公告:中关村互联网金融研究院咨询项目

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圆桌对话:智能投顾,开启资产管理新时代

时间:2016-12-23 23:25:00 来源:

  

  12月23日,由中关村互联网金融研究院、中国互联网金融三十人论坛(CIF30)、国培机构联合主办的“2017中关村互联网金融论坛暨第四届普惠金融论坛”在北京东方君悦大酒店举行。本次论坛以“数字普惠 绿色金融”为主题,逾1000位互联网金融界、传统金融界、投资界等相关领导、专业、跨界人士参与。


  对话议题:


  1. 金融科技背景下智能投顾的适用范围?


  2. 如何利用大数据技术挖掘客户个性化投资需求?


  3. 如何及时跟踪市场变化调整资产配置?


  4. 智能投顾在我国的发展路径?


  主持人:黄筱赟 融都科技总裁、中投保信息公司监事长


  邀请嘉宾:


  冯永昌 量邦信息科技(北京)有限公司董事长、微量网络科技(北京)有限公司创始人


  吴雅楠 真融宝董事长


  姚 鑫 北京财蕴天下信息技术有限责任公司总经理


  叶 鑫 财鲸创始人、CEO


  方颂 广州e贷总裁

 

  刘瑾 美林(亚太)有限公司董事总经理      
  

  以下为现场文字实录:


 

  主持人:接下来我们进入圆桌对话环节,在今天的对话中我们非常荣幸的邀请到了融都科技总裁黄筱赟先生担任今天圆桌对话的主持人。接下来我们把话筒交给黄总,欢迎圆桌论坛的嘉宾上台。

 

  黄筱赟:各位领导,各位来宾,大家下午好。我是融都科技的黄筱赟,接下来我说一下我们今天的主题,互联网金融,其实说到中国两会今年最热的两个主题,可能大家会说到“一路一带”跟扶贫,说到互联网金融今年最热的几个主题,我想智能投顾肯定算其中之一了。智能投顾刚刚我觉得李总介绍的非常详细,坦白说在智能投顾里面我算个新兵蛋子,但是我本人在数据分析数据挖掘上面我是有十几年的经验,刚才我看到有OCM跟ACM的介绍,这个我做了很多年,所以我觉得李总刚从实践上,他也比较谦虚,说是介绍的比较简单,但是我觉得从实践上的确看到了智能投顾在整个领域的一些应用。坦白说很多公司还未必能够把它落地,但是我们已经看到了有这样的企业把他落实下来,但是我相信今天在座这么多的圆桌嘉宾都有这方面的一些经验,或者说有这样的实践,我觉得在会议开始讨论之前,我们虽然已经介绍过一遍,但是对各自的特色或者各自的一些个人的经验,我觉得未必每个人都熟悉,我想接下来每位嘉宾先自我介绍一下,比方说拿了什么证就少介绍,更多的讲讲自己有什么经验或者特色,或者说自己的公司在做的一些事情可以大概一两分钟介绍一下,有请冯总。


  冯永昌:大家好,我叫冯永昌,我现在担任量邦科技的董事长,我自己是统计学家出身,智能投顾技术领域已经不是新鲜的技术了,尤其我们统计学家来看的话主流技术是上世纪80年代就做出来的技术,只不过随着深入学习有些净化,我们主要的背景应该是在智能投顾的学习技术,在证券金融领域的应用方面做了一些工作,一会儿在具体工作中可以做更多的介绍,谢谢大家。


  吴雅楠:谢谢大会给我们这个平台,我是吴雅楠,我和冯总有点类似,其实我们都是传统金融出来的,从体制内往创新的方向去努力,我过去其实是统计物理的博士,后来做量化投资,在海外在国内,其实我是觉得刚才讲的智能投顾,其实现在是个新鲜的名词,其实他也并不新,说原来的量化投资,其实就是希望把一些人的投资思维和思想,包括投资的流程化、科学化、模型化,我们量化投资在这块,只不过现在加了互联网的手段,场景化、个性化,千人千变,这块是未来的大趋势,而且现在我觉得可能真的说你是偶然也好,必然也好,现在到了一个爆发点,可以看到2014年到2015年P2P的兴起,余额宝在2013年的兴起,其实在推动中国利率市场化的进程,结果造成现在线上理财飞快的发展,现在到了一个新的阶段,大家已经不满足货币基金收益率,所以到了现在智能投顾智能化资产配置的时候,真融宝在这个大背景下,希望给大家提供这种一站式的金融配置,明年会出现非常有意思的格局,创新企业和传统金融机构在共同发展,谢谢!


  姚鑫:各位来宾好,我是财蕴天下的总经理,我们公司的产品叫金拐棍,我们也是从很早2010年开始就在做这方面的研究,智能投顾这个东西其实并不是说多新鲜的词,他其实在很早以前通过不同的方式就开始了,我们最早是2010年由中国的国际金融理财标准委员会来发起,由他们给我们做战略合作来提供我们的理论支持,所以我们主要做的是把金融本身结合了国际金融理财标准委员会的理论加上我们通过科技的手段形成新的信息系统,最早我们主要来帮助金融机构,尤其我们的银行来帮助他们提供一些全套的金融理财解决方案,这里面包括智能投顾本身,但同时我们不仅仅做智能投顾,我们同时还做智能投顾到底能为客户解决什么问题,就是你智能投顾之后,投资赚来这些钱到底能帮助客户解决他人生中哪些财务问题,我们提供的是人生全方位的解决方案,包括你家庭的生命周期的一个分析财务诊断等等,所以我们其实做的是一个,你可以认为他是一个工具,他的目的就是提高银行或者说金融机构一些理财师的工作效率,希望他们能够服务更多的客户,希望他们能为我们的中产阶级为我们的大众提供更好的服务,这也是我们做这个系统的初衷,当然随着科技的发展,包括大数据现在越来越多应用,我们已经把他扩展到更深层次的领域,也就是说我们现在不仅在对金融机构提供服务,我们也在对互联网金融一些包括P2P,包括咱们现在做的一些第三方理财公司为他们提供一个系统支持服务,包括数据服务,让他们能够直接的面向C端用户来给他们提供全方位的理财规划包括资产配置。


  叶鑫:我简单介绍一下,我的经历比较复杂,不像前面的这些领导,我做过PE,做过信贷业务,也做过投行业务,最近一份工作是在一家证券公司做债券业务,然后也做过跨境。我介绍一下我们公司,财鲸是2015年成立的创业公司,主要是一个平台两个产品,平台主要做底层的金融驱动平台,通过算法给我们上面两个产品提供服务,两个产品一个是消费这边的产品,就是给个人使用的,给个人使用的什么产品呢?就是在APP上或者在我们的WEP端,你可以一键式投资在全球资产配置,这是消费层面的产品,简而言之就是2C的。还有一个产品是2B的,专门给金融机构赋能的,我们相当于把底层的驱动,这些数据算法把这些模块全部拆散了,因为原来我们做2C的时候这个模块是有用的,全部整合到一块去,发现有的时候在一些场景的时候我们自己解决不了,所以我们跟金融机构一块来合作,包括是跟这些互联网金融机构合作,把模块定制化提供给他们,所以总问言之财鲸是一个做一个平台两个产品的这么一家科技公司。


  方颂:大家下午好,非常感谢中关村互联网金融研究院提供这样一个学习的机会,我来自广州,我们广州e贷也在做一些探索,目前来讲感觉对C端的智能投顾需求其实不是太强烈,主要是监管部门有一些分类,一些评级之类的要求,目前我们的重点应该是放到B端的,B端的更多的是在供应链金融方面,将线下或者是电商,一些线上的数据做成标准化,我们也正在跟银行一些机构在谈,把这些标准化的产品提供给银行,我们甚至也希望在里面增加区块链之类的一些技术,来维持数据的唯一性和不可篡改性。在对C端的智能投顾这里我们主要是协会这里,因为我们也是广州协会的会长单位,智能投顾像刚才黄总所说也是不可分割的重要领域,我们在这里也是做一些这样的推动,目前来讲这方面的经验还是比较欠缺,需要跟大家学习,谢谢大家。


  刘瑾:我其实今天是临时被加进来的,我想我为什么来呢?其实就是因为我刚才在休息室里说我今天来是来学习的,因为刚才大家说智能投顾其实不是一个新的东西,但是我们现在好多新的东西就是在旧的东西上新的发展,前两年不是说怎么让猪飞起来,猪代表的是传统的东西,其实这个东西上我想现在是我们技术走的比较先进的,这些理财顾问的工作其实真的是一个非常传统,可能说起来就是上百年这种历史的东西,就这些其实技术和服务都是一些大家都看的见,天天都在用的服务,怎么可以说今天突然就变成新的话题,一个是因为今年年初的时候,谷歌的阿尔法狗和韩国下了棋让大家意识到这个东西,意识到了以后就有一个爆发式的,不是爆发式增长,而是一种爆发式的,突然让大家意识到这个东西原来可以有这么多的运用,不止是在我们的银行,其实您最近看到我们的华泰证券去美国收购了排名前三的AssetMark,这个是在美国排名前三的做资产管理的,这个其实在证券行业里是非常让大家觉得这个收购真的是突然发现这个东西很引人瞩目。第二个发现我们排在前五的国内证券里面广发证券,他们最近也推出了一个叫β牛,最近的事情就是做这个东西,你会发现他在银行里面,招商银行是12月初开始的,很快浦发银行也开始了,今天我们看见民生银行的老总也来了,你会发现我们银行也会,因为一旦这些大的机构他们觉得这个东西很重要的时候,就会是一个铺天盖地的,就会是颠覆性的东西来。我今天是来学习,另外我也很感谢主办机构邀请我,另外我也希望大家理解,其实我来不是代表我们机构的,我想我很多的看法还是我个人的一些观点,不是美林的,据说我们在美国有300页的报告,我想写这个报告的人来做演讲更合适。


  黄筱赟:刘总刚才提到了,说到底今年智能投顾一下子被聚焦了,聚焦了有了关注度之后,可能不管是从资本上面,还是从很多公司的技术投入上面,一下子获得了很多的认可,所以我觉得其实,包括今天参加了在座嘉宾,我发现有很多跟我一样,都是从科技公司走出来的,我看到最起码像量邦信息科技,财蕴也是科技公司包括财鲸。另外三家虽然叫做金融机构但是也叫做金融信息服务,所以其实我想问大家一个问题,就是为什么在金融科技的背景下智能投顾大家感觉适用的范围会更多一些,或者说作为你们从这个金融科技的角度怎么去理解智能投顾?


  冯永昌:其实智能投顾这个词虽然比较火,但是其实我们要把他往深入看,大家说的智能投顾很多时候不是一件事情,第一个中国的情况是分业经营,所以说银行讲智能投顾跟券商讲的智能投顾可以说完全不是一件事情,根本没有什么关系,包括从银行角度来说,我代销的产品,我给客户重点配置的资产,他一定是受制于我商业银行的资产边界来做这个事情,当然对银行是有意义的,包括前面李总的分享,我非常的认可,但是券商我们讲智能投顾,更多的是说智能交易,他可能更多的批量化投资,智能组合的交易。与其说是技术催生了智能投顾,倒不如说随着互联网化的深入,传统的金融机构不管是说银行券商,甚至是新型的金融机构P2P,他在服务客户的时候,他需要从简单的互联网概念切换到真正的产品,这种产品不是简单的说我推送给你一个信息服务就OK了,我得给你把这种组合,这种风险匹配给你,所以说我的看法就是说要满足于这个。


  黄筱赟:还是金融机构用户的需求被互联网化了,所以你需要金融科技。


  冯永昌:从技术的角度来讲,量化投资领域他历史非常悠久,1986年IBM把语音识别技术刚发明出来的时候,没几天的时间就被对冲基金把所有的都买走了,主要是产品驱动和用户需求的驱动。


  吴雅楠:简单咱们做个个人定义,智能投顾就是一个机器人,现在比较时髦的话,机器人学习,或者说用机器人的方式模型化、个性化的去把原来投资的理念和模式去分配在每个人投资的风险偏好上,实现所谓风险调整后的一个最佳收益,所以其实他本身的经营逻辑没有改变,但是他生态改变了,我觉得这是现在我们所讨论的。


  另外其实我刚才讲了,我觉得他爆发的一个背景,中国很幸运,幸运在哪里呢?就是幸运在,传统金融刚好和美国相比来说,属于欠发达,属于和很多服务当中有一些不对称不完善的地方,刚好我觉得刚才提到2013年余额宝,2015年的P2P非标资产的飞速上涨,其实他背后是代表中国的利率市场化刚好接近完成阶段,催生出来了很巨大的一个金融需求,所以我觉得这个是刚好赶上中国相比美国,美国是70年代利率市场化就完成了,中国刚好又赶上互联网这波潮,所以催生了新型的液态,然后我们看历史上,完成以后下一个红利是什么?我们按照美国的发展模式是证券化,因为必然大家不满足货币基金收益,储蓄大搬家以后必然会引起证券化的大发展,这是美国过去30年的发展,这刚好也是中国现在急需的,就是他的宏观经济服务当中需要很多直接融资的手段慢慢去退化间接融资手段,所以资产证券化是未来的大红利。


  第三个中国财务管理到了大资管的时代,随着房地产市场的转型,人民币的波动或者振荡,整整会挤生出来中产阶级财富管理的需求,这三个是迎合了现在智能投顾服务的对象,所以赶上美国好的智能投顾业态的出现,加上中国宏观经济三大行业的大背景,这个是形成中国巨大的一个爆发点,所以我觉得这个也是中国很幸运的地方,中国有可能和美国走出不一样的模式出来。


  黄筱赟:吴总更多的认为这个生态现在是非常的适合智能投顾的发展。


  姚鑫:我说一下我对于智能投顾的理解,智能投顾咱们如果把这个分开看的话,首先我们要了解什么?要投顾,其实投顾这个词有好多种解说方法,不同的行业不一样,比如他可以叫投资顾问,也可以叫客户经理,理财经理,理财师,理财规划师等等等等,总的来说他是顾问的角色,我们要了解他的意义就是来帮助我们去做投资,去给我们投资建议,同时给我们一些关于我们整个人生财富到底应该如何筹划这么一个顾问的角色,怎么说呢?简单的理解来说,我个人认为他是一个,就相当于是个医生,我们有病的时候我们需要去医院看医生,这个时候诊断的是我们身体问题,但是如果我们财务出问题怎么办呢?这个时候就应该找理财顾问或者投资顾问,帮我们解决财务的问题,这个其实就是投顾他所应该拥有的意义。智能投顾很显然就是通过我们现在的互联网,包括云计算、大数据这些技术的发展,包括AR,能够让我们通过机器,通过计算机、科学技术,一定程度上的优化提高甚至是替代投顾的这些工作,使我们的投资顾问能够在一定程度上,这种服务能够扩展到更多的人群,这当然刚才吴总也说的,就是说我们本身的客户需求扩大了,随着我们中国经济的发展,大众对于投资顾问这种需求,人民群众财商逐渐的在觉醒,我们去医院看病这个事很正常,未来我们财务上面找投资顾问这个事也很正常,我们每个人都会有这种理念的时候,大家都会需要这种服务,这种服务的需求越来越大,再加上我们金融科技,金融科技在这块作为一个基础建设的作用,以他为基础,能够让我们开发出来,不管是系统也好,服务也好,能够出现这么一种覆盖我们现在所有大众这种需求的服务,当这种服务出现的时候,也就催生了我们这个行业的诞生和发展,谢谢!


  叶鑫:我觉得挺好的,姚总讲的我挺同意的,包括吴总包括冯总,我们两个字都带鑫。我简单补充一点,投资顾问这个词,或者说这个角色不仅是在面向个人,面向机构也有投资顾问,包括今年的银行委外,其实基金业协会一直对于银行委外的投资顾问有很强的约束,听说有三年经验的,说实话投资顾问我在这里要澄清一点,投资顾问既有面向机构的投资顾问,也有面向个人的投资顾问,在这个基础上来讨论智能两个字,智能我特别同意姚总说的,其实说实话它是部分的或者全部的替代了投资顾问的工作流程的每个结点,不是全部呢,是部分,因为已经做出这样规定了,他说投资顾问在他们的链条里面整个环节里,实际上替代一个环节,或者说你全部替代了,他这个定义是既面向C端也面向B端,我们现在拿到牌照我们是可以给B端提供服务的,同时也可以给C端提供服务,我觉得这样的话就可以把这个事情理的比较清楚,就是我们在讲智能投顾的时候,你可以用几个象限来去画,一个是面向机构投资者的智能投顾和面向个人投资者的智能投顾以及部分替代和全部替代,现在我们来看,智能投顾这个行业为什么炒的特别火,基本都是面向个人顾问的部分的自动化以及在线传输,有些服务是在线传输,因为原来的投顾都是在线下的,我原来从事的证券行业,营业部大部分的员工都是属于投顾型的,需要跟客户去交流,然后告诉他今天要买你的股票,以前都是在大厅里,或者营业部的现场,客户回到大厅里跟投顾交流今天可以买哪支股票,后来有客户群了,再后来有线上的CM,你可以一下子在线上传递,这其实已经算是一种投顾的在线化,你可以把有一些选股的工作慢慢的变成自动化,用这样的纬度去切分的话这个事情就比较清晰。


  我最后想说,智能投顾其实本身它的内涵和外延是没有界定的,所以这个行业其实挺有意思,就是说远远没有到,是个讨论内涵和外延的时候,为什么?这个行业太短了,投顾这个行业也就几百年历史,我特别同意姚总刚才说的,大家看一下医疗行业,四千多年五千多年的历史根本不会讨论什么叫治疗医生,不会再讨论是现场还是在线,不会再讨论到底我是部分替代医生的工作还是全部替代医生的工作,因为这个行业已经定性了,你最后的生病必须靠一个人给你诊断,因为这个行业太短,再加上投顾这个行业在国内最多最多十几年的历史,所以在暂时不需要去讨论这个内涵和外延的事情,该讨论的是监管问题。


  方颂:大家好,我想智能投顾换个角度来讲,我们不能不考虑到监管部门的想法,一行三会都成立了投资者保护局,相关的单位,在金融领域有一个最基本的原则,就是讲合适的产品卖给合适的人,到底什么叫做合适的产品,到底什么叫合适的人,在现在的产品层出不穷,很难去进行往下以前做一个简单的确定,我觉得这是一个很重要的这是一个驱动力吧。另外一方面其实也是机构自己发展的这种需要,比如举一个简单的例子,我记得去年在美国跟朋友沟通的时候,他们就提到说正在做的事情,就是能否把风险极度极度的分散,他的利率比如说是9%,坏账比如说2%,能否做到每一个在他平台上投资人的回报都是7%,9-2就是7%,如果每个投资人都是7%,可以发展的非常好,但是那是不可能的,一定会有2%的人可能的一个损失,这部分损失的人他会查询各种渠道去维权,要求赔偿等等,其实这对机构的长期稳健发展是不利的,但是如何将这2%的风险能够分散到每个人,当你的资产产品规模大到一定程度的时候,每增加一个产品,一个规模,这个难度是几何倍数的增加,这个算法极其复杂。我记得之前也跟上海点龙网,也学他做了团团转的产品,我当时印象很深刻,他说我们做了这个产品IT人员一百多人,搞了一年多才搞出来,可能还没有达到理想,就这种高度自分散在几千几万当中将几十万投资人资产的分散,他还要动态的做债权转让等等,这个极其复杂,我觉得这个也是,应该从这个角度上来讲,我们是否定义为智能投顾呢?但是不管怎么样,对于机构来说,他是有强烈的这种需求的。


  第三个站在投资人自身的角度上,因为像这种刚才说P2P这种信息中介机构越来越多,他要求信息披露,以前我们就相信大机构,比如我们相信银证宝,银行就是最大的资金池,我储蓄就存在银行,至于银行把我钱用在哪里去了我根本不关心,他是国家信用在背书,但是更多的证券机构他不是这样的,这里面就涉及到了高度的信息披露,你怎么样展示给投资人,怎么样说服他,怎么样组合风险,其实也是新出来的这么多各种各样的机构,是跟原来所谓的大机构我都抵了,我只要一拍胸脯就行了,反正背后是国家,现在不是这样的,这种需求也是客观上跟以前相比是大量的增长。技术发展到今天,也具备了硬件的设施,我是这么理解的。


  刘瑾:我说一下我的理解,这里面就是两个元素,一个就是技术端一个就是客户端。你要去理解这个东西就要去看大的背景,大的背景其实2016年在TMT这个里面有一个比较大的事件,华尔街里面有个明星分析师,这个人每年年终的时候会出一个报告,翻成中文就是互联网趋势,他的报告里面有20多页,非常重要的一部分是我们的基金,高龄资本帮他写的,这个里面写完以后有一个什么样的结论呢?结论就是中国现在是世界互联网领先的国家,这个大背景我觉得其实可能,就是我说的到了一点的时候有一个爆发,其实在这个地方,你会看见中国在世界的行业里面其实也是有一个已经被认同的爆发点,这是第一个。


  第二个,刚才民生的老总也有提到了,就是我们先说技术再去说产品,产品你会看到是什么?比如说在美国ETM或者香港也是这样,这个产品是非常成熟的,而且很多投资人也比较成熟,他也不去说我自己一定要去抄这个牌,而是说我把我的钱交给退休基金,或者交给成熟的银行,这些所谓的理财顾问去做,各式各样的理财顾问,分布在银行保险公司或者说是在证券公司。你回过头来看我们国家的投资者其实是不成熟的,所以在国际上面是有一个概念,就是中国大妈,这个概念其实不是说真的就是我们的炒股人,比较年龄大的女性而是指的一个概念,我们的投资者需要教育,我们的投资者不成熟,所以变成刚才我们在房间里的时候我也说到,在这种情况下,其实无论是对从业者和对监管者来说这个挑战都是大的,所以变成为什么会今年突然一下大家就说智能投顾突然就觉得这个东西好像中国是需要的,为什么需要呢?因为其实对很多不太懂的大妈式的投资者,他们是不需要把自己的血汗钱,把自己一辈子赚来的钱都放到,你的竞争对手是职业投资者,是专业的,无论你在这个市场上十年二十天的经历,你的能力都是有限的,你应该交给这些机构的专业的人去做,中国富裕人群越来越多,有钱的人越来越多。另外一个就是中产阶层的成熟,中产阶层的人大家已经看到了这些人已经有了,而且是非常明确的,也有很多机构专门在研究中国的中产阶级,并且这些技术和现在的理财需要,技术早就已经成熟了,理财的需要也是显而易见的,是不是可以用这些方法让我们这些“大妈”投资者可以有一个比较轻松的,比较好的一种回报,也是我们监管机构可以喜闻乐见的一种方式来做的,所以我自己觉得现在这个阶段就是我们的智能投顾应该爆发的一个时候,也许是明年爆发也许是后年爆发,起码今年我们看见了,这个概念大家都在说了,而且我们的中关村互联网金融,我们的研究院已经把这个东西做成一个题目来去研究了,所以其实这个东西是我们的背景,我们讨论这个时候你不能离开这个大的背景,谢谢!


  黄筱赟:谢谢刘总,我发现刚刚几位嘉宾在介绍的时候,都不谋而合的提了几个词,一个可能都通过一些叫复杂的算法,用了所谓的叫做云计算或者叫机器学习,智能投顾就是我们所谓说的用机器学习进一步为我们的投资顾问提供更好的服务,带来更大的价值。其实虽然说了那么多的词,每个人都提到一个叫做机器学习或者叫做智能的算法,我相信每个行业在具体应用的时候,肯定是会有所差异的,因为不同的客群,我们说银行有现成的产品去做组合,刚才说到证券,证券有不同的股票债权,基金要做不同的组合,甚至跟期货要做一些套利。到P2P行业的时候,我自己是在创产品,我可能在资产层面,我在资产层面有不同的组合,刚才你提到的点龙的团团转,其实他做的就是我们说的他把不同的债券,不同的资产去打散掉。所以我觉得大家应该是在不同领域里面从事这个行业,你们是认为,就是说智能投资顾问对不同属性的金融服务,像银行、证券、信托、保险,包括我们互联网金融的P2P,我们是如何用一些所谓的叫做数据技术挖掘,为我们的客户带来所谓的叫个性化投资的需求,我觉得这个话题因为不同的人有不同的经验,不一定按照顺序来。


  吴雅楠:其实刚才冯总也提到一点,不同的金融业态会有不同的智能投顾的应用,你刚才点出几个,所以我是觉得你如果说的通俗一点,如果从股票角度来说,是不是现在阿尔法狗是不是弄走巴非特,你能占有巴非特的股市,其实有很大的挑战,我觉得如果从刚才提到债券市场或者说固定收益市场,其实他们也是过去我觉得为什么出现非标,为什么出现P2P,也是因为在资产端他需要有这样一个资产证券化的过程,中国我觉得是两大痛点,刚才提到在用户端,中国是过度散户化,这个是需要散户机构化的过程,投顾是最好的散户机构化的过程,让用户和资产端能够隔离开,不要去碰股票,我甚至在P2P行业里面用户也别去碰P2P了,因为这个东西背后的信用风险定价能力和辨识能力,这都是背后需要改变的,所以我是觉得在每一个资产领域都需要一个机构化的过程,所以这个是对金融科技产生的最大需求。然后我觉得从一个大的层面来说,现在对老百姓来说,怎么说呢?挺纠结的,因为一个房地产市场也开始发展,挤压出来资金到哪里去,人民币是不是还得从6.9往7.3往下走,如果通胀再起来,通胀现在已经2%点几了,如果人民币贬个5%,通胀在3%,那就是8%的投资没了,明年怎么办,你买什么产品,这是摆在现实面前财富管理非常强的需求,在这个情况下,才会出现加上债券市场现在一个走熊的短时间的纠结,明年我自己定义为资产配置的元年,我们的确是需要智能化,或者说我们不要把他说的很炫,我们说需要一个专家化,需要一个机构化的,投资力量能够帮助大家做好大的资产配置,这是我的认识。


  姚鑫:因为刚才我看黄总问的问题是各个行业对于智能投顾的应用,因为我们本身和中国金融机构合作比较多,包括银行保险,各个行业关注于智能投顾哪一点,先说银行吧,银行一直是我们金融机构里面素质相对较高的一个行业,从业人员素质比较高,服务的人群素质也比较高,包括私行,还有一些普通的个人金融服务,他们基本上服务的这些人群都会是给你提供比较全的这种理财建议,他对于客户的服务也是长期性的,基本上不是短期的投资就结束了,比如私行客户都是维护很长时间,包括你的遗产,包括你的各种税收,包括你所有的建议他都需要提供,他是全套的解决方案,所以他基本上说,为什么说是一个团队来给他服务,所以我们智能投顾在银行的应用,主要是帮他们去给他们的客户提供全生涯的理财解决方案,包括他每个客户不同的目标,比如有的客户需要财富自由的目标,有的是出国,包括购房等等等等,所以我们给他提供的是全生涯的理财规划在此基础上做服务。保险银行更专注于保险或者保障性的服务,保险他的期限比银行还要长,他也关注人一生的理财服务目标,你发生意外你的目标由谁来保证?由保险公司来保障,包括他人生价值的实现。像证券和基金公司就相对短期一些,他更关注的是短期的投资行为,像券商他们除了现在股票的交易以外,像证券公司也推出券商结合理财,也是一种收益型的产品,所以他资产配置也相对丰富一些,基金就不用说了,基金现在有各种类型的基金,所以他配置也很丰富。像第三方,像咱们P2P的一些公司,包括互联网金融的产业,现在我相信在座的也是在把自己的资产端做的越来越丰富,同时给客户的服务也越来越丰富,现在中国的互联网金融已经逐渐的跳出说我就比谁收益高,慢慢的转变成谁提供的服务更优秀谁提供的服务更长久,他也是从纯收益率变成服务型的转变当中,所以说这种服务的理念,包括智能投顾在当中所启动的服务,第一是替代一部分优化人工的服务,能够让我们这些公司,互联网金融给你的客户提供更好的建议、服务包括人生规划等等。


  冯永昌:一方面我特别赞同叶总说的,我写过一篇文章,我们要界定智能投顾,我本身是疑惑的,很难给他下一个完整的定义,我们回到非常实际的问题,他解决什么问题,我的经验,在这几个领域,他解决的问题还是区别很大的,第一个问题我们叫分散,第二个是匹配,第三个是约束,这三件事情。分散这个问题,其实在投资这个领域,我们证券投资这个领域这也是一个老问题,到底我主动投资能不能成为被动投资,我绝对充分资产的风险的分散是不是最优的,我对冲基金能不能超收益,这本来是个老生常谈,如果是说我们把这个叫智能投顾,所以的问题都是智能投顾,这是毫无疑问的。阿尔法投资解决的不仅是资产的配置他要解决风险的资产,他把风险界定为各种各样的风险源,不光是股市波动,他会说成长是风险规模是风险。第二个从匹配的角度来说,这个是非常实用的点,因为本身证监会有对投资者的市场说明,我把你的风险测评如果做的更加的精准,我给你对一个风险预算,在我已有的业务池子之内,这个是收益的。第三个点是现在比较忽略的点,也就是所谓的预算约束,因为互联网时代,之所以说千人千面,就意味着大家不是去追求最优,原来是哪个收益最高我就去买那个,现在是我就是想买股票,我就想做P2P,现在他满足了一个效果,所以证券金融领域这三块都是存在的。


 

  叶鑫:因为讨论智能投顾,其实智能投顾我在清晰化的界定一下,智能投顾,投顾和投资是两个阶段,投顾是解决客户到产品之间的这么一个,投资是从产品,往往现在的资产管理也开始往投顾公司开始转,因为现在的客户需求慢慢的丰富,所以我们现在就只看投顾这个阶段,我左边全是打包好产品,右手边全是客户,所以我需要了解产品的数据,我也需要了解客户的数据,我们在跟金融机构合作的时候,其实两边的数据都会或多或少会有交流,从产品的数据来看,基本上我们自己去提供,就相对来说打个比方,我们做国外的,国外的像股票、ETF还有公募基金,我们在国内金融机构交流一下大家都有数据,这些数据要买,海外比较活跃的对冲基金有八千个,这些数据都不是公开的,现在基本上国内的金融机构都没有,只能我们自己去买。像国内的公募基金的数据有一部分买的有一部分是扒的,基本上产品层面都是我们自己拿数据,我们需要的数据基本上跟金融机构合作,主要用户层面的,用户层面的数据分为三类,第一类叫资产的,叫交易输出。第二类的数据叫用户行为数据,第三类的数据属于我们说叫家庭类的数据,就是影响类的数据,因为你做投顾,不能只看一个人,你要考虑他的家庭的收益,父辈的还有子辈的。


  金融机构跟我们合作的时候,往往就是资产的金融数据我可能会给你,但是我会给你画一个项链,大概给你做一个透明的,这块是共同合作的基础,为什么?因为我们要跟客户进行画像,但是像其他的数据,像用户的行为数据可以对外采购,这些行为数据是在国内国家已经有很多的机构在提供这样的服务,用户的数据运营商的数据都有,我们跟金融机构的合作基本上是在用户数据多一些。


  第二点,说这些数据有用吗?其实一定程度上是有用的,但是我要再次同意一下姚总,就是核心的了解客户,光有数据是不够的,为什么?因为我们需要让客户了解他自己,就像我们去医院看病一样,医生不会说你去做完诊断以后直接给你一个药包你去吃就行了,病人是不同意,我为什么?我得了什么病,我为什么要吃这些药,你得告诉他,所以在整个投顾过程中也一个非常重要的环节,就是让客户了解自己,而不是金融机构了解客户,这里面有三个层面,一个是金融机构了解客户,一个是客户了解金融机构,就是你要对我建立信任,治疗是双方信任的过程,第三就是让客户了解客户,这也是为什么这么难做的,为什么私人银行需要跟客户吃个饭聊聊天,甚至说我们给他出一个报告这么一个原因,所以仅仅有了数据在投顾这个阶段是不够的,所以投顾是一个服务,我们也认为他是一个服务,这个服务是时间,我的一点分享吧。


  黄筱赟:因为其实有很多的客户叫非机构化数据需要去捕捉的,可能未来在真正我们说大数据的应用里面,我刚看到他们民生会把一些客户回访的电话包括所有非机构化的,原来非交易行为的,因为交易行为是可以机构化的,这些数据再进一步去提炼。


  叶鑫:非结构化数据这里面也有,我们也自己在试验,模拟的数据和真实数据是有差异的,只是语音只是语言也是有差异的,表情其实我是特别想捕捉表情,但是这个是一个非常任重道远的事情。在新加坡也在做智能投顾,包括英国,他们基本上都是通过非常多的传感器去了解用户,KYC有很多需要了解。


  黄筱赟:任重道远。方总,您刚刚已经提到了,还是团团转的产品,其实我觉得可能在P2P里面,可能智能投顾目前相对来说需要用到所谓的叫复杂算法也好,或者需要用到多种规则去分类,去形成新的产品,你是怎么觉得他到底复杂在哪里?假如说要做的话需要什么样的技术或者什么样的准备才能够做到像他们今天这样一个成果。


  方颂:非常好的问题,实际上前面几位老总也有提到,这个智能投顾摆在第一位的不是为客户计算收益,而是去回避风险,都是从规避风险,他的复杂在哪里呢?实际上现在规避风险在没有监管之前的方式极其简单,平台代偿,或者引进一个关联方,让他来代偿,然后他们再去消化,其实这种做法,其实很简单就实现了但是监管说不允许,你显性、隐性的都不允许,因为大家只是信息中介,做信任的事情,这样一来要投资者直接的在他的投资过程中讲这个风险算出来,而且要平均分到每一个人的身上,这个人数是数以万计,甚至大的平台几十万上百万都有,每天的资产也是,特别是现在往普惠金融走,少则几千块钱,多则几万十几万,几十万算很大很大的了,几十万算是多的,他每一次的叠加,这里面就变得几何数需要计算,我可以做一百个产品作为数字包,但是这一百个产品安全吗?能实现我们的目的吗?是否把它增加到两百个增加到两千个,当你不断增加的时候,这个复杂性是极其的困难,因为他还不是一个静态的,因为你今天有明天有,后天有,这个资产包是动态的,投资者也不断的在投钱,同时他还要做债权转让,新的也会进来,其实你考虑到这些因素,他的算法会变得很复杂,搞的不好整个系统都会崩盘的。


  黄筱赟:最大的问题就是要解决中间的流动性,对吧?


  方颂:对,另外我也想补充一点,刚才叶总讲的非常好,但我有一点另外的想法商榷一下,就是说到底是让客户来了解自己,还是说我们认为数字也许比他更了解他,我认为这里两种可能性都会存在也许是一个反复的过程,不断反复的过程,其实我们每个人在成长过程当中都会发现我很吃惊,我原来在别的人眼里是这样人吗,其实我们并不是最了解自己的人,经常是这样的,如果有足够的数字,前面条件是足够的,刚才大家说信息很难获得,财务都是每个人的核心定义,他也不会随便告诉你很多东西,但假设如果信息的传导是越来越透明的,无缝隙的话,是否在智能投顾当中数字会比个人更了解自己,我认为这个就是智能投顾的未来。另外一个,刚才在小会议室我跟刘走也有沟通,我认为智能投顾还有一个很重要的长处,就是他没有感情,你像我们炒股,我自己也炒过,与其说是炒股,不如说在和人性做搏斗,股票涨了你不卖他就会跌,你白了他就接着涨,一定是这样的,股票跌的时候我们卖了他就会涨,每个人都在贪婪和恐惧当中徘徊,炒股过程是很痛苦的过程,没有几个人在里面享受到多少的快乐,但是如果智能投顾我们按照自己所设想的这种风险和追求的收益来设定的话,他是否能够刚性的去做到,而摆脱人是感情动物的这种,我认为智能投顾在这方面还是大有可为的,尤其是中国“大妈”都成为国际概念了,他在短期之内不可能退出投资领域的时候,智能投顾还是很庞大的市场。


  叶鑫:我们要让客户了解到这个自信是没有事实依据的,比如说我特别想每年都有40%的回报率,然后我没有回撤,这个就是让客户了解自己,你这样是建立在一个虚幻的基础上,转换一下场景,就是我特别想每天都抽烟,但是不得肺癌,这个时候他的很多理念是有问题的,所以为什么让客户了解自己,这个其实是一连串的循环。


  黄筱赟:这是其中一个很核心的点。到刘总这边我想问到另外一个问题,智能投顾刚才其实大家都说的从今年开始引爆,或者说环境到了这么一个结点,你是怎么看待未来智能投顾在我国的发展趋势以及你们觉得接下来不管是从企业还是从监管层面,觉得可以在哪些方面为我们的智能投顾搭建更好的制度,或者生长的图,因为你站在国际的视野,我觉得可能看待的角度会不一样的。


  刘瑾:您说的监管挑战,现在运动员跑在了监管者的前面,其实这个事情这几年发生挺多的。现在我自己就这么一说我的看法就是,以前我们监管是很容易的,为什么呢?他的监管主体就是法人和自然人,机构董事长负责,个人你自己负责,是很简单的,可是现在如果搞智能投顾的话,监管是一个机器,而这个机器他其实就是说机器是通过人的,当然这些画进去来监管他,我觉得他可能监管一个机器是比较容易的,他把他注册了,或者说监控他的原代码,我不太懂,我想应该是这个,但是有一个东西,比如说我们在监管的时候,比如说我是高盛的,你是德银的,我们两个人如果是朋友我们俩就一致行动,谁也不知道我们俩一致行动了,现在就有了监管风险,可是如果我们俩机器,比如说这个机器一个是招商的,一个是民生的,比如你们中间某一个技术的人,他们都是你的客户,通过你这个技术公司,或者说你关联的技术公司,你们互相就成了一致行动人,通过这种技术的东西,这个监管机构怎么去监管他,这是我自己马上就想到的一个,这个一致行动人是非常恐怖的,因为你一旦一致行动了,如果有几个大的在里面,这个股市或者说这个理财产品,要不就突然一下卖不出去,大家都来退,要不就是说我都来卖就供不应求。


  黄筱赟:816光大乌龙事件,也是当时很典型的算法在做的事情,结果触发了整个市场很多都在买进,你是不考虑极端情况下?


  刘瑾:极端情况下是很容易发生的,他其实每天每秒都可能发生,怎么监管他。另外一个话题在这儿我也想说一下,我也问这些我们这里很多技术背景的老总,我也问一下,比如说这些黑天鹅事件,就我们大家都预期不了,比如说今年的先是英国脱欧,这个是所有人看见的都是不会脱欧的,可是他真的脱欧了,非常影响这个市场。还有美国大选也是这样的,没有人会想特朗普会上去,但是他上去了以后,大家会以为华尔街的股市会跌,可是没想到华尔街还是挺支持他的。后面看到意大利公投也是这样子,就这些黑天鹅事件,你会发现现在除了资本市场的这些玩家他们在不断的那种所谓的金融大颚,还有政治上大的环境,这种东西怎么在技术上体现呢?我想这里面有两个因素,一个是说懂财经的人,这些分析师马上会有一个判断说,这个黑天鹅出来以后,我的风险系数应该到哪,因为我们在整个系统建设的时候有一个风险系数,我的投资决定里面有个风险系数怎么样的,我怎么去调整我的风险系数呢,可是风险的系数,当那个消息一出来的时候,其实这个消息你会发现他可能真的没有预期的,我们有时候说我们开一个会,然后有人出去打个电话,股市就怎么变化了,可是像这种美国大选的结果,其实没有开会,大家都没有想到他会这样的,他真的就发生了,所以变成风险系数怎么控制,一个是说我们懂这个行业的人,就说要怎么去调整他风险系数,另外从我们基础的角度来说,整个这个系统,你们懂的我不太懂,就说他怎么样才能够把他表现出来在我顾问的工作里面,我立刻可以跟我说,你看这个事件发生了,你的产品应该是这样的,和以前的不一样,可是我们中产阶级人他们不是受过很好投资教育的人,对他来说完全就是颠覆性的东西。


  黄筱赟:您刚提了两个问题,第一个问题太宽泛了,就是对程序的监控,我觉得这个一时半会儿可能讨论不完,但是第二个问题,问三个有在科技公司做的,跟我刚才准备的话题,刘总提出来的,大家遇到这种风险事件的时候,是如何及时的去调整我们所谓的叫资产配置呢?这个你们是怎么看待的?


  叶鑫:我们确实遇到了这个问题,而且我们一开始是给客户提供海外的投资组合和智能投顾,我们在11月初的时候,确实遇到了特朗普这个事件。我先跟大家说一下结论,我们告诉所有用户市场出现的异动,需要大家去确认、调整,如果说他给我们的回复确认调整我们就帮他调整,这个怎么做的呢?是监控三个层面,第一个层面是一些资产的因子,以及他未来的预测。第二个就是我们做了一些类似事件的回测,出现类似事件大概市场波动率是什么样,大概率的情况下是什么样的情况,因为这个需要让客户知道,比如说所有的美国大选,就这么一个黑天鹅,政治事件这么一个情况下市场是什么样的波动率,我们做出一个结论,在这个波动率大幅增加的情况下,很多用户是承受不了,超过了用户的心里承受能力。


  第三个在大概率事件发生后,和他预期的位置是一致的,如果出现了不一致我们会提醒用户调整,挺难的事情,我刚才也说了做智能投顾不太是技术上的事情。我打个比方,有了智能投顾以后用户就不会去跟自己的人性做抗争了,跟止赢的时候止赢,该止损的时候止损。但是我们现在观察的情况你永远要给用户一个选择权,就是退出你服务的选择权,我这个服务确实是在止赢和止损,在这个空间内去调整,在他下行风险出现的时候,但是这个时候客户不相信了,他说你这个不对,我决定退出你的服务,结果他一退出确实退的特别错误,就是你一退出确实如果算完了这个算法,他是往上涨的,因为你给了用户的选择权,他可以退出你的服务,所以他又充分发挥他人性的那一面,所以我就说尤其是在重大的黑天鹅事件之前,你所有的技术都扛不过人性,而且现在所有的黑天鹅基本都是由政府来主导的,全球的几大央行,几个政府,这就是黑天鹅的本质本源,你不可预测,其实我们在给智能投顾做的过程中我们也挺辛苦的,不知道怎么处理,也是行业共同探索的过程。


  黄筱赟:好的,因为时间因素,我们最后每个人每位嘉宾用一句话,对未来智能投顾的从业者的预祝也好或者说对未来的期待也好,每个人用一句话来阐述一下。


  冯永昌:我觉得未来智能投顾要做的好一定是每个机构立足于自己本身的业务逻辑,客户流量和自己优势的资源然后来选择性的引用各种智能投顾的技术跟方法论,然后把已有的业务做好,这是一个主流的方向。


  吴雅楠:我觉得应该是三个关键词,垂直化、个性化和场景化,每个公司可以在每个领域,不一定是大而全,可能在每个细分领域都能找到自己的核心优势,个性化我觉得这是未来的大趋势,场景化也是金融科技,包括智能投顾和传统的资管对他的优势。


  姚鑫:我大概说两点,其实第一点刚才吴总说了,就是说我们每个公司应该都在自己垂直的细分领域做到极致,做到好,做到最好,这是第一点。第二点,就是说我们所有在从业的行业人员应该大家做好市场的教育,做好投资者的教育,因为只有把投资者的理念教育正确,才能让我们这个行业发展比较好。


  叶鑫:我也一句话,同意姚总做好投资者教育,这是挺艰难的事。


  方颂:我讲几句,第一句,从黑天鹅事件来看智能投顾大有未来,因为黑天鹅只是代表精英阶层的观点,并不代表普罗大众的观点。第二句,智能投顾也必须像人一样,要以客户利益致上,要勤勉尽责,这是永无止境的过程。第三个,美好的世界永远是机器和人性相结合的。


  刘瑾:“祝福”,希望一切顺利,蓬勃发展。


  黄筱赟:最后我们再次用热烈掌声感谢我们几位嘉宾,我觉得如同今天主持人开场说的,智能投顾是今年刚开设的分会场,我们在座的从业者也算是行业的先行者,我相信到明年的今天,再到这个会场来看的时候,智能投顾一定会取得更好的成绩,谢谢大家。


  主持人:各位嘉宾,从各自不同的角度对智能投顾的理解做了全面的阐述,让我们也对智能投顾有了一个全面清晰的认识,至此智能投顾分论坛的所有议程结束,让我们再次感谢各位嘉宾的精采分享,感谢黄总的主持,感谢所有到场参会的朋友,本次智能投顾开启资产新时代分论坛的活动到此结束。2017中关村互联网金融论坛暨第四届普惠金融论坛,本会场的论坛也全部结束,感谢大家的支持,期待和大家明年再会。


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