云佳祺:智能投顾助力商业银行理财业务转型发

发布时间:2019-05-15 来源:未知 浏览次数:

  和讯网消息 5月8日,由中国民生银行研究院主办的“金融科技助力实体经济高质量新发展青年论坛”在北京召开,和讯网对论坛进行全程图文报道。中国民生银行金融市场风险管理部云佳祺发表“智能投顾助力商业银行理财业务转型”的主题发言。

  今天我跟大家分享的主题是《智能投顾助力商业银行理财业务转型发展》。我将围绕这个主题,是什么,为什么和怎么做进行汇报。

  伴随着大数据、云计算、人工智能的成熟与应用,自动化、数字化、个性化的资产管理服务以及大类资产配置能力,促使智能投顾于2002年应运而生,开启了资产管理的新时代,对商业银行理财业务转型具有重要的推动作用,并且提升了金融服务实体经济的能力,不断推动和践行普惠金融的发展理念。

  美国作为智能投顾的领跑者,于2008年的时候发展该领域以来已有10余年的发展历程,目前已经初具规模。2015年开始,在美国一些传统金融机构也在逐步加入这个行业,推动行业的飞速发展。截止到2017年,美国智能投顾行业的管理资产规模已经达到了3000亿美元。在业务流程方面,美国智能投顾的业务流程已经相对完善,并且建立了对应的动态化调整机制。我们可以看到,包括了客户分析、资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再选择、税收规划和组合分析等七步骤。在产品特点方面,美国智能投顾更加注重于投资ETF等被动性产品,以获得长期的投资收益,专注于大类资产配置,具有服务门槛低、管理费用少、风险分散、投资效率高以及信息透明,而且避免感性决策等特点。这张图归纳了美国一些主流智能投顾平台的产品特点。

  我们再看一下国内的情况,近年来,金融科技在我国发展十分迅速,加之居民理财意识的不断崛起,为智能投顾在我国的出现和发展奠定了基础性的条件。2014年,我们国内上线了首个智能投顾平台,随后互联网公司、传统金融机构、互联网金融机构都纷纷布局智能投顾市场,推出了相关的服务和产品。根据波士顿的咨询预测,2020年中国智能投顾市场规模将达到5.2万亿,也可以看到未来发展前景可期。

  国内的智能投顾流程相对比较简单,主要包括问卷调研和分析,资产管理、投资顾问、投后服务几个阶段。事实上我们国内目前还没有办法真正做到依据现在投资组合管理的理论来建立资产配置组合,人工智能的深度学习等智能算法和模型也不够完善。下面这张表展示了我们国内目前的一些智能投顾产品以及特色,可以看到,虽然国内发展起步较晚,但是十分迅速。

  对比一下国内和美国智能投顾的投资模式我们可以看出,首先美国智能投顾具有十分成熟的理论体系和算法模型,澳门巴黎人平台,而咱们国内目前还处于初级阶段,不够完善。其次,美国金融市场的成熟与完善程度使得智能投顾具有十分丰富的投资标的,而国内相对匮乏。我们可以看到两国的产品方面,例如ETF市场相差较多,因此国内投资智能投顾的模式风险相对较大。

  大家都知道,商业银行理财业务作为理财管理行业之首,在服务实体经济中功不可没,在发展当中多层嵌套、刚性兑付以及资金杠杆现象使得资金并没有完全顺畅的应用到实体经济中。随着我国经济进入三期叠加阶段,监管部门政策频出,理财业务亟待转型,提升服务实体经济能力,回归资产管理本源。智能投顾作为科技金融结合的产物,大类资产配置能力、长尾获客效应以及个性化定制等优势,成为未来银行理财转型的重要力量,进一步推动智能服务实体经济高质量发展。

  智能投顾长尾获客的能力,基于低费率、低门槛以及高效率的优势,智能能够覆盖以中产为代表的广大中低净值客户,与智能投顾长尾获客能力相契合。特别在理财子公司成立以后,可以充分利用智能投顾的力量,提高对长尾客户的洞察力,进一步提升获客能力,提升简单便捷的理财服务,支持普惠金融的发展理念。

  智能投顾大类资产配置属性,未来要求资产与产品一一对应,打破以往资金池、资产池的运作模式,更加要求银行理财业务提升大类资产配置能力。智能投顾本身就具有大类资产配置属性,在未来银行理财业务净值化转型业务过程当中,是很好的转型立足点,也是加强投资者教育新的契机。

  智能投顾个性化定制,运用数据和技术优势,针对不同客户的不同风险偏好、收益期望进行个性化分析,人工智能算法和模型为客户进行不同的资产画像,并提供最优的量身定制的全球性资产配置方案,真正实现千人千面,做到差异化服务。商业银行将智能投顾应用到理财业务当中,开发定制化、个性化的产品和服务,能够满足不同投资者的不同需求,在未来大资管的浪潮中走出专业化和差异化的发展之路。

  目前智能投顾在我国还处于初级阶段,加上我们国家金融市场环境和金融产品发展相对薄弱,投资理念尚不成熟监管主体和监管政策尚未明确,未来国内智能投顾发展机遇与挑战并存。针对商业银行理财业务中智能投顾的应用提出以下几点建议:

  智能投顾中最主要的基础和核心是云计算、大数据和人工智能,这些技术也是贯穿在整个投资管理当中的。银行应当强化科技赋能,提升技术在理财业务中的应用。具体措施包括,可以加强云端数据的存储和提取能力,健全云端算力和实时交互系统。其次可以提升大数据的挖掘能力,包括金融交易和用户行为两类大数据。完善人工智能对数据进行筛选、处理和分析,以及实时检测、仓位调整和不断的再平衡。商业银行理财业务当中通过不断优化智能投顾的技术,对不同用户行为数据进行分析,从而进行定制化的资产配置决策,做到个性化、精准化,符合客户需求偏好和管理的资产服务,真正实现智能投顾千人千面的目标。

  智能投顾在银行理财业务转型中将越来越受到个人投资者和金融机构的接受,商业银行在理财业务转型中,需要优化智能投顾产品设计,树立自身品牌形象。在产品优化方面,要加强投资标的和资产的多元化,加强大类资产配置和实时调仓的投顾能力,建立动态前沿配置统计学习,建立动态有效前沿配置以及机器学习与统计分析,根据底层资产进行资产配置和投资组合管理。也可以通过建立FOF、MOM模式分散风险,提高收益,增强获客能力。银行应该注重选拔和培养大类资产配置、数据和技术方面的复合人才,提供人力支持。

  2018年发布的资管新规当中增加了智能投顾,首次将相关内容提出明确规定。银行在发展智能投顾业务当中紧密结合监管部门的相关政策和要求。其次对传统金融风险进行防范和管理的同时,应当更加重视金融科技所带来的特有风险,比如技术风险以及信息安全风险,包括科学设计算法模型,避免因算法模型缺陷而造成的网络内部风险。优化和加强技术应用,避免网络外部风险。加强信息安全,避免信息泄漏。重视投资者教育,提高信息披露,保证投资者的知情权和信息的透明度,加强金融风险知识宣传,防范风险于未然的同时,转变以往的投资理念。

  未来商业银行应当把握智能投顾的发展机遇,从技术、数据、产品、资产以及风险管理等各方面加强研究与应用,在金融科技应用于资产管理业务中加速银行理财业务转型发展,提升金融服务实体经济能力,不断践行普惠金融的发展理念。

  

 
 

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