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機器人
機器人投顧領跑資管創新
機器人投顧被引入中國後，發展勢頭迅勐。本文介紹了美國與韓國機器人投顧的發展經驗，對比了中國機器人投顧的發展現狀，並對監管提出建議。
2002年，美國一家雜誌社的記者Richard J.Koreto首次使用術語“機器人投顧（Robo-advisor）”，介紹了1995年開始出現的mPower、Financial Engin、Direct Advice、 Guide Choice等提供在線資產管理服務的機構，認為機器人投顧與傳統的金融谘詢師相比可以創造更多的投資機會。2015年，機器人投顧概念首次被引入中國後，得到快速發展，引起行業的關注。國際知名谘詢公司AT Kearney預測，未來五年，機器人投顧的市場複合增長率將達到68%，到2020年全球機器人投顧行業的資產管理規模將突破2.2萬億美元。
機器人投顧的核心與類型
2011年以來，機器人投顧作為金融科技（FinTech）領域創新的成功案例被廣泛傳播。機器人投顧的核心是算法設計，包括證券投資組合理論、組合優化、技術分析、模式識別等機器學習和人工智能係統的理論或方法，其與量化投資的主要區別在於其個性化和多樣性，是量化投資領域向精細化運用的進一步延伸。如果機器人投顧的服務層次從僅提供在線投資谘詢延伸到交易層麵，那麼在投資組合建立和風險控製環節，均會涉及程序化交易。比如在滿足止損規則的情況下，投資者可以選擇讓機器人自動下單交易。
在美國，根據是否提供獨立的在線投資谘詢服務或參與平台的直接開發兩個維度，機器人投顧可以分為四種類型：第一種是純粹的機器人投顧，如Betterment、Wealthfront等。這類投顧以提供獨立的在線投資谘詢及資產管理服務為目的，並在美國證券交易委員會注冊為投資谘詢機構（Registered Investment Advisor,RIA）。這類投顧根據客戶所提供的個人信息，通過計算機數據模型或應用係統在交互式網站提供在線投資谘詢服務。但如果這類投顧在最近12個月連續給15名以上的投資者提供線下投資谘詢，則不能成為在線投資谘詢公司。第二種是混合（Hybid）的機器人投顧，如Vanguard Personal Advisor Service、 Portfolio等。這類投顧在線上和線下均提供投資者谘詢和資產管理服務，並自主開發機器人投顧平台。第三種是平台使用者（Platform Adopter）。這類投顧是利用第三方提供的機器人投顧平台，提供在線投資者谘詢及資產管理服務的谘詢公司和金融公司，與前兩者的明顯區別是不參與機器人投顧平台的開發。第四種是平台開發者（Platform Developer or Enabler）。這類投顧是專門為第三者開發機器人投顧平台的IT技術公司。截至2016年2月，美國的純粹機器人投顧有133個，混合機器人投顧有5個，平台開發者有18個。
根據提供的服務內容，可以將機器人投顧劃分為三類:第一類服務形式最為簡單，通過大量數據分析提供一般意義上的投資建議，不會因人而異；第二類根據服務對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，但不進行交易，由投資者自行交易；第三類是在提供第二類服務的基礎上，為服務對象提供交易服務。機器人投顧服務對象的年齡、投資目標、投資期限和風險偏好程度各有不同，甚至所偏好的基本投資方法也各有差異，所以針對數量眾多的服務對象，機器人給出的投資建議會因人而異。嚴格意義上的機器人投顧指的是第二類和第三類，但目前國內很多人熱議的機器人投顧更多的是第一類，這與各國法規所許可的投資顧問業務的範疇不同有關。美國的投資顧問擁有資產管理資格，機器人投顧直接提供後兩類服務，而中國目前還不允許投資顧問進行資產管理。
機器人投顧的服務對象、運作方式及特點
美國機器人投顧的服務對象主要是個人投資者，管理的賬戶類別較為豐富，包括個人一般賬戶、退休賬戶、連接賬戶、信托賬戶、傳統聯合賬戶、有限責任公司應稅賬戶等，絕大多數機器人投顧可以管理前三種賬戶。機器人投顧根據每個投資者的年齡、風險厭惡程度、未來的支出計劃，提供差異化的、滿足投資者目標的最優投資組合建議。
為投資者提供建議之前，機器人投顧需要獲取投資者的個人信息。首先，要了解客戶的投資目標，如儲蓄資金、節稅目的、投資需求等。其次，客戶需要輸入有關風險偏好的信息，包括年齡、收入、財富、產品類型偏好等。機器人投顧根據這些輸入的信息資料，計算出客戶的風險承擔能力和風險承擔意願分值，通常分值越高代表用戶的風險承擔能力或意願越強。這些分數是為用戶構建個性化投資組合的基礎。再次，利用機器人投顧的量化模型算法最終生成客戶的個性化投資組合，並輸出投資組合建議。最後，將對投資組合進行後續管理，包括資產再平衡、節稅優化、收益追蹤及實時模擬預測等。
相對於傳統的麵對麵的人工投顧，機器人投顧具有以下特點。首先，其服務費用低廉，小額資產投資者也可以享受到同等質量的服務。美國機器人投顧的平均年谘詢費率為管理資產的0.15%～0.35%，是傳統投顧收取的費用的15%左右。其次，其資產配置公開透明，目標用戶範圍廣。再次，滿足個性化的要求，根據每個投資者的年齡、風險厭惡程度，以及將來的支出計劃不同，對應差別化的最優投資組合。同時投資決策免受情緒影響。
機器人投顧國際發展狀況
目前，全球提供智能投資顧問服務的公司數量眾多，其業務形式也多種多樣，遍布美國、歐洲、加拿大、澳大利亞、新加坡、印度、韓國等各個國家。美國是全球機器人投顧行業的領頭羊，自動程序化交易始於被動的指數化投資。由於金融危機後美國證券市場波動加劇，投資者逐漸接受交易所交易基金（ETF）被動化指數產品，同時ETF的費率也比共同基金低，導致大量資金轉向ETF投資，ETF基金的發展為財富管理的升級優化奠定了基礎。隨著科技的不斷進步和個人投資者需求的演變，機器人投顧得以快速發展。截至2016年2月，美國機器人投顧的平台共有208.7萬個賬戶。目前，美國大部分機器人投顧為投資者提供ETF基金或共同基金的優化組合方案，幫助投資者優化長期資產配置，獲取穩定的投資收益；也有部分機器人投顧為投資者提供包括選股、ETF基金、房地產投資信托基金（REITs）等品種在內的短期擇時和資產配置服務。其中，最典型的是Wealthfront，它通過調查問卷了解、評價投資者的風險偏好和風險承受能力，得到風險偏好分數並用於資產配置模型中。客戶訪問公司網頁便可填寫金融資產規模和投資傾向等個人信息，投顧平台依據每個客戶提供的資料為其提供相應的投資組合建議。相比較而言，Betterment則隻需要了解投資者的年齡、年收入狀況、投資目標和投資期限，並沒有風險偏好調查。Betterment認為，投資期限、投資目標以及資金支出計劃是資產配置需要考慮的首要問題，其本身就反映了投資者的風險承受能力。Betterment為投資者提供了三個目標選擇：Safety Net（安全保障）、Retirement（退休基金）和General（一般投資），並詳細解釋了每個選項的具體含義。
2015年以來，傳統的人工投資顧問服務公司，例如嘉信理財、貝萊德、高盛等金融巨頭通過收購或創立產品的方式也開始布局機器人投顧業務，並基於品牌效應、研發優勢、產品資源和客戶資源等優勢得以迅速擴張。1971年成立的Charles Schwab（嘉信理財）於2015年3月推出機器人投顧產品Schwab Intelligent Portfolios（SIP），目前的管理資產規模為2.5億美元。SIP在其確定備選的各類別ETF最優配置比例後，還進一步考慮管理費率、跟蹤誤差和買賣價差等因素，篩選出最終的ETF來構建組合。2016年7月底，美國著名的投資管理公司富達（Fidelity）發布其機器人投顧產品Fidelity Go,通過人機結合的方式，為年輕的、樂於運用電子化平台的投資者提供投資谘詢。
韓國近年也加速了機器人投顧的開發步伐。2015年以來，未來資產大宇、現代證券、NH投資證券、三星證券等爭相推出機器人投顧產品，基於券商自身的用戶和平台優勢快速擴張，期望在機器人投顧市場占據先機。2016年1月，韓國總統工作報告中就提出了“關於活躍機器人投顧的方案”，指出相關機製得到保障後監管部門將允許機器人投顧業務直接麵向大客戶提供服務。2016年8月，韓國金融委員會（FSC）出台了“機器人投顧測試床（Test bed）的基本運行方案”，通過三階段的審核程序檢驗機器人投顧平台的實際運營情況，測試算法的穩定性、收益性和整體係統的安全性，最終審議通過的機器人投顧平台將麵向廣大中小投資者合法進行資產管理服務，這將成為韓國機器人投顧走向大眾化的關鍵第一步。
中國機器人投顧發展現狀及瓶頸
與國際市場相比，中國股市散戶投資者占比較大，投資者專業知識薄弱，缺乏風險管理、價值投資等理念。在以散戶為主體的特點短期內很難改變的前提下，機器人投顧的出現恰恰契合了中小投資者投資低門檻、低成本、價值投資理念缺乏等現狀，國內的一批先知先覺者已聞風而動，踏浪而來。
2015年以來，彌財、資配易、平安一賬通、勝算在握、螞蟻聚寶、百度股市通、微眾銀行等國內機器人投顧相繼成立。彌財為客戶提供全球化ETF基金資產優化配置服務；資配易為客戶提供A股組合優化和再平衡服務；平安一賬通為客戶提供包括智能投資、保險、貸款等全方位服務，其中智能投資服務是根據投資者的風險偏好類型（保守型、穩健型、平衡型、成長型、激進型）提供包括開放式基金、銀行理財產品的優化配置和組合調整服務；勝算在握依據純量化數學模型隻提供選股功能，又借鑒了Uber的共享經濟模式，用戶可以享受到專業投資顧問的服務。
但是比較而言，國外的機器人投顧業務模式若在中國實現，還麵臨著一些限製因素。首先，在法律環境上美國機器人投顧擁有資產管理許可，可以幫投資者做全權的委托管理，設置執行自動化交易。但是在中國目前監管環境下，證券投資谘詢機構的職能隻是向客戶提供谘詢建議，下單交易必須由客戶親自進行，不能代客理財。如果2015年6月中國證券業協會發布的《賬戶管理業務規則（征求意見稿）》正式通過，那麼中國機器人投顧至少可以實現自執行交易功能。其次，在大類資產配置的基礎資產上，中國僅有130支左右ETF基金，還遠遠少於美國上萬級別的ETF,可投資的標的較少。再次，投資者教育和風險意識還有待於進一步提高。機器人投顧的核心是對信息進行處理，挖掘有效的因子，在風險控製的基礎上優化投資組合。因此，投資策略有別於傳統的以定性判斷為主的方法，更為專業和複雜。這更是需要投資者經驗的積累和投資理念的成熟、對風險收益的正確認識。
對於中國機器人投顧的監管建議
機器人投顧有助於投資人逐漸樹立正確的投資和風控理念。機器算法在優化且量化風險的基礎上，將數據分析和程序化指令應用於交易、投資組合管理、信用評估等諸多業務，將為資產管理行業帶來前所未有的改變。2016年G20杭州峰會重點提出應發展數字普惠金融，機器人投顧屬於證券類的數字普惠金融業務，其發展必將受到中國相關部門的重視。
不過機器人投顧在發展的“春天”裏仍然存在潛在挑戰。目前一些P2P網貸平台開始抓住新的商機開始向機器人投顧轉型，平台發展魚龍混雜、缺乏行業標準和監管指引。因此機器人投顧的創新業務同樣也需要監管機構製定恰當的監管措施，加強投資者教育，注意防範風險隱患。
首先，監管機構需要詳細了解機器人投顧的服務模式、核心思想和發展階段，審慎合理評估其市場影響。在機器人投顧發展過程中，如果采用相似理論或算法的機器人投顧數量較多，管理資產規模較大，自動產生的投資組合的趨同性就會較高，有可能會對市場產生助漲助跌的效果，尤其在市場大幅波動時對市場的潛在影響可能會更大。因此，迫切需要監管者具備足夠的知識了解並洞察新的金融技術可能產生的潛在問題，深入了解人工智能對金融市場的潛在影響。
其次，監管部門須引導行業建立機器人投顧業務規則，建立針對人工智能和機器學習的新監管方式。監管須避免理論方法同質化所產生的羊群效應及其他潛在風險，審查新技術在投資管理價值鏈上各個環節的功能以及影響，建立以風險為導向的適當的監管方法，促進公平、開放、平衡的競爭環境。同時完善相關法律法規和行業指引，便於金融行業和客戶學習和交流。
再次，監管部門應從功能監管的角度詳細了解機器人投顧的服務模式，突出“過程監管”理念，堅決避免類似於P2P網絡平台集中爆發的風險事件。監管者應嚴格規範機器人投顧的營業行為，建立並維持投資者保護機製，在投資者接受自動化的投資谘詢服務之前，引導其充分了解機器人投顧的服務方式和風險隱患。
最後更新：2017-10-08 01:34:53