2017金融理财师年会—金融科技—财富管理大时代的加速器（2）
2017金融理财师年会—金融科技—财富管理大时代的加速器
摘要
韩越：大家好！非常高兴有机会和大家做分享，姚总对金融科技包括今天早上谢平教授对整个中国金融科技的市场也做了一个描述。 Fintech 这个概念是个舶来品，最早出现在美国，十年......
韩越：大家好！非常高兴有机会和大家做分享，姚总对金融科技包括今天早上谢平教授对整个中国金融科技的市场也做了一个描述。Fintech这个概念是个舶来品，最早出现在美国，十年前我去美国的时候那个时候也没有所谓的Fintech这个概念。更多地科技指的是银行的IT部门，更多地可能是类似于彭博、路透这样给传统金融机构来提供数据平台的机构，但后来发现直接的Fintech面向了更多C端的用户，而不是B端的用户，类似于小贷、现金贷、现金分期、智能投顾、区块链等等技术，扩展了非常庞大的市场，Fintech这个概念逐渐成熟起来了。
我本人以前在高盛纽约总部做过一段时间的量化资管的工作，现在主要是针对B端的机构提供一个量化的或者数字化资产配置的解决方案。智能投顾不知道在座有多少位对这个有了解，招商银行的摩羯智投大家可能都不陌生，在我们接触的银行当中，今年像浦发、兴业、广发、中心银行、民生银行马上都会有自己的智能投顾，我们有预感2018年会成为中国的资产配置的元年，这一波资产配置的概念在老百姓的思想里面，尤其在中产阶级更下沉到普通大众概念的成熟可能就会基于智能投顾。因为所有的银行都在自己的手机端，尤其在数字移动化的时代，在自己的手机端推出了资产配置工具，让普通老百姓知道我做理财，鸡蛋不能放在同一个篮子里，道理大家都懂，但是到底有多少篮子可以放，每个篮子放多少放多久，这是专业的问题。比如说在座的理财师提供这样的解决方案，或者由机器来提供这样的解决方案。先给大家分享一下美国智能投顾或者财富管理的发展情况。美国婴儿潮以及婴儿潮父辈这群占比是30%，但这群人占了美国超过70%的财富，65年之前出生的这批人，现在处于过渡阶段，这批人马上要把财富传承给自己的下一代，65年之后生的这批人，这里最大的问题很多专业机构做过调查，发现65年之后遗产的继承者有70%的人都不会再沿用自己父辈那些投资顾问，他们追求更年轻化、个性化的产品和服务去满足他们的需求。这里面除了更年轻的投资顾问，更赶时髦，更能够提供多样化、个性化的投资顾问以外，另外更偏好的是机器人投顾，智能投顾。
对比一下中国，中国的数字移动所覆盖的生活方方面面远比美国要来得更多，更广泛，而中国70后、80后、90后、甚至00后这一批人都是在电脑、手机这样的时代共生长大，所以他们对于线上的这种服务的接纳程度以及受欢迎的程度，我相信会在未来比美国要来得更高。我们已经看到现在的现金贷，最近上市的某某公司，好几家在纽交所排队上市。包括消费分期，马上看到区块链在一些大型机构的应用，分布式账本的应用。还有一块就是财富管理，不知道今天早上有没有留意谢平教授在列出所有Fintech子方向上一些公司的分布情况，大家看到一点，在智能投顾那一块是很大的一个方向，但相对的创业公司是少的，或者这是一个处女地还没有被完全开辟出来发展起来，数字化的投资顾问它会取代传统的投资顾问还是更好地帮传统的投资顾问提供更深层次，更个性化的服务，让他们服务自己所面对的这些有投资需求的人，这是我们一直在考虑的一个问题。
我们在座的投资顾问大家都会给自己的用户推进很多的资产，易方达那一场投资总监也说到中国可投资资产规模居民个人已经达到188万亿，这个发展速度是非常惊人的。而市场上投资公募基金的规模已经超过10万亿，五年前中国有多少支公募基金产品，现在最新的数据，中国有超过500支公募基金产品，覆盖了所有想象到的底层资产，未来5年或者10年，中国公募基金市场会以非常快的速度发展，而且公募基金产品的数量会一直增加。对于这样一个庞大的市场而言，中国和美国的比较是什么？左边列出来的是美国人个人可投资资产共同基金，在美国主要是养老金以及企业年金的方式投资，相当于我们公募基金的占比。在美国个人财富当中从95年12%到2016年基本上维持在20%的比例，相比较中国，我们看到投资于公募基金市场的个人财富只占到整个居民可投资资产规模的5.3%，这10万亿里面有很多是机构资产，所以比例是更低的。未来看好公募基金市场的发展，对于理财师可以挑选的市场，公募基金市场一个产品的种类。
说到资产配置，大家都知道这个概念很大也很悬，买点股买点债就是配置，定期买一些黄金周期性的调整，叫配置。但一个成熟市场里面做资产配置，底层会需要非常非常多的基于数据的分析。从二级市场来看板块、主题、热点、行业甚至于更下沉到个股的一些分析。而从大的方面来看，我们要去择时，把握产品，把握投资的时机，甚至对未来资产走势和方向做个判断。我们有107家公募基金公司，我们有上百家券商他们所发布的这些研究报告，甚至于对于市场的一些分析走势的报告都很好地支撑了这个我们对这块的研究，但是作为一个投资顾问去获取这些数据不是什么问题，但需要统计分析从这里面拿出准确的观点，支撑你对用户进行投资的判断以及产品的选择，我相信是很多投资顾问都不具备的能力，因为它是非常非常专业的。
相比于人而言，机器在这块到底有什么样的优势，能够去辅助人甚至于在某一天，未来50年以后可能完全替代人去做投资这件事，去服务于广大有投资需求的人群。我们专业的理财师对马科维茨模型不太陌生，是最基本现代理论的支撑，这个图展示了几个配置策略，基于海量数据分析最终得出很有效的模型，需要大量的输入和大量参数的调整，对于人而言这个事情是不可行的，肯定需要机器来做的。事实上我们在模型、策略、算法等等各方面的优化对于非常多的数据是极为敏感的，而敏感参数的设置最终直接决定了我们所面向用户所做的配置，他的收益和波动性。所有的公募基金公司包括在中国上万家私募基金，里面有专门一两千家专门做私募的，拥有非常庞大的底层数据量化分析的团队，通过数据分析建立优质的模型提升收益率，降低风险。举个例子，我们知道中国的股市其实是一个政策市，那在政策市下面对于政策的理解和关注就显得极为重要，可是对于任何一个人而言，他不可能在一个非常长时期的时间内对所有的政策事件都有极为精准的判断和关注。我们把过去20年的新闻联播的演讲稿做了一个汇总，然后我们通过机器学习，或者更准确地说通过深度学习的方式去研究板块在新闻联播里面被提及的热度和频率，去看每一支股票板块的基金与这个趋势之间是什么样的相关性，在这里发现了一些非常有意思的东西。这其实就是非常典型的一个基于量化分析或者深度学习，通过对于传统人工所无法涉及或者无法有能力去做的一件事，通过机器的方式去捕捉之间的有效性。
现在说智能投顾，我们要做千人千面，理财师所服务的每个客户都是不一样，需求也不一样，问题是机器能不能做到这一点，机器能不能针对每个用户所特有的需求，提供非常精准的符合他需求的解决方案，而人的需求维度是非常多样的。姚总也说到，大家一个投资规划以及投资目标的问题，每个人在投资的同时其实是有一个确定的愿景或者目标，他想实现什么样的结果，买房买车孩子的教育还是更好的医疗，还是保险等等，在这些场景下怎么通过机器的方式去提供更有效的配置解决方案的匹配，这其实是非常关键或者说人工智能可以试图解决的一个问题。甚至于我们现在讲到了很多关于人机交互，说到人工智能大家最直接的理解就是比如说人脸识别、语音识别类似于这样的技术。但人工智能在整个投资决策流程当中是无处不在。有很多报道直线说高盛的交易部门从原来600个交易员，因为有人工智能技术的存在一下降到2个。这一点上可以看到一个点，传统更多人工的一些事情在逐渐变得自动化，当它变得自动化的时候有很多自动化环节上的数据行为就可以通过更自动化的方式来自动化地判断，慢慢地就形成一种所谓人工智能的东西。
谢平教授早上也提到另外一点，我们说AlphaGo，围棋为什么更难下，国际象棋也许IBM的深蓝系统在90年代的时候就已经可以打败人类了，但围棋一直是老大难，因为不可预测性，在有限的空间里面进行无限的探索计算的步骤量是非常大的，不管是底层硬件技术作为我们CPU的技术可能很难以支撑。后来因为有了GPU这样的技术，打游戏可能都会清楚，图形的处理器，最终在GPU速度上做了很大规模的提升，直接导致了我们做深度学习或者我们做神经网络这样的技术能够在有限的时间里面得到提升和突破，最终其实才促成了像AlphaGo这样在无穷海量空间里面探索有效步骤的算法。归根到底技术本身提供了底层的支持，但是最终技术能够在自动化的同时提升智能化的水准。我们现在说的智能投顾、线上的大数据风控、反欺诈等等都是通过自动化的手段逐步提升智能化的水平。我们做量化配置的时候希望能做到千人千面，这是我们奋斗的一个目标。
在座的各位可能很清楚，对于一般老百姓在配置的时候他有一个大致的需求，可能你能看到的像类似于摩羯智投、浦发智投、兴业智投也好，大家还是以策略为主提供一些组合，能够在收益和风险之间找到有效和最佳平衡来匹配相对分层人群的需求。这里面给出很多人工智能的算法，底层也用了很多深度学习的方法，其实不是简单的问题。我们一开始说到数字移动的时代，现在地铁里面，上班的地铁里面所有的人低头都在玩手机，他们看手机的时候有打游戏、看电影、读销售还有炒股的。手机已经成为所有中国人，也不一定中国人，所有人所不能脱离的一个非常灵巧的小的智能化的终端，而这个终端它能够服务的深度会随着智能化水平的提升而越来越广泛。以后也许你不需要直接面对你的客户，可以通过手机来面对你的客户，以后你可以不需要在用户有任何疑问和咨询的时候也可以通过手机来完成。作为一个合理的或者一个好的智能投顾解决方案就必须能够在移动端给用户来提供非常好的一个体验和支撑。所以像类似于摩羯智投或者其他的智投产品都是争取在手机上面推出体验交互非常优越、性能非常好的一些产品。而这些产品本身可能会从各个层面来满足传统线下投资顾问在解决面对用户的时候所能够捕捉到的一些需求的点。我们说不管是对用户进行投资风险画像的一个判断到最后匹配相应资产配置组合，还是到最后后期跟踪服务，给用户提供一整套全流程，甚至全生命周期投资方案的支持。
因为我们本身是做智能投顾的，我们给包括银行在内、基金以及证券公司提供的智能投顾的解决方案里面就会从多个层面来去判断和研究它的有效性。一个完整的智能投顾系统可能在三个方面必须要有一个领先性一个优势。第一块就是客户画像，因为我们是服务于C端的用户，而所有C端的用户对于自己的需求需要有非常准的一种刻画。现在用户维度的数据非常多，数据的来源已经不是问题，关键是怎么准确通过这些数据去挖掘他的需求，并且能够提供相应的解决方案。第二块是市场研究分析，说白了投顾不仅要顾还得投，你必须能够对市场上的产品有很好的把握，对于交易，对于筛选、对于配置都应该有自己的一个判断。最近大家知道有六家公募基金公司发行了FOF，卖得也不错，本质上基金产品作为很好很有效的底层资产也越来越多成为很多人投资方向。在基金产品层面上进行配置组合生成形成新的一种产品维度也是未来发展的趋势。其次就是我们所说的模型，中国市场和海外市场是不一样的，尤其是二级和股票市场。易方达研究总监也提到了，香港是一个机构式，因为是有很多机构玩家在这个市场上，中国目前是八成散户两成机构，A股是这样的状况。追涨杀跌，常见的现象是很难规避的。甚至于刚刚推出的有一支人工智能的ETF，人工智能选股后来发现它也很难避免追涨杀跌这样的情况。我们所说的资产配置更多地是从多样化的资产，分散风险，跨地域、跨产品、跨不同的时间周期各个维度去进行配置组合，能够满足用户对于收益和风险真实的需求。我们本身给银行提供了很多组合产品也获取了不错的收益。
关于未来人工智能或者说智能投顾管理资产的方向，这个是花旗集团出的研究报告，到2022年人工智能或者机器自动去管理的资产规模将达到5万亿美元，而像类似于先锋基金这些传统大的资管机构都通过对于投资或者收购的方式去和新兴的投顾机构来和技术公司合作，推出新的产品，提供更全方位的对于C端用户服务的体验。还有一个大家已经听我们说了，CFA协会计划在2019年CFA考试里面增加有关人工智能以及机器人投资顾问相关的题目，可见这个是趋势，越来越往科技化、智能化的方向发展。让机器完全取代人这个还有很长的路要走，但可预见未来里面人和机器的结合将会更加深入，而很多投资顾问通过利用更有效的智能化工具能够让他的用户得到更深层次的服务和更有效的在财富管理方面的体验。谢谢大家！
姚鑫：未来有几个方向，一个是人工智能，一个是大数据，还有一个方向是数字化平台，接下来这位来自北大的一位同学，他们所做的工作就是搭建这么一个数字化的平台，这种数字化平台未来会对我们工作方式有一种新的革新。接下来有请刘超刘总给我们做个演讲。
刘超：大家好！很荣幸代表好采投分享一下金融科技的主题，看一下金融科技发展的三个阶段。
第一个是信息互联、金融脱媒、去金融中介化。以前整体效率是比较低下，随着P2P出现，P2P平台直接连接投融双方，显著提升了运转效率，通过这种方式逐渐下沉到小微企业和个人。第二个是智能化、场景化、个性化，把产品和用户信息进行匹配。第三个阶段是信用互联、重构金融的阶段。未来所有债券、股票都是金融资产，将来可能是二维码的形式存在，通过区块链技术会显著提升整个交易效率。而且我们好采投现在做的一件事情把所有的金融产品和金融服务，金融理财师进行标签化，未来所有金融产品、理财师都是载体。
目前财富管理发展的现状，2017年全国个人可投资资产总体规模将达到188万亿，环比增长14%，高净值总资产大约1000万达到1%，大众富裕在15%，总资产小于100万的在84%。一个正三角，一个倒三角会面临什么问题，高净值用户服务是过剩的，大众富裕的长尾用户很难被覆盖到，怎么让这些大众用户获得相应的服务，金融科技让它成为一种可能。把整个边际成本降低，通过金融科技的手段让更多大众富裕家庭享受对应的金融服务。
财富管理的痛点：所有的理财师服务的半径是有限的，我们所有的理财师可能接触的用户是有限的。即使你理财服务再好，你的信用口碑传递也是有限的。信用缺失，比如说理财师给用户推荐产品的时候，用户有可能认为理财师是出于利益的目的给他推荐。如何让用户获得信任，这是很大的问题。财富管理参与者众多，公募基金大概有4500多支，股票有3000多支，P2P平台也有几千支，这么多平台、市场参与者整个信息是非常繁杂的，如何分辨信息，对一般用户是非常大的挑战。资产荒时代，还能配置啥？除了房地产还能配置啥，资产配置是很专业的概念，所谓的资产配置都是在配置风险，对于一般用户来说对于风险的理解是非常有限的。过去房地产收益和风险并不成正比，买了房子肯定是稳赚，未来可能不一样，未来想赚到相应收益可能会承担对应的风险。这四个痛点怎么去解决？
先看一下金融科技在财富管理应用的场景，金融科技贯穿在整个财富管理的全流程，资产获取、资产生成、资金对接、场景深入。看一下智能风控在P2P现金贷运用的非常广泛，过去在银行不可能通过大量人员给用户做审核，现在金融科技一秒钟可以做到几百万用户的画像。通过智能风控的手段可以让小微企业或者个人用户享受了财富的红利。过去是不可能的，金融科技给财富管理带来了新的商业模式。智能投顾现在在国内主要有两种方式，一个是所谓资产配置的模式，资产配置主要还是偏债券性资产配置，另外是以雪球基金为代表的战术性为代表的资产配置，偏重于选股。资产证券化这个很有意思，现在很多消费金融公司包括京东分期消费，他用金融科技的手段对资产进行风险定价，然后把它变成可销售的资产。另外是智能支付和智能交易，支付是财富管理一个命脉，如果没有支付财富管理发展受限制的，现在有智能支付这个技术使得整个资金运转效率显著提升。还有智能投研，现在很多繁杂工作交给机器，比如说投研报告格式比较固定的报告全部由机器完成。系统，有个板块机器人写稿。另外智能营销，在财富管理领域应用的比较多，通过对用户进行画像把对应的产品服务推给对应的用户。区块链的技术，区块链本质是解决金融资产确权的问题。未来所有的股票、债券可能都是一种数字化的资产，通过区块链这种技术可以使整个金融资产交易变得更加快捷。过去我们可能跨国转账可能需要好几天时间，未来可能需要一秒钟就到了，整个银行轻结算体系都会受到冲击。
刚才说了很多关于金融科技的应用场景和财富管理的重点，好采投作为金融科技公司到底干什么，解决什么问题？好采投就是金融界大众点评。所谓的好采投就是什么要的理财师好、服务好、产品好就去购买它，接受他的服务，未来把产品和理财师服务都是一种载体。这是主要的商业模式，我们所有的用户投资者直接可以在好采投平台来发起一个服务需求，线上理财可以直接响应需求，需求是付费的，现在提供六个标准化服务，包括对产品的诊断，有几千P2P平台，大家哪个平台比较安全，4000多支基金对于用户选择是非常大的困难，你可以在平台上发布哪个好，我们理财师会在线上告诉他哪个好。我们所有的服务是需要付费的，价格是标准化的，比如说问一个问题，可能一块钱，资讯某个服务，或者做个理财规划可能一百块钱。通过这种方式解决了几个问题，一个是解决用户选择的问题，另外解决理财师收入的问题，更重要的是可以帮助理财师进行获客。这是我们产品简单展示，服务流程主要是发起服务请求，接受服务请求，整个流程对服务发起者和服务接受者都是有益的，你的服务被偷看、偷听一次都是会被分成的，如果问题比较经典被用户采纳会得到更多分成的，只要回答一次可以拿到更多的分成。这块是口碑，口碑即信用，线上会有个口碑板块，上面展示了很多家平台，理财师对这些平台进行点评，如果平台被用户认可，用户是可以通过这个平台完成整个产品的购买，现在已经上线了几十家平台，未来可能会连接更多的平台。投资这块关于智能投顾的，我们对用户的理解，用户一般是喜欢，我们叫稳稳的收益。一般用户不要给我亏钱就行了。最好是保理收益，最高给一个没有上限的收益，这个可能是用户最容易接受的，我们这个产品就这么设计的。我们是采用债权+期权模式，债权保证用户基本收益，通过期权给他一个浮动收益，整个期权可以连接国内市场，跨市场、跨平台。如果我们线上积累很多用户，我们现在做的是把整个期权对冲成本降为0，这样的话我们给用户带来了额外的收益，平台的运营成本还在下降，这个是我们终极的目的。谢谢大家！
姚鑫：今天的分享就到此结束，非常感谢大家能坚持到这么晚，年会每年能坚持到最后的都是真正的理财师，给大家点个赞，谢谢大家！
