智能投顾可以提高服务效率以实现财富管理服务的普惠,目前市场体量正逐步攀升。当前证券服务线上化已相对成熟,技术方面大数据是智能投顾的基础保障,而以人工智能技术为首的算法与模型是使智能投顾服务体系实现“主动服务”的核心组成部分。由于我国智能投顾主要依托基
从早期传统投顾互联网化,线上提供服务,到为客户直接提供各类基于机器学习的机器人投顾工具,再到依赖以大数据、云计算为基础的深度学习运用能力,开始尝试开发能够完全脱离人类参与投资管理链的人工智能投资系统。智能投顾的发展核心就在于去人力、更智能,即人力投入逐步减少、人工智能程度逐步提升。
根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国智能投顾市场调查分析与发展趋势预测研究报告》显示:
智能投顾,机器人理财是将人工智能导入传统的理财顾问服务,并非由实体的机器人帮助客户理财,而是透过网络线上互动,依据需求者设定的投资目的及风险承受度,透过计算机程序的算法,提供自动化的投资组合建议,不像传统临柜面对面理财服务需要许多的服务人员,其目的在于提升效率。
机器人理财是依照投资者的需求及风险承受度来订定投资策略,随市场变化依大数据系统演算自动调整投资组合,24小时提供线上服务。所使用的人力较少,进入财富管理的门槛及费用较低。机器人理财无法保障投资报酬的最大化,且投资标的有限,尚无法全面自动化,可能会有人为的判定影响。在依于过去数据演算的基础下,无法预测可能影响投资表现的突发事件,如发生金融危机时,是否能即时提出合理的投资建议,尚无法验证。
智能投顾最早出现于美国,作为行业先锋的智能投顾玩家都成立于2007~2008年前后。经过接近10年的发展,美国的智能投顾行业已经初具规模,像Wealthfront和Betterment这样的行业龙头管理资产规模也分别达到46亿美元和73亿美元。中国的智能投顾公司从2014年开始快速发展,新兴玩家不断涌现。
“十三五”期间,国家继续大力支持金融行业和多层次资本市场的发展,各类理财产品的数量快速增加。理财产品种类的不断丰富和数量的快速增长为理财用户提供了更多的选择,也为投资理财市场开辟了更为广阔的发展空间。
随着人工智能技术不断发展和买方投顾转型理念持续推进,券商开始探索人工智能技术在证券领域的应用,并融入APP当中。智能投顾具有“一对多”的特性,在一定的规模效应下服务成本可以被大幅降低。
我国投资者存在数量庞大的长尾人群,智能投顾不仅可以提高服务效率,还能起到普及资产配置服务的作用,使资管服务覆盖长尾用户,实现普惠财富管理。以证券APP作为直接对话客户的窗口,打造陪伴化、精细化、需求化的投顾服务已成为券商探索智能投顾市场破局的方向。
截至2022年2季度,资产管理业务总体存量产品规模和数量稳定增长,24岁以下客群占比较2021年末增长7.5%。年轻客群仍具有较强财富管理需求,对新鲜事物接受度较高,券商需提升投资体验,完善差异化服务以应对主力客群年龄中枢下移的趋势。
智能投顾可以提高服务效率以实现财富管理服务的普惠,目前市场体量正逐步攀升。当前证券服务线上化已相对成熟,技术方面大数据是智能投顾的基础保障,而以人工智能技术为首的算法与模型是使智能投顾服务体系实现“主动服务”的核心组成部分。
由于我国智能投顾主要依托基金投顾试点开展,故智能投顾需遵循两方面监管要求:一是对基金投顾的监管要求。目前有60家机构获证监会批准可开展基金投顾试点,虽然其中包括3家银行,但由于多种原因,这些银行尚未实际落地相关试点。二是在投顾中运用人工智能的监管要求。当前监管部门的主要关注点在于数据安全、算法监管等方面。
主要境外经济体在传统投顾的监管原则和要求的基础上,在牌照、投资者保护与算法监管等方面对智能投顾作出了一定的专门安排。第一,虽然各经济体未推出专门的智能投顾牌照,但开展智能投顾牌照也应持有相应的投顾或各类金融牌照。第二,在投资者保护方面,部分经济体还要求在智能投顾中保有一定人工介入,以最大程度保障投资者权益。第三,应降低算法风险,并明确算法监督责任主体,确保其按预期正常运行。第四,要求智能投顾系统在提供通用化建议时应向投资者明示风险与潜在后果。第五,智能投顾应比传统投顾更加强化信息披露。
本报告根据智能投顾行业的发展轨迹及多年的实践经验,对中国智能投顾行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析,并重点分析了我国智能投顾行业将面临的机遇与挑战,对智能投顾行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。
是智能投顾企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态,把握市场机会,正确制定企业发展战略的必备参考工具,极具参考价值!
了解更多行业数据详情,可以点击查阅中研普华产业研究院的《2023-2028年中国智能投顾市场调查分析与发展趋势预测研究报告》。
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2023-2028年中国智能投顾市场调查分析与发展趋势预测研究报告
从早期传统投顾互联网化,线上提供服务,到为客户直接提供各类基于机器学习的机器人投顾工具,再到依赖以大数据、云计算为基础的深度学习运用能力,开始尝试开发能够完全脱离人类参与投资管理链...
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