十字路口设计 站在十字路口:智能投顾能否走出发展瓶颈期
“预计到2022年,中国智能理财服务市场规模将达到7370.5亿元。” 近日发布的《智能理财4.0:2019全球智能理财服务分级白皮书》显示,我国智能理财服务市场增长潜力巨大, 2016年中国智能理财服务市场规模仅300.7亿元,到2018年已上升到2546.9亿元,年复合增长率达191%。
自2014年引入我国以来,智能投顾备受关注,然而近几年发展却不尽如人意。一方面,现行的智能投顾模式由于并没有改变传统理财的销售本质而日渐式微;另一方面,进入净值化、去刚性兑付时代的财富管理行业蕴藏了巨大的智能理财需求。机遇与挑战并存之下,商业银行如何走出智能投顾发展瓶颈期值得关注。
困局:销售思维仍未打破
2008年兴起于美国的智能投顾,在2014年开始进入中国市场。相比传统投资顾问,智能投顾将人工智能等技术引入投资顾问领域,运用智能算法以及组合投资后的自动化管理技术,帮助用户实现主动、被动投资策略相结合的定制化投顾服务。
2016年年末,招商银行率先推出自主研发的智能投顾产品摩羯智投,自此我国银行系智能投顾产品扩容迅速。相关统计数据显示,目前有10余家银行推出了智能投顾产品。然而,近几年来,智能投顾在我国的发展却进入了一个瓶颈期。这其中一个很重要的原因是,很多智能投顾虽打着智能的名义,做的却是与销售无异的事。
业内人士分析称,我国传统理财机构当前仍以销售思维而非管理思维在展开业务,无论是考核、激励机制,还是业务培训模式,甚至内部的理财文化,都是为销售服务,而不是站在客户立场、建立合理理财方案、伴随客户成长、最终实现客户理财目标等这些浮动收益理财的基本逻辑。
与此同时,传统金融机构在驱动决策、驱动客户服务的中台体系建设上都重视不足,相比较而言,他们更愿意花钱来奖励销售行为,建立促进销售的支持系统。
《白皮书》将当前机构的理财服务智能程度划分为四大等级,即1.0理财自助答复功能、2.0机器人理财助手、3.0智能理财交互系统和4.0智能理财服务生态。
“当前多数机构的智能化水平仍处在2.0阶段,部分逐步进入3.0阶段。”《白皮书》认为,相比于国外较为先进的智能投顾发展水平,智能投顾在国内的发展仍然相对落后,但这也意味着未来有巨大的发展空间。
机遇:净值化时代已至
“目前智能投顾在我国还处于初级阶段,加上我国的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。”民生银行金融市场风险管理部云佳祺认为。
随着资管新规的出台,我国财富管理行业正在全面进入净值化、去刚性兑付时代, 浮动收益理财时代正在快速来临,这也决定了站在客户立场上、协助特定客户解决特定理财需求的业务模式,即买方投顾化将成为财富管理行业的未来。
业内人士对此分析称,理财服务尤其是浮动收益理财服务要求高频率地触达用户。一边是巨大的市场需求,一边是陷入瓶颈的传统财富管理模式,以技术驱动、中台制胜的买方投顾模式,将是唯一解决之道。
业内专家认为,这主要是基于浮动收益理财模式的3个特点。首先,浮动收益率理财因为其收益的不确定性,决定了其必须有清晰的理财目标,由目标驱动理财方案的形成,即“目标导向”;同时,由于每个人的理财目标都有所不同,同一个人的不同资金理财目标也不同,因此理财方案一定是“个性化”的。
此外,由于浮动收益理财的不确定性特征,理财服务必须得伴随客户,帮助客户应对不确定的外部环境,帮助客户度过理财中的不适阶段,因此要求是“伴随式”的。
“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。” 云佳祺认为。
思变:实现“千人千面”
智能投顾具有巨大发展空间,业内人士认为,相对于商业银行而言,未来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方面加强研究与应用,将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的能力。
“基于低费率、低门槛以及高效率的优势,智能投顾具有"长尾获客"的能力,能够覆盖广大中低净值客户。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。” 云佳祺认为。
针对智能投顾的具体应用,业内人士建议称,一方面,银行应当强化科技赋能,加强技术应用及数据分析,实现“千人千面”的目标;另一方面,要优化产品设计,强化大类资产配置属性。
除此之外,做好风险防范工作不可忽视。资管新规当中首次对智能投顾提出明确规定,要求非金融机构不得借助智能投资顾问超范围经营或变相开展资管业务。同时,金融机构运用人工智能技术开展资管业务,不得夸大宣传或误导投资者。
“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,在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。
同时,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,在防范风险的同时转变以往的投资理念。” 云佳祺表示。