编者提示
在金融业的发展中，科技一直是主要的推动力之一。计算机广泛使用后，这种趋势愈加明显：自动化的记账系统取代了银行台账的记录人员，交易系统取代了场内交易员的角色。进入21世纪，金融科技的发展又掀起了新的浪潮，Fintech逐渐成为一个新的行业。 早在2000年初，市场上就已经出现一些投资理财的软件。这些软件主要是用于帮助投资顾问更快捷地分析客户资产情况和金融需求、制定理财方案，从而大大提高投资顾问的工作效率，服务于更多的客户。但是因为这些软件只是辅助理财方案的设定，投资顾问依然每年都收取高达1%～3%的资产管理费用。而大众投资者由于达不到理财顾问设定的最低资产的要求，就算愿意出管理费，也完全没办法享受到理财软件带来的便捷和智能。 2006年，专注网上个人理财服务的Mint在硅谷诞生。2007年9月，Mint赢得TechCrunch 40冠军，逐渐引起关注。两年后以1.7亿美元被以财务软件为主的高科技公司Intuit收购。Mint的服务模式简单清晰，通过自动化编辑和分类财务资料，让使用者几乎什么都不用做就能看到分析的成果。客户将自己的银行账户、信用卡信息输入到Mint中，就可以直接了解到自己的资产状况、每月开销，还能在线进行账户管理和预算规划。 Mint在2009年的高价卖出，标志着大众投资者逐渐接受了通过App来管理财务状况，为智能投顾行业的出现奠定了基础。2008年，Betterment在纽约、Wealthfront在硅谷相继成立；2010年，Futures Advisor开始为美国1000家券商提供自动的投资和退休金账户管理方案；2013年以来连续的高额融资则让Wealthfront、Betterment、Sigfig、Futureadvisor、Acorns等智能投顾领域的先驱开始崭露头角。 这些服务有些是金融投资共有的，有些是美国市场特有的。但都是专业投资者尤其是机构投资者在进行投资决策时的基本流程。接下来，我们对每一种服务进行简要的分析。 客户风险偏好分析 大部分投资机构都需要了解其客户对风险的承受能力和承受意愿。了解的方式可以是主观的，也可以是客观的。在金融和经济理论中通常会将风险偏好作为已知的或者用已知的方法近似的，然而在实践过程中，客户的风险偏好则复杂得多。同时，一些现象也表明，客户的风险偏好并不是一成不变的，即使对同一个客户，也会随着时间和市场环境（即使他并没有投资）改变他的风险偏好。 因其复杂性，针对客户风险偏好的分析往往并不能建立一个统一的标准来测量。一些智能投顾将这个服务作为主要的研究方向之一，期望能够构建一个动态的，覆盖大多数影响因子的模型，以更好地分析客户的风险偏好。如Wealthfront在基础的年龄收入资产等客观问题基础上，更进一步地测试了客户遇到风险事件的反应和风险认知。这些信息可以帮助他们更精确地描述客户的风险偏好。但是仍未能解决动态调整的问题。 资产配置 资产配置是智能投顾的共同特征，所有智能投顾都提供一个分散化的资产配置建议。这么做的依据是Markowitz建立的现代资产组合理论（MPT），正是MPT第一次将风险置于与收益同等的位置来研究，并第一次从理论上证明在确定的资产收益分布条件下，怎样投资是最优的。随着时间的推移，MPT逐步被优化，参数敏感性和预期点估计的弊病都通过模型和优化方式在一定程度上消除了。但是仍然需要承认的是，金融学迄今为止并没有形成绝对一致的参数预测方法，所以基本上所有机构的资产配置结果都会发生或多或少的区别。 图1中是Wealthfront与Betterment的实现投资前沿示意。二者的资产标的选择不同，也在一定程度上影响了他们的表现，但二者都实现了相对的最优。 组合选择 组合选择实际是前两个服务的直接结论。客户风险偏好分析形成量化的风险偏好参数，资产配置形成不同风险水平下的资产组合，组合选择完成的即是二者的一一对应。在实践过程中，不同的智能投顾会根据各自的商业模型提供不同的选择。主要的是两个类型，其一是直接提供数字化的风险等级和对应的组合；其二是根据需求或投资风格进行组合选择。Wealthfront采用的就是第一种。而从实现上来看，第一种确实更符合相对高级的投资者的认知习惯。 交易执行 美国的智能投顾都是通过自有券商或合作券商进行交易，交易流程相对顺畅。相对于其他部分，交易执行服务更多的是技术上的实现，而不是金融工具的实现。大部分的智能投顾在这个环节没有根本性的区别。 组合再平衡 组合再平衡通常情况下是指因资产市值变化，导致偏离目标资产配置过多，而向目标资产配置进行的调整。组合再平衡主要指的是动态的持仓组合向静态的资产配置进行的调整，而不是资产配置动态变化时的调整。这项服务实际是前面的主要服务的伴生服务。例如，若目标组合为50%股票、50%债券，当股票上涨10%，债券持平，此时持仓组合变为52.38%股票、37.62%债券；再平衡即将组合重新调整为50%股票、50%债券。 一些智能投顾并不严格依照点估计的组合进行再平衡，而采用重采样的有效前沿（resampled efficient frontier），增加了组合权重变动的容忍空间，降低了调整的频率。 税负管理 税负管理是具有美国特色的投资细节。智能投顾会根据所投标的的税收特征，计算标的和整体组合的税后收益，实现考虑税负后的整体投资最优。从智能投顾的服务链来看，这并不是核心的服务，但却是每个智能投顾都会提供的基础服务。因为对于美国投资者而言，税收是投资成本的重要组成部分，但对于中国投资者而言，这个服务则没有那么直观，因为中国并不对资本利得直接课税。 组合分析 发展至今日，智能投顾公司得到了风险投资的大规模注资，管理规模也达到了几百亿美金。为什么智能投资软件已经存在多年，真正的智能投顾行业却在如今的市场时点出现并被广大投资者接受？说起来，以下几条原因必不可少： 互联网金融得到普及 自Mint在美国普及之后，分享财务信息，利用互联网平台进行财务管理的概念逐步被大众接受。如今美国的年轻人中要是谁还没有Paypal、Venmo，就太落后于潮流了，就连传统的银行也都纷纷上线网上银行、手机银行。智能手机的普及，更是极大促进了各类App的开发和应用范围。一位金融互联网资深咨询师指出，Venmo这样的软件提供的数据已经成为智能投顾了解投资者特别是年轻投资者消费行为的最佳工具。现在，Wealthfront等主要的智能投顾已经开始和类似Venmo这样的支付软件对接，以更了解客户从而实现更全面的财富管理。 “智能”概念深入人心 在硅谷，从能下围棋的AlphaGo到能够智能理财的Robo Advisor，各行各业都在被大数据和机器学习洗礼着，智能投顾出现的时机可谓恰到好处。过去，机器也许只是用于辅助运算。如今，投资者越来越相信基于数据、基于理论的投资方法，更加能够在长期投资中取得好的收益。近日，Wealthfront的CEO Adam Nash已经宣布将在Wealthfront 3.0中加入人工智能的功能，使得智能投顾不仅可以自动化投资建议，更能够自动追踪账户动态，并根据这些投资者行为提供更好的服务和资产配置。 手续费降低 传统的投资顾问收取的顾问费高达每年1%～3%，也就是说管理50万美金的资产，可能要付1.5万美金手续费，而且手续费并不是一次性的，每年无论投资是否盈利，都需要支付这部分手续费。而智能投顾则由于理财策略制定的自动化和营销手段的网络化，能够将资产管理费降低至0.5%甚至更低，使得普通投资者也可以得到专业的资产管理。 市场越来越有效透明 智能投顾主要关注资产规划，并投资于ETF这样的指数基金，而不是像传统的共同基金一样，将主要时间精力放在选股这件事上。背后的的一个重要原因就是智能投顾相信市场总体来说是有效的，绝大多数基金经理都不可能长期跑赢大盘。这个话题也是投资者和学术界长期以来争论不休的话题。市场到底是否有效？显然不是100%有效，但是随着交易平台的不断进步，市场流动性、交易频率、信息流通不断提高，市场正在变得更加有效。因此越来越多的投资者相信，与其花很贵的管理费买个股，不如直接投资代表市场大盘走势的ETF来得更加有效。 随之而来的问题 越来越受关注的市场和一群各怀心思的参与者，如何建立健康而稳定的金融环境？对智能投顾从业者、伪智能投顾、监管层、投资者四方来说，都需要面对新市场高速发展的各种问题，如何能够不重蹈此前“中国特色”金融创新的覆辙，需要谨慎考量。 必须承认，智能投顾在国内仍是一个新兴行业，距离完美还有一段路要走。一方面，智能投顾在一些问题上需要更好的解决方案：一是客户风险偏好的动态追踪；二是资产组合的动态更新；另一方面，智能投顾的局限性也非常明确，它并不偏好主动管理，不追求阿尔法。然而，从其服务链条来看，智能投顾的核心是基于现代资产组合理论提供的投资组合。更形象的讲，智能投顾提供的服务类似专业投资者尤其是机构投资者采用的投资方式以及这种投资方式的实现接口，它实现了向个人投资者提供专业投资工具的这一革命。从这个角度，智能投顾完成的其实是通过网络科技实现专业投资的“普适化”过程。
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