智能投顾与FinTech新趋势
[ 2017-02-20 ]

【专题研究】智能投顾与FinTech新趋势

本周观点
智能投顾前景广阔 风险监控不可或缺

主题演讲
Stuart Russell:智能投顾前景广阔 但仍需人类干预指导
张家林:证券投资人工智能理论与实践
张旭阳:大数据时代的智能投顾发展

圆桌讨论
智能投顾与FinTech新趋势
智能投顾服务长尾人群 在中国有应用前景
数据和算法是核心 个性化服务是优势
人工智能并非万能 风险管控不可或缺
智能投顾前景可期 监管需与时俱进

诸家观点
王 庆:智能投顾具有普惠作用 在中国的应用面临挑战
陈继武:人工智能在投资中的价值在不断提高

专题背景
图解基于大数据的人工智能
图解智能投顾发展简史

本周观点:智能投顾前景广阔 风险监控不可或缺

  提要:近期,中国金融四十人论坛在北京召开了2017“智能投顾”国际论坛,会议主题为“智能投顾与FinTech新趋势”,来自政、学、商界的三百余位专家出席了本次盛会。与会专家就人工智能及其在投资中的应用进行了深入的讨论,认为智能投顾以其低成本的优势能够服务于传统投顾业务下不能获得充足服务的中低净值客户,具有普惠的特征。随着经济发展,中国广大中产阶级积累的财富需要保值增值的金融服务,这为智能投顾在中国的发展提供了机会。人工智能的核心是算法、计算能力和数据,本身并不是万能的,仍然需要一定的风险管控和监管工作。

智能投顾有望推动普惠金融

  随着金融科技的不断发展以及证券投资的日益复杂化,越来越多的投资机构开始运用基于大数据的人工智能技术来从事证券投资分析研究与交易,这一技术被称为智能投顾。智能投顾利用算法、计算能力、数据三大引擎对投资流程进行再造。在判别投资者、识别风险、配制方案、执行交易、评估组合与投资绩效等环节实现更高的效率和更低的成本。传统上,财富管理都是专门为高净值客户或者超高净值客户提供的,然而无论中外,中低净值客户占总人口中的绝大多数,呈现“长尾”特征。智能投顾的低成本特征使其可以覆盖到更广泛的人群,能够发挥普惠金融的作用。

  过去几年智能投顾在中国取得了快速发展并被普遍认为具有进一步发展潜力,其关键就在于中国庞大的用户基数和传统投顾服务的不足。中国拥有世界上最大的电商平台、第三方理财平台、第三方支付平台,不仅具有市场潜力,还积累了海量的数据。过去三十年,中国经济高速发展,人们积累的财富需要保值增值的金融服务,而传统的投顾模式门槛太高。智能投顾有望使大众投资者获得适宜的投资理财服务,实现双赢。

智能投顾局限:技术和市场的不完善

  智能投顾具有巨大的发展潜力,然而对其局限性也不应忽视。智能投顾在中国的发展实践过程中主要面临两个方面的问题:一是人工智能技术本身的局限性;二是市场的不完善。

  技术不是万能的,人工智能也不例外。第一,算法是人设计出来的,利用算法来研究经济问题离不开对市场各方行为以及市场规则的理解。虽然从理论上来讲,可以被人清楚表述的问题都应该能够在计算机上表达,但实践中却会遇到困难。比如阿尔法狗攻克了最难被机器所学习的围棋,然而阿尔法狗只能下设定好的围棋,规则的轻微变动都可以使阿尔法狗无所适从。经济生活中充满了变动,人工智能能够在多大程度上发挥作用是存疑的。

  第二,人工智能要依赖历史数据进行学习。预测未来有两种方法,一是根据理论进行逻辑推演,二是利用历史数据。之前从来没有发生过的事件难以让机器用某种算法来进行准确预测,因为没有历史数据供参考。在投资决策当中,大部分影响价格的因素是看不到的,典型的机器学习的决策模式就不适用了。

  第三,任何技术的推广都需要考虑成本收益的问题。阿尔法狗下一盘棋用了五千台服务器,高峰时需要用上万台服务器,这些服务器价值十个亿左右,成本非常高。因此,我们面临一个学习能力和学习成本的权衡,智能投顾的目标用户群是中产阶级,成本控制的需要决定了即使有预测能力非常强的算法也会因为成本太高而不被使用。

  和国际相比,中国金融市场的发育程度还不够。第一,国外做的很多智能投顾都集中于交易所交易基金(ETF),使用算法在全球范围内进行ETF的配置。而中国金融市场上的ETF很少,因此国内现在的智能投顾大量针对非标产品、股票咨询、信托资产管理。第二,中国的投资者还不够成熟。中国基金业协会曾经做过统计,持有三年以上基金的人数占比只有三分之一。中国的投资者既不愿意承担投资风险,也不愿意承担投资成本。投资顾问是为投资者服务的,理应由投资者付费,但是中国的投资者因为对投资服务机构的不信任而拒绝付费。所以在中国,基本没有买方付费的投顾,几乎都是卖方付费。这样就很难避免投资顾问与销售挂钩的问题,也增加了监管上的难度。第三,智能投顾对从业人员的能力要求很高,国内存在人才缺口。提供智能投顾的服务机构需要具备很强的资产管理和资产配置能力、海量的非结构化数据的处理能力、以及非常成熟的人工智能模型。如果做不到这几点,智能投顾就会就会面临较大风险。

智能投顾仍需人工管控

  由于技术本身和市场不完善的因素,人工智能技术运用于金融市场会带来一定风险,这就需要人工上的监控和监管上的跟进。

  在设计投资量化算法的时候应该有规则和制度监控这两个量化算法。例如当设计资产配置时,应设定每一个资产类能够容忍的波动范围。有了这些规则的限制,才能保证在市场大幅度波动的时候不会造成灾难性的后果。还可以让交易人员在开盘前对所有数据基于历史数据进行重新核校,以及定期修改模型以保证该模型适应新的市场的发展。总之,在搭建人工智能应用于投资的时候,不能100%信赖机器算法,需要人工和算法进行配合。

  监管部门也应该与时俱进。21世纪的技术与监管应该是相互呼应的,当前的投资监管要实现升级。对于智能投顾的监管,现在已经大致形成两个观念:一是利用合规控制器采集智能投顾客户端的行为,并报告给监管部门,这具有强制性;二是保险机制。两者对智能投顾来说都可能是非常利好的框架。

  不管智能投顾内部的操作如何,产出都是可以看见的,交易时间、购买产品都可以通过每一笔交易进行抓取,上海交易所、深圳交易所已经有了这样的系统。现在的监管思路更倾向于采取主动的方式,智能投顾自身应该含有监管模块,这个模块和监管部门要进行数据连接。当监管部门抓取到一定的特征之后,就会进行统计分析,并可及时发现智能投顾客户端的问题。

  将来智能投顾一定需要保险机制来防范风险。无论智能投顾的测试和模拟效果如何,都肯定会造成无意伤害,其可能对金融市场形成很大的影响。所以需要意外险或第三方责任险。小概率事件也会纳入考量范围,比如断电或者病毒入侵,持牌机构向客户提供智能投顾必须受相应的机制约束。


——CF40研究部

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