報告丨《智能投資管理研究報告》(一)

宜信研究院2019-08-20 18:22:25

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人工智能技術在投資管理中的應用極大降低了服務門檻、提高了服務效率、滿足了個性需求,受到業界廣泛關注。總結各方研究與實踐來看,儘管智能投資管理髮端於人工智能,但其內涵已經遠超於此,已逐步呈現出技術綜合應用、服務精準匹配、流程深度變革的趨勢。


有鑑於此,宜信研究院開展智能投資管理研究,力圖描繪出創新前沿的全景圖。



智能投資管理的政策環境——金融科技試點


金融與科技的融合已成為大勢所趨,發展金融科技在全球日漸成為共識,我國也提出多項鼓勵性政策措施。2018年末,中國人民銀行會同國家發改委等部門,在北京、上海、廣東等10個省市啟動了金融科技應用試點。



智能投資管理的政策環境——監管與創新


長期以來金融監管與金融創新都是在動態博弈中相互追趕,從而推動金融行業向高質量發展的目標螺旋上升。


科技應用深化並非百利而無一害,事實上伴隨着金融科技的發展,傳統風險有所放大,新型風險應運而生,尤其是前期無序發展已經積累了一定風險。有鑑於此,當前及今後一段時間,政策基調必然是在穩增長的基礎上,加強風險防範與治理,牢守不發生系統性風險的底線。



智能投資管理的政策環境——2018年投資管理領域主要監管政策


《關於加大通過互聯網開展資產管理業務整治力度及開展驗收工作的通知》:明確指出互聯網資管業務屬於特許經營業務,未取得金融牌照不得從事互聯網資管業務。


《關於規範金融機構資產管理業務的指導意見》:按照產品類型統一監管標準,加強投資者適當性管理,打破剛性兑付,禁止資金池,分類統一負債和分級槓桿要求,強化宏觀審慎管理和功能監管。


《關於進一步規範貨幣市場基金互聯網銷售、贖回相關服務的指導意見》:提出“三強化、六嚴禁”原則要求,對“T+0贖回提現”實施限額管理,規範“T+0贖回提現”墊支,等等。


《關於進一步明確規範金融機構資產管理業務指導意見有關事項的通知》:進一步明確公募資產管理產品的投資範圍,進一步明晰過渡期內相關產品的估值方法,進一步明確過渡期的宏觀審慎政策安排,等等。


《關於加強規範資產管理業務過渡期內信託監管工作的通知》:強調“實質重於形式”的原則,細化過渡期監管安排,排查存量信託產品,監督整改計劃落實,等等。


《商業銀行理財業務監督管理辦法》:加強投資者適當性管理,規範產品運作,規範資金池運作,強化穿透管理,控制集中度風險,加強流動性風險管控,加強理財投資合作機構管理,強化信息披露,實行產品集中登記,加強理財產品合規性管理。


《證券期貨經營機構私募資產管理業務管理辦法》:明確各類私募資管產品均依據信託法律關係設立,統一現有規則“術語體系”,系統界定業務形式、產品類型等,基本統一監管標準,健全投資運作制度體系,等等。


《證券公司大集合資產管理業務適用操作指引》:對大集合產品進一步對標公募基金、實現規範發展的標準與程序進行細化明確,給予了合理的規範過渡期,在規範進度上不設統一要求,等等。


《商業銀行理財子公司管理辦法》:對理財子公司的准入條件、業務規則、風險管理等做出具體規定,進一步允許理財子公司發行的公募理財產品直接投資股票。要求理財子公司計提風險準備金,遵守淨資本、流動性管理等相關要求,等等。



智能投資管理的技術環境


目前,投資管理領域驅動創新的核心技術主要包括人工智能、大數據、雲計算。整體上看,這三項技術領域的研究成果較為豐富,發展不斷提速,關注度持續升温,在投資管理領域的應用探索也更為廣泛。



智能投資管理的技術環境——AI


智能投研:在金融科技時代,藉助人工智能的自然語言處理等技術,投研能力的提升有了新的突破點。自然語言處理與圖像識別可以從各種非結構化數據中快速提取關鍵信息。數據挖掘可以從龐大且複雜的大數據中尋找股票因子與收益的非線性關係,從而實現超額收益。


智能運維:人工智能還可以應用於提升後台服務能力,包括風險管理和系統運維等。在系統運維方面,藉助深度學習算法,運維程序可以從海量的運維數據中學習並總結規律,分析故障並提前預測,精準定位故障根源,自動生成運維報告並給出改善意見等。


智能風控:人工智能在風控方面的應用最初出現在銀行信貸評分中,隨着技術的逐漸成熟,人工智能開始應用於投資管理機構的投資組合風險管理中。智能風控就是人工智能在投資組合風險管理中的應用,其主要功能為風險壓力測試、市場風險預警、自動優化調倉等。


智能客服:人工智能技術可應用於客户溝通互動,為投資者提供24小時快速響應的智能客户服務。智能客服系統是指以自然語言處理和人機交互等多種人工智能技術為基礎,使用多種表現形式,通過文本或者語音以擬人化的方式與客户進行實時交互溝通的客服系統。


智能投顧:服務基於對用户基本信息、社交行為、消費、歷史投資記錄等數據的綜合分析,藉助人工智能技術將這些數據轉化為在錢包深度、風險承受能力、風險偏好、流動性需求、財富管理訴求等維度對用户的洞察,從而實現更加個性化和更具匹配性的資產配置。



智能投資管理的技術環境——雲計算與大數據


大數據


在金融市場中,每時每刻都有大量的數據產生,既有結構化的數據,也有非結構化的數據。結構化的數據以個人金融機構賬户數據、交易數據、投資數據、信貸數據以及企業的資產負債數據、經營數據等為主,非結構化的數據以參與金融市場交易的個人所產生的語音、文字以及企業生產過程中的衞星圖片等資料為主。


個人日常生活中的結構化金融數據以及非結構化的購物、社交數據等大數據,可以用來製作用户畫像,判斷用户的風險偏好;


企業的結構化經營數據、非結構化的經營資料可以用來判斷企業的盈利能力;


市場中結構化的股票交易數據以及非結構化的社交數據、論壇消息等可以用來預測市場風險。


雲計算


在投資管理機構中,傳統系統架構在技術適配、開發成本等方面嚴重製約了創新。通過搭建私有云或租用行業雲、公有云,計算、存儲、網絡等資源可以快速彈性分配。



智能投資管理的市場環境


近年來,雖然我國居民私人財富增長十分迅速,從而引起投資需求快速擴張,但由於資產管理市場不夠成熟,以及居民投資理財知識比較匱乏,居民的資產配置出現了二八分化的特點,中低收入投資者的資產配置仍然保持以無風險和低風險資產為主的特徵,而高收入投資者則呈現很高的風險承受能力。中國家庭金融調查與研究中心發佈的《中國家庭金融資產配置風險報告(2016)》顯示,2015年我國居民投資組合中無風險、很低風險和較低風險金融資產佔比為78.1%,其中無風險金融資產佔比達到了46.2%。



在對應的金融資產類型方面,我國居民偏好的無風險金融資產以存款、通貨和非保本理財產品為主,三者在2016年各類金融資產中的佔比之和仍然超過50%。其中,非保本理財產品在資管新規出台之前,因其普遍的剛兑承諾而通常被視為無風險金融資產。因為資管新規“破剛兑”的要求,以及非保本理財產品在資產配置中的佔比逐漸增加,這類資產將成為資管新規後撬動居民投資需求變化的支點。


隨着新資管階段的到來,由於大批無風險的金融機構理財產品將轉變為低風險金融資產,投資者難以放棄收益較高的理財產品而轉向收益較低的存款和現金類資產,投資者金融資產配置中部分無風險金融資產將被動地轉變為低風險金融資產。



隨着資管新規的發佈,我國資產管理行業步入了一個新階段,居民投資管理的需求也將逐步發生變化。“破剛兑”與“淨值化”要求將使眾多無風險保本型理財產品的供給萎縮,導致長期形成的無風險與低風險資產配置的需求被動地轉向風險波動型資產配置需求。投資者風險偏好的轉變將推動投資管理機構的創新與轉變,短期來看,以往以產品收益為主要賣點的粗放式營銷模式將被以風險適配能力與資產配置水平為核心的精細化營銷模式所代替;長期來看,機構的專業投資管理能力將決定機構在競爭中能否取得優勢地位。



智能投資管理的投融資環境——智能投顧


2015年,我國投資管理領域創新迎來了一波投融資熱潮,這波投融資熱潮主要由智能投顧引起。2008年金融危機前後,智能投顧業務在美國開始發展,並很快受到資本熱捧,國內市場也快速跟進。據鯨準洞見統計,早在2010年就已經有4家智能投顧公司成立截至2018年底,累計有180家智能投顧公司成立,其中北京、上海和廣州的機構數量較多,分別達到了79家、35家和33家。



2015年,國內智能投顧領域迎來了一波投融資小高潮。在接下來的2016年和2017年,智能投顧的投融資筆數沒有發生較大變化,但投融資金額有所降低。投融資速度的放緩可能源於該業務在國內增長的疲軟,資本市場對智能投顧業務的認知更加成熟,從而在投資時更加謹慎。受2016年股市大跌與長期低位波動的影響,智能投顧創造收益的能力受到投資者質疑,而其平衡與控制風險的能力難以受到投資者重視,因此發展速度較為緩慢,從而導致資本市場的關注程度逐漸減弱。



智能投資管理的投融資環境——智能投研


人工智能技術在投資管理領域業務的應用中,資本首先關注面向消費者端(C端)的創新,隨着技術成熟度與產業採用度的提升,資本逐漸開始關注面向商用端(B端)的創新。相較於智能投顧,智能投研較晚受到資本市場關注,但隨着行業的發展,後者受到的關注並不弱於前者。


與行業熱度緊密相關,智能投研的投融資金融在2017年第二季度出現高峯,投融資筆數在2017年第四季度達到高峯,經歷了一個短暫的回落期後,投融資金額與投融資筆數在2018年第四季度再次達到高峯。



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宜信研究院(ceresearch)

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