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智能金融如何改变证券业

  一、智能金融概述

  1、概念与历史

  什么是智能金融?在行业中,智能金融至今并没有标准的定义。总的说来,智能金融指的是人工智能相关技术与金融服务、产品的全面结合,以创新产品与服务模式,改善用户体验,提高效率并降低成本。智能金融行业的参与者,不仅包括提供智能金融产品服务的科技公司,还包括了传统金融结构、新金融力量,以及金融业监管层等。

  以金融与科技结合的历史发展角度来看,智能金融是现代金融业自电子化、网络化、移动化之后,金融智能化阶段最主要的表现形式。从概念上看,智能金融的概念与金融科技、互联网金融密切相关却又有所区别。

  目前为止,智能金融的主要产品与服务形式,包括了智能投顾、智能投研、智能风控、智能数据、智能客服、智能支付等。

  2、智能投顾模式与特征

  智能投顾,又称机器人理财(Robo-Advisor)。指的是利用大数据、云计算、智能算法、机器学习等人工智能技术,搭建以现代资产组合理论为基础的模型,结合投资者风险偏好、财务状况等信息,为投资者提供资产配置组合以及智能跟踪、再平衡等服务。

  智能投顾产品服务的主要特征有分散性、个性化,以及长期投资3个方面。分散性指的是分散用户投资资金到不同的投资产品中,根据需求匹配风险与收益。个性化指的是可以根据用户的不同实际情况、偏好、需求,为每一位用户提供不同配置组合,做到“千人千面”。长期投资则说明智能投顾追求的是长期稳健的投资回报,而不是短期高风险投资。

  3、智能金融宏观环境分析

  从政策环境上看,中国国家层面对人工智能的战略布局,已经由主要集中在智能制造与机器人层面,转向对人工智能整体生态进行布局。整体上,国内政策层面对于人工智能的重视、扶持发展力度越来越大,推进领域也越来越立体。

  近两年有关人工智能相关领域政策列表

  2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》,对于国内人工智能领域来说具有里程碑式的意义。“规划”中提出了发展人工智能“三步走”战略:到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点;到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

  “规划”中对加快推进人工智能与金融业创新融合,提高金融智能化水平的描述为,“建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务,发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。”

  “规划”对人工智能发展方向提出了明确目标,为智能金融创新发展提供了政策优势环境。

  从经济环境层面来看,国内居民可支配收入与可投资资产的逐年稳步增长,带来了对金融服务需求的提升。国家统计局数据显示,2016年我国城镇居民人均可支配收入为3.36万元人民币,同比增长了7.8%,较5年前增长了54.14%。而根据招商银行公布的私人财富报告显示,2016年中国个人持有的可投资资产总体规模为165万亿人民币,同比增长了27.91%,预计到2017年底,总体规模将达到188万亿人民币,同比增长13.94%。

  (数据来源:国家统计局)

  (数据来源:招商银行)

  从投资热度来看,金融与智能化结合已成为行业风口,是近期上升最快的投资热点之一。2012年~2016年,中国人工智能投资额度与次数呈现快速上升趋势,并从2014年开始进入了爆发时期。2014年我国人工智能投资额度为1.9亿美元,次数为125次,2015年这两项数据分别为7亿美元与240次,2016年则为16.6亿美元与285次。同期,中国金融科技领域投资也呈现相似趋势。2014年,投资额度为8000万美元,次数为44次,2015年投资额度上升为2.8亿美元,2016年则伤感省委4.6亿美元。

  从行业市场并购情况来看,智能金融的火爆也带动了金融行业并购交易旺盛。2016年3季度~2017年3季度的1年间里,多元金融领域的并购交易额为5697亿元人民币,并购发生数量为1017起,远高于排名第二的房地产行业的4559亿元人民币与344起。

  4、智能金融产业图谱

  (图中展示企业仅为产业链部分企业)

  二、证券业智能金融发展

  1、国内证券业发展智能金融概述

  证券业的业务是数字处理,而智能金融的核心就是数据、算法、机器学习等模型,也是建立在数字之上的。因此,将人工智能在证券业的应用具有天然优势。

  按照业务场景,或按照人工智能、区块链、大数据等不同新技术划分,智能金融在证券业的应用有很多种类与体系。不过,从成熟度和驱动力来看,投资管理领域会成为智能金融应用的重点场景,也就是智能投顾。

  在经济新常态中速增长的大背景下,国内个人财富的规模的平稳增长与银行金融理财产品收益大幅下降之间的缺口,带来了风险控制与多元化资产配置的需求,也成为了智能投顾等智能投资工具借势渗透的契机。国内市场智能投顾的发展与规模化应用始于2015年。仅仅经过一年多的探索发展,在被称为“智能投顾元年”的2016年末,国内已经出现超过20家大大小小的智能投顾平台,上线或研发了各类主动型、被动型智能投资工具。

  与国外智能投顾发展轨迹相似的是,在创投企业带动行业市场逐渐成熟后,国内智能投顾行业也迎来了传统金融机构的大规模进入。在国内持牌金融机构中,证券机构拥抱智能投顾行业的步伐走的最快。2017年初,全国已有30%左右的券商使用智能投顾工具。

  从现实意义上分析,券商以智能投顾撬动传统经纪业务转型,除了普惠性这一最为明显的客户开拓优势外,还有着压缩人力成本与提升效率的考量。如券商的清算结算、经纪业务、风险管理、客户服务等主要功能,在区块链等大数据信息处理技术的支撑下,将跨越式的提高效率并增加安全性。而在这一趋势下,券商的盈利重心,也必将逐渐向资产管理、投资顾问和融资融券等业务倾斜,这又刺激了其对智能金融技术的更大需求。

  此外,证券行业的信任问题、客户体验、产品服务创新等痛点均可利用智能金融技术低成本高效率地得到解决。

  2、国内证券业资管规模、经纪业务等基本情况

  证券业市场相关情况的不断变化,构成了符合智能金融在行业内发展的生态,甚至进一步内生了以智能金融改变相关现状的迫切需求。

  从资管规模的变化可以看出,国内资产投资业务正稳步上升。截至2017年上半年,基金管理公司及其子公司、证券公司、期货公司、私募基金管理机构资产管理业务总规模约52.8万亿元,较上年同期则增长了13.6%。其中,证券公司资管总规模在今年6月30日达到了18.1万亿元,同比增加20.67%。公募基金资管规模在今年上半年末达到了10.07万亿元,同比则上升26.67%。

  资管规模的扩大,一方面为投资管理领域智能化应用的扩张提供了基础,另一方面,也极大促生了投资者选择专业机构进行理财服务的需求。以公募基金为例,截至2017年7月,我国公募基金已近4500支,收益水平、投资风格差异极大,给投资者选择投资标的方面带来很大的障碍,也为智能投顾、智能投研等产品的普及创造了有利条件。

  从另一个侧面看证券业市场可以发现,近几年来,券商经纪业务收入与行业平均佣金率不断下滑,这也激发了券商提升服务质量、降低服务成本,带动经纪业务提升的内生需求。

  3、移动端已成券商抢占智能金融风口“主战场”

  处在移动互联网时代,证券移动端已经成为投资者依赖的重要工具。因此,当智能金融成为行业风口之后,移动端就成了券商展现智能金融产品、吸引潜在投资者、提供智能化服务的主要竞争平台。

  据统计,目前证券公司经纪业务服务约有90%内容是通过线上方式提供给客户的。在线上服务方式中,通过移动端服务的方式占比达到60%,通过电话、PC端等其它方式仅占30%。移动端已成为证券服务的主要平台。

  在当前市场中,单纯以广告吸引力、佣金率高低选择投资平台的投资者越来越少。因此,大部分的券商APP都在积极引入证券业务主体、搭建生态闭环,以及以智能金融产品服务为核心,提供资讯、选股、策略等各类增值服务,以吸纳更多用户,保持粘性。

  国内券商APP代表产品盘点

  (图中展示仅为国内部分券商APP)

  4、智能金融如何改变证券业

  智能金融的技术、产品与服务正在引发证券业的多重变革。

  首先是智能金融的普惠性带来的新型用户群体。传统资管业务以人工为主,服务成本高昂,仅针对高净值人群开展,普通投资者无力消费。智能投顾具有“一对多”的特性,边际服务成本可以忽略不计。因此,智能投顾不仅可以提高服务效率,还起到了发展普惠金融的作用,让国内庞大的一般收入阶层也能享受到资产配置服务。

  其次,智能金融的发展,使投资策略更加数据化,也使量化投资更加普及。在传统证券机构中,投资策略的制定更多是依靠投资专家的个人感觉、容易掺杂主观偏见及个人情绪。人工智能技术以先进的数学模型替代人为的主观判断,减少了情绪波动的影响,克服了人性的弱点。同时,以往量化投资策略大多是专属于投资机构的专业领域,随着智能投研平台的普及,利用大数据、云计算验证投资策略越发“亲民”,使量化投资策略更加多样化。如金融界开发的智能投研产品,就提供建立在精准数据与现实逻辑之上的高效回测工具,让策略与用户间能够对接形成闭环。

  最后,智能金融改变了传统证券行业“千人一面”的服务模式。随着证券机构的前台业务向移动端转移,利用移动互联网的丰富承载能力向用户提供定制化服务成为可能。证券平台可以根据用户画像,推荐多元化的资产配置方案。

  5、证券业与智能投研

  智能投研的定义是,利用大数据、机器学习等科技,将数据、信息、决策进行智能整合,并实现数据之间的智能化关联,从而提高投资者工作效率和投资能力。

  证券业的数据处理的行业,行业从业人员要花大量的时间与精力在收集处理数据上。智能投研的诞生与投入应用,大大提升了该领域工作的效率。

  随着国内外智能投研技术经验的成熟,当前这段时期其在证券业中的发展焦点,集中在了非结构性数据的收集、处理、分析之中。其基本逻辑是,大数据时代,市场中面临指数级增长的海量数据,其中绝大部分是非结构性信息。证券业领域,充斥着大量非结构性数据,如社交数据、投资者态度、舆情数据等,而证券业又是一个充满了博弈的行业,投资决策需要经过大量信息的处理与分析。此时,分析师需要耗费大量时间去搜集资料,并找到其中的相关性。同时,分析师的思维边界是有限的,一般情况下只会关注自己熟知的领域,而人工智能的延伸却可以是无限的,能够提供更全面的信息与行业全貌。

  6、主要平台与产品盘点

  ①长江证券

  2017年4月,长江证券推出国内首款智能财富管理系统iVatarGo。该产品的一大特点是通过全面精准的用户画像,为每个投资者匹配合适的投资顾问服务、资讯、理财产品等,实现个性化及智能化。

  长江证券首席金融科技官韦洪波表示,严格的讲,iVatarGo是一套智能服务系统。其核心优势在与对客户的深入理解,主要体现在对投资者投资能力建模这一方面。

  2017年8月,iVatarGo的升级版iVatarGoⅡ全面上线。其中,增加了4项新功能:机器人“长江小智”智能盯盘,实时写稿;“快买快卖”实现了在股票行情页面直接下单的功能;首发五大智能量化策略模拟策略;“目标理财”精选海内外六大类资产,量身定制理财计划。

  韦洪波表示,在iVatarGoⅡ中,长江证券在理念、产品框架及投资能力模型方面,逐步由人工规则向机器人规则过渡,利用智能手段全面提升对客户的服务水平。在这一方面,最亮眼的体现就是新推出的机器人“长江小智”。资讯报盘由人工改为机器撰写,在市场异动时0.1秒即完成稿件撰写及发布,并通过手机离线消息触达客户。

  ②广发证券

  广发证券是国内首家推出智能投顾产品的大型券商。其智能投顾产品贝塔牛于2016年6月上线,专注中小投资者财富管理需求。贝塔牛的主要功能包括“I股票”和“I配置”,是一款融合了股票投资机器人和大类资产配置机器人的产品。

  广发证券相关负责人表示,未来“贝塔牛”有三个方向,一是更加科技,利用技术测度投资者的个人信息和风险承受能力,形成精准的客户画像,为客户推送更精准的策略;二是社交化,通过互联网金融发掘牛人,分享投资经验;三是平台化,将核心算法平台化,对接机构的系统和客户,助力行业发展壮大,实现普惠式金融目标。

  ③华泰证券

  2016年10月,华泰证券成功完成收购美国领先的资产管理平台AssetMark,从而介入智能投顾领域。AssetMark公司主要为美国的财务顾问企业提供投资和咨询方面的解决方案,通过新技术的引进,提升其客户的服务效率。

  ④平安证券

  2016年年中,平安证券依托平安集团拥有的超过3.5亿互联网客户信息,推出了智能资产配置服务的系统。该智能资产配置系统通过脱敏大数据多维度精准了解客户,运用改良的金融投资模型与专家策略分析验证相结合,智能计算风险和收益的平衡点,为客户量身定制大类资产配置方案。

  三、未来展望

  智能金融将变革原有服务体系,带来行业大发展,改变传统券商重资产模式,促进券商投研能力提升。在实际市场中,智能投顾这一场景应用特别受到券商的重视。目前经纪业务仍然是券商收入的重要组成部分,但经纪业务的利润却一直在下滑。而智能投顾,将是券商提升服务,降低成本最高效的场景应用。

  长江证券首席金融科技官韦洪波从行业内产品端未来发展的角度表达了自己的看法。他表示,长江证券未来将会加大研发投入力度,在全产业链实现人工智能的全面应用。

  “未来我们将会运用人工智能手段与方法,在产品生产方面发力,推出大量自研产品。”韦洪波说,“证券业中的智能金融产品,目前还大多集中在分发、匹配、服务等方面,未来或将介入产品生产端,生产如资讯,语音服务、以及智能投顾产品等。”

  在谈到智能金融对行业未来方向的改变时,韦洪波提出了4点:业务线上化、用户数据化、服务智能化、呈现个性化。而同时,智能金融扩大了用户对产品服务的感知,影响了其选择产品与券商的标准,这或许会改变当前行业结构。

  韦洪波还谈到了,由于智能金融带来服务成本降低,或将对行业内如客服等岗位带来一定影响。另外,智能金融以及随其而来的信息透明,也会大大提升投行的并购效率,出现“数字化投行”的模式。

  “智能金融在证券行业众多业务中缩短了中间环节,最终将改变行业的商业模式。”韦洪波说。

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作者:吴渊 来源:金融界网站 发布时间:2017-12-15 03:19:12
 
 
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