機(jī)器人投資顧問 “懂你”最重要

時(shí)間:2018-01-12

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:剛剛過去的2017年,關(guān)于機(jī)器人取代人工的新聞不止一次上了熱搜榜。其實(shí),機(jī)器換人的熱度不僅體現(xiàn)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,在投資領(lǐng)域,各種智能投顧也像雨后春筍般涌現(xiàn)出來。

剛剛過去的2017年,關(guān)于機(jī)器人取代人工的新聞不止一次上了熱搜榜。其實(shí),機(jī)器換人的熱度不僅體現(xiàn)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,在投資領(lǐng)域,各種智能投顧也像雨后春筍般涌現(xiàn)出來。有業(yè)內(nèi)人士預(yù)計(jì),到2020年,我國智能投顧市場規(guī)模將超過5.22萬億元,成為財(cái)富管理市場中不可忽視的力量。

對于大多數(shù)的年輕投資者而言,自己的資金不多,學(xué)習(xí)專業(yè)知識或到網(wǎng)點(diǎn)咨詢理財(cái)經(jīng)理,都是成本遠(yuǎn)高于收益的事情。隨時(shí)隨地用手機(jī)輕輕一點(diǎn),就能輕松完成資產(chǎn)配置,這樣的體驗(yàn)確實(shí)值得期待。

說是“智能投顧”,其實(shí)叫機(jī)器人投顧更合適。例如摩羯智投、理財(cái)魔方等產(chǎn)品在使用之前,一般會(huì)詢問客戶的投資目標(biāo)、投資時(shí)長和風(fēng)險(xiǎn)承受情況。然后,再利用量化投資模型,結(jié)合智能算法為客戶定制一套合適的投資組合。從投資組合來看,既包括了信用債、平衡型基金等低風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品,也包括了黃金、股票、分級基金等高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品。

智能投顧的火爆,一方面得益于機(jī)器人能不受情緒因素的影響,按照固定算法進(jìn)行投資,做出理論上的最佳決策。眾所周知,帶有情緒的投資很可能引發(fā)錯(cuò)誤的判斷,從而影響決策,而智能投顧沒有情緒的波動(dòng),可以進(jìn)行更理性的判斷;另一方面,大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,為機(jī)器人投顧的長期穩(wěn)定收益做了背書。如果說智能投顧還有不足,那么這種不足主要來源于面對投資市場的短期波動(dòng)或者異常波動(dòng),很難及時(shí)調(diào)整投資策略。不過,對機(jī)器而言,時(shí)間不是問題,放到5年或者10年的投資周期來看,這種當(dāng)下的短期損失足可以用時(shí)間來彌補(bǔ)。

因此,在智能投顧領(lǐng)域“人+機(jī)器”的投顧方式也應(yīng)運(yùn)而生。這種投顧方式既能夠根據(jù)市場波動(dòng)及時(shí)反應(yīng),又在持續(xù)投資方面最大限度地剔除個(gè)人情緒對投資行為的影響。例如,盈米財(cái)富在2016年推出的公募基金銷售平臺“且慢”就采用了這種方式。投資者如果不想在投資領(lǐng)域花過多的時(shí)間,又想獲得長期穩(wěn)定回報(bào),選擇這種投顧方式是一條捷徑。此外,對投資市場上的各種策略而言,“人+機(jī)器”投顧方式只需通過軟件設(shè)定一個(gè)閾值,可以讓投資者清楚看到策略里各種產(chǎn)品的持倉成本,隨時(shí)“跟車”或調(diào)倉,便利性有了極大提升。

需要特別注意的是,無論哪種智能投顧,提供的都只是資產(chǎn)策略組合,投資收益未做也不可能做出約定。與固定收益產(chǎn)品相比,這些資產(chǎn)策略組合的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)依然較高。其實(shí),智能投顧的核心邏輯無外乎3條:一是在資產(chǎn)低估值時(shí)買入,高估值時(shí)“收割”;二是用長期固定投入攤薄持有成本獲利;三是通過高頻調(diào)倉獲取相對穩(wěn)定較高的回報(bào)。因此,對投資者而言,一旦選定了投資策略,最好能在設(shè)定的時(shí)間段內(nèi)堅(jiān)持執(zhí)行,如果中途“下車”或者頻繁轉(zhuǎn)換策略,反而可能蒙受更大的損失。

回顧近幾年智能投顧行業(yè)的發(fā)展,很多機(jī)構(gòu)依然停留在銷售服務(wù)層面,在顧問式服務(wù)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有做到位。從長遠(yuǎn)來看,智能投顧的理想狀態(tài)是和目標(biāo)客戶形成交互,根據(jù)客戶需要打造更為嚴(yán)格、合理的投資策略。在這個(gè)層面上看,現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)和人工智能在更“懂你”方面,要走的路還有很長。

來源:經(jīng)濟(jì)日報(bào)作者:于泳

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