基本概念

智能投顾也称机器人投顾(robo advisor)，是一种在线财富管理服务。其根据现代资产组合理论，结合个人投资者的风险偏好和理财目标，利用算法和友好的互联网界面为客户提供资产管理和在线投资建议服务。智能投顾作为人工投顾的替代品，通过获取用户的风险偏好水平以及大致预期收益率等指标，运用智能算法以及组合投后的自动化管理技术，帮助用户实现主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务。因其服务过程能够实现全部或绝大部分自动化操作管理，因此被称为智能投顾。

服务流程

依据美国金融业监管局（FINRA）的标准，智能投顾的服务流程一般包括：客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规则、投资组合分析。其中投资组合分析仅面向专业用户。

资料来源：FINRA

客户分析：在投资决策中，大部分投资机构的第一步是了解客户的风险偏好。然而在实践中，客户的风险偏好不是一成不变的。随着时间和市场的改变，客户的风险偏好很大程度上会发生改变。因此，客户的风险偏好往往很难建立一个统一的标准来测量。智能投顾服务已将其作为研究方向之一，期望建立一个动态的、覆盖多影响因子模型来测量客户的风险偏好。

大类资产配置：根据现代资产组合理论，在确定性收益情况下是存在最优投资的。大多数智能投顾服务都利用此原理建立了分散的投资组合。并且依据其不同的商业模式做了优化。

投资组合选择：投资组合选择是依据前两步得出的进一步结论。客户分析是得出量好的风险偏好参数，资产配置是形成不同风险偏好的资产组合，组合选择是完成前两步的一一对应。在实践中，投资组合主要有两种类型，一种是由风险等级选择不同的投资组全，而另外一种是根据投资风格选择不同的投资组合。

交易执行：大多数智能投顾的交易执行在本质上没有区别，其都是技术上的实现，都是利用自有的券商或合作券商提供顺畅的交易执行服务，其没有其他的更多的金融工具的创新。

投资组合再平衡：组合再平衡主要是指随着市值的变化，如果资产投资配置偏离目标资产配置过大，投资组合再平衡可以实施动态资产配置向静态资产配置的重新调整。其不是指资产配置的动态调整。

税收规划：税收规划主要是针对美国市场的一项增值服务。虽然其不是智能投顾价值链的一项基础服务，但是其在美国市场使用广泛。税收规划主要是指智能投顾分析税收的特征和结构，优化资产配置，使客户获得最多的的税后投资收益。

投资组合分析：投资组合分析主要是智能投顾为客户提供的投资分析，一般包括：业绩展示，业绩归因，风险因子分析，组合描述性统计分析，回测和模拟等。在传统的投资工具中，对客户而言最重要的业绩归因，风险因子分析往往都是没有的。

技术基础

智能投顾运用云计算、大数据、人工智能等技术将资产组合理论等其他金融投资理论应用到模型中，再将投资者风险偏好、财务状况及理财规划等变量输入模型，为用户生成自动化、智能化、个性化的资产配置建议，并对组合实现跟踪和自动调整。未来，随着智能顾问的不断发展和成熟，有望逐渐替代传统的人工理财顾问。

资料来源：华创证券

目标客户

智能投顾的目标客户主要面向中产及长尾客户。

中产及以下收入人群庞大，存在强烈的资金管理及投资需求。美国年收入3 到20 万美元属于中产阶层，占总人口80%左右。而在中国，到2020 年，中产阶层将达到7 亿人，接近总人口一半。庞大的中产阶级人群，除了购买常见的金融产品之外，还存在资产配置的需求。

传统投顾投资门槛高，主要客户为高净值人群。传统投顾一般是指投资顾问通过与客户的充分沟通，判断其风险偏好水平，从而定制最优的理财配置方案。同时，由于受到各私有银行及理财公司的销售导向，难以很好匹配用户的风险偏好，且个人一对一式投资顾问咨询费昂贵，主要为高净值人群提供包括保值、增值、传承、公益慈善等在内的财富管理咨询服务。中产及以下长尾人群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务。

智能投顾降低了投资服务门槛，主要面向中产及长尾客户提供服务。互联网金融平台普惠、共享的特点，吸引了众多中小微投融资主体，基于互联网提供服务的智能投顾可根据客户以问卷等形式反馈的信息进行风险偏好判别，然后计算机后台利用算法自动计算出满足条件的投资组合，在全球范围内实现资产配置，本质上来讲节约了专业投顾的人力成本，且可以更高效、便捷、廉价地为C端中低净值客户提供投资理财、资产配置等服务，且起投门槛也明显低于传统投顾。

资料来源：东方证券

投资标的

智能投顾给用户呈现的是一个投资组合，投资标的为市场常见的投资品种。背后其实是全球范围内的股票、债券、基金、ETF 以及自然资源、房产等传统的常见的标的。美国典型智能投顾平台投资标的大部分为ETF，目前国内的ETF产品太少，智能投顾也处于起步萌芽状态。招行摩羯智投当前阶段也只是根据用户自行选择的风险等级和投资期限，给出由多个公募基金构成的投资组合，与FOF 比较相似。

资料来源：作者

投资过程

智能投顾的投资过程基于传统的投资理论和方法策略，实质上是将传统投资理论的应用场景互联网化。大部分智能投顾平台会借助问卷等手段判别用户的风险承受水平、收益要求和投资期限等信息，部分智投平台更是直接让用户先后勾选风险等级和投资期限。无论是以问卷形式还是简单粗暴直接勾选风险承受等级和投资期限，都相当于是对客户的可投资资产风险和预期收益的分析，相当于给平台构建投资组合设定了约束条件。根据客户的风险水平与投资期限，计算机借助风险分散等传统的投资理论以及量化投资策略等方法构建投资组合，并在投后过程实时跟踪宏观事件、市场和投资者偏好的变化等情况，进行自动风控和授权后的自动调仓。

资料来源：作者

发展阶段

人工智能发展阶段

人工智能实现了数据处理和应用流程的全智能化。相较于物联网，AI 在数据生产和数据应用阶段，以“机器完成”代替“人工完成”，实现了数据应用的突破，进一步提升了效率，扩大了智能的应用范围。近三十年来，凭借核心算法的不断演进，人工智能获得迅速发展，逐渐从科幻小说走进人们的现实生活，各个领域的新产品、新理念层出不穷。

资料来源：艾瑞咨询

智能投顾发展阶段

智能投顾是人工智能与专业投顾结合的产物。传统投资顾问是以投资顾问的专业素养和从业经验为基础，结合投资者的资产状况、风险偏好、预期收益等，为投资者提供专业的投资建议。智能投顾将人工智能引入投资顾问领域，通过搭建的数据模型和后台算法，提供相关的理财建议。智能投顾在美国起源较早，其从一般的数字化在线投资分析工具，到今天的智能投顾服务，大致可分为三个阶段。

资料来源：FINRA

在线投顾阶段：20世纪90年代未期，可供投资者选择应用的投资分析工具的技术水平和规模都有了很大的提高。投资者可以利用投资分析工具进行不同投资策略的投资收益分析，其很好的方便投资者对投资收益和投资风险进行分析。此阶段的特点主要是机器智能应用比较有限，主要应用领域是投资组合分析。

机器人投顾阶段：2008年开始，大量新兴科技企业开始提供基于机器学习的数字化投顾工具，此时一种新兴的商业模式“机器人投顾”开始产生。在此阶段，机器智能的应用进一步深化，应用领域进一步深化，除投资组合分析外，客户分析、大类资产配置等阶段都有智能技术的参与。

智能投顾阶段：2015年，随着人工智能技术和云计算技术的突破性发展，智能投顾服务商开始提供一种完全无需人类参与涵盖投资管理全价值链的人工智能投顾系统。与传统的机器人投顾服务相比，其投入由几百万上升到了上亿级别，给客户体验也有了质的提高。同时，相比简单的机器人投顾服务，采用人工智能和云计算架构的智能投顾服务突破了传统投资顾问的用户边界，长尾客户也能以极小的成本获得投顾服务，客户也可以达到千万以上级别。

发展概况

智能投顾成为金融科技中继区块链后下一个被风险资本热捧的风口。以拥有全球智能投顾最大市场的美国为例，据Corporate Insight 的统计，截止2015 年年中，美国智能投顾公司管理的资产规模已超过210 亿美元。另外，咨询公司A.T. Kearney 预测，美国智能投顾行业的资产管理规模将从2016 年的3000亿美元增长至2020年的2.2万亿美元，年均复合增长率将达到68%。全球来看，波士顿咨询公司2015年全球财富报告显示，全球个人可投资规模达164万亿美元，预计未来5年将实现6%的年均复合增长率，到2019年底，总规模将达222万亿美元，假设未来智能投顾市场占可投资规模10%，预计未来智能投顾的市场空间达近22万亿美元。我们选取0.3%作为智能投顾公司收取的平均年管理费（平台一般收取0.25-0.5%），则仅管理费规模约660亿美元。若再加上数据分析，量化策略等增值服务，智能投顾未来市场规模巨大。 国内方面，弥财欲打造中国版Wealthfront，目前获得1000万元的天使轮融资；蓝海智投于2015年10月成立，2016年年初便获得数百万元的天使轮投资。

美国智能投顾创业公司先行，传统金融机构后来居上。自2008年起，Betterment，Wealthfront等第一批智能投顾公司相继成立，在智能投顾市场深耕细作，经历缓慢却稳定的增长。Betterment于2016年3月获得1亿美元E轮融资，资产管理规模40亿美元，估值7亿美元，在过去的15个月，资产规模增长了近30亿美元。另一家代表公司Wealtfront于2014年获得6400万美元的D轮融资，目前资产管理规模30亿美元左右。随着人工智能，大数据分析等技术的发展，智能投顾在2015年突然呈现爆发式增长态势，传统金融机构意识到其对传统投顾市场的威胁，亦纷纷成立智能投顾部门，或通过收购创业公司，涉足智能投顾领域。2015年5月，嘉信理财上线智能投资组合服务后，不到三个月时间吸引24亿美元投资，以及3.3万多名客户，目前该项服务资产管理规模超过40亿美元；2015年8月，全球最大的资产管理公司Blackrock收购了机器人投顾初创公司FutureAdvisor，次年三月，高盛收购线上退休账户理财平台HonestDollar。

资料来源：东吴证券

相比起美国，我国智能投顾起步较晚，但发展较快。自2014年我国首个智能投顾——胜算在握上线以来，智能投顾快速发展，弥财、钱景私人理财、爱理不理网等平台相继上线，各具特色。此外，互联网理财平台和BAT等互联网巨头也逐步开展合作，推出智能化理财功能，配合自身的互联网金融产品超市，加紧在智能投顾领域的布局。据不完全统计，我国目前宣称具有智能投顾功能或者正在研发智能投顾的互联网理财平台超过20家，回顾国内智能投顾市场，由0到1，再到初步完成布局，仅用了2年时间。

资料来源：方正证券

主要特点

传统投顾一对一的投资理财询问服务有成本高，服务对象少、知识储备不足，经验较少、存在道德风险等缺点。智能投顾将人工智能和大数据等技术引入投资顾问领域，可以处理海量的信息，快速应对时势。具有低门槛、低费用、投资广、操作简单、透明度高和个性化定制六大优势和特点。

资料来源：作者

特点一：低门槛使得中产及长尾客户全覆盖，实现全民理财。

传统的专业投资顾问的门槛在百万元以上，而私人银行理财起点多为600万元以上，部分私人银行甚至将门槛设定到1000万元，主要针对高净值客户。大部分中产及以下长尾人群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务，而这类人群不仅基数大，在理财上也一直有着资产保值、增值的强烈诉求。智能投顾平台对客户的最低投资金额要求都很低，最低要求普遍在1万元-10万元左右，部分智能投顾如Betterment或钱景私人理财甚至实现了零门槛，这一设定为各层次的投资者打开了私人财富管理的大门，真正意义上实现了全民理财，从而将C端客户的数量指数级扩大。

资料来源：华创证券

特点二：相比人工投资顾问，收取更低的费用。

传统投资顾问由专业人士担任，主要针对高净值人群，由于人力成本高，传统投资顾问的管理费普遍高于1%，且边际成本下降不明显。但是基于计算机算法辅助的智能投顾，管理费普遍在0.25-0.5%之间，边际成本随着客户的增多而下降，边际效应明显。

资料来源：东吴证券

特点三：投资标的范围广阔，可在全球范围内寻求最佳资产配置。

智能投顾平台往往通过与第三方ETF基金公司或国外金融机构合作的方式，为用户提供全球范围内的投资组合，若涉及到税率问题还可自动选择最佳方案。例如Wealthfront涉及多达11项资产类别，包括美股、海外股票、债券、自然资源、房产等，投资组合的载体为指数基金ETF；投米RA为用户提供专门的美股账户用以投资美国股票，RA账户用来投资智能投资组合，包含精选ETF，分别追踪美国、中国、其他发达国家和发展中国家的股票、债券、房地产市场等相关指数，境内理财则是由投米RA提供国内固定收益类产品理财服务（P2P 理财），涵盖活期、短期、中期、长期产品。

资料来源：东方证券

特点四：简化服务流程，提高用户体验。

传统投顾服务以线下面对面服务为主，受时间、场地限制，通常还需要提前预约。以招商银行的私人银行为例，流程包括了解客户需求、给出理财方案、实施理财方案以及后期的跟踪调整，其中理财方案的敲定既需要客户与理财顾问面对面交流，也需要理财顾问评估客户的实际情况进行方案设计。此外，组合投后的定期跟踪还需要客户经理具备较强的市场分析能力。

智能投顾的服务流程较为简便。全流程均可以在互联网上实现，相对标准和固定，大幅简化用户操作过程，一般只需几个步骤就可完成投资，省去分析和选择投资标的的过程。智能投顾平台一般都通过网页或APP的形式，投资者只需要在平台上回答相应的投资调查问卷，智能投顾系统便可以评估出投资者的风险偏好水平、确定理财方案，自动生成相应的投资配置组合。整个流程下来所花的时间仅需几分钟，达到高效、精准匹配用户资产管理目标。智能投顾就像一个贴身管家，7*24小时随时响应客户需求，不间断智能化管理客户的专属投资账户。

资料来源：东方证券

特点五：投资组合、投资信息以及费用等信息完全透明，投资过程自动完成，客观公正。

传统投资顾问服务的信息披露晦涩，存在金融产品供应商与客户利益相冲突的问题，而智能投顾对投资理念、金融产品选择范围、收取费用等披露充分，且客户随时随地可查看投资信息。智能投顾给出的资产配置方案多数是基于经典的资产配置理论，具备较强的专业性和客观性。智能投顾严格执行程序或模型给出的资产配置建议，采取自动化策略为客户提供资产组合服务，不会为了业绩而误导客户操作而获得更高的佣金收入，相对传统投顾而言，智能投顾减少了道德风险，更加客观公正。

随着资本市场行情的变动，投资者的投资组合比例会发生偏移。对此，在考虑了交易成本后，多数智能投顾采用资产再平衡策略，当某一项资产的配置比例超过预定的限制时，系统便通过买入、卖出的操作调整资产配置比例，从而将投资组合的各项资产配置比例维持在较为稳定的水平。类似的投后组合管理技术，多数会在事先预设的条件下自动完成，避免投资顾问或客户因市场行情变动牵动情绪，影响策略的有效运行。

资料来源：作者

特点六：基于多元的理财目标提供丰富的定制化场景，针对客户的风险偏好及投资期限为其个性化定制最佳投资组合。

基于多元的理财目标提供丰富的定制化场景。根据招商银行的《2013 年中国城市居民财富管理与资产配置调查报告》显示，在对来自7大经济区的受访者的调查中，受访者的理财目标包括了退休养老规划、子女教育、财富增值保值、突发事件的预防、购房购车、子女婚嫁等，这对财富管理行业提出了更高的要求。智能投顾为投资者提供了基于多种场景的资产配置计划，颠覆了传统投顾的单一的资产管理模式。以钱景私人理财为例，其为投资者提供了存钱购房、存钱结婚、存钱育儿、存钱养老和梦想基金五个理财目标，理财动机不同，定制的理财方案也各不相同。

资料来源：钱景财富

针对客户的风险偏好及投资期限为其个性化定制最佳投资组合。传统投资顾问往往是一对一服务，给出的投资建议受个人主观影响带有比较大的不稳定性和投机性。相比之下，智能投顾能避免情绪影响，在用户主动提供或测评得到风险偏好及投资期限之后，为其个性化定制最佳投资组合，并且将详细方案清晰呈现，对用户而言透明可见。以摩羯智投为例：若设定投资期限1-3年，风险承受级别5，那么系统给出的投资组合是摩羯14号，查看详情可以看到主要分成4类产品组合：固定收益（48.58%）、股票类（26.61%）、现金及货币（13.42%）、另类及其他（11.39%），用户可以看到每一类各自包含的公募基金品种以及对应的资金配比。

资料来源：摩羯智投

驱动因素

相较于传统投顾，智能投顾具有低门槛、低费用、投资广、操作简单、透明度高和个性化定制等优势，在金融科技创新、证券行业变革、社会结构变化和巨大市场空间等因素的驱动下，将开启下一个财富管理万亿蓝海市场。

驱动因素一：金融科技创新。大数据、人工智能等金融科技核心技术推动智能投顾登上舞台，并不断的进行产品和服务的创新。

海量数据时代来临，大数据为智能投顾发展奠定基础。

多维度+高频度大数据为智能投顾奠定基础。随着互联网、移动终端普及，以及物联网的兴起，全球迎来海量数据时代，数据规模将呈现几何式增长。同时，数据源将越来越丰富、数据获取方式将更加多元、数据处理成本将持续降低。大数据的蓬勃发展将重塑投资领域格局。除了数据规模外，大数据的发展还包含维度、频度两个方面：1）数据维度不断增加：即用户产生数据的类型、层次、场景越发丰富，诸如交易数据、社交数据、行为数据、信用数据等各类数据层出不穷；2）数据频度快速提升：即数据的记录及发布频率持续提升，由低频数据向高频数据转化，例如，互联网平台流量、浏览有效时长、用户交易额等实时监测数据相对于传统的定期财务报告数据频率更高、更加精确和前瞻反映经营状况。

大数据提升资产管理的响应速度和风险量化水平。在分布式计算、机器学习、大数据分析、量化建模等人工智能技术中，我们认为，大数据分析是未来投顾行业中相对更重要的核心技术。大数据分析将不断缩小不同金融机构之间以及机构投资者与个人投资者之间信息不对称的程度，成熟完善的数据分析方法采用包括行为和预测算法等先进的交易和风险管理手段，能够对实时的信息作出最快的关联分析，对所有的交易活动进行实时分析，从而更快发现投资机会和更好做出风控，吸引并留住更多客户，降低运营成本等。提高数据分析的复杂度以更好地辨识和量化风险是未来财富管理行业最重要和响应程度最积极的趋势。

海量数据时代财富管理格局有望重塑。数据是智能投顾的基础，利用更丰富的数据源、覆盖面更广的数据信息以及更强大的数据分析处理能力，能够实现更准确的客户画像，从而更深入的描绘出客户投资目标、风险偏好、信用状况等一系列关键因素，以便于智能投顾给出最符合客户需求的资产组合及投资建议，提升用户体验。大数据的充分应用有望重塑现有财富管理的格局。

资料来源：作者

人工智能推动智能投顾行业进入第三发展阶段。

人工智能长足进步，已成为智能投顾的核心技术。近年来，依赖以大数据为基础的深度学习运用能力，以及云计算带来的计算能力大幅提升，人工智能再次取得突破性进展，已开始进入实用化的阶段。同时全球对人工智能领域的投资总额不断增长，2015年已经达到23.9亿美元，且交易笔数持续增长，推动人工智能产业的蓬勃发展和在各行业的应用。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.9倍，中国的6.96倍。回顾智能投顾的发展历史，不难发现其核心在于人力投入逐步减少、机器智能逐步提升。目前，越来越多的公司，开始尝试开发能够完全脱离人类参与投资管理链的人工智能投资系统，如国外的桥水基金，Wealthfront 等，标志着智能投顾行业进入第三发展阶段。人工智能应用于数据应用量庞大的投顾领域是未来产业发展趋势，人工智能将成为智能投顾的核心技术。

资料来源：乌镇智库、网易科技

科技创新提供新活力，智能投顾创新层出不穷。

大数据、人工智能等金融科技技术助力智能投顾登上舞台，并不断的进行产品和服务的创新。从目前市场来看，每个智能投顾主打其“智能”科技的着眼点并不相同，以投资理念来说，有些侧重于关注投资目标投资收益，有些倾向于于根据投资者风险偏好，有些更注重于与投资者长期理财目标相结合，因此其背后算法与模型也大不相同。不过，值得肯定的是随着智能投顾行业不断的产品创新，能够更好地挖掘用户的潜在需求，提供用户在传统投资领域所不能获得的服务，而这些创新将有助于推动行业被更多用户所认可。其中，投资组合自动再平衡策略、税收亏损收割计划和税收优化直接指数化是普遍为行业所共识的创新服务，除此之外，每个智能投顾创新产品都有所不同。

投资组合自动再平衡（Portfolio Rebalance）

投资组合自动再平衡策略是指当资产组合在随着市场变化而偏离目标投资配置时，智能投顾会定期自动通过买进或卖出将组合占比重新复原到目标投资配置比例。传统财务顾问通常会每隔一时间段就会对于结合用户意愿以及市场情况，经过与用户充分沟通，对于资产组合进行再平衡调整；由于大部分群体难以有时间、精力以及专业财务顾问帮助其实现相应资产组合再平衡，因此智能投顾的自动再平衡服务根据用户之前所选投资比例以及市场情况，自动对于用户仓位进行调整，对一般用户具有很强的吸引力。

通过这种自动化调整仓位策略，可以有效避免投资者在面临市场波动时做出不理性化的决定，使投资者始终坚守长期制定的理财目标。根据Vanguard的相关研究报告指出，阶段性再平衡投资组合对于实现资产配置目标是关键，对于大部分多元化的投资组合，资产配置比率应该每隔一年或半年或当占比偏离目标5%时进行再平衡操作，有两方面重要原因，其一，阶段性的投资组合再平衡能控制风险，避免大幅波动对于资产组合价值大幅影响；其二，再平衡策略符合投资者中长期理财目标，防止投资者不理智操作。

资料来源：东北证券

**税收亏损收割（Tax-Loss Harvesting） **

另外，智能投顾另一大创新产品在于税收亏损收割计划，是指利用美国税法中投资者出现亏损可以申报抵税这一条款，将当期亏损的证券售出，用确认的亏损额来抵扣投资收益应缴纳的资本利得税，这些节省下来的税款投资者可以进行再投资从而实现收益最大化。

税收亏损收割是一种延期纳税策略，主要受益于由于节省下来的税再投资，加之短期与长期资产所得税税率的不同，更加适用于长期投资。如果ETF的红利再投资受益较多和高的押金率，Tax Alpha会更大。根据Wealthfront的研究报告显示，税收亏损收割可以每年提高税后收益1.55%。目前这项服务主要是针对于持有$5百万及以上资产的客户所设计，经过20年投资区间，税收亏损收割可以为10万美元资产提供7.6万美元收益。此外，通过卖出之后买入不同但相关性很高的ETF组合，既保证了组合长期稳定性，也能够更好地避免“洗售”禁令。（ “洗售”禁令是指纳税人在30天之内反复出售或购买一只相同的证券产品，任何用于抵税的亏损都不被认可）

资料来源：华创证券

税收优化直接指数化（Tax-Optimized Direct Indexing）

税收优化直接指数化是指通过直接投资股票构建组合来代替间接购买ETF，构建出来的组合在模拟ETF的表现的同时在个股层面上实现税收亏损收割功能目的。税收优化直接指数化可以说是税收损失收割的升级版，Wealthfront的该服务只对账户规模在10万美元及以上的用户开放。具体方法是利用100至1000只大盘股来对美股大、中盘指数ETF进行模拟，同时配置1只小盘股指数ETF，实现对不同规模指数ETF的替代。

资料来源：华创证券

驱动因素二：证券行业变革。券商佣金率的持续下降，一人一户政策的全面放开，以及行业竞争格局的转变，为智能投顾的发展带来机遇。

券商佣金率持续下降，倒逼券商探索新的盈利点。近年来，互联网证券蓬勃发展，成为银行、证券、保险三大传统金融子行业中与互联网融合发展最为成功的领域，互联网开户、交易、资产管理等业务不断取得突破。互联网证券为券商带来海量小微客户的同时，亦深刻影响着行业原有商业模式，激烈竞争导致券商经纪业务佣金率近年来持续下行，2016年一季度行业整体佣金率已下滑至0.042%，创历史新低。佣金率持续下滑对业绩产生深远影响，寻找新盈利增长点迫在眉睫。以智能投顾为代表的增值服务有效提升客户体验，满足个性化需求，同时充分发挥券商投研、产品设计等专业优势，有助于实现经纪业务转型升级，开拓新市场空间。

资料来源：国信证券

一人一户政策的全面放开，激发客户多样化需求。2015年4月，中国证券登记结算有限公司发布通知，明确A股市场全面放开“一人一户”限制，即自然人与机构投资者均可根据自身实际需要开立多个A股账户和封闭式基金账户，上限为20户，表明投资者可同时在多家券商开户。新政策环境下，投资者数量、股票账户数量高速增长，且客户更换证券账户的壁垒被消除，潜在需求被有效激发，券商经纪业务的价格竞争一触即发，行业佣金率持续下降，倒逼着券商经纪业务加快转型，提升服务质量。佣金率较低且具有各类特色服务的券商竞争优势将更加显著，而差异化的投顾产品是不少券商的发展重点，据不完全统计，已有超过30家券商推出了基于智能投顾的APP产品，不仅扩大了投顾业务的覆盖面，还能为客户提供个性化的服务。智能投顾在这一领域有望显著提升用户吸引力，满足客户需求。

资料来源：华西都市报

互联网证券兴起促使行业竞争格局发生改变，智能投顾业务是必争之地。互联网证券的兴起，证券行业原有的竞争格局被打破，传统大型券商、中小型券商以及致力于切分证券业市场的互联网企业，均有强烈的意愿在智能投顾领域取得先发优势。

对于传统大型券商而言：佣金率持续下行、一人一户政策放开，长期积累的客户群体粘度显著降低，客户拥有更多选择空间，且新增投资者选择开户券商的标准不再是传统品牌形象，而更青睐佣金率、服务等方面。因此，传统券商为保持竞争力，将积极探索智能投顾，同时进一步发挥自身投研、产品设计等证券专业领域的能力优势。

对于中小型券商而言：传统的依靠营业部拓展市场规模的方式成本高、效率低，其动力不足，往往选择深耕区域市场。随着互联网证券兴起，中小型券商迎来发展契机，通过建立互联网用户渠道低成本获取海量客户资源成为其发展主战略，为弥补其本身品牌、实力短板，中小型券商将更积极发展智能投顾等各类特色服务，提升客户吸引力。因此，中小型券商将成为最积极拥抱互联网证券、创新动力最足的证券公司。

对于致力于切分证券市场的互联网企业而言：由于其本身IT、技术优势显著，且凭借成熟的互联网思维，最为重视客户潜在需求的挖掘和产品服务的创新，必定会重视发展智能投顾等新兴业务。互联网企业目前切入证券市场存在两条路径：1）收购或申请券商牌照，如东方财富、银之杰等；2）通过与券商展开全面合作，如同花顺、奇虎360等，无论采用何种方式，智能投顾都将成为需要重点拓展的蓝海市场。未来互联网公司依靠大数据、人工智能等技术领先优势，有望在智能投顾领域率先取得突破。

资料来源：作者

驱动因素三：社会结构变化。千禧一代的崛起，居民财富的增加，理财观念的成熟和目标多样化，为智能投顾的发展带来了巨大的需求。

千禧一代崛起，更易接受互联网化的智能投顾。

中国上世纪八九十年代出生的年轻一代（80后、90后即为千禧一代）正逐渐成为社会的中坚力量，2015年全国20-35岁的青年人占总人口比例达到25%。BCG报告显示千禧一代掌握了全球10%的私人财富，2020年该比例将达16%，并且在未来的10-20年，上一代积累的家族财富渐向下转移，年轻一代即将迎来财富管理需求高峰期。 这一代人与互联网几乎同时诞生，是网民的重要组成部分，调查显示我国网民以20-39岁年龄段为主要群体，占比达54.6%。

资料来源：东北证券

千禧一代理财投资的行为习惯和思维方式深受互联网影响，更容易接受互联网新事物和新产品，在投资、借贷、理财等金融行为上，更依赖科技驱动型工具与方式，虽然千禧一代之中有许多人还没有成为财富管理客户，但他们中大多数正处于经济能力上升或稳定阶段，未来一段时间内他们对智能投顾的需求会呈直线上升。因此更互联网化、更个性化、更便宜化的智能投顾模式将受到新一代人的追捧，而一旦智能投顾模式抓住千禧一代的投顾需求，未来几十年内将有望彻底成为主流投顾模式。千禧一代青睐智能投顾的主要原因如下：

• 该群体的储蓄倾向相比于传统人群大大降低，理财态度更为积极主动。
• 该群体受过良好教育，习惯于日新月异的科技和新产品带来的变化，对智能投顾这种新兴理财方式的接受度和适应性较好。
• 该群体的行为模式深受社交平台和免费网络服务的影响，重视速度快、质量高、透明化的信息传递，并且希望自己主导获得的金融服务及投资决策。传统金融机构在信息与产品上的“权威性”与“特许供应”的地位相对弱化，而智能投顾不仅投资成本低，还可以全天候不间断提供投资咨询，策略建议相对透明，用户可以在任何时间段注册自己的专属账户、评测风险水平、建立投资计划，甚至调整自己的策略组合，很大程度上符合年轻一代的理财心理。

目前主要智能投顾公司都将千禧一代定位为自身主要客户群体，无论是营销还是产品都充分照顾年轻一代的消费体验感。而年轻一代对于智能投顾接受程度普遍较高，将使得智能投顾成为年轻群体财富管理的主要方向。根据Capgemini咨询机构统计，39岁以下群体接受智能投顾的比例达到71%，远高于其他年龄阶层。另外，1/3持有100,000资产的千禧一代倾向智能投顾，70%左右30岁以下的受访者愿意将其至少50%资产交由智能投顾管理。

资料来源：Capgemini

居民财富稳步增长，中产阶级不断壮大，投资渠道匮乏引致理财需求巨大。

受益于国民经济快速发展，我国居民家庭金融资产持续快速积累，过去十年平均增速达20.4%，2015年人均金融资产净额达到11500欧元。根据贝恩公司测算，2015年底中国个人可投资资产总额约为129万亿元。随着经济迈入新常态，私人财富累积增速将有所放缓，但未来五年仍将以13%左右的年均复合增长率稳步增长。此外，中等收入群体数量可观，我国中产阶级也随着私人财富快速膨胀而迅速拓展，截止2015年中国中产阶层达到1.09亿人，财富总额约为50万亿元，仅次于美国与日本，预计2030年中产阶层数量将占总人口的70%。然而，目前我国财富管理投资渠道依旧匮乏，大部分投资资产集中于银行、基金以及信托等机构发布的理财产品。以银行理财产品为例，Wind数据显示，2015年各类银行共发行理财产品7.88万只，募集金额达47.3万亿，同比增长9%；另一方面，从理财存续产品看，截止2015年存续产品60879只，账面余额超过23.5万亿元，同比增加8.48亿元，增幅56.46%。不断积累的居民财富以及扩大的中产阶级数量将催生大量理财需求，也对资产管理服务的类型和质量提出了更高的要求，中国整体财富管理市场前景巨大。

资料来源：东吴证券

居民理财观念日渐成熟，理财目标趋向多样化和定制化。

理财意识逐渐觉醒，理财需求增长空间广阔。由于家庭储蓄的增加以及收入结构中投资性收入所占比例逐渐加大，居民的理财投资意识和理财投资参与程度增强，存款搬家不断提速，新增储蓄额占GDP比重近三年来稳步下降，家庭财产形式也从单一的银行存款和房产转变为涉足多种金融资产。 根据中国社科院统计，过去十年金融资产在居民总资产中的比例从34%提升至41%，年化复合增长率高达19.1%。从金融资产结构来看，逐步呈现出分散化和复杂化的特征，其中股票、债券、基金、保险等的占比则从18%提升至32%。随着房地产市场不断调整，金融产品日益丰富，居民理财观念趋于成熟，中国居民进行资产配置和财富管理的必要性和可行性都在提升，为财富管理行业注入更大活力。

资料来源：东北证券

生活水平不断提高，理财目标多样化和定制化。在过去，中国高净值人群的首要财富目标是“创造更多财富”，而《2015年私人财富报告》显示，这一现象正发生改变，“财富保障”和“财富传承”的重要性上升至前两位。另一份针对中国城市居民财富管理与资产配置的调查报告显示，受访者的理财目标不仅包括了退休养老规划、资产增值保值，在子女教育、子女婚嫁、突发事件预防、购房购车、应对失业等方面也有强烈需求。可见家庭财富安排需求正在趋向多样化，部分居民不仅看重通过各种方式提高生活品质，也开始考虑如何在保障现有财富安全的情况下实现稳健增值和有益传承。智能投顾颠覆了传统投顾的单一型资产管理模式，能够针对投资者不同的理财动机，给出不同的理财方案，为投资者提供基于养老、房贷、育儿等多种场景的资产配置计划，实现真正的“私人订制”。

资料来源：东北证券

驱动因素四：市场空间巨大。财富配置和投资标的日趋多元化，服务长尾客户实现普惠金融。

固定资产投资逐渐向金融资产投资的转移，财富配置和投资标的日趋多元化。

我国居民的投资特点是“重储蓄，轻投资”。而美国的家庭财富配置结构更为分散，房地产和储蓄的占比仅为39%。与美国多元化财富配置不同，我国整体资产配置还显得过于单一，大类资产以及现金比例过高，不过由于近几年以来，低利率市场环境以及投资理财观念日益流行，我国居民财富配置也逐步呈现出多元化趋势。从过去几年以来，我们可以看见居民投资从原来的不动产、固定收益类投资项目逐步向金融产品拓展，而这种趋势有望进一步加强，其中金融投资占比的提升也可以看出金融资产在居民投资起着越来越重的地位。因此，对于金融产品需求将保持着持续提升，拉动市场增加供给侧。随着固定资产向金融资产转移，居民的金融理财、资产配置及投资咨询等需求将显著增长，而智能投顾作为一个分散投资风险的工具，能有效满足居民多元化投资的需求以及帮助居民实现一定投资收益，将受到潮流所青睐。

资料来源：东北证券

填补财富管理行业空白市场，服务长尾客户实现普惠金融。

在财富管理方面，目前大众富裕阶层投资渠道较为有限而且相对集中化，传统的二级市场投资如股票和债券，一般需要耗费大量的时间与精力用于研究，还需承担股市波动性可能潜在的投资损益；即便是基金产品，仍需要花费较多精力去跟踪以及筛选，而且集中持股的风险也并未因此而分散化；房地产投资则需要前置大额资金，而且要面临相应政策监管风险、市场价值波动以及租金不稳定等风险；对于其他理财产品，信托产品投资门槛高，而银行理财产品预期收益率持续下滑，这些也导致用户难以省心又省力，获得投资收益相对合理的理财产品与服务。

随着以余额宝、P2P 为代表的互联网理财产品的快速崛起，短短两三年内不断侵蚀传统银行业务，令人们意识到长尾客户巨大的蓝海市场。对于互联网理财产品，一类是高风险高收益的P2P，另一方面是低风险低收益的各大平台的“宝宝类”，其产品在风险和收益分布上呈现出两极分化的特征。一方面，相对高收益与相对高风险并存，尽管监管机构加强了P2P网贷行业的监管，仍有一些风控不到位、盲目扩张的P2P平台由于坏账率过高，导致提现和兑付困难、经侦介入、跑路等现象。另一方面，低风险伴随着低收益，互联网货币基金产品收益率持续下降。Wind数据显示，2016年12月互联网理财“宝宝类”产品达139只，平均七日年化收益率仅为2.41%。

资料来源：东北证券

除开P2P和各类宝，智能投顾便是下一个加强覆盖长尾客户的子领域。智能投顾的出现，将按照不同年龄段和不同收入状况的投资者群体的风险承受能力、投资目标给予配置不同类别资产以及投资建议。此外，由于智能投顾具备较高的专业化程度和策略执行力，给出的资产配置方案多数是基于经典的资产配置理论，并且有固定的阀值设置，达到止损、止盈边际会自动操作，能够有效克服人性弱点也无需用户进行操作，从而实现风险有效分散化做到以最小的风险获得最大的投资收益。 因此，我们认为智能投顾通过算法为客户量身定制个性化的理财方案，实现风险/收益合理化，为长尾客户提供普惠式的投资顾问服务，将有效弥补财富管理版图其中空白地带，实现真正意义的普惠金融。

制约因素

智能投顾当前在美国已经发展得如火如荼，国内很多券商和互联网公司也跃跃欲试，不过将智能投顾迁移到国内发展，仍受到一些现实方面因素的制约：如行业公司要面对被动长期投资接受度不高，分业监管受到限制，ETF市场不成熟投资标的缺乏，分类税制使得收益亏损无法互相抵免，风控体系还不够完善等问题。

制约因素一：投资者对被动长期投资模式接受度不高，养老金不能入市。

散户为主的投资者，更关注短期回报，对智能投顾以被动长期投资模式为主的接受度不高。

智能投顾的发展顺应了资管行业的演进趋势，全球市场经历了散户为主、封闭式基金、主动型基金阶段。随着市场有效性不断提高，获取超越市场表现的α收益已经越来越难，受此影响被动投资管理的资产在不断增加，以美国为例，在过去的20年，美国被动投资管理的资产在不断增加，被动投资的占比在美国共同基金的占比也已由1995年的3%上升至了2005年的9%，2014年美国被动投资在总行业投资的占比已达27%；另一方面，被动投资的费率也在不断下降，其平均数已从2005年的0.9%下降至2014年的0.7%。因此以被动投资为主要理念的智能投顾受到投资者接受也是水到渠成的事。

资料来源：Goldman Sachs

美国投资者大多数是机构投资者，更倾向于通过稳定的投资风格追求深度价值投资和长线回报。而在国内的投资市场散户众多，且可投资产水平较低。根据Wind数据显示，截止2016年7月末，我国股票市场中，投资者数量为10,960.26万，其中自然人投资者数量为10,929.48万，占比99.72%。在已上市的A股流通市值中，市值在10万元以下的占自然人投资者比例为73.77%。散户占比更多，投机性强，赌性大，更倾向于以市场风向为主导，习惯短线操作，因此更关注市场短期波动带来的价格调整，与智能投顾偏重中长期回报的策略步伐不一致。A股换手率远高于全球其它国家股票市场（按自由流通市值计算，A股2015年换手率为609%，位居全球第一），《基金投资者情况调查分析报告》指出国内个人投资者持有单只基金的平均时间在3年以上的仅占33%。

资料来源：华安证券

养老金虽说契合长线投资需求，但国内尚无入市条件。

美国特殊的养老金制度使得个人参与缴费的401（K）和IRA计划账户占退休收入比重不断提高，此类账户需要自己打理，同时不能提现、不能转移，属于长线投资，智能投顾很好的契合了这类账户的投资需求。而中国养老金则以社保形式由政府全权打理，并无这类刚性需求。

制约因素二：投资顾问与资产管理分业监管，代客理财受到监管限制，多账户归集管理不可行。

美国智能投顾公司受SEC监管，一旦获得投资顾问牌照，既可提供投资建议服务，也可以直接管理客户的资产。而我国投资顾问与资产管理两项业务分属不同的法律法规，这使得我国仅有投顾资格的公司无法代顾客交易。另外，我国对开展资产管理的券商、基金、期货公司实行分类监管。受《证券投资顾问业务暂行规定》、《证券、期货投资咨询管理暂行办法》等法规约束，证券公司、证券投资咨询机构可以接受客户委托，辅助客户作出投资决策，但不能接受全权委托，从事资产管理服务。

目前美国智能投顾平台的大量业务是个人客户委托的养老金账户投资，客户一旦将其个人账户连接投顾平台、经过资金托管后，投顾平台很方便的可以代替客户操作，且跨平台操作也很顺利。而国内的个人客户的资金比较分散，通常持有多个账户，在国内分业监管下，现阶段还无法实现多账户的归集管理，个人单个投资账户随意便捷跨平台的操作几乎不具可行性。

制约因素三：ETF产品有限，金融产品和对冲工具匮乏，无法分散投资组合的风险。

BusinessInsider报告显示，ETF是当下美国市场中成长最快的投资品种，美国ETF资产管理规模已占到全球的73%，ETF产品种类繁多，涵盖国内市场、国外市场、股指、债券、商品等多个类型。大量标准化的资产为智能投顾构建组合提供养料。据美国投资协会(ICI)数据显示，截止2016年4月底，美国ETF管理的资产规模达2.19万亿美元，存量数量1630只。Wealthfront能提供资产配置组合的原因是美国的金融市场中有对标全球各市场各种资产大类的ETF产品，而中国ETFs产品数量和体量都非常小，据Wind统计，截止2016年5月末，中国市场共有131只ETF，资产规模仅为4729亿元，且主要是股票指数型ETF，其中权益型ETF和货币型ETF合计114只，债券型ETF、商品型ETF等品种较少，金融产品和对冲工具匮乏，无法分散投资组合的风险。此外，中国的股市波动大，T+1的制度，缺乏做空机制等均限制资本市场的创新发展。如果扩展投资标的到非标领域，则面临难以评估风险的问题。

资料来源：东北证券

资料来源：东吴证券

资料来源：华创证券

制约因素四：分类税制下难以进行税收规划与统筹，无法进行税收亏损收割。

美国的个人账户种类繁多，税收规则各不相同，例如可减免税的退休金账户、应税经纪账户、联名账户等，由于采用综合所得税制，税务筹划空间大。目前中国的个税征收体系实行分类税制，按照工资薪金所得、个体工商户生产经营所得、劳务报酬所得等11个征税项目，每个项目采取不同的计征办法、适用不同的税率，缺乏对不同交易进行不同处理的相关规定，进而欠缺税收规划的基础和基于资本市场的避税方式，因此，国内智能投顾产品难以通过税收规避或税收收割等手段帮助投资者降低成本。

资料来源：EG365

制约因素五：风控体系的健全程度跟不上智能投顾的自动化程度，趋势投资模式不适应国内的散户市和政策市。

无论是大类资产配置或是投资策略智能投顾都必须设定严格的止损条件。智能投顾有自动化操作的特性，当市场发生突发情况的时候，系统可能无法正常地运行，建立起合理的应急预案和人工处理流程至关重要。此外，智能投顾依赖的是模型和算法，而任何一个模型的搭建是建立在对长期规律的摸索之上，这就决定了由此设定的算法更适合长期的投资，比如趋势性规律。以中国市场为例，由于受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难做长期预测。此外，中国市场是以散户投资者主导的市场，通常有比较明显的追涨杀跌等短期行为，指数基金不能择时，对于风险较难控制，一旦遇到熊市，就会遭遇严峻的考验。

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