兩年前，曾在中?；稹V發(fā)證券身居要職的李延剛“奔私”之際，可以選擇像他的同行們一樣，成立一個陽光私募，做量化基金的老本行，發(fā)產(chǎn)品收管理費(fèi)，但他卻選擇了一條不同尋常的道路。
2015年，李延剛注冊了一家名為“羽時金融”的公司，專注研究智能投顧，并向銀行、券商等金融機(jī)構(gòu)開放策略服務(wù)。李延剛坦言，促使他做出這種選擇的原因是看到了“人工智能讓量化投資方法升級的可能”。
看到這種“可能性”的人不只是他。
就在同一年，在美國花旗經(jīng)營另類投資多年的王福星離開了華爾街加入了宜信財(cái)富，擔(dān)任資本市場業(yè)務(wù)董事總經(jīng)理兼投米RA負(fù)責(zé)人兼CIO（首席信息官），他的一個重要任務(wù)是完成智能投顧布局的從無到有。
而智能投顧顯然不僅僅是金融人的戰(zhàn)場。
在加入諾亞財(cái)富派之前，畢業(yè)于南京大學(xué)計(jì)算機(jī)系的朱代輝只是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家。而加入諾亞財(cái)富旗下子公司財(cái)富派之后，作為AI團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，他成為了開發(fā)“諾亞智能組合1號”的主要負(fù)責(zé)人之一。
事實(shí)上，在大資管的時代背景下，過去的兩年里，銀行、券商、基金、第三方財(cái)富管理公司，甚至包括BAT在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司都先后開始深度布局智能投顧。“盡管目前來看，行業(yè)的整體智能程度還是非常低。但是趨勢上來講，智能化的未來幾乎已經(jīng)沒有爭議。”李延剛表示。
一夜之間，所有的市場參與者仿佛都回到了同一賽道。大機(jī)構(gòu)不一定就擁有絕對優(yōu)勢，而一些名不經(jīng)傳的中小機(jī)構(gòu)，甚至從零起步的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，亦有可能擁有逆襲機(jī)會。諾亞財(cái)富派CEO黃俊鵬認(rèn)為：“只要率先找到一種路徑把傳統(tǒng)量化和人工智做到無縫對接，就很有可能掌握關(guān)鍵的先發(fā)優(yōu)勢。”
智能投顧生態(tài)圈
值得注意的是，各家機(jī)構(gòu)對智能投顧的定義各不相同。
智能投顧，英文為“Robo– advi-sor”，直譯是機(jī)器人投顧，是指基于不同用戶的收益預(yù)期、風(fēng)險偏好和流動性需求，通過自動化方式為用戶推薦投資組合、提供個性化的理財(cái)服務(wù)，以達(dá)到分散投資風(fēng)險的目的。
李延剛表示，“國內(nèi)智能投顧的現(xiàn)狀是行業(yè)剛起步，整體智能程度低，專業(yè)水平不足，服務(wù)隨意性強(qiáng)，并且利益導(dǎo)向嚴(yán)重。一方面跟風(fēng)炒作概念的鋪天蓋地，另一方面真正在探索智能投顧的參與者往往也是對標(biāo)美國的智能投顧企業(yè)，缺少本土化的領(lǐng)軍企業(yè)。”
“大家普遍對智能投顧的理解是平時給予用戶投資建議的應(yīng)用軟件，而這些投資建議從數(shù)量上來說，市場上絕大多數(shù)仍是人工生成的，這種可以視作‘偽智能投顧’。”而李延剛認(rèn)為，事實(shí)上，智能投顧所覆蓋的領(lǐng)域和涉及的服務(wù)環(huán)節(jié)不只是推送環(huán)節(jié)，“智能投顧可以兼顧的資產(chǎn)端包括個股、基金以及各種不同底層資產(chǎn)的理財(cái)產(chǎn)品，策略層面涉及行業(yè)組合、策略組合、策略定制化，同時牽涉到交易擇時、AI看盤、持倉診斷等問題。真正的智能投顧可以應(yīng)用在三個層面：初級應(yīng)用，運(yùn)用智能手段為不同風(fēng)險偏好的客戶匹配不同的產(chǎn)品組合；第二階段，采取量化手段，通過回測既往行情形成模型；但是這種方法在A股市場有一個重要缺陷，由于市場環(huán)境變化頻繁以及國內(nèi)證券市場的非理性特征所導(dǎo)致的不確定性，在很多情況下，不可應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)；第三種，在量化基礎(chǔ)上，通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)，實(shí)時修正參數(shù)和指標(biāo)，以尋找到最合適當(dāng)前市場的投資方法。”
通過其對行業(yè)生態(tài)的調(diào)研，李延剛認(rèn)為，目前行業(yè)絕大多數(shù)企業(yè)依然處于人工干預(yù)的線上薦股階段，“智能投顧的發(fā)展也正處于金融科技1.0向2.0過渡的時代，數(shù)據(jù)分析由淺表化向多維度多層次的大數(shù)據(jù)分析發(fā)展，區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)也開始與數(shù)據(jù)分析量化深度結(jié)合。智能投顧也開始衍生出各種發(fā)展模式，包括‘社區(qū)+流量變現(xiàn)’模式，如雪球牛股王，‘問卷+產(chǎn)品銷售模式’，比如招商銀行摩羯智投，以ETF為主的‘在線資產(chǎn)配置’模式，如來自硅谷的Wealthfront，‘線上量化薦股’的廣發(fā)證券的貝塔牛，‘全自動人工智能金融搜索引擎’，如Kensho。”
李延剛稱：“現(xiàn)在，各類機(jī)構(gòu)都在積極布局智能投顧，但其實(shí)大家在財(cái)富管理的產(chǎn)業(yè)鏈上各有所長，比如，銀行、券商、證券咨詢公司都擁有非常好的客戶基礎(chǔ)而策略生成能力則參差不齊，完全可以尋求合作互補(bǔ)。而大家的需求也不盡相同，比如C端用戶需要的是智能投顧AI薦股，而互聯(lián)網(wǎng)平臺、證券咨詢公司、證券公司和銀行的需求則是智能投顧技術(shù)解決方案，公募基金、私募基金、保險資管需要的則是人工智能投資決策系統(tǒng)。”
智能投顧“道”與“術(shù)”
“本質(zhì)上來講，智能投顧是量化驅(qū)動的，策略方面是講求量化；與此同時，也不能忽略從產(chǎn)品流程設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)。”王福星告訴經(jīng)濟(jì)觀察報。
李延剛表示，羽時金融開發(fā)了全自動人工智能投資決策系統(tǒng)的方式是通過加工財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)和由自然語言處理生成的文本數(shù)據(jù)形成核心數(shù)據(jù)庫，再通過策略算法引擎、深度學(xué)習(xí)引擎、回測系統(tǒng)、策略算法庫和決策生成庫。”
“量化的投資手段是基于定量分析的邏輯。用數(shù)字說話，構(gòu)架稱一個完整的策略和模型，就屬于量化策略。想比較而言，主動管理采取的分析主要以定性分析為主。智能投顧的解決方案和投資體系里，智能投顧的邏輯設(shè)定是，設(shè)定一個風(fēng)險區(qū)間和收益區(qū)間，找到之間的實(shí)現(xiàn)方法?？梢越o予定性或者定量的投資策略，把投資者和他最適合的投資策略所匹配。底層資產(chǎn)是可以覆蓋到A股、滬港深、海外、黃金、債券、期貨等領(lǐng)域。”朱代輝補(bǔ)充表示。
其介紹稱，2個月前上線的“諾亞智能組合1號”本質(zhì)上是一個基于公募基金的組合策略。“基于公募基金的量化組合投資策略，把公募基金當(dāng)作一種策略在用。”“海外智能投顧采取的往往是傳統(tǒng)金融理論，比如馬科維茨理論、MPT理論和一些量化模型比如多因子模型的方法去做智能投顧，這也是現(xiàn)在比較主流的方法而國內(nèi)人工智能領(lǐng)域由于處于探索階段，反而更活躍，更大膽一些。”朱代輝表示，“比如諾亞智能I號組合應(yīng)用的主要算法是借鑒了馬可維茨理論的思想，把投資策略轉(zhuǎn)化為一個帶約束的多重優(yōu)化問題。“建模層面吸收了隨機(jī)過程理論的思想，實(shí)操時采用了ROLLING Test的方式。這個組合不需要人工干預(yù)，機(jī)器人會自動調(diào)倉。機(jī)器人窮盡了超過628,600億種基金組合，找到了處于馬科維茨曲線與資本市場線切點(diǎn)處那一個最優(yōu)解。通過近5年真實(shí)市場歷史數(shù)據(jù)回測，諾亞智能組合的年化收益穩(wěn)定在8-12%，年內(nèi)最大回撤在10%左右（2015時股災(zāi)之際），近5年總收益率則高達(dá)70% 。”
王福星亦透露稱，2017年宜信財(cái)富投米RA的業(yè)績表現(xiàn)來看，在9個風(fēng)險等級的策略中，風(fēng)險最高的策略2017年累計(jì)收益回報達(dá)到23.13%，最大回撤3.68%，風(fēng)險等級最低的策略累計(jì)收益率達(dá)到8.98%，最大回撤1.56%。
“構(gòu)建智能投資決策系統(tǒng)的能力才是智能投顧領(lǐng)域成為真正決勝的核心競爭力。而這至少需要來自三個方面的核心競爭力：投資邏輯與經(jīng)驗(yàn)積累、量化投資的基礎(chǔ)能力、大數(shù)據(jù)與人工智能。”李延剛表示，“沒有過硬的量化基礎(chǔ)和扎實(shí)的AI能力，很難交出一份令市場滿意的答卷。”
相似的答案來自螞蟻金服財(cái)富號、宜信RA、羽時金融、諾亞財(cái)富派等機(jī)構(gòu)。
“一支好的智能投顧團(tuán)隊(duì)往往對于復(fù)合型要求比較高，需要頂尖的AI研究人士，也離不開傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的量化基金經(jīng)理，比如我們團(tuán)隊(duì)的學(xué)科背景就包括：金融數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、AI、信號處理信息論、基金研究等等。”黃俊鵬表示，“從公司管理的角度來講，首先要有能力聚攏相關(guān)的人才，而在人才聚集之后，則需要通過有效的機(jī)制，讓這個平臺上不同學(xué)科背景的人不斷碰撞融合，發(fā)揮每個人的最大能量，實(shí)現(xiàn)不同領(lǐng)域之間的無縫對接。”
不過，值得提醒的是，在智能投顧的浪潮到來之際，行業(yè)發(fā)展依然處于蠻荒競爭的初始階段，市場中亦不乏打著智能投顧的旗號繼續(xù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的“偽智能投顧”，“李逵”、“李鬼”的辨析也將持續(xù)伴隨市場的發(fā)展。
王福星表示，全方位的智能投顧應(yīng)該具備的幾個特征：“從策略上來看，能夠給客戶長期創(chuàng)造價值回報，從用戶體驗(yàn)上來講，能為客戶帶來智能化、個性化、穩(wěn)定的用戶體驗(yàn)。”而李延剛則直言，對于C端投資人而言，關(guān)注團(tuán)隊(duì)背景是確定一家機(jī)構(gòu)智能投顧決策能力最直接有效的路徑。
值得一提的是，監(jiān)管部門對智能投顧的關(guān)注已經(jīng)提上議程。
2017年11月，人民銀行會同銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、外匯局等部門起草了《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(征求意見稿)》(以下簡稱《指導(dǎo)意見》)?！吨笇?dǎo)意見》指出，金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用人工智能技術(shù)、采用機(jī)器人投資顧問開展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)應(yīng)當(dāng)經(jīng)金融監(jiān)督管理部門許可，取得相應(yīng)的投資顧問資質(zhì)，充分披露信息，報備智能投顧模型的主要參數(shù)以及資產(chǎn)配置的主要邏輯。而金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用智能投顧開展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守本意見有關(guān)投資者適當(dāng)性、投資范圍、信息披露、風(fēng)險隔離等一般性規(guī)定，并根據(jù)智能投顧的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，建立合理的投資策略和算法模型，充分提示智能投顧算法的固有缺陷和使用風(fēng)險，為投資者單設(shè)智能投顧賬戶，明晰交易流程，強(qiáng)化留痕管理，嚴(yán)格監(jiān)控智能投顧的交易頭寸、風(fēng)險限額、交易種類、價格權(quán)限等。
對此，李延剛認(rèn)為，從市場參與者的角度來看，盡管監(jiān)管也還沒有建立有效的橫向標(biāo)準(zhǔn)。至少監(jiān)管的態(tài)度是正面的。“它關(guān)注投資系統(tǒng)的完備性，并且將監(jiān)管的重點(diǎn)著眼于后端，重點(diǎn)關(guān)注智能投顧的決策邏輯。對我們而言，盡管現(xiàn)在監(jiān)管態(tài)度上還存在一定的不確定性，但只需要等待政策明朗，未來如果需要牌照申請或者備案，我們都會積極配合。”李延剛說。
