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张啸川:五年后你的投资顾问可能会是机器人

2016-07-29 16:33
来源:中国电子银行网
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核心提示: 张啸川指出,智能投顾兴起于美国,随着业务的飞速发展,许多传统的大型金融机构都纷纷开始布局智能投顾业务,包括高盛,贝莱德和德意志银行。

  中国电子银行网/半刻金融app讯 2016年7月29日~31日,由中国金融认证中心(CFCA)、中国电子银行网、中国网络金融联盟联合宁夏金融工作局主办的“金融科技(Fintech)驱动银行转型”高峰论坛在宁夏银川举行。近300位网络金融高管和专家参加本次论坛,与会者就金融科技给银行带来的机遇与挑战等话题进行了深入交流和讨论。中国电子银行网、半刻金融app对本次论坛全程直播。

博时基金高级顾问兼北京分公司总经理、博时资本董事张啸川
博时基金高级顾问兼北京分公司总经理、博时资本董事张啸川

  博时基金高级顾问兼北京分公司总经理、博时资本董事张啸川出席了本次论坛并作了以《金融科技与资产管理创新》为题的精彩演讲。张啸川表示,今年以来股票市场不是特别好,对资产管理行业来说在相当一段时间面临一个股贷双杀的局面。整个经济社会对资产管理的需求有增无减,对于资产管理公司来说,如何能够拥抱金融科技,并把金融科技能够应用到资产管理中来满足需求,是目前资产管理行业考虑的重点。

  张啸川指出,智能投顾兴起于美国,随着业务的飞速发展,许多传统的大型金融机构都纷纷开始布局智能投顾业务,包括高盛,贝莱德和德意志银行,据国际知名咨询公司预测,未来五年,机器人投顾的市场复合增长率将达到68%,到2020年,机器人投顾行业的资产管理规模将突破2.2万亿美元。

  张啸川表示,智能投顾的业务模式主要分为两种,一种是利用机器人为客户提供多资产配置的组合方案,主要针对客户长期投资、养老金、教育基金等投资需求;另外一种模式是为客户提供某种主题、行业或风格的股票组合或社交模式产生的股票组合。从应用层面看,它能针对不同场景、不同客户群体的需求调研,从客户风险定位、配置建议、跟踪管理、基金交易、账户管理多角度满足客户需求。张啸川表示,智能投顾有普惠金融的概念,可能未来在普惠金融方面发展的潜力更大。

  
以下为张啸川发言实录:

  张啸川:尊敬的樊局,尊敬的季总,今天我看主要的参会的嘉宾还是以银行为主,我也很荣幸作为少数资产管理公司的代表在这里跟大家分享一下观点,实际上今年以来大家也都知道股票市场也不是特别好,对资产管理行业来说在相当一段时间面临一个股贷双杀的局面。在整个经济社会对资产管理的需求是有增无减,对于资产管理公司来说如何来满足需求,是一个很关键的时点。

  今年恰恰也是迎来了中国资产管理行业18周年的周年庆,我们叫成人礼,也是博时18周年的成人礼,今年也是博时第一次管理资产规模突破了一万亿。在这个新的起点上,我们对自己的发展战略还是有很多的反思。其中的据点,怎么能够拥抱金融科技,怎么把金融科技能够应用到资产管理中。实际上,今天上午刚跟民生银行的刘总签订了全面战略合作的协议,在这方面基金销售在电子银行领域是一个非常重要的组成部分。

  现在对于金融科技来说,我们更多的一个是销售的渠道是一个重要的补充,另外一方面如何管理资产,我们也做了探索。今天我重点把一些想法跟大家介绍一下。主要是三方面内容,第一,会简单讲一下在智能投资和多资产配制方面的探索。第二讲一下大数据,大数据与超额收益的因子,实践的情况。第三方面,稍微提一下机器学习与投资策略研发。

  大家也都知道,因为智能投顾的概念,在这一段时间比较火,在海外的资产管理公司是重要的趋势,一般来讲这主要是指利用计算机的自动化和算法设计,在了解客户的投资预期、风险偏好包括整个投资周期等等指标的基础上,把原本用人工来提供的投资理财的服务以一种更低成本更加自动化的方式向普通大众来提供。一般来说,智能投顾区别于人工的投资顾问,把人工的因素会更少一些。智能投顾2013年开始兴起,到14年的时候已经有了140亿美元的资产管理规模。也是一些权威机构的预测,未来五年机器人会投顾。这里,也基本展现出了强者更强的特征。

  这是我们看到有一些华尔街的顶级投行,包括高盛,这些投行在这些领域开始大规模的布局。从投资方案划分来说,一种是利用投资机器人为客户提供多资产的配置方案,这指的是养老基金、教育基金。有代表的公司是国外的公司,做的比较领先。另外一种是为客户提供主题、行业或者社交模式产生的股票组合。

  第一种方式,目前看来我们觉得是一个主要的方式,实际上在多资产配置这件事上,抛开机器人投顾不谈,我们在对接各种金融机构的需求中,在过去的1—2年时间中,我们在这方面做了大量的实践,特别是很多的银行客户,我看了一下今天的名单,来出席的银行绝大多数应该都是我们的客户,只是区别于是什么部门。这里我们对接银行的重要的途径,就是对接内外的需求,就是大力资产配置。

  从业务模式来说,有几个重点的模式。第一种是直接服务客户,通过线上或者移动的终端,基于客户比较明确的投资收益、风险偏好度,来构建投资组合。工具是ETF。第二种是直接服务客户,再加上理财顾问协助模式,一方面是有自动化线上的投资建议或者投资组合,同时需要人工的理财顾问来协助客户完成这个流程,这一类的公司也不在少数。第三类叫贴牌模式,就是向理财顾问或者财富管理机构来提供电子化的财富管理工具,就是机器人投顾的功能。具体是以贴牌服务的模式来保证传统的投资管理人能够继续维护和使用他的品牌,这种公司现在也是涌现出了一些。还有一种是传统公司,传统公司的转型自己也都开发了专属的机器人投顾。比较起来,我觉得智能投顾还是有一些优势,首先我觉得成本比较低,方便、快捷,这和我们的认识,虽然这个事看起来很高端,但是面向的中等、中低的客户,高端的客户是要多人给他服务,投顾的技术虽然很先进,但是恰恰是有普惠金融的概念,可能未来在普惠金融方面发展的潜力更大。

  第二个优势,我觉得它比较适合下一代客户使用的习惯。目前的财富,主要集中在婴儿潮人群,48—67之间,这群人的资产转移到下一代,这代人显然更偏好新兴的技术,相对来说对金融市场和传统金融机构有一些不信任,这个时候智能投顾有一个切入的商业的机会。

  另外,对大众人群的覆盖,从美国的经验看也是这样,智能投顾管理的账户在2万—10万美元之间,这跟我们的判断基本一致,是一个中等收入的人群。智能投顾由于自动化的性质,可以避免一些人为情绪的影响,更好的执行已经预设好的投资策略。此外,在投资策略的研发、大数据处理方面也有一些优势。同时这个领域也有不少挑战,这个行业是新兴的行业,目前还不是很成熟,究竟是纯机器人的平台胜出还是半平台的机器人胜出,有待观察。合规性的问题,是不是能完全规避利益冲突?怎么来衡量对客户的尽职尽责?这些都需要进一步来探索。另外,机器人投顾是经济衰退期的产物,还没有经历大的周期的检验。算法交易也可能会带来频繁交易等等问题。

  博时分成三个层面,一个是核心逻辑层。这是发挥传统资管业务的优势,我们来设计各种各样的模型,以中等风险的配置为例,实际波动率是8.7%,这是一个实盘的效果图。

  第二简单说一下在大数据方面的应用。比如说成长、价值、技术、质量。大数据对超额收益因子的意义在什么地方?它的数据量更大,数据纬度更多,颗粒更细,线性更强。目前可以应用的大数据分为文本数据、客户情绪数据等等,举个例子在谷歌上对福特这个词搜索的趋势,就可以用来预测福特汽车的销量。目前在基金公司同业包括我们自己在内,目前基金大数据产品有这么几类,博时主要跟蚂蚁金福合作。这是整个博时基金旗之下大数据产品的布局,现在一共有五个指数都已经发布,整个大数据的集群叫指挥家,已经有两个产品现在正在运行,运行的效果非常好,一个是和蚂蚁金福合作,另外一个是和全国银联合作。第三支是和雪球网的合作,还有中证房天下,另外跟东方财富网,这是目前几个合作的情况。

  这是简要的介绍一下目前淘金大数据指数的运行情况。目前相对中证500已经有14%的超额收益。如果相对中证500,能够持续的提供收益,这是非常好的产品。

  东方财富,这主要是反映投资者的情绪,我们也是做了一个产品。

  第三个角度,我们简单说一下机器学习和投资策略研发。这是机器学习从80年代到现在的发展过程,包括人工神经网络算法,在2006年深度神经网络这个概念产生了。这个图比较有意思,这是做的头型识别大赛,在几千万的头型中要求能够分处几百个分类,按照这个比赛来说,实际上这里面统计的是错误率,从上面来看人类的错误率,这代表人类的顶尖水平不是平均水平,大概是5.1%,机器的错误率不断的下降,2015年微软做的识别3.5,第一次战胜人类。同样它采用的神经网络,12年大概是九层,15年是150多层,16年,“人机大战”,确实现在在一些领域,机器学习展现出能够超越人类的潜力。

  同时,我们也用深度神经网络的方法,对金融时间序列进行了预测。发现,信息比率是接近1—2,如果和传统的结合起来的话,效果会更好。在交易层面,机器学习也会有很多作用,比如说在消除或者减少买卖价差,在成交量等方面可以让交易成本进一步降低。

  我们觉得机器学习也存在一些小的问题,首先第一个问题所有大数据可能面临的问题,机器学习的优势是处理特别大的数据,很多宏观、交易的分类数据本身是小数据,体量不够大或者结构相对简单,在这个时候机器学习的优势发挥不出来。

  机器学习确定还存在黑箱的问题,导致对结果没办法来理解,风险防范也无从做起,现在证监会对大数据场景略微收紧,我们手里的这两支产品也变成比较稀缺产品,这从某种角度上来讲也是金融科技的反思。

  我大概就说这些,今天时间有限,谢谢大家!

 

责任编辑:Rachel

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