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雷鋒網(wǎng)4月18日報道，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺麥子金服昨日在官網(wǎng)公布獲得銀行系B輪融資消息，并于今日在上海召開融資發(fā)布會暨智能金融發(fā)展與創(chuàng)新應用論壇。
毫無疑問，互聯(lián)網(wǎng)金融正在向智能金融化方向發(fā)展，技術正在徹底改變金融服務的形態(tài)與流程。智能投顧無疑是當下最受關注的亮點。投資界的AlphaGo是否會取代人類投資顧問，成為客戶資產最重要的管理者；對于客戶而言，更信賴人類還是擁有人工智能的機器？
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，在“大數(shù)據(jù)時代下智能投顧與創(chuàng)新發(fā)展”圓桌對話中，東方證券首席經(jīng)濟學家邵宇先生、上海金融信息行業(yè)協(xié)會秘書長李娟、上海市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會副秘書長孟添、搜股科技創(chuàng)始人于洪鈞、麥子金服董事長黃大容出席并發(fā)言。主持人是互聯(lián)網(wǎng)金融千人會聯(lián)合創(chuàng)始人蔡凱龍。
以下是對話實錄，雷鋒網(wǎng)AI金融評論做了不改變原意的編輯。
主持人蔡凱龍：今天的話題從一組數(shù)據(jù)開始，今年二月份，全球智能投顧資產排名出爐，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，靠前的智能投顧資產管理公司均為美國公司。其中Vanguard集團以470億美元的托管資產位列第一。SchwabIntelligentPortfolios和 Betterment分別以托管102億美元和74億美元資產位列第二、第三。智能投顧資產管理規(guī)模年增長率達到了103.8%，并預計2020年智能理財?shù)氖袌鲆?guī)模將達到2.2萬億規(guī)模。
所以我想請問黃總和于總，兩位是從事智能投顧的企業(yè)主，為什么智能投顧發(fā)展這么迅速，有什么特點可以吸引用戶和投資者。
麥子金服董事長黃大容：主要有三個方面：
第一，智能投顧讓投資變得異常簡單。用戶只需要一鍵，一個充值，就可以完成對很多產品的投資。
第二，風險分散。因為智能投顧投資組合包含各種算法，平衡風險和收益，相對比較安全。
第三個原因在于投資額可以比較小。對于中產階級而言，過去缺乏比較好的理財產品，降低了進入門檻。
由于這三個方面的原因，導致了現(xiàn)在大家對智能投顧非常看好。雖然現(xiàn)在國家對股權類的智能投顧有一些政策上的想法，但是這并不阻礙大方向上智能投顧的發(fā)展。
搜股科技創(chuàng)始人于洪鈞：在我看來智能投顧有這幾個特點：
第一，歐美市場智能投顧有了長足發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)居于成熟期和爆發(fā)期。
第二，智能投顧可以大大降低成本，傳統(tǒng)的年化的基金管理費達1%~2%，而現(xiàn)在可能降到0.1%，甚至再往下降。
第三，智能投顧可以全天無休7×24工作。
總的來說，智能投顧既可以省錢又省時間，又有一定先例可尋，這就是為什么國內智能投顧這么火的原因。
蔡凱龍：黃總主要是從普通投資人角度出發(fā)，于總從技術角度來講。順著于總的話補充一點，因為智能投顧是用計算機和算法，投資理很性。所以理性可以去掉情緒上的波動，比如說貪婪、恐懼的情緒，這也是吸引機構投資者的原因之一。
很多人說智能投顧以后會替代理財師，對理財業(yè)產生顛覆。也有人不同意，認為智能投顧到現(xiàn)在還是非常初級的，只是算法上的自動、交易上的高頻或者是快速，沒有到真正高智能的階段，更多的只是節(jié)省成本。邵總覺得是第一種還是第二種？
東方證券首席經(jīng)濟學家邵宇：首先是成本節(jié)省。我們有110萬個客戶，而加上營業(yè)部的投顧也不過一兩百人，意味著根本不可能以人工為客戶提供充分的服務，這個時候機器人可以幫忙。高盛一百萬美金以下的凈值客戶都是由機器人做的，這個趨勢是很難避免的。
再者是性價比非常高，智能投顧小、分散、簡單，但是投資人相對關心的是收益怎么樣，專業(yè)人士都知道需要風險收益的平衡，不是說收益越高越好，但是沒有一個爆款讓投資全面信賴它。所以大家還是將信將疑。
這需要傳統(tǒng)行業(yè)專家和算法之間的一個互動。專家會來訓練它，它自身也學習，但是突破點還需要一定的時間才能真正到來，那個時候才是生死一線的時候。
上海市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會副秘書長孟添：主持人剛才說的幾個例子，包括舉了歐美迅猛發(fā)展的數(shù)據(jù)，我們目前的情況，但是我覺得中國現(xiàn)在智能投顧發(fā)展情況很難和美國做比較，或者說很難拷貝美國這種迅猛發(fā)展的模式。
從供應和需求的兩個角度來看，美國有養(yǎng)老金制度、避稅的需求，雖然我們也有需求，中產階級的理財需求仍然很大，但和美國的需求完全是不同的，所以從需求的角度講是完全不一樣的。
從產品供應的角度來說我們的問題更大，美國的標準化產品包括ETF產品非常多，但是中國只有100多只ETF，美國發(fā)展很快，我們中國是不是也發(fā)展的很快，這是需要打一個問號的。
第二個問題，我并不認為資本投入很多的行業(yè)一定會發(fā)展很好。拿P2P來說，資本也不是很理性，現(xiàn)在緩過勁了，覺得P2P平臺不能看流量，那個時候燒了這么多錢導致行業(yè)的野蠻生長，對行業(yè)是不利的。資本已經(jīng)理性地看清了智能投顧，如果作為一個行業(yè)來看，是不是應該合理看待，這也是打一個問號。
從這兩個方面講，我們還是要冷靜地看這個新生事物。如果我們夸大智能投顧的話，從理論上講確實可以降低成本，但是目前還是處于初級階段。
蔡凱龍：從供給和需求上看，中國和美國差別非常大，所以很多的美國智能投顧想拿到中國落地，特別是一些大的智能投顧在中國落地，根本做不下去。但是第二點我保留自己的意見，孟秘書長說現(xiàn)在資本市場過熱，邵總也說有點泡沫。而我對泡沫的另外一個看法是，如果一個行業(yè)要發(fā)展，一定要有泡沫支撐，特別是資本市場。P2P是一個很好的例子。再比如AI，現(xiàn)在資本市場有多少人投AI，如果不這么投的話，不會達到第三次浪潮的頂峰。請李秘書長講講對這個問題的看法。
上海金融信息行業(yè)協(xié)會秘書長李娟：中國消費者在面臨金融創(chuàng)新的大環(huán)境和美國是不同的，我們之前在金融產品比較匱乏的環(huán)境里出現(xiàn)了科技金融，20世紀50年代就已經(jīng)提出人工智能，但為什么已經(jīng)到了二十一世紀了，我們還在談人工智能，主要是因為大數(shù)據(jù)技術。人工智能需要大量的數(shù)據(jù)基礎和大量的用戶基礎。
所以，目前的人工智能還處于初期階段，不管是證券公司也好，還是創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)金融也好，還是傳統(tǒng)的銀行機構，還是面臨著基礎數(shù)據(jù)的整合和應用階段。
很多證券公司現(xiàn)在要求用戶注冊提供手機號碼，但我想問一下，提供了手機號碼以后有沒有和三大運營商合作，通過他們的手機號碼進行數(shù)據(jù)深度挖掘，為人工智能提供更好的數(shù)據(jù)篩選和算法？
也就是說目前所有的金融機構數(shù)據(jù)是獨立的。如何形成一個非常完善的人工智能分析，還需要一條非常長的路走，最終要在大數(shù)據(jù)的基礎上完成算法和概念性的基礎。
蔡凱龍：我曾經(jīng)問過硅谷人工智能的專家，人工智能的發(fā)展有三個要素，硬件、算法、數(shù)據(jù)，如果只選一項選什么，他選數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)是最關鍵的，也印證了李秘書長說的，人工智能發(fā)展這么久，為什么到現(xiàn)在才爆發(fā)，因為大數(shù)據(jù)的積累。
我們看人工智能，在中美兩國供給和需求雖然有區(qū)別，但是你會發(fā)現(xiàn)有共同點，剛開始的時候都是科技創(chuàng)業(yè)公司在做，但是有了這個市場和規(guī)模以后，傳統(tǒng)金融紛紛介入，銀行、證券都開始做智能投顧，那問題就來了，傳統(tǒng)金融機構、科技公司做智能投顧各有什么優(yōu)勢和劣勢。
搜股科技創(chuàng)始人于洪鈞：我舉貝萊德資產管理公司為例子，貝萊德做資產管理已經(jīng)做了三十多年了，但是它一直把自己定義成一個科技公司，而且這是它的唯一定義，它不把自己定義成金融公司。我當時到貝萊德公司，貝萊德?lián)碛腥蜃畲蟮馁Y管系統(tǒng)，我過去也是做這個系統(tǒng)的。我有兩點感觸：
這家公司從成立第一天起就是做技術。
然后把做技術這件事情做得非常的自然。
不是像有的智能投顧公司，從第一天起就想迅速成功，貝萊德從第一天起就踏踏實實做技術，從交易到資產管理到客戶服務所有的自動化來做起。所以說貝萊德把科技融入到金融的血液里面來做。我的老東家把自己定位成一家華爾街的科技公司。
蔡凱龍：我總結一下于總的話，其實做這件事情，如果一家公司天生就把技術融入到自己的血液里，不管是金融公司還是技術公司，都可以做的很好。
麥子金服董事長黃大容：我從幾個方面看待這個問題：
第一，做這個事情需要人，我覺得做智能金融這方面的人才有幾個要點：對于用戶的痛點把握非常清楚；對于金融的全流程非常清晰；懂得用什么樣的技術分解這些流程上的各個節(jié)點，然后重塑這些要素，成為一個新的組合。
這樣的人在銀行或者說其他的傳統(tǒng)機構中，由于受到人力資源薪酬體系的限制，所以往往會出來自立門戶。所以在初創(chuàng)期里面，從人這個角度說，科技公司做比金融公司做更好。
第二點從財務角度來說，即使在傳統(tǒng)金融機構有這樣的人愿意繼續(xù)做下去，可是當他把財務預測給CFO的時候肯定會遭到拒絕，對于一家上市公司或者說銀行，他們的CFO能夠容忍一家五年不盈利的子公司嗎？
第三，所有的智能金融初期都是“丑陋”的，草創(chuàng)階段中，誰能夠對這種技術的發(fā)展有容忍度？我相信肯定是這種創(chuàng)新型的科技公司。
除了人財物之外，還有一個很重要的要素就是在于資本，現(xiàn)在科技公司也能獲得很好的資本，傳統(tǒng)的金融機構最優(yōu)勢點在于有錢。因此從中長期發(fā)展來說，他們會投資或者說控股科技公司，其實這是一個融合，前期我堅持科技型公司做得更好，后期是一個融合的發(fā)展方向。
蔡凱龍：最后一點，中長期說到了資本，邵總對于風控上有什么想法。
東方證券首席經(jīng)濟學家邵宇：不需要特別強調風控，風控是一個體現(xiàn)。我是傳統(tǒng)金融機構的代表，回到金融的本源，我們的資管公司東方紅管理1600億左右資金，其實你可以分析他們的投資風格，然后程序化人工智能化，管理規(guī)?？赡苁?6000億，其實對于傳統(tǒng)金融而言，是通過我們的專業(yè)能力、技術來獲得風險調整以后的回報。
金融技術可以分成兩端，一個是資產端，包括做搜股或者投資責實，還有一個做財富端的，做配置。這兩個完全不一樣，資產端要難很多。如果結合傳統(tǒng)金融機構良好的資產端研發(fā)投資能力和新興技術公司的技術，一定會有一個更有效的資產管理組合和更有優(yōu)勢的規(guī)模。
蔡凱龍：說到中國的Fintech的發(fā)展，任何一個行業(yè)都離不開監(jiān)管這個話題。智能投顧也不太好定義成一個行業(yè)，因為它可以用在P2P、財富管理等各個方面，因此監(jiān)管就更難了。李秘書長怎么看這個問題？
上海金融信息行業(yè)協(xié)會秘書長李娟：剛才主持人介紹了一則新聞（注：4月13號，證監(jiān)會網(wǎng)站掛出了山西證監(jiān)會發(fā)出的一則消息，點名幾家智能投顧銷售基金涉嫌違規(guī)。），其實從頭到尾和智能投顧沒有任何關系，可能是我們媒體把智能投顧放在標題里，博大家的點擊率?；鹚芯€上和線下銷售渠道都要有許可證，所以這只是一個銷售渠道問題，大家把人禍嫁接在智能投顧這樣一個科技產品上去，其實展現(xiàn)了公司的逐利趨向，這只是個別的基金公司在甄選銷售渠道上違規(guī)了，我們所有的用戶、業(yè)內人士在區(qū)分其中關聯(lián)性的時候要清晰。
蔡凱龍：沙盒監(jiān)管在北京也做了這個模式，監(jiān)管的態(tài)度還是非常明確的，支持創(chuàng)新。新聞是不是一棍子把一船人打死了？技術沒有對和錯，你拿槍也可以保衛(wèi)祖國也可以犯罪，您的意思是智能投顧只是一個技術，這個新聞太偏頗了？
上海金融信息行業(yè)協(xié)會秘書長李娟：我們很多的創(chuàng)新名詞往往是過于概念化了，很多人說的時候甚至沒有理解深層次的意思和在產業(yè)里面發(fā)揮的作用，我們其實還在挖掘技術的真正作用，但已經(jīng)被媒體、平臺、企業(yè)用得天花亂墜，特別是一些違規(guī)違法的公司，把這個概念炒的很熱，導致行業(yè)走偏了。
蔡凱龍：智能投顧目前發(fā)展當中最大的、最需要解決的問題是什么？
搜股科技創(chuàng)始人于洪鈞：在中國這個特殊的環(huán)境里，我覺得監(jiān)管政策的允許是能夠發(fā)展的必要條件。因為智能投顧必須基于一個成熟的市場體系和金融產品體系，所以說中國金融產品體系完善起來之后，智能投顧會得到較大的發(fā)展。
蔡凱龍：是不是說中國的金融產品體系，不足以支撐智能投顧的發(fā)展？
于洪鈞：中國的金融產品體系，可能可以支撐初期的智能投顧發(fā)展，但是復雜的智能投顧，像國外的一些成熟產品很難直接在中國落地。
麥子金服董事長黃大容：智能投顧有一個建倉和調倉的過程，建倉到調倉需要一個算法，算法的基礎是金融產品以及金融衍生品，由于中國金融產品基礎比較薄弱，所以基礎產品沒有像國外這么豐富，所以調倉還是人為的，但是隨著中國金融的發(fā)展，金融衍生品的豐富，我相信智能投顧算法，建倉調倉會有一鍵式的服務。監(jiān)管機構強調，不能沒拿到牌照就說這個技術，如果你拿到牌照，用這樣一個很好的技術，我相信監(jiān)管是歡迎的。
上海市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會副秘書長孟添：從行業(yè)協(xié)會的角度來說，我覺得我們從業(yè)同仁看待智能投顧要去除浮躁的心態(tài)，需要循序漸進地進行創(chuàng)新與探索，我相信這一方面需要數(shù)據(jù)的積累，也需要時間的驗證。
上海金融信息行業(yè)協(xié)會秘書長李娟：首先，各大平臺要“慢一點”。目前該行業(yè)大多數(shù)人都趨之若鶩，蜂擁而上，但是考慮到中國實際情況，如果說歐美人的大腦就是一和零，那么中國大部分用戶會出現(xiàn)三和四，所以我們開發(fā)智能投顧的同時，我們要回頭看看我們的用戶有沒有接受到這個程度。
第二，人才應該通過全學科的培育和孵化。我們行業(yè)協(xié)會一直在統(tǒng)計行業(yè)的數(shù)據(jù)，有一個數(shù)據(jù)是統(tǒng)計公司的員工人數(shù)，計算分析男女比例和年齡。
很多企業(yè)不理解，這和智能投顧有什么聯(lián)系。我一直認為人工智能是全學科技術，關聯(lián)生物學、心理學、身體功能學等學科，很多小微貸企業(yè)的年齡層次在28歲到25歲以內，這樣的年齡層次設計的智能投顧一定是小型消費金融；如果是券商、基金、信托、銀行，產品設計部門年齡會偏大。因為你沒法找一個沒去過黃山的人，告訴別人黃山到底美在何處。
我們要著重全學科的理解，更全面地分析人的行為，才能把人工智能做得更好。
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