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      從2C到2B,智能投顧轉型破局的希望與憂困

      本文作者: 溫曉樺 2016-11-17 22:04
      導語:多數智能投顧公司近期陸續轉向B端,收縮或者放棄C端,包括投資海外標的和投資國內市場的平臺。說好的逐鹿2.2萬億美元市場呢?大家為什么都轉向了?

      從2C到2B,智能投顧轉型破局的希望與憂困

      最近,智能投顧市場又不淡定了。根據觀察,許多本是面向一般投資者,俗稱散戶的智能投顧公司,其業務都開始陸續轉向B端,收縮或者放棄C端,包括投資海外標的和投資國內市場的平臺。說好的逐鹿2.2萬億美元市場呢?大家又為什么都轉向了?

      to C智能投顧開始向to B轉型

      智能投顧(Robo-advisors)是指機器人理財投資顧問,其通過互聯網運用算法向客戶提供定制化的投資證券組合。它的發展給個人投資者提供了更多獲取理財和投資方面的建議的選擇,以往投資想要獲得這方面建議,只能以付出一部分本金作為管理費用的方式從傳統的投資組合經理和理財顧問中獲得。重要的是,人類投資顧問還未必有精力估計廣泛投資者,而只能選擇性地服務于高凈值人群。所以,智能投顧解決的是效率與普惠問題。它們依據基本原則,理論上有效地平衡多樣化投資組合,很好地迎合了幾乎沒有市場經驗的保守的投資者。

      近兩年,智能投顧這種新型的技術和服務逐漸傳入國內,催生了一波智能投顧創業。這些智能投顧或主打投資海外,把人民幣輸送到海外,以國外ETF為主投標的,但投資額度較小;也有部分主投國內金融市場,其中以公募資金為主要投資標的。但前期基本以服務C端用戶為主。而與此同時,也有一類是直接探索服務B端的模式,通過開發智能投顧工具,提供給金融機構使用,比如PINTEC。據Xtecher統計,目前中國市場上,提供智能投顧服務的公司大約有二十家。

      然而顯而易見的是,雖然很多人以過去的P2P理財來與其相提并論,但事實上智能投顧的發展,沒有出現什么壞消息,也沒有那么火熱。據某主投國內市場的智能投顧公司透露,他們自2015年9月上線以來,截至今年8月份用戶約一萬人;而另一家不愿透露用戶數字的智能投顧平臺,其公開顯示的產品購買人數為幾百不等;某家上半年多見于報道的海外投資智能投顧還一度傳出融資困難的消息。

      近段時間,市場也陸續出現一些新的信號,比如主打海外投資的財鯨,日前其CEO葉鑫在一次宣講中表示,該公司初始是完全2C,今年,財鯨開始拓展2B業務,把投資的底層和中間層切碎成不同模塊,以技術服務形式提供給機構用戶,包括標的選擇、策略選擇、風險偏好、現金管理。據Xtecher報道,國內最早成立的智能投顧公司之一彌財最近也放棄對個人的智能投顧業務,轉型為服務財富管理機構的企業端業務。此外,較早成立的藍海智投也悄然將業務重點轉向B端,但是沒有完全放棄C端業務;另一家主投國內市場的向雷鋒網表示,其也正在接觸一些企業端客戶。

      原因:難以逾越的金融規律

      經過調查訪問,發現這些智能投顧轉型的案例中,原因有如下幾個:

      高企不下的流量成本

      之所以開始拓展B端業務,財鯨CEO葉鑫表示,“我們做海外投資的,C端流量成本確實比較高。”以投資海外資產配置為主,主要客戶群體為占數不多的中高凈值人群,因為由于國內金融市場產品匱乏、股市低迷且風險暴露逐漸增多,以及海外投資監管嚴格,中高凈值人群的理財選擇不多,他們才是需求難以得到滿足的群體。隨著剛性兌付的逐步打破,他們便自然地選擇投資海外的智能投顧。

      而與此同時,根據國家外匯管制政策,居民規定每年只有5萬美元的換匯額度,這也推動智能投顧獲客成本進一步提高。

      葉鑫還指出,“當然,這其中還有價值感知的原因,B端可以感知到部分價值。”個人用戶一般對新鮮事物比較難接受,但B端金融機構對新技術比較警惕。據業內人士稱,目前大多數證券公司都在研發自己的智能投顧技術,以服務更多的客戶。不管技術程度如何,他們也不愿意在這波技術浪潮中落下。

      智能投顧的功能是追求長期、穩定的投資,但國內投資者對基金買入大多偏向短期投機,一般投資期限為幾個月。雷鋒網調查就發現,“為了給投資者更多選擇”,某主打海外資產配置的智能投顧應用,其也推出人民幣理財的主題投資產品,投資期限基本在百天以內。智能投顧公司理財魔方聯合創始人周維對雷鋒網表示,“to C的推廣的重心是教育用戶上,國內的絕大多數用戶還認為理財就是簡單發財,很容易在熱鬧的市場氛圍中迷失方向,所以E租寶之類的事件,還會頻繁發生。理財一定要讓投資者明白獲得風險溢價的同時是必須要承受對應風險的,這是基本規律,繞不過去。”

      “國內金融市場是一個很不有效的市場”

      主要面向專業投資人士和傳統金融機構的通聯數據的金融工程董事總經理薛昆稱,“其實兩年前我們就開始做to C的智能投顧,但做一段時間后把這個項目暫時停掉了。因為我們覺得中國還沒到這個智能投顧的階段,”薛昆表示,智能投顧在美國之所以可行,是因為美國市場的被動化投資已經發展到一定程度,其市場足夠有效,因此智能投顧真正不用花很大的成本,只要押注某些因素就可以了,而且這些東西是可以程序化、模型化的。但相比較之下,現在中國還是一個非常非常不有效的市場,而且中國可配置的資產實質上不多。

      此外,“現在大家都在講‘資產荒’,但事實上不是資產荒,而是Beta荒。其實還是有Alpha的,但Alpha的特點是你要找到一些獨特的投資機會。”Alpha是指絕對收益,一般是資產管理人通過證券選擇和時機選擇獲得;Beta收益指相對收益,是管理人通過承擔系統風險獲得的收益。

      薛昆說道:“如果服務C端(智能投顧),一定要是在貝塔市場非常好的時候才可以做到,因為那個時候才能規模化,就是策略容量的問題,一個策略能夠規模化才能服務C端。現在Beta荒的市場上,你就要找到一個特別好的資產類別才能去服務長尾C端的客戶,像螞蟻金服和百度金融等科技巨頭也有開發自己的智能投顧服務,但他們也會很痛苦,因為沒有辦法超越金融的本質,他們其實也在尋找各種各樣的(Beta)資產。”

      極客資本論一文《熱火的智能投顧,在中國也許只是附庸的命》中指出,“智能投顧在美國,其實并不需要跑贏市場的黑科技,而更多是降低和規避不必要的成本,按照Welthfront幫客戶多賺(主要是靠節省)4.6%的前提下,再收取0.25%的年管理費,顯然也是理所當然的。 但問題在中國,指數投資和稅務規劃兩大絕招沒有,沒有立竿見影的好處凸顯之下,就得期待用戶相信他們的智能模型能夠跑贏市場——這在無數炒股軟件前赴后繼證偽了這個問題之后,顯然不是容易的問題。 ”

      智能投顧轉型B端市場,要邁的坎也不少

      所以,面向C端市場寸步難行,智能投顧轉向B端就輕松加愉快了嗎?

      B端機構的矛盾

      業內形成了一種共識,就是真正要把智能投顧做大的其實是券商。美國如今也已經呈現了一種趨勢,不管是通過自主研發還是收購的形式,券商和基金公司都相繼地推出了自家的智能投顧服務,比如:

      美國債券基金管理公司黑石集團BlackRock收購理財初創公司Future Adviser;

      Vanguard發布智能投顧Personal Adviser Services;

      嘉信理財Charles Schwab發布智能投顧Scwab Intelligent Portfolios 

      ……

      但對于券商而言,這其中存在著券商收益和用戶利益的矛盾。薛昆指出,“券商做智能投顧最大的糾結在于,怎么定義智能投顧做得好與不好?是交易量大,還是客戶賺的錢更多呢?其實這是有悖論的。美國智能投顧的定義是,幫助客戶少交易,做長期穩定的投資。但券商是通過交易傭金來收益的,希望你頻繁地交易,那怎么創造一個讓你頻繁交易而且還能掙到錢的智能投顧?這是無論螞蟻金服等巨頭還是券商,在中國這個被動投資還不成熟的情況下都要面臨的問題。”

      周維表示,“to B業務理財魔方也接觸了一些銀行和機構,也了解到國內機構投資顧問還是‘以產品銷售為核心’,他們的困境是——好產品不用下任務,直接秒殺,客戶買不到;不好的產品天天下任務,賣不掉扣獎金。如果這些線下機構不‘以客戶需求為核心’,理財的商業模式就變味了,使機構與客戶之間變成了博弈關系,智能投顧會淪為他們銷售的幌子。”

      “所以,教育用戶雖然很難,但是是正確的事情,做成了才有意義。”周維坦言,目前的觀察中,國內還是有不少理性的投資用戶,中國的理財投資者也在變化成長。”

      國內一開始就探索B端模式的智能投顧公司PINTEC旗下璇璣CEO鄭毓棟則指出,如果券商仍然守著依靠收取交易傭金的形式來收益,這種模式在長期發展中也注定是要被淘汰的。

      足夠了解C端客戶嗎?

      據葉鑫解釋,財鯨初始完全to C,是因為需要接觸和了解市場、了解客戶。如果服務不能滿足終端客戶的需求,企業無法做好B端。財鯨to C提供的是主題式全流程服務,包括認知客戶、了解客戶的行為、配置、完成交易和市場監控,甚至情緒安撫等。

      為了了解智能投顧,筆者一共下載了10家的APP親自測試。最初,這些平臺都會給用戶進行一個風險評測,但大部分都只流于“年收入”、“可投資資金”、“年齡”、“在職情況”等,這些問題或長或短,雷同也很嚴重。周維曾告訴雷鋒網,智能投顧的智能應該主要體現在,根據用戶畫像提供與其偏好相匹配的投資組合。這其中就需要可靠的風險承受分析,但顯而易見,這些風險評估并不如想像中的準確。

      “很多智能投顧對客戶的了解只能針對一群客戶,而不是一個客戶,無法為每個客戶提供個性化的服務,”璇璣CEO鄭毓棟表示,在刻畫用戶畫像時,很多客觀問題是難以得出用戶的主觀情況(風險忍受度)的,因為其可能有所隱瞞。所以,璇璣旗下靈璣則傾向于向用戶調查更多主觀性問題,比如從心理學上入手,詢問用戶“以下選項中最愿意持有5年以上的產品是什么”等等。

      與此同時,財鯨聯合創始人王蓁介紹,初期對用戶不了解的時候,他們選擇借助無監督學習,通過迭代優化的方式自動尋找給定標的集合的最優方案;而隨著用戶真實交易行為的積累,則需要不斷學習用戶真實的習慣和需求,從而在最初大家相近的假設下,逐漸進化為個性化的參數設定。

      以上兩者使用的方法也許不一樣,但最終還是需要從行為金融學方面進行分析用戶的個體情況。

      當然,除了上述的問題,智能投顧在企業端的落地還需要有強大的IT技術能力來把方案與各機構的系統嫁接,以及高度伸縮性的模型等軟硬實力來支持。智能投顧應用前景無限,但在走向成熟的過程中必然經歷冰與火的錘煉。而無論是服務于C端還是B端,在人類投資顧問沒有精力顧及廣泛投資者的情況下,智能投顧解決的是效率與普惠問題。因此,了解客戶,能夠為廣泛客戶提供定制化服務就是最終歸屬。

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