中国人工智能理财市场专题分析2017-已美化.pdf
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1、Confidential and Protected by Copyright Laws 本产品保密并受到版权法保护 中国人工智能理财市场专题分析2017 2017/7/252实时分析驱动用户资产成长 分析定义与分析范畴 人工智能理财,通过算法和数据模型驱动, 以用户偏好、财务状况等为基础,围绕客户 生命周期的精细化管理、投资策略建议、客 户服务、投后跟踪等一系列自动化、智能化、 个性化的理财决策系统。 分析范畴 本专题主要对人工智能(AI)技术在理财领域 的创新应用进行研究,包括不限于市场发展背 景梳理、市场现状分析、典型厂商产品与服务、 厂商测评比较分析等,所涉及厂商对象包括不 限于招商银
2、行摩羯智投、蚂蚁财富、理财通、 雪球蛋卷等。 分析定义 2017/7/253 CONTENTS 目录 实时分析驱动用户资产成长 人工智能理财新市场,新机遇01 角力人工智能理财 平台发展路径差异化03 理财产业价值链升级 人工智能理财商业新生态崛起02 04中国人工智能理财市场发展趋势 2017/7/254 PART 1 实时分析驱动用户资产成长 Analysys 易观 人工智能理财新市场,新机遇 2017/7/255实时分析驱动用户资产成长 金融服务企业向更高阶智能化方向演进 机器学习 深度学习 服务智能化 生产自动化经营数字化 技术拓展 阶段1:机器设备或系统在计算机自 动控制应用下进行信
3、息处理与生产; 人工智能自1956年被提出后不断演化,机器学习成为其中一个分支,2000年左右深度 学习成为机器学习的进一步延伸,后续在金融理财领域掀起新的变革浪潮 ; 阶段3:数据、媒介产生更广度连 接,企业可感知数据量能力增强, AI应用能力成为企业核心竞争力, 金融理财行业也不例外; 阶段2:区别传统多媒体技术,物理流程、设施替代,在数据 资产分析与挖掘基础上,实现企业经营的数据与算法驱动; 计算机视觉 语音识别 自然语言交互 模式识别 企业 演化 进阶 技术应用 2017/7/256实时分析驱动用户资产成长 人工智能理财以用户金融需求全生命周期为核心 获取提升保持 衰退 流失 精 准
4、识 别 潜 在 用户 策略优化, 提升客户贡 献 智能客服, 优化用户体 验 智能预警,延 长客户存续周 期 个性推荐,增 大留存机率 用户 人工 智能 人工智能理财全生命周期客户服务 保障用户参与度、提升生命周期 中每个节点转化率; 提升企业运营活动的必要性和有 效性; 人工智能理财优势: 特点:以客户金融需求全生命周期管理为核心 风险管理 机器客服 其他 智能投顾 人工智能理财 DEF:通过算法和数据模型驱动,以用户偏好、财务状况等为基础, 围绕客户生命周期的精细化管理、投资策略建议、客户服务、投后跟 踪等一系列自动化、智能化、个性化的理财人工智能决策系统。 2017/7/257实时分析驱
5、动用户资产成长 Analysys 易观 注:数据来源于易观千帆。活跃用户统计口径为季度使用一次,前端停留5S以 上。易观千帆只对独立APP中的用户数据进行监测统计,不包括APP之外的调用 等行为产生的用户数据。截止2017年第2季度易观千帆基于对20.7亿累计装机覆 盖及4.8亿活跃用户的行为监测结果采用自主研发的enfoTech技术,帮助您有效 了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。 社会多驱动力奠定人工智能理财快速发展基础 政策支持 人工智能产业支持政策不断出台,逐渐上升为国家 战略技术重点,2016年国务院下发“十三五”国 家战略性新兴产业发展规划的通知,要求发展人 工智能,培育人工智能
6、产业生态;2017年7月20日 国务院印发新一代人工智能发展规划,至2030 年推动实现完备AI产业链和高端产业群。 市场升级 用户行为变迁 移动端投资理财(非证券及 银行服务应用)6月活跃规模 近九千万。 2016年居民可投资资产规模超百万亿人民币,投资 者资产增长与欠缺理财服务之间矛盾越发迫切;而 语音/文字/图像处理、数据分析等应用逐步成熟,有 利于降低财富管理市场中固有的门槛限制。 8,301.8 8,181.1 8,941.7 6,000.0 6,800.0 7,600.0 8,400.0 9,200.0 2017年04月2017年05月2017年06月 月活跃用户(万) 2017年
7、4-6月中国移动互联网投资理财活跃用户 2017/7/258实时分析驱动用户资产成长 技术迭代支撑金融场景标准、全量化的智能决策 智能决策:构成标准、全量化的小微金融和理财等场景应用基础; Tree,Forest模型 过去10年 线性模型+特征工程 过去5年 自动特征工程 深度学习 图像、语音、自然语言理解 达到或者超过人的水平 趋势 算法提升 工具化 专用芯片 2017/7/259实时分析驱动用户资产成长 人工智能理财市场起步 先行者引导商业模式变迁 B C H I II III IV V VI VII VIII E F G 市场启动期 (2019-2021) 应用成熟期(-)高速发展期 (
8、2022-) 探索期 (2014-2018) 市 场 认 可 度 时间 A Analysys 易观 行业发展阶段A II: 平台数量快 速增多. I:人工智能理 财模式出现 D III:商业模式不成熟、 变现能力困难的平 台批量退出市场. IV: 人工智能理财市场 中平台商业模式成型, 盘整后集中启动. 2015 2016 V:技术升级助力服务 能力提升,细分市场 格局形成一定稳态 NOW 中国人工智能理财市场成熟度曲线 20世纪五六十年代人工智能理论初步形成,但由于技术、算力未能实现突破性进展,应用无法达成预期效果,直至 2014年人工智能技术在金融理财领域实践加大,从业者加速进入,在201
9、6年末(C点)行业达到第一波小的高峰, 不过在此阶段企业的商业模式仍不成熟,随后发展走势( C-D点)预示着模式探索将逐渐回归理性。 PAST 对人工智能理财,更多是 片面理解为智能投顾或数 字化资产配置。 NOW 自动化、智能化、个性化 的人工智能理财决策系统 开始在行业应用。 FUTURE 广泛应用于线上线下,人 工智能理财完全成熟。 2017/7/2510实时分析驱动用户资产成长 人工智能金融/非金融应用在全球范围内被提至新高度 人工智能上升至 机构战略高度 AI应用领域企业数量 及资本快速增加 深度学习、高性能计算和大 数据技术推动人工智能应用 从实验室走向商业化 亚马逊、谷歌,摩根大
10、通、花旗银 行、蚂蚁金服、百度、京东金融 等,全球范围内领先机构不断加大 改善用户服务、增加收入的人工智 能技术应用。 2011年,全球人工智能初创企业仅有 70家,而2015年则已经超过了400家, 增长近六倍; 2016年仅仅第1季度,超过200家AI相 关的初创公司已融资超过15亿美元。 谷歌机器语音识别准确率突破90%; 百度/科大讯飞中文语音识别率达到 97%。 2017/7/2511实时分析驱动用户资产成长 中美环境差异影响双方不同的人工智能理财发展重点 人工智能理财市场监管制度 人工智能理财发展重点 美国从业平台受1940年投资顾问法约束,并接受SEC的监管,平台需持有RIA牌照
11、,资金受到监管和托管以后,可以根据用 户的委托进行投资。 中国传统投资顾问业务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约束,智能投顾偏向技术服 务,暂未涉及。 智能投顾作为人工智能理财关键部分,政策制度不一 中美财富领域AI的发展重点有所差异 美国财富管理相较中国,量化高频交易更加发达,在群体结构上,中国市场散户参与的比例远远高于美国。 市场环境差异导致AI应用在美国更专注于大类资产配置以及微观的量化投资,中国AI应用处于早期,更加关注对用户的理解,重 点为提升客户在理财方面的认知能力,建立更健康的投资理念等投资者教育工作。 中美财富市场中资产规模较大 人工智能理财市场快速
12、增长 数据来源:招商证券、AT Kearney单位:人民币 当前人工智能理财规模及渗透处于低位,预计2020年中国达到5.22万 亿元,美国达到14.9万亿元。 14.9万亿5.22万亿 2020年 2017/7/25 实时分析驱动用户资产成长 12 Analysys 易观 PART 2 理财产业价值链升级 人工智能理财商业新生态崛起 2017/7/2513实时分析驱动用户资产成长 互联网理财规模持续攀升人工智能降低传统服务门槛 2016年包含线上基金销售、网络保险、债权类产品等在内的互联网理财达7.85万亿,市场规模持续扩张,预示着用户 对于线上财富管理方式的选择程度提升,其中尽管人工智能理
13、财体量较小,但从影响上,人工智能理财对传统财富管 理市场的改变,或发生指数级变化,服务门槛的降低使得更多的财富长尾用户得以受益。 78536 95268 114360 136030 19.6% 21.3% 20.0% 18.9% 0% 10% 20% 30% 0 30000 60000 90000 120000 150000 20162017F2018F2019F 市场规模(亿元 人民币)同比增长率 Analysys 易观 数据说明:以上数据根据厂商访谈、易观自有监测数据和易观研究模型估 算获得,易观将根据掌握的最新市场情况对历史数据进行微调。 服 务 门 槛 证券 公司 投资 咨询 商业银行
14、 财务 顾问 私人 银行 网络 平台 信托 被动智能管理 机器运算+ +人工服务 在人工智能渗透路径中,高品质 服务向普通大众延伸 2016-2019年中国互联网理财市场规模 2017/7/2514实时分析驱动用户资产成长 浮动收益市场作为人工智能理财主战场 发展利弊俱存 人工智能理财在浮动收益市场中意义更为巨大,然而在当前市场环境中,投资群体结构上仍以散户为主,机构投资者占 比均相对较低,产品种类上,如ETF基金发展受限,影响人工智能理财进一步发展;不过,该浮动收益市场整体规模保 持稳步上升,利好人工智能理财普及。 国内市场投资主体多为散户 以股票市场为例,A股市场中投资者合计达 11906
15、.7万户,自然人数量高达11873.70万 户;但在市值上,机构投资者与个人投资者格 局正发生变化,前者主导市场的趋势显现。 固收规模仍是大比例,浮动理财体量上升 银行理财、保险、私募基金、资管和信托类 等固收产品仍占据财富管理主要市场地; 2016年公募基金类产品规模达到9.16万亿, 2019年有望达到12.5万亿,浮动收益产品市 场变化利好人工智能理财。 Analysys 易观 8.40 9.16 10.70 11.30 12.50 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 201520162017F2018F2019F 公募基金资产规模(万亿
16、 人民币) 说明:数据来源于中国证券投资基金业协会; 2015年-2019年中国公募基金资产规模 2017/7/2515实时分析驱动用户资产成长 人工智能理财产业供需匹配先行 市场机制逐步完善 C端用户 传统金融 覆盖不足 投资渠道狭窄 收益偏低 B端企业 相关服务方 基础设施 基金机构 券商 保险机构 债权平台 传感器芯片云计算服务 AI技术 数据服务平台网络运营商 产品供给服务 技术支持投资 监管层 根据平台是否介入特定产品销售业务 而进行常规的资格准入管理 RegTech体系待建设,以便对技术创新 主体的线上服务行为制定管理标准 2017/7/2516实时分析驱动用户资产成长 人工智能理
17、财技术至商业化应用层多位一体 协同成长 商业应用层 核心数据层 基础技术层 人工智能理财 服务商 数据类服务商 技术服务供应商 互联网/移动互联网上销售金融产品以及为金融产品销 售提供第三方服务的科技平台。 结合客户的消费偏好、资产、教育背景等,集合 海量数据并对其分析,全方位的信息,预测客户 的消费趋向,支持客户的开发与精准营销。 即包括常规的公司处理日常业务需要的科技如邮件系 统、财务系统等供应商;也包括提供智能交互技术服 务、大数据分析服务的AI技术服务商。 人工智能理财产业结构不断分化,相互渗透门槛也较高,核心类别上,包括提供数据资源、计算能力的数据层;着重 于算法、模型及应用开发的技
18、术层,更为重要的是,连接众多业务场景,实现数据及技术价值商业化的应用层;服务 有如机器人投顾、 虚拟客服、语音输入法、人脸识别等,未来三年将迎来发展黄金期。 2017/7/2517实时分析驱动用户资产成长 人工智能理财服务模式下形成两种不同操作逻辑 实时量价数据 宏观行业数据 机器学习模型 概率输 出 模型调校优化变量输入优化 每个维度的数据设计有针对性的计 算特征,最后用集成学习的方法 模式二:利用AI技术进 行产品组合优选 模式一:利用AI技术进行 客户识别分析,产品匹配 用户数据:年 龄、风险承受能 力等 预测 推荐 白盒策略:人为可控制交易策略规则,并 主动选择 黑盒策略:依赖严密算法
19、、系统调仓完全由机器 完成 2017/7/2518实时分析驱动用户资产成长 人工智能推动投资服务工具化 互补/替代传统理财师服务 随着越来越多人工智能理财机构出现,在用户操作流程上,有一定的趋同性,对用户理财认知及基本信息进行测评是 应用服务开展的基础,进而在用户选择不同投资方向后,根据计算结果做出个性化推荐。 用户 注册 手机号 登录 选择 理财时长 理财 类型测评 匹配 理财方案 多策略组合选择 单一策略组合推荐 填写 开户信息 填写 开户信息 绑定 银行卡 绑定 银行卡 完成理财 投资 过程中面向C端暂时免费,或者依据策略类型收取费用; 客 户 识 别 基础信息验证 支付验证产品优选 服
20、务替代 工具支持 2017/7/2519实时分析驱动用户资产成长 人工智能助力互联网理财服务多价值点提升 语音识别 自然语言处理 机器学习 神经网络 计算机视 觉与生物 特征识别 机器人技术 知识 图谱 智能客服 语音数据挖掘 交易安全 客户认证 客户行为预测 算法交易 洞察用 户,服务 优化 深度理解客 户,推送感兴 趣的产品、内 容、知识库 等,实现用户 服务最优化。 优化产品 与组合 对金融数据 持续监测分 析,并对市 场趋势做出 判断,优化 产品与组 合。 投顾建议 利用人工智 能算法和互 联网技术为 客户提供资 产管理和在 线投资建议 服务,实现 批量性定制 化服务方 案。 智能化服
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