36Kr_FinTech细分领域：数字化投顾行研报告.pdf

《36Kr_FinTech细分领域：数字化投顾行研报告.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《36Kr_FinTech细分领域：数字化投顾行研报告.pdf（38页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、2016年9月36氪研究院 FinTech 细分领域：数字化投顾研究报告投资交给机器，数字化投顾进场金融投资2引言参考美国金融监管局的定义，我们认为，数字化投顾是智能投顾的广义概念。数字化投顾是指在用机器来代替人工投资顾问，来完成投资咨询过程中一项或多项核心环节。通常所讲的智能投顾指Robo-Advisor，即根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并对市场的动态对资产配置再平衡提供建议。Robo-Advisor是今年最热门的模式之一，本报告将以Robo-Advisor为重点，同时分析投资者决策流程中起

2、到投资建议的其他主要细分模式。 智能数据分析 Robo-Advisor（全流程管理） 量化策略 主题投资 社交投资数字化投顾的五种细分模式信息获取 及分析投资方式 及策略交易执行标的/组合调整目 录 Contents一、数字化投顾行业概述1.1 概述 1.2 发展背景：理财需求增加科技发展带来新机遇 千禧一代对新模式接受程度高二、数字化投顾行业现状2.1 中美对比：金融市场所处阶段不同 投资者构成不同2.2 美国：市场基本成熟，各模式领跑企业已出现 被动投资接受程度高传统资管已认可数字化投顾发展方向 监管意见已出，行业规范势在必行2.3 中国：创业热度于2014年爆发 玩家格局出现，各模式均尚

3、在探索少量机构已经试水 相关监管细则仍需明确 国内玩家全景图三、数字化投顾主要模式分析3.1 智能数据分析 3.2 量化策略投资3.3 Robo-Advisor四、数字化投顾行业思考4.1 数字化投顾的发展需维持四大平衡 4.2 智能数据分析模式有望率先爆发，长期下看好Robo-Advisor4.3 以“智能”为卖点，当下还应理性看待4数字化投顾行业概述CHAPTER 15 536Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月从投资顾问服务提供方角度来看，广义的投资顾问，指为金融投资、房地产投资、商品投资等各类投资领域提供专业建议的专业人士。投资顾问需要分析用户风险承受能力，提供满足用户风险及收益

4、要求的一系列比例不同的金融产品。相关人员及机构需要取得相关资质。基于此投资顾问的概念，可以看到，从业务层面来讲，数字化投顾属于投资顾问业务。我们认为，数字化投顾是智能投顾（即RoboAdviser）的广义概念，是指在投资管理服务中用机器来代替人工投资顾问来完成以下核心功能中一个或多个：客户档案创建及客户分析、资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合重设、投资损失避税和投资组合分析。其中，综合前六项功能（即从客户档案创建及客户分析到投资损失避税）面向客户的服务被称为RoboAdviser，即通常定义下的智能投顾。从技术层面来讲，数字化投顾是将大数据分析、人工智能的技术引入投资顾问业务，由人工或

5、机器通过互联网及移动互联网等向用户提供投资建议。因此，除综合了前六项功能的Robo-Advisor外，在该投资咨询价值链中，每一或多项业务的聚合均可以产生一类细分的数字化投顾服务模式，如大数据荐股、智能分析、主题投资等均属于数字化投顾范畴。人工投顾的替代品，服务覆盖整条投资咨询价值链5资产配置投资组合 选择交易执行投资组合 重设投资损失 避税投资组合 分析客户档案 创建及分析综合前六项功能的服务被称为RoboAdviser，即通常定义下的智能投顾来源：Finra Report，36氪研究院投资咨询价值链概述6 636Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月概述辅助投资者决策，数字化投顾深入决

6、策流程从投资者自主进行投资决策的角度出发，在投资前，投资者自身应该对个人投资偏好有较充分的了解，其信息获取、选择投资方式及策略、至交易执行，及投资后标的/组合调整均由投资者自主进行。在该流程中，每个细分环节对投资者投资构成投资建议的服务，均涵盖在数字化投顾范围内。如果该投资过程由某一服务方全权提供，投资者只提供基础信息供其分析投资风格及偏好，则该服务为Robo-Advisor，相关机构提供全流程资产配置服务。基于以上从服务方及投资者角度的定义，可以看到，数字化投顾在“量”和“质”两方面均对传统投顾做了升级。信息获取 及分析投资方式 及策略交易执行标的/组合调整投资者投资决策简化流程量 更多普通

7、投资者突破传统“一对一”、人工投资顾问形式，使 之成为“一对多”、相对标准化、可大规模复 制的服务； 更多细分环节的服务突破传统投顾服务领域狭窄的局限，数字化投 顾服务深入投资决策每个环节质 引入大数据及人工智能，避免非理性因素利用模型计算法作为依据，引入大数据和人工 智能，在一定程度上消除人工投顾的非理性因 素，或因投资经验不足及失误引发的问题。7 736Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月概述基于投资决策流程，数字化投顾分为五种细分模式 智能数据分析：智能搜索+智能分析智能搜索主要是基于大数据分析及人工智能，从大量噪音信息中快 速且准确的找到有价值的信息，提高信息获取及搜索效率；智能

8、分析是智能搜索的进一步深化，是指利用自然语言处理、深度 学习和知识图谱，分析宏观经济、公司业绩、网络舆情等数据，判 断事物之间关联性，提供细分金融投资咨询服务，如推荐股票、预 测公司收入等。 社交投资将民间高手及职业投顾的持仓情况及业绩分享在平台上，供广大普 通投资者作为参考，部分平台提供“一键下单”等交易服务。 主题投资据热点实事、投资主题或理念创建投资组合，组合策略同样分享与 平台上，供普通投资者参考和选择，相关主题如“机器人”、“新 能源汽车”、“分级A精选”等。 量化策略一般指量化投资爱好者或专业人士将量化策略分享于平台上，供投 资者参考及选择，同样部分平台提供交易功能，用户可于平台上

9、直 接购买该策略并一键下单购买策略中包含的金融产品。 Robo-Advisor（全流程管理）基于现代资产组合理论，根据客户信息分析其风险偏好及承受能力， 配置不同类资产以达到最优。用户仅提供基本信息，剩余配置资产、 调整组合等后续管理类工作均交给服务方。该模式属于被动投资， 不以追求高收益为目标，而是追求长期稳定收益为主。 智能数据分析 Robo-Advisor（全流程管理） 量化策略 主题投资 社交投资数字化投顾的五种细分模式信息获取 及分析投资方式 及策略交易执行标的/组合调整8 836Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月发展背景个人财富水平增长，理财需求不断加码在经济“新常态”下，

10、中国个人财富市场依然保持着较高增长。 2014年，我国个人持有的可投资资产总体规模达到112万亿，年复 合增长率16%。中产阶级的崛起为个人财富市场的增长起到了至关重要的作用。根 据瑞信发布的全球财富报告2015，目前中国拥有1.09亿中产阶 级，拥有7.2亿美元的财富。注释：数据范围为中国大陆，不包括港澳台；可投资资产包括个人的金融资产和投资性财 富，不包括自有住房、非私募投资方式持有的非上市公司股权以及耐用消费品等资产 来源：贝恩咨询，36氪研究院?=? ? ? ? ?=?2015年 全球中产阶级人数统计图注释：中产阶级是指个人财富在5万-50万美元之间；个人财富不是单纯的年 收入，包括房

11、产、股票、基金等资产;单位为亿人 来源：瑞信，36氪研究院? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?936Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月随着经济发展，人们的理财理念逐渐从“储蓄”转变为“理财”， 加之近年通胀与央行政策双重夹击，银行利率持续走低，储蓄及购 买银行理财产品为主的财富管理模式产生重创，将钱存入银行已不 再是保、增值首选。2015国民理财投资行为差异研究报告显示目前基金、股票已成 为继银行储蓄后居民选择最多的理财方式，占比分别为47.7%、 47.4%。互联网理财发展极其迅速，由于其操作便捷、投资自由

12、度 高，跃居第四大理财方式，占比达40.9%。另外，根据BCG中国资产管理市场2015，未来五年，被动投资 及另类投资金融产品发展将提速，主动投资中股票类产品发展较快。 可见，中国投资者选择的金融产品正经历在经历多样化的过程，更 多投资者选择了除固定收益和货币市场外的金融产品。需求增加促进理财观念转型，投资产品品类愈发多样化、 复杂化54.3% 47.7%47.4% 40.9%39.5%27.3%14.5%12.6%12.1%9.9%6.3%22.6%银行储蓄基金股票互联网理 财银行理财 产品保险房地产国债黄金子女教育 基金收藏品其他2015年居民理财方式选择来源：新浪金融研究院，36氪研究院

13、? ?2 0?5? ?%?2 ?1-?3?(?6?1?E?7630/4?T?F?8?D?30/Q2?5?93?8?D?)%)来源：BCG，36氪研究院发展背景1036Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月1. 现有专业人工投顾数量不足，不少散户仍在服务范围外受金融牌照和投顾资质影响，拥有从业资格的机构和投资顾问集中于券商，券商成为开展投顾业务的主力军。2016年1月28日，市场投资者数量共计10038.85万，其中自然人10010.12万，非自然人28.73万。2、机构和高净值个人投资者是重点服务对象，海量股民仍未得到充分服务；在相当长的时间里，机构和高净值个人投资者是重点服务对象，这部分

14、目标用户投资金额高，因而个人投资顾问服务性价比高，海量的、投资额相对小的个人投资者没有享受到很好的服务和产品。然而，这部分市场是很广阔的，散户的交易额占比在总交易额的80%以上。发展背景理财需求及产品复杂增加投顾需求，而传统投顾模式对新 增需求服务不足证券公司， 48838人，96%证券投资咨询机构, 1319人，4%2016年证券投资咨询业务从业人员分布注：此处从业人员仅指证券投资咨询业务中投资顾问，未计入投资研究分析师数量； 来源：中国证券业协会网站，36氪研究院市场投资者10038.85万5.02万人注释：此处市场投资者包括自然人和投资机构 来源：证监会，36氪研究院比例 2000：1投

15、资咨询从业人员111136Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月从未接受到服务覆盖的大众及中端投资者群体特点来看，随着互联网、大数据以及人工智能的不断发展，传统机构和创业公司均迎来了新机遇。第一阶段，互联网化在线投顾首先，互联网的发展使得机构可以充分利用线上流量入口的特征，将投顾服务拓展到更多客户；其次，由于边际几乎零成本，使得更多长尾用户得到了相应的服务。第二阶段，初步智能化Robo-Advisor互联网思维和大数据技术促使了对产品的简化和创新，通过标准化产品降低成本，新兴技术的融合使得服务效率更高。比如将原用于服务机构客户的量化方法进行产品研发，使之成为可以服务大众的产品。第三阶段，全

16、智能化AI投顾利用人工智能和云计算，通过机器自我学习，充分利用市场和外部信息，进行投资决策。专业人力将越来越少的参与最后决策的产生过程，全流程由机器完成。发展背景科技发展带来新机遇，投顾数字化发展迅速专业投顾Web服务专业投顾Web服务机器学习AI开发人员人工智能云计算在线投顾Robo- AdvisorAI投顾所 需 人 力 减 少智 能 程 度 提 升来源：FINRA的报告解读张家林，36氪研究院投资者/用户121236Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月千禧一代是指出生于1980-2000年的一代。在美国，千禧一代的人数高于婴儿潮一代。作为伴随互联网、移动互联网及科技创新成长的一代，

17、他们在投资、借贷等理财行为上更依赖科技驱动的工具与方式，与父母一辈差别很大。金融科技公司所利用的科技手段大多是在年轻人中比较流行的，比如社交网络、移动讯息等。大部分金融科技企业均将千禧一代的金融服务作为重要的业务之一，重点的业务领域包括Robo-Advisor、小额借贷、股票推荐及个人记账及储蓄等。发展背景千禧一代对新模式的高接受度促进金融创新注释：数据及信息截止2016年2月 来源：CB Insights，36氪研究院数字化投顾领域13数字化投顾行业现状CHAPTER 2141436Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月从1990年至2010年，中美资本市场完成了一次轮回。二十年前，美国

18、资本市场正在迎接历史上最辉煌的十年，PC、通讯、互联网及生物医药进入了最辉煌的阶段；二十年后的今天，美国资本市场正处于金融危机后的温和修复期；再观中国，1990年，深交所上交所成立，中国资本市场才刚刚起步；二十年后，中国IPO数量全球最多。中国经济的崛起和市场化改革推动着中国金融市场的快速成长。可以看到，中美之间的差距主要集中于两方面：1. 所处阶段不同。美国的金融市场总量已经接近饱和，增量有限；中国正处于高速成长期。2. 金融市场丰富和复杂程度不同。美国金融市场层级完整，产品丰富；中国资本市场多层次体系仍需丰富，金融衍生品等品类仍欠缺。由于投资品种匮乏，中美家庭财富配置分散程度差距巨大。中美

19、对比金融市场：所处阶段不同，是中国的机会更是挑战美国中国金融市场发展成熟，金融数据全面且 已经经历了几个市场周期的验证，更 适合量化分析及被动投资目前中国股市并非有效市场，且缺乏 长期的数据积累及表现，无法充分实 现量化及数据分析主流产品基本已经覆盖全球资本市场， 易实现分散化投资，可以实现低波动， 规避非系统风险资产配置以房地产为主，投资的金融 产品以固收、债权类产品为主，股票 类资产占比偏低利用数字化投顾服务节约成本（管理 费用和税费），追求长期表现强调追求短期收益、高收益金融市场金融产品投资目的151536Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月A股目前投资者结构仍然以个人投资者为主，

20、个人投资者的交易占比超过八成，2014年A股个人投资者持股市值51861亿元，占比23.51%；持股账户数3006万户，占比高达到99.77%。反观美国，个人投资者仅占比11%。A股个人投资者交易占比如此之大的原因之一是散户的高换手率。因此，不同于美国以机构投资者为主的股票市场，主要定位于零售客户的数字化投顾业务在中国将更有所为。中美对比投资者：国内个人投资者占比大，股票交易换手率高84.6%83.5%80.8%82.2%85.2%2.4%2.1%2.1%2.5%3.0%13.0%14.4%17.1%15.3%11.6%20102011201220132014自然人投资者一般法人专业机构57%

21、15%17%11%2014年 美国各类投资者分布情况做市商、投行自营及高频交易对冲基金各类资产管理公司个人投资者来源：上海证券交易所统计年鉴，36氪研究院2010-2014年 我国沪市A股各类投资者交易占比来源：The Conference Board，36氪研究院注释：数据截止2015年12月，年化数据 来源：Wind，海通证券研究所，36氪研究院0%200%400%600%800%1000%1200%1400%各主要市场换手率（年化）161636Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月美国数字化投顾公司发展已近10年，各模式已发展相对成熟。近年火热的 Robo-Advisor 以Weal

22、thfront 和 Betterment 为首，两家公司累计融资分别为1.30亿和2.05亿美元。Motif 则是主题投资鼻祖；Kensho 今年受热捧，获得了包括高盛、谷歌和CNBC的投资。公司简介融资轮次融资金额资管规模投资标的智能数据 分析Kensho成立于2013年，基于云计算为 投资人提供智能搜索引擎和数据 分析工具A轮4780万 美元-Trefis成立于2007年，根据上市公司 现状预测未来收入未透露140.5万 美元-Estimize成立于2011年，开放的金融预 测平台B轮300万 美元-社交投资Dough 包含成立于2011年的社交投资 平台tastytrade与成立于201

23、4年 的交易平台未透露2500万 美元-主题投资Motif成立于2010年，主题投资平台C轮2500万 美元NA股票、 ETFs等量化策略Addepar成立于2009年，为资产管理提 供分析工具C轮5000万 美元-Quantopian成立于2011年，超过40万量化 分析者的策略分析和交易实现云 平台B轮1500万 美元-E-money Advisor成立于2000年，为投资顾问及 其客户提供资产管理工具被收购-Robo- AdvisorBetterment成立于2008年，RoBo-Advisor 鼻祖级公司，创团队成员均来自 华尔街E轮1亿 美元50亿美元 （截至2016年 7月底）ET

24、FsWealthfront成立于2008年，RoBo-Advisor 鼻祖级公司，目前主要客户为硅 谷的科技员工D轮6700万 美元35亿美元 （截至2016年 6月底）ETFs嘉信SIP产品上线于2015年，凭借嘉信 理财的资管规模，目前在市场占 有率超过50%-2800亿美元 （截至2016年 6月底）ETFs行业现状 美国市场基本成熟，各模式领跑企业均已出现来源：公开信息，36氪研究院171736Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月Wealthfront 及 Betterment的火热背后，是美国投资者对于被动投资者的高度接受。经历了近20年的金融市场发展以及经济周期的洗礼，被动投

25、资已在美国被广泛接受：被动投资基金资管规模占比从1995年的3%上升到2014年的16%；截止2014年，美国ETF种类也达到1375种，净资产为1.8万亿；S&P 500的市值中，超过10%是被动投资产生的。从2008年金融危机开始，投资资金流入被动投资的的比例不断增加。其背后主要推动因素包括三个：1. 整体较优的投资回报表现2. 逐步降低的交易费用3. 千禧一代崛起，对被动投资认可度高行业现状 美国被动投资接受度较高，Robo-Advisor市场已被验证-10%-5%0%5%10%15%20%0200040006000800010000120001400019951996199719981

26、9992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320141995-2014年 美国共同基金中被动投资基金占比情况主动投资（$ billlion)被动投资（$ billlion)被动投资占比（%）来源：Simfund，高盛，复星昆仲，36氪研究院181836Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月随着数字化投顾的快速发展，传统投顾的市场份额正在被逐步分食。人工智能技术的逐渐成熟使得传统资管备受威胁。传统资管已开始认可数字化投顾的发展方向通过推出基于自身产品的数字化投顾业务或与数字化投顾公司展开合作，导入其产品和服务，在近年做

27、了积极布局和投入。凭借品牌与专业度的优势，传统资管开始迅速占领市场份额。目前，嘉信基金与先锋基金所占市场份额领先于Robo-Advisor的鼻祖Betterment和Wealthfront。在各大传统资管积极布局的态势下，美国市场格局或会再度发生变化。行业现状 美国传统资管已认可数字化投顾发展趋势，并开始积极投入1.1%1.8%2.1%6.9%8.9%9.2%HedgeableFutureAdvisorSIGFIGwealthfrontBetterment先锋PAS嘉信SIP美国Robo-Advisor市场份额排名70.0%2013Invesoco收购Jemstep 高盛参与MotifC轮融资

28、，金额2500万美元2014黑岩集团收购FutureAdvisor 高盛参与KenshoA轮融资，金额1500万美元 富达基金与E-money合作，数月后收购了该公司 富达基金与Learnvest合作2015嘉信理财推出SchwabInteliigentPortfolios服务 西北共同基金收购learnvest 先锋基金推出PersonalAdvisorServices服务 Interactive Brokers收购Covestor2016富达基金推出Fidelity Go 亿创理财发布数字化投顾平台AdaptivePortfolio来源：AT.Kearey，36氪研究院191936Kr-数

29、字化投顾行业研究报告2016年9月2016年3月， 美国金融业监管局（FINRA）出台了Rrport onDigital Investment Advice，报告中提出了对数字化投顾在技术管理、投资组合创建及减少利益冲突方面的具体建议和实用案例。内容涵盖：总而言之，投顾平台需要充分了解其使用的算法，包括算法背后的假设和存在的偏向；投顾平台需要评估算法是否符合预设的投资理念；平台方需要相关负责人为该算法负责。美国作为数字化投顾行业的先行者，行业监管逐渐细致明确，对国内数字化投顾行业有很大借鉴意义。行业现状 美国监管意见已出，行业规范化势在必行 客户信息采集时应涵盖的内容 对算法技术的监管意见 对

30、数字化投顾建立管理和监管的架构及流程的建议 对客户和金融专业人士的教育和培训的具体建议和做法数字化投顾工具中嵌入的算法FINRAR认为，算法是数字化投顾工具的核心组成部分，相关从业人员需要大量的金融模型和假设将输入数据成为投资价值链的每一阶段的措施。在最基础的层面上，相关从业者应评估算法是否与其投资分析方法一致。客户风险承受能力的评估了解客户的投资目标、客户特点及财务状况，即进行投资者适当性分析，对于给出合理的投资建议是十分必要的。可见，客户分析的有效性是受从业者的技能大力推动的。如何利用数字化投顾工具为客户创建投资组合， 以及避免这些组合引起的利益冲突从业者需要面向用户使用的数字化投顾工具建

31、立监督管理框架及流程。投资组合的架构是引起利益冲突的源头，因此，建立与给定投资者特征相符的投资组合是非常重要的。数 字 化 投 顾 的 管 理 和 监 管 要 点202036Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月根据36氪数据库，我们筛选并统计了数字化投顾领域内五种模式的创业公司及产品。Robo-Advisor模式是目前获得融资比例最高的，其次是量化数据分析。 创业热度：据统计，数字化投顾的创业热潮出现在2014及2015年，两年间创业公司数量增加50+。 融资概况：在筛选的企业中，融资比例为45%。50%以上已获融资公司处于天使轮，可见，数字化投顾在国内正处于刚刚起步阶段。行业现状 中国

32、国内创业热度于2014年爆发，当下天使轮公司数量最多05101520253035200920102011201220132014201520162009-2016年 数字化投顾领域新增创业公司数量注释：数据截止2016年9月；根据36氪数据库统计得出 来源：36氪研究院02468101214161820天使轮Pre-A轮A轮B轮C轮并购数字化投顾领域各融资阶段公司数量45.3%数字化投顾领域创业公司所获融资比例获得融资尚未获投注释：数据截止2016年9月；根据36氪数据库统计得出 来源：36氪研究院212136Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月在前述的五个模式中，国内今年最火热的是智能

33、数据分析、量化策略及Robo-Advisor。智能数据分析及Robo-Advisor火热的背后，是人工智能技术的成熟和美国相应模式的鼻祖公司崛起；而量化策略则是中国量化投资市场一直处于不温不火状态之后的爆发。行业现状 中国国内玩家格局初现，各模式均尚在探索国内数字化投顾各模式及企业公司简介融资轮次融资金额投资标的智能数据分析胜算在握为金融服务机构提供量化模 型等技术支持-股票卫士智能选股及分析AppPre-A轮数千万 人民币-搬矿科技智能选股服务天使轮数百万 人民币-社交投资股票雷达国内最大的社会化投资平台C轮数千万 美元股票主题投资金贝塔嘉实集团旗下证券组合投资 平台A轮-涵盖分级A基金、

34、港股、黄金三 大领域量化策略中量网量化投资一站式服务A轮数千万 人民币股票、期货等东方价值在线是东方睿赢推出的股票智能 决策平台，为机构和普通投 资者提供量化策略工具天使轮数百万 人民币股票聚宽量化投资交易平台天使轮数百万 人民币沪深A股、ETF、 LOF、分级基金微量网量化策略超市+云交易平台天使轮千万级 人民币股票、期货Robo- Advisor蓝海智投主打海外资产配置的数字化 投顾服务商Pre-A轮1500万 人民币主打海外ETFs弥财全球自动化投资服务天使轮1000万 人民币主打海外ETFs理财魔方智能投资顾问服务天使轮1000万 人民币公募基金钱景智能理财平台A轮数千万 人民币公募基

35、金注释：企业排名部分先后；该列表仅作列示用不做推荐用，仅包含部分企业；数据来自公开信息，如有错误，请联系36氪研究院 来源：公开信息，36氪研究院222236Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月国内数字化投顾产品主要爆发于2014、2015年间，目前仍处于初步起步阶段。整体发展晚于国外市场几年，除创业公司外，传统金融服务公司和传统机构也纷纷试水。特别是进入2016年以后，少量传统机构通过收购、自建和合作等方式开始布局该领域。行业现状 中国少量传统机构已经试水，市场正在伺机而动传统机构布局数字化投顾产品或 投资公司产品简介上线时间投资标的同花顺iFinD主要通过对iFinD金融数据库、舆情

36、监控系 统、问财知识库等的深度学习来构建动态、复杂的资本市场知识图谱，实时结合 “情境” 不断对大盘重大拐点做出判断、筛选高胜率投资机会2016.03A股华泰证券AssetMarkAssetMark提供的服务包括获得资产管理 产品、第三方和自有托管服务和投资策略师 产 品 。 通 过 提 供 全 套 式 服 务 ， AssetMark使得其客户可以专注于建立财务顾问服务及关系，很好地契合了华泰的 转型方向。2016.04-嘉实基金 蚂蚁金服金贝塔致力于打造社交投资组合平台，核心团队 来自嘉实基金、腾讯、百度等金融、互联网领军企业。近年7月获蚂蚁金服A轮投资。2015.02A股， 嘉实基金产品广

37、发证券贝塔牛提供股票和大类资产（ETF为主）的配置投 顾服务，目前可以实现对投资组合的一键下单。2016.06A股， 国内ETF为主申万宏源股神+提供行情变盘预警、智能分析、金融知识 问答等服务2015.06A股中信建投金虫子战斗力分析平台是金虫子科技国内首创的 用户投资能力大数据分析平台，该产品不仅提供详尽专业的投资分析功能，而且集 合了社交、游戏等互联网元素。2016.10 （计划）-来源：公开数据，36氪研究院232336Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月目前行业监管尚未出台明确的针对数字化投顾的监管条例，但投顾平台及投顾服务人员均应取得相应资质。此外，法律就数字化投顾代理客户进

38、行交易管理的相关操作也出台了意见：除此之外，目前部分平台的投资建议标的中涉及美股、美ETF及港股等海外证券。首先，中国在资本项目上的外汇管制并未完全放开，境内个人及企业兑换外币进行投资或支付时，仍会受到外汇监管部门的监管；其次，对于涉及海外证券投资交易渠道及服务，证监会对此也出台了相关提示。本质是投资顾问业务，针对性监管细则待明晰行业现状 中国发布时间主管部门/ 发布主体法律法规/公 约主要内容对智能投顾行业影响1999年证监会证券法 证券投资顾 问业务暂定规 定投资顾问仅能提供投资建议，不得 进行全权委托管理智能投顾公司不能以机构为主体 在二级市场上直接交易，因而只 能将购买门槛低的公募基金

39、作为 资产配置的主要标的2015年国家版权 局与工信 部账户管理业 务规则（征求 意见稿）取得证券投资咨询业务资格的证券 投资咨询公司需取得账户管理资质，接受客户委托，才能就证券、 基金、期货及相关金融产品的投资 或交易做出价值分析或投资判断， 代理客户执行账户投资或交易管理账户管理资质的取得条件要求公 司注册资本不低于5000 万元人 民币，这将成为智能投顾公司竞 争的重要影响因素来源：各政府网站，36氪研究院7月，证监会发文警示美港股等海外证券交易平台风险。证监会回应称，未批准任何境内外机构开展为境内投资者参与境外证券交易提供服务的业务。境内投资者通过境内互联网公司平台网站或移动端参与境外

40、证券市场交易，没有法律保障。242436Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月国内数字化投顾行业全景图百度股市通阿凡提锦囊慧理财牛菲特投资脉搏网有多量化大师优矿大门槛数据智能搜索及分析Robo-Advisor社交投资/主题投资量化策略及投资行业现状 中国注释：仅包含部分企业，企业排名不分先后；该图表仅作列示用不做推荐用；如有错误， 请联系36氪研究院 来源：36氪研究院灵玑金头条25数字化投顾主要模式分析CHAPTER 3262636Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月智能数据分析主要分为两类：一类是收集并处理大量数据，主要是提供能搜索服务，从大量噪音信息中快速且准确的找到有价值的信

41、息，提高信息的获取及搜索效率；另一类是利用数学模型，从大量数据中分析并预测出结果。通常是通过机器学习、自然语言处理和知识图谱，分析宏观经济、公司业绩、网络舆情等数据，判断事物之间关联性，提供细分金融投资咨询服务，如推荐股票、预测公司收入等。智能数据分析的兴起离不开数据的积累。近几年，大数据在数量、处理速度及数据种类三方面都发生了巨大的变化。其中与金融市场非常相关的一类数据就是社交数据。“Everybodys chatting”社交网络正逐步成为重要的搜索内容分享平台。利用社交网络的信息挖掘有价值的信息点已成为一种新趋势。Dataminr便是与Twitter达成合作，综合Twitter用户的位置

42、、信誉，以及相关的新闻外链、市场容量和市场价格等信息，找出对某些特定客户比较关键的推文作预警。其次，从噪音信息中分拣有价值的信息是机器擅长的工作。传统的数据终端只解决的信息和数据的提供问题，并没有解决信息过载后的整理和分析工作。整理分析海量数据是需要研究院投入大量时间和精力的。而利用人工智能技术，辅助以人为设置规则及逻辑判断，工作效率可以大幅提升。智能数据分析利用大数据的洞察力，提供数据服务26依据历史经验和新的市场信息，不断修正分析模型，预测信息与资产价格之间的相关性。在数据的基础上，引入文本。分析新闻、政策及社交媒体中的信息，结构化信息与数据，进而寻找市场波动的原因。人为设置规则，帮助机器

43、排除无经济关联事件及黑天鹅事件的影响，进一步修正变量、关系与规则之间的关联性。机器 学习自然 语言 处理知识 图谱272736Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月通常来讲，量化投资分两类，一类是被动量化投资，目标是提供多样化风险特征的投资产品，如ETF、分级基金等；另一类则是主动量化投资，目标是通过主动地寻找市场上证券的定价偏差以实现超额收益或者绝对正收益，如量化对冲基金等。本报告中的量化策略投资指主动量化投资。主动量化投资是把主动投资的策略（投资逻辑和经验等），通过计算机语言来编写成代码，做为量化策略。策略将由计算机程序管理组合、执行交易及风控。近年来，随着我国个人财富水平的提升，投资

44、规模不断扩大、投资品种数量与日俱增，依靠投资经理个人判断为主的传统投资面临较大挑战。越来越多投资人开始关注量化投资。起初，由于缺乏金融工具和金融产品，量化对冲技术难以在国内展开，追溯到最早的2004年仅有封闭型基金一种策略。自2010年推出股指期货以来，我国量化对冲基金得到迅速的发展，但是与全球发展水平相比，仍处于起步阶段，其原因主要有三个：l 缺乏构建量化模型所需的足够数据；l 资本市场开放程度相对较低，监管和政策限制较多；l 顶尖量化人才尚缺，且往往因产品种类少而缺乏实战经验。然而，随着政策不断放开，私募纳入金融监管，更多金融产品将不断推出，加之优秀人才不断涌入行业，预计量化投资相关领域将

45、在短期内爆发。将投资经验编写成 代码利用完整的长期数 据进行模拟，验证 有效性用实盘样本外数据 进行跟踪验证跟踪验证与模拟测 试表现相似的优秀 业绩策略留用利用数据和模型生成投资策略，代码即生产力量化策略主动量化策略生成流程2836Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月量化投资与Robo-Advisor之间的主要差别在于，Robo-Advisor是全流程管理，承担咨询建议及资产管理的角色，重点在于机器人和自动化；而量化投资主要提供投资方法，重点在于数据和模型。目前量化投资领域创业的模式主要有两种，一种是提供量化投资工具，为投资者提供简单适用的量化策略平台，目标用户包括专业从业人员及个人量化

46、爱好者；另一种是提供策略超市，平台筛选并售卖由专业人员或爱好者开发的量化策略，供普通投资者选择参考。这两种模式并不是孤立的。数字化投顾主要包含的是提供策略超市类的量化投资平台。销售策略除了为量化投资平台商业化之外，策略开发者可以通过平台操作及管理更多资金，大额资金的实盘交易会启发和督促开发者对现策略的不断修正和完善。在策略逐渐成熟的过程中，爱好者也逐渐完成了向专业量化交易人员的转变，这对于非专业人员是具有非常意义的。量化策略投资Robo-Advisor概念用数据和模型获取预期收 益的投资方式利用机器人提供咨询服 务强调重点数据、概率、模型机器人、自动化二者的关联 符合客户的量化投资策略可作为R

47、obo-Advisor服 务过程中向客户提供的最终投资建议之一； 除了传统的量化策略生成方式外，Robo-Advisor 中的量化策略则更多的利用机器学习、知识图谱 等人工智能技术。量化投资重点在于数据及模型，售卖策略是目前主要商业 化模式专业人员或爱 好者的量化策 略平台利用大数 据的技术发现 策略价值对策略进行风 控及跟踪监测筛选出特定的 策略通过数字化投 顾的方式引导 策略销售生产策略筛选策略销售策略来源：公开资料，36氪研究院来源：公开资料，36氪研究院量化策略292936Kr-数字化投顾行业研究报告2016年9月Robo-Advisor 平台采用的是被动投资方式，关注各市场或各大资产

48、类别的整体表现状况，是以获取系统性风险补偿，即以 收益为目标的长期投资方式。通过复制市场组合实现，费用相对低，标的资产规模大。目前，各大Robo-Advisor主要的投资标的为ETF及公募基金，部分平台也将大宗商品、黄金等包含在投资范围内。Robo-Advisor大资产配置模式，以赚取收益为目的长期收益标的资产规模大组合建立简单交易费率低短期收益标的资产规模小组合建立难度大交易费率高 收 益? 收 益&各大资产类型及各自特点资产类型优点美国股票类资本增值、抗通胀，低税收其他发达国家股票类资本增值、抗通胀，低税收新兴市场股票类资本增值、抗通胀，低税收分红股票类资本增值、稳定的收入、抗通胀，低税收美国国债类稳定的收入、波动性低、分散化公司债券类稳定的收入、波动性低、分散化新兴市场债券类稳定的收入、分散化市政债券稳定的收入、波动性低、分散化、低税收防通胀证券类稳定的收入、波动性低、分散化、抗通胀房地产类稳定的收入、分散化、抗通胀自然资源类分散化、抗通胀、低税收来源：Wealthfro