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商业银行智能投顾的发展现状与对策建议
何 飞 唐建伟
随着利率市场化纵深推进、金融科技应用加快、人口结构显性转变，中国的财富管理时代已然到来。在此背景下，作为解决财富管理市场供需不平衡的重要手段，智能投顾不仅成为资本追逐的风口，而且成为金融创新的方向。
中国智能投顾发展现状
经过一段时间发展，中国的智能投顾已呈现出两大特征：
多元从业格局形成
由表1可知，国内智能投顾最早由互联网巨头于2015年发起，以蚂蚁金服和京东金融为代表。2016年，互联网金融机构、券商、基金相继参与进来。当前，拥有客户、产品及数据资源的商业银行正加速布局，成为引领智能投顾发展的新势力。
本土发展趋势明显
当前，在法律约束下，国内智能投顾主要形成了针对客户经理的辅助决策模式、针对金融机构的通道服务模式以及针对投资者的智能推荐模式。事实上，这些模式都未能实现全流程智能投顾，只是将大数据、机器学习等技术手段引入局部环节，实质创新较少。
由此可见，我国的智能投顾仍处于非常早期的阶段。本文将着重分析商业银行智能投顾发展现状，并在风险提示及监管预测基础上，提出商业银行布局智能投顾的具体建议。
招行与浦发智能投顾分析
作为最早进入智能投顾领域的商业银行，招行“摩羯智投”和浦发“财智机器人”已经在市场中崭露头角。公开资料显示，截至2017年5月底，招行“摩羯智投”管理的资产规模超过35亿元，服务的中高端用户超过6万位。截至2017年5月初，浦发“财智机器人”累积服务客群达431万人。为深入分析商业银行智能投顾的发展现状，现将招行“摩羯智投”和浦发“财智机器人”进行对比原文，如表2所示。
相同点
均作为商业银行战略转型的重要环节。在整体战略上，招行于2014年提出“一体两翼”战略，将大零售、财富管理、智能化作为“二次转型”的具体方向，“摩羯智投”成为其转型战略的重要抓手。类似地，浦发在全行“十三五”规划中明确提出“要构筑财富管理作业新模式”，其“财智机器人”则是这一新模式的重要组成部分。
均具有先期基础。招行在2013年的“五星大类资产配置系统”基础上推出“摩羯智投”，浦发则在2014年的“财智组合”基础上推出“财智机器人”。与此同时，两者均将智能投顾内嵌于各自手机银行APP中，控制研发成本的同时，实现快速导流。除此以外，两者均将智能投顾定位成服务而非产品，均暂未收取服务费，在一定程度上规避了创新风险。
均充分发挥了内部合作优势。智能投顾的研发需要多个部门参与，共同协作完成。公开资料显示，招行财富管理部、零售金融总部、零售网络银行部以及技术部门等参与了“摩羯智投”的研发过程。浦发虽未公开披露研发团队银行信息港，但据其对外宣传人员所在部门推断，财富部和技术部是其核心力量。由此可见，两者均实现了内部客户、产品及数据共享。
均实行了阶段化发展。当前，招行“摩羯智投”和浦发“财智机器人”分别处于各自发展规划的成长阶段和起步阶段。按照阶段化发展策略，招行未来将增强售后服务、加强生物识别技术应用、进一步整合数据寻求O2O发展，由此实现“打造深度金融服务自场景平台”的终极目标。2017年7月，浦发对“财智机器人”进行了升级，其中，诸如“1000元金融资产即可召唤、线上预约+线下财富顾问、智能应答+在线理财经理”等功能成为亮点。
不同点
资产池的差异决定了未来发展方向。招行“摩羯智投”以公募基金做资产标的，主要基于两点考虑。一方面，公募基金具有“穿透面广、标准化程度高、认购起点低、流动性好”等优点。另一方面银行信息港，招行是目前国内排名靠前的基金销售机构和资产托管机构，积累了多年的基金经理个人行为数据库。这预示着“摩羯智投”未来将着重围绕“基金配置优化”这一目标升级。与之不同的是，浦发“财智机器人”以基金、银行理财、贵金属等作为标的资产，种类较为丰富，但同时面临更大挑战。例如，银行理财具有5万元投资门槛阅读yinhang123.net，而升级后的“财智机器人”能够面向1000元金融资产人群，矛盾凸显。除此以外，大类资产配置的复杂性，预示着“财智机器人”未来需要加强风险防范。
投顾能力的差异决定了未来发展前景。据招行部门负责人公开介绍，“摩羯智投”的核心优势在于数据和技术。在数据方面，招行既拥有底层资产数据yin—hang—123—net，又拥有基金管理人行为数据。在技术方面，招行既具备处理非结构化数据的能力，又具备专业配置资产的能力。公开资料显示，在数据和技术支撑下，“摩羯智投”每天要做107万次计算，可以对3400多只公募基金进行分类优化和指数编制。除此以外，“摩羯智投”针对不同客户推出了不同界面，用户体验较好。相比而言，浦发尚未披露“财智机器人”的投顾能力，新上线版本也更多围绕“获客”目标展开。然而，“获客不易，留客更难”，只有不断增强资产配置、实时调仓等投顾能力，才能从根本上提升用户黏性。
国内智能投顾面临的困境
事实上，无论是“摩羯智投”，还是“财智机器人”，商业银行智能投顾仍面临以下困境：
盈利困境。公开资料表明，“摩羯智能”和“财智机器人”尚未制定明确的盈利计划与具体目标。从现实情况看，受制于客户结构不均衡、财富管理机制不完善等因素，商业银行智能投顾很可能因盈利不佳而面临项目中止的困境。
客户困境。当前，商业银行在进行KYP（了解你的产品）时，更多采用机械方式提前配置投资组合，尚无法对影响资产收益的不同因素进行具体分析，即无法实现实时调仓目标。在此意义上，商业银行仍未寻找到增强客户黏性的有效方式，面临已激活客户再次“休眠”的困境。与此同时，在增量客户拓展上，智能投顾还无法实现外部导流等批量获客功能。
技术困境。当前，商业银行智能投顾的研发人员较少、专业知识不足，尚无法有效满足由于功能升级带来的技术研发需求。与此同时，商业银行尚不具备分布存储运算能力，传统IT架构（如集中存储模式、关系型数据库等）无法支撑大数据处理及人机实时交互功能。
数据困境。当前，在进行KYC（了解你的客户）时，商业银行主要基于客户自述及内部数据开展风险测评。由于数据局限，风评结果与实际情况往往存在较大差异，“盲人摸象”问题不可避免。未来，预计商业银行会借助外部数据进行KYP和KYC，但由于外部数据体量大、种类多，商业银行将面临数据使用成本高、数据标准化难度大、数据处理效率低等应用困境。
风控困境。当前，商业银行尚未对个人隐私侵犯风险、大类资产配置风险、外部数据使用风险、技术及操作风险等进行深入探讨。随着智能投顾业务范围不断拓宽，涉及资产种类不断丰富，参与人群数量不断增加银&行&利&率，风险防控将成为智能投顾升级过程中的最大困境。
商业银行智能投顾存在的风险
当前，直接涉及智能投顾的政策法规尚未出台，表3列出了具有参考价值的相关文件。据此可认为，商业银行开展智能投顾，主要存在五大风险，即无证执业风险、保本承诺风险、代客决策风险、资产违规风险以及数据采集风险。
无证执业风险。从实质来看，智能投顾属于投资顾问服务。2010年，证监会发布《证券投资顾问业务暂行规定》。其中，第七条明确指出：“向客户提供证券投资顾问服务的人员，应当具有证券投资咨询执业资格。”虽然商业银行由银监会直接监管银行信息港，但在国务院金融稳定发展委员会设立背景下，“同类金融业务受统一监管”势在必行。事实上，在2016年，证监会就已发布《关于整合现有证券、基金、期货业务许可证有关事宜的公告》，将10项许可证统一为“经营证券期货业务许可证”。由此可见，商业银行的智能投顾可能面临无证执业风险。
保本承诺风险。在展业过程中，为吸引客户推荐，客户经理往往会直接或间接进行保本承诺。这与《证券投资顾问业务暂行规定》中的“证券投资顾问禁止以任何方式向客户承诺或者保证投资收益”相违背。2017年，“一行三会”发布《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》，明确提出要打破刚性兑付。当前，银行智能投顾标的存在相当规模的理财产品，“保本承诺”不仅会面临合规风险，而且会形成风险累积。
代客决策风险。《证券投资顾问业务暂行规定》明确指出“不得代客户做出投资决策”。为规避这一风险，国内智能投顾从业机构主要采取两种方式：一种是只投资国外标的资产；另一种是采取“人机交互”方式，机器主要进行资产组合推荐，客户决定最终是否购买。当前，后一种方式得到普遍应用。随着市场竞争加剧、展业压力加大网站，银行“创新求变”趋势加快，在此过程中，银行很可能存在代客决策风险。
资产违规风险。《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》明确指出“限制非标资产投资、严禁多层嵌套、限制通道业务”。当前，绝大部分智能投顾都采取“黑盒策略”，即在进行资产组合推荐及调仓时本文来自：银行信息港，并不说明具体原因。在此意义上，银行很可能将不良资产纳入“资产池”，或将风险高的资产组合推荐给风险承受能力低的客户，这些行为都存在资产违规风险。
数据采集风险。2017年6月施行的《网络安全法》对个人信息保护提出了具体要求，明确规定“谁收集，谁负责”“不得非法出售公民个人信息”。如前所述，当前银行智能投顾主要基于系统内部数据，尚未涉及外部数据。但随着发展的需要，拓展外部数据将成必要之举。在此过程中，如何规避数据采集风险，值得银行深入思考。
为防范智能投顾风险，预计监管层将采取以下措施：
一是统一监管标准。第五次全国金融工作会议明确指出，要坚持中央统一规则，加强功能监管与行为监管，强化金融监管的权威性、有效性、专业性、统一性、穿透性。当前，国内智能投顾从业主体多元，“监管缺失”及“标准不统一”带来了巨大套利空间及风险隐患。对此，统一标准将成为实施监管的首要任务。
二是试行监管沙盒。智能投顾属于金融科技大发展下的具体应用。为防范金融科技风险，英国、新加坡、澳大利亚等国纷纷采用“监管沙盒”手段，即允许在可控的测试环境中对金融科技的新产品或新服务进行真实或虚拟测试，以实现金融创新与监管相平衡的目标。2017年以来！，监管层领导已多次公开探讨“监管沙盒”。可以预计，国内“监管沙盒”很可能被最先应用于智能投顾实践过程。
三是采取牌照管理。牌照管理是预防智能投顾乱象丛生的最有效方法。从当前情况看yin—hang—123—net，针对智能投顾的相关牌照已进入调研讨论期。在此过程中，新设立的国务院金融稳定发展委员会将发挥协调作用。与此同时，智能投顾的牌照性质可能会在“证券投资顾问服务”基础上予以延伸，以“资产配置顾问服务”等形式推出。预计在实施牌照管理后，智能投顾将成为新的蓝海。
商业银行布局智能投顾的对策建议
基于前文分析，我们认为，在财富管理时代，商业银行应当从短期和长期两个视角，循序渐进布局智能投顾。
从短期来看，国内智能投顾尚处于发展初期，提早布局将有利于商业银行锁定客户，形成先发优势。在此意义上，合理制定实施规划，是商业银行开展智能投顾的首要任务。一方面，商业银行要基于自身战略及发展基础，充分调动内部合作积极性，加强客户、产品及数据资源共享，按照阶段化发展策略实施稳健经营。另一方面，鉴于资产池及投顾能力是影响智能投顾发展方向及发展前景的重要因素，商业银行需要着重加强与之相关的技术应用及人才建设，以形成核心竞争力，实现差异化发展。与此同时本文来自：银行信息港，商业银行应针对智能投顾开展中的盈利、客户、技术、数据及风控困境，着力给出针对性解决措施。除此以外，商业银行还需要提前规划牌照申请事宜，为智能投顾的长期开展奠定基础。
从长远来看，商业银行智能投顾应着重做到“三个合规”，即产品合规、操作合规及数据合规。就产品合规而言！，一是要排除政策限定之外的产品，确保标的合规；二是要排查产品池中所有标的来源，尤其需要对代销产品进行重点审查；三是要做好客户风评银行信息港，推荐与客户风险承受能力相当的产品。就操作合规而言，一是要始终坚持“最终投资决策由客户本人执行”的原则；二是不应向客户承诺或保证投资收益；三是在需要进行调仓时，应向客户充分说明情况，并提供具体调仓依据。就数据合规而言，一是不急于追求“千人千面”，可先行开展“千人十面”“千人百面”，即优先针对某一类群体（如白名单客户）开展风险测评及数据分析；二是合法开展外部数据拓展及个人信息交易；三是将产品使用权与个人隐私权相结合，即通过提供优质产品服务，促使客户主动分享个人信息，以带动产品服务的进一步提升。
总体来说yin—hang—123—net，商业银行在开展智能投顾时，要做到“六个应当”：一是应当深入调研智能投顾行业现状，合理预判智能投顾发展趋势，制定具体的智能投顾实践方案；二是应当加强部门协调，明确各部门职能分工，充分发挥各部门自身优势，组建复合型研发团队；三是应当分阶段完成智能投顾落地布局，引入创新实验机制，制定可行的试错政策及合理的盈利模式；四是应当明确客户定位，做好客户分层，同时做好产品分析及模型研发工作，促进KYC和KYP的有效对接；五是应当明确技术需求、数据需求，通过外部合作及内部研发，攻克技术壁垒、弥补数据劣势；六是应当紧密联系监管部门并结合具体政策，明确智能投顾风险类型，提前做好风险防范。
（注：本文是个人观点，不代表所在单位意见。）
（作者单位：交通银行金融研究中心）