贾琪:智能投顾的应用基石:理解资产文化与体系 专访

发布时间:2020-01-03 13:29

  当前,金融科技正在重塑金融行业的发展格局,而财富管理被认为是金融科技应用的重要领域。金融机构与金融科技公司如何在财富管理的技术浪潮中打造核心竞争力,需要行业相关机构的持续探索。基于此,领导者网络梳理数禧金服创始人兼CEO贾琪关于金融科技赋能财富管理和资产管理机构、财富管理与金融科技的行业格局等热点问题的回答,以厘清中国金融科技展的脉络,展望财富管理机构与金融科技公司的未来。

  本科与研究生均毕业于上海交通大学,是中国互联网发展的亲历者与建设者,是十数年金融科技发展的见证者与推动人。在创业数禧金服之前,贾琪曾先后在中金在线任CTO与诺亚财富任CIO。数禧金服专业为财富和资管机构构建一体化技术解决方案,为金融机构客户提供包括资产管理、产品研发存续,客户经营和交易运营的技术系统与数据咨询服务。

  贾琪:之前我在中金在线时,中金在线是做投资顾问的,主要是股票类、公募基金类的投资咨询。投资咨询就是人工智能所谓“智能投顾的”原始版吧。那时候我做CTO,主要的任务就是寻找人工智能团队并试图收购,我看到人工智能团队投资策略设计宣传得有科学的、有不科学的。

  回过头来看,我们国家A股市场相对比较非理性,可以配置和管理的工具太少,指数类的基金太少,可以用的金融工具太少,你只能用买股票、指数基金证明你在玩,很难做到比较精巧的大类资产。以前招行出了一个摩羯智投,摩羯智投的作者有一篇发表在国外期刊的论文讲到,在美国九大类资产有一个非常稳定的观念因子,配什么资产、怎么配,跟现在的经济形势、股票状态、汇率环境怎么去构建。但在中国股票和债券之间的关联因素是什么?很难说。这跟汇率挂钩,汇率是什么走向还没有人能预测。所以中国的现状是比较困难的,但是美国排名前几位的基金大部分都已经上智能投顾了,基础策略形成、投资策略调整、随着市场动态发展已经成为技术可跟踪、可管理的了,我认为这算是机械投顾的一种形态。

  坦率说人工智能在应用领域的发展还比较浅。人工智能里有一个机器学习的策略,有培养自己、训练自己的一套函数,现在跟金融行业的结合我觉得还处于早期,并不是很成熟。甚至有很多宣称用人工智能的,背后没有用人工智能,是一种机械智能的升级版而不是人工智能。人工智能真正要判断一些比较精确、精细的决策点是比较复杂的,未来肯定是非常好的,但现在看到的都是“猪鼻子插葱”。而且最前沿的人工智能和金融的结合我认为还是在发达国家,因为它有一个非常好的田地,人工智能有所突破、有新理论新体系,放在美国金融市场相对比较成熟、稳定、可追溯的环境下,学习出来的东西才是对的。

  所以我觉得在欧美非常好,而且有大量大数据长期在积累,然而在中国时间还是早了点。我认为中文的人工智能,还没有足够的样本空间、样本量和数据证实你是非常好的,这跟我们金融市场的规范化、理性化是共同成长的。市场走向完全成熟理性后的两到三年之内,会有一个好的结果。拿现有的数据去算,不太可靠。

  我还是认为先进的技术和手段肯定会投入使用,而且正在发展中,我们现在离人工智能有点距离,把机械投顾做到极致,这是目前最好的可能性,人工智能再加上去后,会把机械智能决策的科学性变得更高。现在哪个基金不需要人去干涉?将来机器替代人决策才是最难的,也是未来的核心点,我们未来也会努力去做这块,但我们对它是审慎的态度,不要高估了现在,低估了未来。

  贾琪:理论上智能投顾的狭义定义还是以公开市场的标准化产品为基准的,因为公开市场标准化产品的工具以及资产类别的关联度很难准确评判,所以我们只是参考,我们更多关注的是全市场品类的资产。

  在中国财富资管行业,你要去买公募基金或者公募基金组合其实是件比较尴尬的事,公募基金虽然是个标准化工具,你个人选择很难,你靠基金经理去选也是在撞运气。你真正去到一些具有量化对冲能力,有投资策略的一些公司,它往往会以私募的方式来搭建这个架构,因为它在输出智慧,它要赚更多的钱,而不是教会你怎么弄就算了,这是有价的。

  公募基金经理关注的往往是他自己底层资产和选择的基础策略,在这之上是有一层智能投顾价值的。但相对来说风险高、门槛高,更多是高净值客户人群进入,或者说专业投资人群,私募其实有非常大的空间,我们关注的是这块。

  你的基础资产作为投资组合的基准和基石的时候,你的架构怎么搭,你的积木怎么建,随着时间怎么去调整,现在我们在做。好处是这个行业资产最难的是获取、时间和筛选,如果这三关已经过了以后,再加一个时效性,这个资产已经随时可以获取和配置,在这个基础上做智能投顾策略就会有比较好的效果。

  在中国智能投顾要考虑很多因素,这些因素一定是基于数据的详实和资产的信息和它整体机会的获取,否则你就要做一个屠龙之术,我要把龙剁成六块,可是我找不到龙,所以说做这个行业还是要理解整个资产文化、体系背后代表的东西。人工智能这个东西一定在智能投顾里起作用吗?我觉得还比较远,这更是未来的。我们大量的非标转标、资本市场标准化往前走的话会带来这样的发展。

  我们帮助很多客户去建立投资组合,其实这个能力信托有、券商有,很多私募的量化对冲也有,FOF也有,MOM也有,但是大家方法论和体系套路是不一样的,我们现在是努力去建立一个标准的规范化产品模型,大家能够在同一个层面上理解判断同一件事情,形成一个有效基础,这样每家的投资策略、方法论可以在这上面碰撞,最后形成一个优中选优的方式。我认为这样是比较务实地去解决一个问题,而不是从哪里找来一个人工智能的公式就行了。很多科技的发展就是考虑到你的现状、体系,否则就变成一个乌托邦的工具,毫无价值。

  对标国际,数禧金服在行业中的定位是什么?如何为财富和资管机构构建一体化技术解决方案?

  贾琪:美国嘉信、LPL Financial,嘉信更像是一个线上财富公司,只不过是走线上渠道的,同时服务了很多小机构渠道,本质上来说它是个财富管理公司。LPL Financial往前走了一步,它更加平台化,但它平台化以后,服务的原始资产更多是保险、企业年金、养老金这种相对来说没有风险、没有资产获取困难,属于服务低风险小型客户。

  真正进入到专业投资者,财富管理、资产管理这个领域就是SEI,因为SEI是把自己定义TAMP(Turnkey Asset Management Platform),其实就是一站式资产管理解决方案。因为资产管理不像卖保险那么简单,对资产的获取筛选、甚至于每个顾客相对比较独特的需求的配置,因为之前谈的几个C端是非常小的,是产品导向型,有产品卖给你,满足你需求,但是到了SEI这个层面,理财师的作用慢慢开始变得大了起来,因为他们要为客户做买方顾问,帮助客户构建投资组合,帮助客户去完成资产增值保值的目的还有附加的财富价值。

  在这个过程中肯定不满足于卖保险给客户,在中国获取一个客户的成本很高,只卖保险不是浪费吗?所以这个时候你要去解决这些问题,很多小机构没办法全部解决,你不可能自己搞一个资产管理公司包揽一切,连高盛、花旗都做不到,他们也得把自己拆分,把自己放到一段,不能放到一块做。高盛的财富部门和资产部门不是贴在一起,不像中国搞自融,很多自己产自己卖给自己人。大家肯定要分离,各司其职,做资产管理、出投资策略的资产端和服务客户、帮助客户做买方顾问这种个性化工作肯定要分开。

  (理财师)被替代是不可能的,每个人都是很独特的。另外,人的时间是有限的,客户不可能整天泡在手机上,他需要一个跟他差不多的人来做判断、做理解、做支持,通过两个人的磨合来完成。SEI就做了一个很好的尝试,首先它是做技术起家的,为理财师、客户做了很多系统,在系统上做事情有一个好处是大家的对话口径是标准的,沟通成本、交易成本显著降低。

  第二个部分就是要解决信任成本的问题。交易成本是很低,但这个东西能不能买、该不该买,理财师起很大的作用。在交易成本很低的地方,把信任成本再降低,交易机会就大量出现,而且交易的安全合规和未来的预期回报风险会显著降低,是多方受益的事情。SEI就搭建了这样一个平台,用这个平台去服务几端,大家各司其职,在这个平台上完成技术对接,一方面是资产获取、筛选识别和交易结构的搭建,另一方面服务客户、研究需求,构建投资组合。

  SEI在全美应该是排第三,排名第一的叫SSC。SSC是另外一类,他们更像恒生,专门给银行做系统,全美前二十的银行,有十七个是他的客户。SEI就专门做财富管理,财富资产管理的机构、中小机构。SSC主要是公募基金加保险。因为银行的客户经理素质普遍比较低,虽然客户量很大,但是都是三五百美金或者几千美金理财。

  SEI的理财师比较高端,客户也比较高端,资产风险更高,投资机会更加稀缺,交易架构更加复杂,需要更强的时间获取和判断能力,正好把人的能力和系统的能力以及资产本身的稀缺性和时效性放在一起成就了SEI。我们在干SEI的事情,技术加技术业务一体化,两件事情一起往前推动,还有大数据力量,通过大数据路径,从纯技术平台对接走向技术加业务双能驱动。当然业务也是由我们的机构用户来完成,我们做技术驱动这一环。

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