摘要:理财魔方有5%高净值用户,客户留存率达90%

理财魔方CEO袁雨来:中国是非有效市场,指数基金不是智能投顾唯一选择 | 爱分析访谈-爱分析

调研 | 刘馥亮 霍晨昆

撰写 | 刘馥亮

人工智能作为新兴技术,将成为社会基础设施,并逐渐渗透和改造各行各业。在财富管理领域,人工智能与业务场景的结合,首当其冲是智能投顾。

过去十来年,中国财富管理多以理财销售为导向,以卖产品为目的,收入来源于销售佣金。而从趋势看,金融产品将愈加复杂,客户需求偏好也越来越偏于个性化,为实现客户财富的保值增值,科学的资产配置成为必需,理财师需要从销售进阶为投资顾问。

看中国市场,在高速增长和城市化红利时期,将资产投入房地产或固定收益等单一产品,即可实现保值增值。但随着经济增速下降、刚兑逐步被打破、固定理财收益率下降,愈来愈多的居民财富将转向浮动收益理财产品。为客户配置浮动收益理财产品,更加需要具备一定金融知识和资产配置能力的投资顾问。

投顾是理财师未来的演进方向,但培养人工投顾的时间较长、成本较高,短时间内无法满足日益旺盛的理财需求,因此,智能投顾可能是合理选择。

浮动收益理财在财富管理行业占比的提升,中产阶级理财需求的兴起,投顾是财富管理的趋势和人工投顾的缺口,人工智能技术的逐步成熟,几个因素的叠加,是袁雨来创立理财魔方的契机。

理财魔方成立于2014年12月,经历两次迭代,于2017年5月推出全AI驱动的3.0版“千人千面”智能投顾。

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全AI驱动的理财魔方分为两个系统,分别是“智能客户分析与管理系统”和“智能投资管理系统”,对应着“顾”和“投”。

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智能客户分析与管理系统,主要是通过问卷和客户行为分析,得出客户心理承受底线,量化为客户可承受的最大回撤比例这一指标;智能投资管理系统,则是根据市场变化和各类资产表现情况,通过AI驱动,自动化给用户配置资产,确保资产组合始终运行在用户可承受的底线之上。

当前,理财魔方配置的资产主要是公募基金。

理财魔方是全AI驱动的智能投顾:根据用户心理承受底线匹配的个性化资产组合,客户没有主动调整组合内资产比例和类别的权利,客户只能决定“投”或“不投”,是否调整,以及投多大金额。

理财魔方创始人袁雨来认为,智能投顾不仅仅是低成本,同时服务质量能胜过人工投顾。

首先,单个人力投顾服务客户数量有限,投顾数量需随客户数量增长而增长,但管理存在瓶颈,智能投顾则不存在数量限制,且随着客户规模、数据量的增大,服务效果会愈好。

其次,智能投顾的计算能力和“智商”都远超人工投顾,而且AI科学家的“智商”优势会通过机器和数据多级放大。

第三,智能投顾的反应速度比人工投顾更快,人工投顾只能定期拜访客户,而AI可以做到24X7在线,实时监测市场和用户操作变化,随时对客户需求做出反应。

袁雨来是清华大学计算机博士,曾创立智能音乐推荐平台音贝网,2013-2015年任百度音乐技术委员会主席,为百度音乐构建服务千万级用户的人工智能音乐推荐系统。

近期,爱分析对理财魔方创始人兼CEO袁雨来专访,就智能投顾行业趋势和理财魔方战略进行探讨,部分访谈内容分享如下。

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避免人为因素干扰,不允许用户自己调仓

爱分析:智能投顾与量化交易的区别主要在哪?

袁雨来:传统的量化交易更多的是基于传统统计学的方法,在较少的数据维度上进行分析和决策,智能投顾面对非常大的数据维度和数据量,用人工智能的方法进行风险管理。当然现在量化交易也使用越来越多的人工智能算法。目前从应用角度看,最大的区别在于,量化交易是在资产管理行业,我们是做财富管理行业,两者是不一样的。

资产管理行业不用考虑用户心理,只需要把资产夏普比率做大或者收益率做高;但财富管理行业有一个根本的区别,我给用户提供一个收益率很高的组合,波动大,用户不一定能赚到钱,因为用户会追涨杀跌或者中途撤资,所以财富管理对用户心理底线的把握非常重要。

资产管理主要需要控制收益率曲线,财富管理主要控制用户在不同资产中的资金进出结构,收益率曲线叠加资金进出结构,才等于财富管理用户的盈利或亏损。

爱分析:理财魔方经历了2016年初的股市熔断,熔断对智能投顾来说意味着什么?

袁雨来: 熔断给我的一个感受,是被动投资理念在中国行不通,因为A股是暴涨暴跌的非有效市场,在有效市场才能做被动投资。美国在六七十年代也是非有效市场,当时也不是投指数,是投主动管理型基金,后来市场越来越有效,超额收益变得更难,所以改投指数基金。

爱分析:为何理财魔方不允许用户自行调整资产组合?

袁雨来:很简单,用户凭什么调呢?唯一的解释是用户觉得自己比AI更对,觉得自己更懂金融和市场,如果是这样,用户早就赚钱了,不需要找投顾。现在行业是什么现状?做浮动收益投资的70-90%用户是亏损的,就是因为用户对自身的理解有偏差,对市场的理解是错误的,所以他才会亏损。

所以当人工智能算法算出该调仓的时候,会告知用户,再让用户自己确认是否调整。用户只有调和不调的权利,没有说我要把这个基金拿掉、把这个基金调多这样自行调整的权利。

爱分析:现在理财魔方调仓频率有多高?

袁雨来:大概每一个半月到两个月会调20-30%的仓位,百分之二三十是很低的比例了,因为中国是一个暴涨暴跌的市场,必须要有一些主动管理,完全的被动管理在中国行不通。

爱分析:用户决定投钱和撤资的时机,对收益率影响大吗?

袁雨来:不大,举个例子,比如在2015年四五月份进入A股,可能最后跌得很惨,但那个时候如果你买理财魔方,理财魔方已经把A股仓位降下来了,更多的仓位转到债券和其它资产了。财富管理首要是保值,我们根据市场情况,会为用户做风险预判,因为我们在对市场实时监控。

爱分析:如果是个风险等级最高的高风险偏好型用户,在那个时点是不是就应该有一定比例的A股持仓?

袁雨来:不是,在那个时候,该让用户降仓就降仓。因为我们明确知道,有些用户以为自己能够承受风险,能承受多少?很少有人能扛过15%的回撤。所以在A股大涨的那个时候,有人觉得自己能抗20%、30%,是因为他觉得市场会涨50%,他是自以为是的高风险偏好型。当市场高风险真正来临的时候,这帮人就跟无助的羔羊一样哭泣。

爱分析:那是否意味着风险等级定成最高,是定错了?

袁雨来:没有,因为我们的风险等级十,其实也只有15%的回撤。财富管理和资产管理是不一样的,财富管理是保值,拿市场平均收益的;资产管理是搏超额收益的。如果想去赌,那还是不要来理财魔方。

我们服务的是中产及以上人群,他们很多年好不容易赚的钱,有了存款,2015年就算股票涨得再好,也很少见有人卖房子去炒股,为什么?因为那是他的身家性命。他可能拿个十分之一、拿个二三十万去搏一搏,那他不是高风险,因为占他整个资产比例很低。

所以,不要看到一类资产的涨跌,就认为这个用户是高风险,要看到整体,理财魔方想做的是用户整体的财富管理。

定位中产,最高优先级是财富保值

爱分析:理财魔方的目标用户是哪一类人群?

袁雨来:目标客户是可投资产在50-300万的人群,年龄层次大概在30-45岁之间,到了这个年龄段才会有一些积蓄。

爱分析:用户接受智能投顾目前是处于早期阶段吗?

袁雨来:我觉得不是,三四十岁的人,虽然不是原生互联网民,但他是二十多岁开始接触互联网,使用手机也很熟练,非常熟悉互联网和移动互联网环境,只要把事情做踏实,就能够真正获取用户。

爱分析:对于这类人群而言,财富管理的需求,比如收益率、安全和流动性等,优先级顺序会是怎样?

袁雨来:最高优先级是稳健、保值。对于这一人群,他们有房、车和稳定的工作,不会有突发的大额现金流的需求,所以抗通胀、保证财富不贬值是最重要的。

爱分析:如果是希望实现财富增值的人群,理财魔方如何满足?

袁雨来:理财魔方希望获取的是理性的用户,如果想追求20%的市场超额收益,用户需要明白赚取这个超额收益的理由,赚的每一分钱都是有理由的,期待获取超额收益,又不想付出学习时间或者雇佣专业人士的普通投资者,很多都是不理性的投资者。

爱分析:理财魔方如何获客?

袁雨来:我们通过一些媒体的方式和客户的口碑传播,也会与一些理财教育平台合作。

获客,是获取有效客户,而不是获取注册用户、单次购买客户。买了还愿意留存的客户才是有效客户。有效客户的获客成本由什么决定?履约能力。任何一种服务,代表的是对用户的一个承诺,能把承诺履行,用户就愿意留存。

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KYC的目标是明确用户可承受的最大回撤

爱分析:理财魔方做KYC的核心目标是什么?

袁雨来:核心是要知道客户能承受多大的回撤。知道用户的心理承受底线,才知道如何管理他的投资,让投资组合始终在他的回撤之上。高风险和低风险都是模糊的说法,打标签的做法也是不准确的,金融要靠数字说话,我们的核心指标就是用户能承受的最大回撤,数字化表达。

爱分析:如何去测试用户可承受的最大回撤?

袁雨来:我们有两类数据,一类是外部特征数据,是客观的,比如性别、年龄;第二类是行为数据,包括用户使用我们APP的行为、投资行为等,行为会“出卖”一个人,比如用户可能说自己能承受15%的最大回撤,但市场跌了5个点,他就开始频繁打开APP看自己账户余额的变化,这证明他的承受底线很低。

爱分析:如果是首次投资理财魔方的用户,在平台上没有任何投资行为,填问卷获取用户最大回撤的准确率如何?

袁雨来:当用户是张白纸的时候,因为没有任何信息,问卷是最好的方式,有一点信息总比没有更好。理财魔方的问卷,分为基础性和附加问卷,基础问卷是符合证监会要求的,是一些基本问题。附加问卷,是我们设计的,对用户很有价值。

爱分析:互联网用户是否对问卷比较挑剔,比如觉得填长长的问卷很繁琐?

袁雨来:不会。如果你要投几千块钱,你还不愿填个问卷,这是对自己极大的不负责任。当用户要掏真金白银的时候,他是极其认真的,乱填就是拿自己的钱去冒险。

爱分析:如何评价一家公司的KYC做得好与差?

袁雨来:以结果说话。KYC做得不好,就不了解用户风险承受能力和偏好,就会造成错配,用户要么承受不了你给的组合的波动,要么亏损,都会离开,所以用户是否盈利和用户是否愿意留存,都是衡量KYC做得好与差的指标。

爱分析:理财魔方用户留存率有多高?

袁雨来: 理财魔方的客户留存率非常好,在90%以上。中国公募基金开户数有一个亿,但是留存率不到20%,这个数据跟我们了解的银行和券商70-90%的用户亏损率,是匹配的,因为用户亏钱了,所以就走了。

理财魔方的用户留存率高,是因为我们提供了贴心的服务,这个服务的本质是能够做到风险匹配,只有当用户能承担的风险和投资的风险是匹配的,他的心理才真正舒服,他才愿意留存。用户不是不能承受波动,用户是不能承受超过自己心理底线的波动。

根据多因子模型选择资产

爱分析:知道了客户的最大可承受回撤比例,如何去给用户匹配资产?

袁雨来:我们会以用户的最大回撤比例作为目标函数,那我就要让我整个投资组合,始终不能击碎这个,在不能击碎的情况下面,去最大化它的收益,这就是我的系统里面那个目标函数。

爱分析:理财魔方为何选择公募作为配置资产?

袁雨来:第一,公募基金过去很多年的平均收益率很不错;第二,公募基金是标准化资产;第三,公募基金可以一站式地打通在APP上的交易,形成闭环。

公募只是我们接入资产的第一步,因为公募有个非常成熟的第三方基金销售体系。后续我们每年会接入一种大类资产,客户可以将更多的钱投资进来。

爱分析:理财魔方如何选择基金?

袁雨来:我们依据多因子模型。因子是市场真正的驱动因素,我们通过基金的表现来反推因子。公募基金经理不可能今天50%投这只股票,然后全卖掉明天50%投那只股票,他的风格不会快速变化,不同基金公司的风格相对稳定,所以我们可以跟踪到他的因子。

我们是先配置因子,再去找哪个基金在这个因子上面是暴露充分且持续的,因为我没有办法买卖因子,我只能通过买卖基金来买卖因子。

爱分析:智能投顾选基金,是配指数基金更多一些?

袁雨来:凡是认为中国公募基金指数少、ETF少,所以没有智能投顾应用环境的人,都是没有深刻理解中美市场差异的人。首先,ETF也是分指数基金和ETF主动管理基金,很多人都不知道。

为什么美国配ETF?因为美国是有效市场,很难获得超额收益,并且是不确定的,而ETF交易费用很低,是确定的。在一个不确定性收益很难的情况下,和一个确定性相比的情况下,大家一定选择确定性高、成本低的,这是指数基金逐渐兴起的原因,ETF中指数型越来越多,最后ETF好像就成了指数基金的代名词。

在中国市场,一半以上的公募基金可以跑赢指数,只要做一些功课去选择公募基金,获得较好收益的概率是很高的,这种情况下,为什么还傻傻地去选指数基金?对理财魔方来说,我们的系统并不区分指数基金还是非指数基金,我把所有的基金拿来筛选,系统计算到哪只基金,就配置它。

不要教科书式去理解ETF和指数基金,中国是非有效市场,美国是有效市场。比如我们配置美股,就是配的纳斯达克、标普的指数。

爱分析:除了保值增值,更高阶段的财富管理需要匹配用户的生活和现金流,智能投顾是否可以实现?

袁雨来:这是客户生命周期管理,是未来的方向,技术上不难,我们已经有生命周期策略的配置方法,模型已经完成,要实现有三个难点。

第一是数据采集,当用户把钱交给你打理,他或许愿意提供数据,但移动互联网的体验,最好做到不让用户每天填数据,而是自动采集,但目前基础数据产业存在不打通的地方,没法做到自动采集。

第二个难点是需求,现在用户对生命周期进行管理的意识还很薄弱,他们现在只是想保护这笔钱,还没去考虑20年之后怎么样,更多是一种无目的理财。有目的的理财,比如子女教育、养老、看病、旅游、用户还没有分得这么细,对人生规划得这么长,为什么没有规划这么长?因为中国过去十年处在高速变化当中,规划随时都可能被打破。

第三个难点是信任。用户需要足够信任你,才会愿意把生命周期的这么多信息、数据和这么多钱交给你,这个信任需要逐步建立。

智能投顾2B市场天花板低,2C才有未来

爱分析:理财魔方是2C的智能投顾,如何看待2B与2C的区别?

袁雨来:我们的判断是智能投顾做2B只能是死路一条,2C才能把核心竞争力抓住,做成一个伟大可持续的事业。

首先,2B时金融机构不会把用户给你。其次,2B需要很多定制化,用户群体不一样,产品形态就不一样,每家机构的模型都不一样。当你从2B转2C时,自己的模型应该是什么样?2C的用户群体跟那些金融机构的一样吗?也许不一样,那模型就不能拿来用,这是核心问题。

爱分析:2B的智能投顾市场有多大?

袁雨来:不大,基于几点判断。首先,类比互联网,二十年前会写网页的人是很牛的,现在互联网就是一个普遍工具;人工智能也会是这个趋势,现在人工智能还有很高的技术壁垒,十年后就会是一项越来越普及的技术,会变得越来越简单。

第二,财富管理领域,财富端和资产端是两端,对于智能投顾而言,资产端如果配置标准资产,大家起点一样;财富端,谁掌握更多的用户,就有更强的竞争力,但2B不掌握用户。

2B的客户里面,大行可能会自己做,比如招行、平安,小的银行比如城商行,付费能力也有限。如果付费的银行数量不多,券商、基金和第三方财富公司更有限,纯2B市场的天花板是很明显的。

爱分析:2C的智能投顾收费方式是什么?

袁雨来:最好的方式应该是管理费,但是只要国家不立法,我们就不会收,理财魔方做的事情是严格合法合规的。

我们目前核心解决的是技术和用户需求的问题,商业模式可以往后再考虑。现在最大的问题不是赚用户的钱,而是怎样让用户爱上你。

爱分析:美国市场Vanguard和Charles Schwab智能投顾的管理规模远大于Betterment和Wealthfront,这是何原因?

袁雨来:我们在两年前就判断,美国市场智能投顾创业公司没有机会长大,而中国的智能投顾创业公司是可能重新划分财富管理版图的。

这个问题可以类比电商。中国的电商是真的把线下传统零售给颠覆了,为什么?因为中国的传统线下零售,没有垄断,层级复杂,一盘散沙,非常原始落后,零售价格很高,电商的出现让价格降下来了,所以电商就兴起了。

但美国的电商没有像中国这样强势,为什么?因为美国线下零售巨头经过好几十年、上百年的发展,非常发达,他们把整个供应链做得非常好,成本压得非常低,已经优化到极致,所以电商很难很快打掉他。

再看美国的投顾行业,像嘉信等大财富管理公司,在“投”这一边,华尔街60%都已经用计算机算了,顶尖的人才也都愿意去华尔街,所以他有最好的网络、最好的计算机、最好的算法。“顾”这一侧,美国有上百万的人工投顾,经过了80年发展,都很有经验,把经验总结起来触网,就可以了。

所以美国的智能投顾创业公司,只能打什么牌呢?费率低。所以一旦大型财富管理公司也费率低,新兴的智能投顾创新公司就机会不大,它跟线下零售是一样的情况,美国有一个强大的传统投顾行业的基础,而这些传统大型公司在运用计算机、AI和对用户的服务方面都非常先进,新兴的投顾公司没有任何优势可言。

反观中国金融市场,基金公司里面不超过10%的东西是在用计算机算,跟美国的百分之六七十比,差距很大;第二,中国没有成熟的投顾经验传承和经验积累,中国是一个落后的财富管理和投顾现状,遇上了AI和互联网,和电商一样,能结出和美国不一样的果子。