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光云智投产品将于6月26日在光大云富平台正式上线
作者: xinzououyu 2017-6-25 22:16:27 点击: 96 来源: 本站 评论: 0 我来评论

  光云智投产品6月26日在光大云富平台正式上线。 这是由光大集团旗下互联网金融平台——光大云付互联网股份有限公司倾力打造的智能投顾产品。光大云付互联网股份有限公司由光大集团等6家光大系公司共同出资设立的,其旗下的“光大云富”平台已经低调、稳健、合规运行近两年,被称为“网上光大集团”。

据悉,“光云智投”以经典资产组合理论为基础,运用金融科技前沿算法和技术,为智能投顾产品赋予了“更智能的市场分析系统、更智能的资产管理系统、更智能的风险管控系统、更智能的自我学习系统”等多方面的全新智能化特征。

 记者了解到,目前招商银行、兴业银行、浦发银行、交通银行、光大银行、百度公司等银行、互联网公司,以及一些投资公司,已经和正在加快谋划智能投顾业务。更多的银行以及科技公司正在加入进来,据相关机构的不完全统计,2016年初时宣称具有智能投顾功能或者正在研发智能投顾的互联网理财平台就已经超过20家。

新上线的“光云智投”在系统架构、算法模型、用户画像引擎等方面进行了创新探索,尝试以更为智能的方式求解财富管理困局。为广大用户提供大类资产配置的全新智能财富管理方案。

 “光云智投”拥有更智能的市场分析系统,能够准确追踪市场热点和舆情风险。更智能的资产管理系统,让“光云智投”能够根据用户的动态画像,完成一站式普惠化全球资产配置。更智能风险管理系统,让“光云智投”在实现资产管理平台系统化风险预警的同时,为客户提供分散、优化的资产组合投资。

而更智能的自我学习系统,让“光云智投”成为客户级的财富管理顾问,在每一次与客户的互动中,学习客户的偏好和财务状况,帮助客户树立全面的财务知识与财富观。

光大云付副董事长、总裁夏令武在接受采访时表示,金融科技的创新和应用,让金融服务走上普惠之路,为传统金融服务注入了新的发展手段与路径。定位于综合金融服务的光大云富平台,将银行、证券、保险、基金、信托等传统金融形式与新兴的互联网金融业态进行结合,促进光大各个成员企业之间更好的共生效应。光大云付通过互联网综合金融服务,互联网资管,大数据及消费金融等平台的建设,将继续承载打造“网上光大集团”的使命,为数字普惠金融发展及行业规范发展贡献力量。

此前有分析报告指出,2020年中国智能投顾行业的资产管理规模约为5.22万亿,管理费规模将达156.6亿。智能投顾将迎来万亿市场。

业内人士分析认为,“光云智投”的问世标志着国内传统金融巨头开始全面发力金融科技领域,他们在这一领域的探索和创新,将打破财富管理长尾市场的灰色空间,智能投顾也将迎来万亿市场。

前景广阔的智能投顾正如日方升,光大云付常务副总裁刘道明表示,随着智能技术的发展与机器学习的应用,在不远的未来每个人都将拥有自己的在线机器人投顾。光云智投也将在学习与积淀中不断升级,筛选、吸纳更丰富的资产品类,让用户逐步感受到智能投顾价值提升的同时,助力财富管理行业的升级。

智能投顾不仅需要算法和技术,更需要数据和用户。

传统机构具有更多的金融场景数据、具有更多的线下渠道和投资顾问服务队伍,有更多的投资品研发和复杂产品销售及解读经验。当金控集团开始整合自己内部的资源优势在智能投顾领域发力时,市场的游戏规划便发生了改变。

此次推出“光云智投”的光大云付互联网股份有限公司,由光大集团等6家光大系公司共同出资设立的,其旗下的“光大云富”平台已经低调、稳健、合规运行近两年,被称为“网上光大集团”。借助于光大集团的金融全牌照优势,光大云富与集团成员联动合作,提供理财、众投、信用卡、保险、私人财富等综合金融服务。

成立两年来,光大云付凭借一支经验丰富的专业金融团队,对接经过平台及外部金融机构多重专业风控审核的优质金融资产,整合集团资源,延展集团成员金融服务半径,借助互联网技术助力数字普惠金融进程,更好地服务实体经济发展。

中国社科院金融所银行业室主任曾刚认为,银行有自己的渠道优势,资金实力充足,互联网公司有技术水平,但是资金缺乏,未来两者优势结合互补,可能是智能投顾的发展方向,而不是谁吃掉谁。

他指出,中国居民投资渠道比较少,所以房价涨的快,是因为股票投资难挣钱,买埋怨也不方便。因此实施智能投顾的前景大,但是也有风险。原因是监管比较滞后。

“目前老年人都开始用支付宝和微信买菜,这的确方便了生活,但是这对未来货币政策监管造成了挑战。”他在6月24日举行的“金融品茗 智能投顾 财富管理新时代”座谈会上说。

 不过,目前中国的智能投顾产品要大力发展也有风险。因为过去网上信贷泛滥成灾,很多公司卷走居民钱财,最后变成了非法吸储蓄的吸钱工具,实际并未真正进行投资。

而国内机构为居民进行较高水平智能化理财的话,难度较大,比如目前将居民的钱转到全球进行房地产、股票进行投资组合挣钱很难,因为资金难以出去。

中央财经大学统计学院教授苏治指出,中国目前进行海外资产配置还不行,因为买外国股票和房子很难。另外互联网公司智能投顾给的产品回报率高,但是风险大。银行智能顾投产品得回报率低一些,但是风险控制的好,居民可以进行选择。




新闻稿2

(引题)金控集团发力金融科技

(标题)光云智投 求解财富管理困局

 

6月24日,新型智能投顾产品——“光云智投”在京正式亮相。这是由光大集团旗下互联网金融平台——光大云付互联网股份有限公司倾力打造的智能投顾产品。光大云付互联网股份有限公司由光大集团等6家光大系公司共同出资设立的,其旗下的“光大云富”平台已经低调、稳健、合规运行近两年,被称为“网上光大集团”。

据悉,“光云智投”以经典资产组合理论为基础,运用金融科技前沿算法和技术,为智能投顾产品赋予了“更智能的市场分析系统、更智能的资产管理系统、更智能的风险管控系统、更智能的自我学习系统”等多方面的全新智能化特征。

业内人士分析认为,“光云智投”的问世标志着国内传统金融巨头开始全面发力金融科技领域,他们在这一领域的探索和创新,将打破财富管理长尾市场的灰色空间,智能投顾也将迎来万亿市场。

 


 

智能投顾 如日方升

相较于传统投资顾问服务,运用人工智能技术的智能投顾,服务效率更高、门槛更低,让以前只有高净值人群才能享受的财富管理服务,普惠到普通民众。

智能投顾进入中国市场虽然仅有两年多的时间,但它却在极短的时间内便席卷了国内金融行业。有分析报告指出,2020年中国智能投顾行业的资产管理规模约为5.22万亿,管理费规模将达156.6亿。智能投顾将迎来万亿市场。

巨大的市场需求驱动着中国智能投顾的发展,更让无数公司趋之若鹜。据相关机构的不完全统计,2016年初时宣称具有智能投顾功能或者正在研发智能投顾的互联网理财平台就已经超过20家。

然而,刚刚起步的智能投顾行业却步履蹒跚。牌照尚未放开、可选资产较少、用户接受程度低、盈利模式不明确等因素制约着智能投顾行业的初期发展。

2017年智能投顾正在迎来再次的爆发。而这一次的主角,从互联网金融公司换成了传统金融机构和金控集团。

一直希望在金融科技领域有所突破的传统金融机构,不仅有智能投顾所必须的算法和技术,更拥有多年累积、令互联网金融公司和创业公司们所艳羡的用户、数据和集团资源优势。以“光云智投”所依托的光大系金融控股集团为例,其30多年来积累的用户资源,高达4.4万亿元人民币的资产管理总额,令很多传统金融机构都难以望其项背。

业内人士分析认为,金融巨头的入场,将打开被科技公司率先发现的智能投顾市场,在改变市场格局与游戏规则的同时,快速占领市场份额。

 

光云智投 求解财富困局

根据瑞士信贷发布的报告,2016年中国内地家庭总财富已经超150万亿元。在私人财富的急剧增长的同时,近年来各类型财富管理机构大力发展的个人理财业务唤醒了国人的理财意识,他们变得更理性、更专业,更需要个性化的财富管理服务。但过高的投资门槛、同质化的投资产品、高昂的交易成本、千篇一律的理财方案却让普通投资者陷入财富管理的困局之中。

新上线的“光云智投”在系统架构、算法模型、用户画像引擎等方面进行了创新探索,尝试以更为智能的方式求解财富管理困局。为广大用户提供大类资产配置的全新智能财富管理方案。

 “光云智投”拥有更智能的市场分析系统,能够准确追踪市场热点和舆情风险。更智能的资产管理系统,让“光云智投”能够根据用户的动态画像,完成一站式普惠化全球资产配置。更智能风险管理系统,让“光云智投”在实现资产管理平台系统化风险预警的同时,为客户提供分散、优化的资产组合投资。而更智能的自我学习系统,让“光云智投”成为客户级的财富管理顾问,在每一次与客户的互动中,学习客户的偏好和财务状况,帮助客户树立全面的财务知识与财富观。 

 

 

 

传统金融 求索模式创新

   智能投顾不仅需要算法和技术,更需要数据和用户。

传统机构具有更多的金融场景数据、具有更多的线下渠道和投资顾问服务队伍,有更多的投资品研发和复杂产品销售及解读经验。当金控集团开始整合自己内部的资源优势在智能投顾领域发力时,市场的游戏规划便发生了改变。

此次推出“光云智投”的光大云付互联网股份有限公司,由光大集团等6家光大系公司共同出资设立的,其旗下的“光大云富”平台已经低调、稳健、合规运行近两年,被称为“网上光大集团”。借助于光大集团的金融全牌照优势,光大云富与集团成员联动合作,提供理财、众投、信用卡、保险、私人财富等综合金融服务。

成立两年来,光大云付凭借一支经验丰富的专业金融团队,对接经过平台及外部金融机构多重专业风控审核的优质金融资产,整合集团资源,延展集团成员金融服务半径,借助互联网技术助力数字普惠金融进程,更好地服务实体经济发展。

光大云付副董事长、总裁夏令武在接受采访时表示,金融科技的创新和应用,让金融服务走上普惠之路,为传统金融服务注入了新的发展手段与路径。定位于综合金融服务的光大云富平台,将银行、证券、保险、基金、信托等传统金融形式与新兴的互联网金融业态进行结合,促进光大各个成员企业之间更好的共生效应。光大云付通过互联网综合金融服务,互联网资管,大数据及消费金融等平台的建设,将继续承载打造“网上光大集团”的使命,为数字普惠金融发展及行业规范发展贡献力量。

 

前期探索 助力行业升级

前景广阔的智能投顾正如日方升,光大云付常务副总裁刘道明表示,随着智能技术的发展与机器学习的应用,在不远的未来每个人都将拥有自己的在线机器人投顾。光云智投也将在学习与积淀中不断升级,筛选、吸纳更丰富的资产品类,让用户逐步感受到智能投顾价值提升的同时,助力财富管理行业的升级。

中国的智能投顾行业尚于处于探索的前期阶段,但随着传统金融机构在金融科技领域的创新与实践不断深入,他们在用户、数据、技术、人才等方面的协同优势将得到充分发挥,投资者也将有望实现“零基础、零成本、专家级”的动态资产投资配置。中国财富管理行业的新时代即将开启。

据悉,光云智投产品将于626日在光大云富平台正式上线。

 


 主持人:大家下午好,欢迎大家参与第一届金融科技论坛,今天我们以金融夏日品茗的方式来探讨《智能投顾 财富管理的新时代》这样一个话题。在这样的一个,我们听着中国古典的琴声,然后在这样的一个文化书院里面,讨论这么一个非常新潮的话题,我觉得还是非常有意思。先自我介绍一下,我是今天活动的主持人,我是央视的财经评论员,我是一个专职的评论员,平时就在电视台工作,就住在大裤衩的左腿里面。今天请来的这几位嘉宾,都是我们在,我们智能投顾的这个领域里面,或者是从业,或者是进行研究,或者作为一个观察者,这样的一个身份。那么刚才我们在密室里面,进行了一个沟通。那么这个感觉大家在这个方面里面,也都有他们的见地。我先介绍一下我们台上的各位嘉宾。那么首先呢,中国社会科学院金融研究所银行研究室主任,曾刚教授;中央财经大学统计学院苏治教授了。
     中华联合保险战略研究部总经理,经济学博士,郝联峰先生;
领沨资本创始合伙人,前高盛亚洲董事总经理、首席研究员,马宁先生;
GINMON,一个德国的智能投顾一个公司的领导人,CEO,他叫Jerome Eger;
是光大云付常务副总裁,刘道明先生;
南京金融资产交易中心的副总经理,张丽雯。
03:10
     06:00
光大云付,是光大集团的一个新业态,板块。我们要在很多的方面,也是在进行探索。所以今天我们这个会,也利用这个场合,给大家做一个汇报。汇报我们在智能投顾方面做的一些工作,这个呢,我们充分开放。
我们选了一个充满文化色彩的地方。我们叫文化中国书院,跟我们书本还结合在一块的。我们就想体现一个探索的主题,体现一个我们是一个创新的主题,因为我们不走寻常路。但是我们又是围绕传统,我们又是围绕金融的这个主题。我们要在金融的,我们在传统的这个主题之下,我们走出一条不同的路子。所以我们今天选了这么一个地方,我觉得地方小是小了点,因为地方呢,但是它的包容量很大。那么我们想选了这么一个地方,请大家对于我们这个题目,多发表意见。我想今天有个非常好的因素,就是我们今天天公很作美,昨天下了大于,今天天气不是很热,同时也不是很湿。我觉得在这个天时很好。所以希望,我相信大家利用在今天这么一个短时间的这一个场合,能够给我们提供一些帮助,帮助我们光大的这个新业态板块,能够走的更稳,走的更好,谢谢大家
 
 
09:04
    主持人:好,也谢谢您。智能投顾这个话题呢,其实在我个人来讲的话呢,其实接触的时间不长,就是从阿尔法狗和柯洁的这一次的围棋比赛,就是在一个人工智能和真实的一个棋手,进行对决的时候,那么可能越来越多的人,去关注人工智能,它到底现在和现实的应用,会变成一个什么样的关系。因为在这之前呢,很多人,可能对于人工智能更多的会想到,以后哲学层面的讨论,以后会不会控制人类,或者是机器的这种智能呢,能够左右人类。然后去讨论这样一些很虚无的问题。但是呢,这一次当这个,在中国进行了这样的一个阿尔法狗和柯洁的,中国顶尖的围棋选手,进行对决的过程当中呢,其实大家越来越多的,普通人也开始关注人工智能,然后当你去由于这样的一个噱头,然后带着你去进入到这个领域里面,你去研究一下,或者去观察一下的话呢,你会发现,我觉得有一个词特别准确,叫做细思极恐。就是新发明的这么一个网络词汇。就是说你越来越觉得,这件事情的话,近在眼前。那么今天呢,我们办这样的一个活动,我觉得也证明了,就是这件事情的话,应该是近在眼前。因为在两三年前的话,我经常会接到邀请,就是参加P2P的各种活动的邀请。结果P2P就真的那么火了,后来又出了那么多事。当然接下来的话呢,可能就是人工智能,对于这个智能投顾,也会很火,然后也会出很多事,我相信这个规律的话,一定是存在的。但是我们现在,我觉得在座的各位,应该是走到了这样一个风潮的一个前列。所以在座的几位大咖,我觉得我们一起来分享,他们对于人工智能,在于投资方面的这样的一个应用,刚才我们也听到介绍了,都是来的主要是我们光大的,相关的各个部门的这个负责人。还有一些我们监管部门的这样的一些负责人,大家都希望能够,了解能够这个人工智能在金融业的这个应用,到底会是一个什么样的趋势。所以能够相聚在一起,那么下面的话呢,我们就书归正传,我们来进入到这个,我们下面第一个议题,就是说我们来探讨一下智能投顾开启财富管理的新时代。
12:06
    首先第一个话题,我们有请这个曾刚先生。曾刚先生,也是非常有名的金融专家,他是中国社科院的金融研究所银行研究室的主任。同时也是就是一个新的一个国家智库机构,国家金融与发展实验室的银行研究中心的主任。那么在过去的话,在金融方面,我们也有很多的一起,来参加过很多的活动。那么先请他,从更宏观的层面,来给我们讲一下,财富管理行业的现状,和现在面临的问题,有请。
    曾刚:我好高兴有这么一个抛砖引玉的机会,五分钟时间,我简单就是把我们今天,可能涉及到一些大的一些背景,简单跟大家交流一下。
    首先讲这个财富管理这个行业,这个肯定是很热门的。热门一方面,是因为过去发展的非常快速,现在规模已经非常的庞大。
    主持人:对,我现在接到的骚扰电话,大概十个里头,有八个都是财富管理的。
曾刚:对,要理财的,这个一个方面,这个一个是他发展很快,第二个也是实际上是今年,正好这个金融的这个去杠杆的,这个正好财富管理行业,或者我们大的资管,像(13:49)大资管,我们正好也是在一个风口浪尖,或者它主要的一个对象。所以说过去一段时间,目前我们就是关于这个未来的这种财富管理也好,还有资本行业也好,如果再说到银行的话,银行理财的未来的发展方向也好。目前应该是比较迷惘的时候。就是现在不知道未来的方向是什么。但是我们会发现,在微观上,其实很长一段时间,一个话题,包括智能投顾这个话题,实际上是很多的在做。但是宏观上,关于资本行业未来的发展的方向,和一些基本的这个一些要求,这个归置吧,我们讲统一的归置,现在都还不是特别清楚。所以今年应该是一个非常热门的一个话题,大家都很关注。
那么我大概从三个方面,简单谈一下,财富管理这个行业大概的情况,现在所面临的一些问题,和未来的一个发展的趋势和看法。
    首先第一个,我觉得从目前的发展来看,财富管理这个行业,那肯定是,我觉得它是一个发展的一个方向。原因很简单,就是财富的积累。就是我们中国人的这个财富的积累,已经到一定的水平了。
15:02
而且还有呢,就是这个财富管理这个行业,绝对是发展不充分的。为什么这样讲呢,如果发展的充分的话,我们的房子就不会涨那么快。因为在很大程度长,房子涨得快,就是因为我们财富的这个资产配制,没有一个好的渠道。所以还在国内放眼看过去,没有什么好的投资渠道,这个买股票,肯定是不敢买的。那固定收益产品呢,显然是很有限的,银行理财,实际上还有绝大部分填补了这个空白。那你要说我要换成美元再出去呢,前两年可能还方便,现在估计还很困难了。那你看来看去,所有的资产里面,从配制的角度来讲,只有房子。所以大家把所有的财产,很多的财产,大部分放到那个里面去了。但实际上这是不太好的结构。实际上我们现在也不太希望,看到这个结构。那如果这个结构是不合理的,那么未来实际上意味着,我真正意义上的,要去给居民做财富管理这一块的市场的空间,实际上是非常大的,如果你这块,如果你没有方向的话,或者说没有一个渠道可以打开的话,那么这个问题,恐怕就很难解决。所以说从存量上来看,从中国这么长时间的发展,那么这一块的市场空间,我觉得是非常庞大的。从存量的调整,到增量上的这个发展,就是说首先我觉得这个行业本身,我是非常看好的。
所以今天即便是很多人都在讲没法做了,今天这个潘总他是一线过来的,感受最深。现在好多小银行,你们可能还好一点,你们还算是这个股份制银行,到了城商行,农商行那些,被监管,天天盯着的,现在几乎什么都干不了了,基本都是他们搞搞,都要开始准备打算要转业了。但实际上我还是,如果我们从趋势上看,我觉得这个行业本身的需求,还是存在着很大的一个需求。这是一个大的背景,我觉得这个从方案看,我觉得未来空间,还是非常大的。
    第二个存在的问题,第一个,我当然觉得未来可能这个产品,要更加的丰富,或者规范化。还有一个很大的问题,就是我们现在这个结构呢,可能未必是特别的合理。就是核心讲,我们现在讲财富管理这个行业,或者说到银行的资本,存在着最大的问题是什么呢,当然这个监管套利这些,我们抛开不说了。其实最大的问题,还是回到最初的,就是这个关于刚兑的这个问题,实际上就是资管行业,真正的定位的问题。这个问题实际上是中国,这个困扰我们资管行业,最核心的问题,也是这个太受欢迎了也不太好,就是从现在监管来看,这也是他最担心的一个问题。因为如果我们把这个现在的这个银行的资本,把它看作是真正意义上银行去刚兑的,那么我们认为银行肯定是杠杆过高的,因为你这资本充足率,实际上不足以支撑这个。但如果真的把这些东西,都把它当成表外的业务来看待,真正意义上打破刚兑的话呢,实际上银行的这个目前的这个资本,充足率水平,实际上还是可以的。所以核心的问题呢,是我们怎么去打破这个刚兑,或者至少在观念上,逐步要树立起这种,打破刚兑的意识,是一个最核心的问题。
18:10
像监管套利这些问题,我觉得通过监管的这个完善,这个都好解决。但是刚兑的,不是说我今天出一个资管条例,明天这个刚兑就真的打破了,那这个恐怕很难。你都知道我们任何一家银行,都可以破产的。但实际上最后实际上不太可能,所以说这个呢,是一个真正未来困扰的一个问题。这个回过头来就是,那怎么样去树立一个逐渐的建立起一个,可以打破刚兑的这个环境,那么我觉得有很多方面的这个要努力的。
这个当然监管一方面,银行自身一个方面,当然还有就是客户本身的一个这个理念的一个逐步的一个变化。
更精确的这种风险的分析。这点实际上我觉得是非常重要的。现在很多时候呢,就是我们可能跟客户表面上做了这种风险的测评的。但实际上呢,可能并没有真正意义上做到非常精确的风险的这种对应。但从客户的角度来讲,估计他很多时候,他也就把这个风险本身,就把它视同为好像就是,实际上就是银行最终承担的。那这个呢,我觉得是一个非常重要的,未来可能要考虑的问题。这个问题如果解决了的话,那么我觉得未来的资管行业的发展的空间,可能会更大。但对银行来讲的话呢,未来我觉得,可能也有很多的变化,包括规则,包括机构,有可能会有独立的机构。然后包括未来的一些方法,因为刚刚我们今天会讨论的这些智能投顾的方法的应用,可能对我们的这个资管行业的发展,可能都会有很大的这个好处。这个我觉得是问题。最核心的问题,当然我们具体讲的问题有很多,但是我觉得资管行业,最核心的问题,可能就是这个了。
    然后第三个,讲未来趋势呢,趋势就是涉及到结构的问题,就是我们未来的方法和渠道,可能我觉得资管行业是要去,可能未来会有一些变化,尤其是智能投顾出来之后,或者类似的这种互联网的渠道出来之后。为什么这样讲,就是到目前为止,在资管行业当中,银行还是独大的。尽管我们起步比其他都要晚,但是出来以后,现在基本上其他机构,都是在替银行打工。虽然看起来好像其他机构的数量,也很多。但实际上这里面,可能有一半是帮银行在做通道,做委外之类的。所以今年最惨的,实际上不是银行资本,今年最惨的可能是基本资金。这个委外几乎没有了,尤其是这个小基金,原来只能做机构业务的,现在都没有了,所以这个才是最惨的。那么这个呢,原因很简单,实际上是因为银行把持了这个渠道,尤其是你们零售端的渠道。那这个也是我们原来金融消费的习惯所致,所有的客户都在我们银行的手中,这个银行要不要推荐,钱都是从这个地方进来的。但是未来可能一个大的变化,尤其在零售端发生的,就是现在我们的这个渠道,客户现在这个渠道变化呢,实际上还是很快的。尤其是现在大多数的银行,可能好多的这个理财的购买,实际上都是在网上发生的,而且现在也有很多人,开始在微信的平台上,或者在支付宝的平台上,去购买理财产品,或者他们这个货币市场基金产品,数量已经越来越多。
21:16
    这个习惯的养成的话呢,可能对银行员,对整个渠道的这个垄断,我觉得这个影响是很大的。这个其实都会影响,不仅仅影响到银行,对理财产品的销售,实际上整个零售银行的这个从数(音),可能都会影响到。因为原来可能网点,可能是我的最核心的资产。那么未来网点,可能不一定是核心的资产,有可能会成为核心的负担,因为你的产出的成本,可能是不对应的。那这个呢,我觉得对于资管的影响也很大的。如果未来的主渠道说,我未来很多的这个销售是通过微信支付的平台上出去的,通过这个余额宝这个渠道出去的,或者其他的互联网的渠道出去的。那么在这个时候的话,那么银行员的优势,可能会变化的,这是第一个。第二个的话呢,这个渠道的变化,使这个未来的营销,变得更加精准,甚至可能比银行现在的这个要更强。因为研究网点的营销,实际上不能算是很精准的,来个大妈,我可能就跟他去说半天,然后最后也没结果。当然风险上的匹配,所有的他的信息,他的偏好,实际上你并不是非常清楚的。但是一旦说我很多的消费的习惯,一般的消费习惯,都在网上发生的话,那么他就有了获取很多数据的这个可能性,那未来就确实就有可能说,我有一天这个人,他到底适应什么样的产品,他的风险偏好,有的时候填表,不一定能填出来你真实的风险偏好。这样的话,我们所有的人,都说我们是加值投资者,但到中国股市上,没有几个是真正的加值投资者,全都是,包括这个机构在内也是,都是在短买短卖的。所以说有你说的,不一定是真实的是自己,但是你的实际购买的行为,会暴露你真实的风险偏好,在这种情况下,那么在这个基础之上所产生的,这个实际上也是智能的一部分。那么能够发掘每个客户真实的需求的话,那么他主动的做到精准的营销的程度,实际上我们现在网点上的营销更强。那这样的话,自我强化的过程,这个因为他做的更好。至于我们今天网购为什么,后来你看,原来最开始一点点的网购,到今天你肯定都离不开网购了。未来可能还会更加的强大。就是爆发式的增长。因为它是一旦强了之后,它是会把你甩的越来越远的。因为它在各方面的这个,都要比你更加的强大。所以这个我觉得,一旦大家都习惯这个渠道,而且智能投顾,尤其是在这个微观的这个客户的需求的分析端的这块应用,更加的精准的话,那么我觉得未来的这种结构,那么可能就会发生变化的,未来可能是谁在互联网的销售渠道上,或者说在这方面分析上面,能够占优势的机构,可能他就会至少在入口层面上,他会占据了很大的比重。至于投资方面的话呢,它又是另外一个说法,待会儿马宁他们可能还会讲。
24:03
    因为投资端,实际上从我们目前看,银行其实未见得有什么太大的优势。现在最大的优势,都是来自于这个入口端的。但是入口端这边,如果被受到很大的挑战的话,那么未来我觉得这个财富管理市场这个结构,可能就会发生非常大的变化。那个时候的话呢,可能就不一定是银行独大了。还真正有可能搞出来一批真正意义上的资管机构,而不是今天说的,附属于这样一个网点资源的,或者客户资源的这么一个情况。所以说这个呢,是我觉得这样的一个加入,它实际上对对这个市场的环境结构,我觉得未来会有很大的变化。因为时间有限,我就给大家,就是谈一下我自己,对这个问题的看法,就是把这个题目引出来,就让下面的专家,他们来谈谈他们的看法。好不好,谢谢。
    主持人:好,一方面刚才我说,现在接十个骚扰电话里面,有八个是和这个投资,贷款,笼统的我们可以成为财富管理相关。还有一个呢,剩下的两个,一个是买房的,另外一个是诈骗的。从这个角度来讲呢,其实我们觉得,它真的是非常的普遍,因为它已经通过这样的一种,非常,我们可以说是一个低级的一个营销方法,进入到我们的生活当中。但是呢,曾教授刚才又讲了,从另外一个角度来讲呢,它又发育的不充分。那么这两者之间,我觉得一定是在什么地方有问题,或者是我们的机构,我们传统的这种业态,和人们这种新的需求,它可能是发生了矛盾。那么在这种情况下,如果人工智能,智能投顾的出现,会不会让整个的财富管理,那么围绕着这一件,就是有巨大需求,又发育不充分的一个市场里面,发生非常大的变化,而且这种变化呢,甚至刚才曾教授提到,原来的财富,原来的优势,可能变成包袱,那么像我们光大这样的一个,网点不算多的这样一个机构,那么可能如果你和四大国有银行相比,那可能就是在网点上面,现在是有劣势的。但是呢,那你可能用其他的方式,来进行这样的一个差异化的竞争。但是另外呢,可能那些原来根本不是银行的机构,也要进入到这场竞争当中来,那对你们来说,那可能又非常大的压力。所以下面想听听其他哪位,刚才对曾教授,这样的这个观点,发表一些看法。苏教授?
    苏治:其实作为这个老百姓也好,这个投资人也好,就是无非分两类。一类就基本是我们白丁,老百姓,什么都不知道,就是散户。反正什么机会被忽悠进股市了,就传统股市,被忽悠买房,有资本就买房了。
27:23
   中国散户,肯定是占主导的,所以我们的股票市场,整个现在一直发展到现在,可能也存在很多问题。另外一些人呢,我认为就非常专业的,投资人了。这些专业的投资人呢,无非是两类,一类是机构,另外一类是真正有钱的,有知识,强大知识背景的这种有高净值的投资人。那这部分人呢,我相信数量也是非常少的。整个看来,实际我感觉中国,属于这个投资这个市场,和投资的渠道,实际上非常非常的小的,狭隘的。所以我们看到这几年,实际上前几年我们看到一个现象,是资金,资金这个过剩,有的时候资金荒,有的时候资产荒,有的时候还定存。有的时候钱很多,但不知道去干什么。所以中国呢,实际上我感觉这个金融体系,就是结构性的问题,是比较重的。所以导致了这个资金,其实它为什么没有这个很好的投资渠道去呢,是因为它整个体系里面的循环是不畅的。比如说中国是个高储蓄的国家,老百姓手里有很多储蓄,但这些储蓄呢,其实很多在原来的渠道,是通过银行的理财产品,又通过信托,围到体系外,获得高的收益。其实这种形式实际上不是特别好的。而在国外,其实它有很多好的理财渠道。话说回来,我就感觉第一个,就是中国的理财市场,确实投资渠道,这个非常的少,那么稳定的投资渠道,好的投资渠道,能使老百姓财产获得持续的,稳定的保值增值的渠道,和形式,实际上是相当不足的,就是这种金融产品的供给,也是不足的。所以一方面是这个问题。第二个问题,那就是说到智能投顾,那么智能投顾怎么能产生呢。其实它还是在这里面解决了我们原来讲的这个体系内的,理财产品不足的某些问题。所以它是在某个痛点问题解决了,那么其实这种智能投顾在国外发展的时候,Betterman这几个公司,其实在国外它的产生,也是解决了一些痛点的问题。就是因为在国外,那种其实也有相当的一些的,资金量不大的这种所谓投资人,他们也需要比较好的投资顾问服务,但是实际上他们付不起这个钱。所以就需要有一种技术,去以低成本,为他们提供这种投资服务。
  
    主持人:一方面呢,我们现在进行这个财富管理的机构很多,从业者很多,手腕很多,但是呢,同时能够给大家提供的,又赚钱又安全的产品,却非常少,但是这个也很难,的确。
36:06
    怎么又赚钱又安全,这种,那么相对而言,可能大家都会认为,就是在这样的一个,它是一个很深刻的一个矛盾,那么人工智能,能不能解决这个问题,   
张丽雯:比如说我们的这个资金端,财富管理的资金端,对它的需求,包括资产的这一端来说呢,对他们的需求和痛点,可能会了解的更多一点。
因为传统投顾呢,我们确实遇到了一些问题。
    主持人:问题是什么,在传统投股里面,比如说你们做的,和银行做的部分之间的矛盾,或者不足是什么?或者是冲突?
张丽雯:我觉得首先,第一个比较大的问题,就是说它其实是一个以资产为导向的,这么一个方式。就是说它更多服务的还是一个融资客户。在比如说我们现在看比较大的这个诺亚,它有二百多家的这个产品提供方,但是它每一个理财师,真正能力提供给客户选择的资产,其实不多。就是说可能一家平台上,有不同期限,不同利率的这种标的,10-20个,已经算是非常多的了。而投资者在选择的时候呢,他是非常有局限性的,我觉得这是第一个问题。
那么第二个问题,就是说线下财富端的,这种高端理财的方式呢,它的成本非常的高,一般的比如说我们的中薪阶层的这些人士,是无法享受到这样的服务的。
那么还有一个,就是如果是线上零售端的话呢,现在基本上还是基于投资者,个人的一个理财判断,所以我们也会看到很多的,这个平台上的投资者,可能基于他本身的这个专业知识的这个限制,包括对资产穿透审查,没有任何渠道去做到这样一个审查的方式。
所以很多投资人在做自己财富管理的理财计划的时候,我们其实是有一个信息不对称的。我觉得这个是比较大的这么集中的几个问题。
 
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主持人:线上的话,标的很少,线下的成本又很高。在这样的一个矛盾里面的话,可能我们是不是,就是所以大家可能更看好人工智能所带来的这种新的机遇,和新的改变格局的这种可能性。
我们就进入到这个第二个话题,我们有请到的这个领沨资本的创始人,马宁先生,他以前也是一在国际著名的投资银行工作,那么他现在呢,也正在从事着,有关智能投顾方面的工作。
      马宁:我是原来做过监管者的,在人民银行总行,后来在高盛待了13年,原理也是高盛亚太区的金融机构的科研主管,中国的科研总监。所以我原来就是投顾的一员,因为我也是证监会的,叫投顾委员会的副主任委员,曾经也担任过,就是说叫做卖方的,曾经是。
现在我们做这个PE基金的,主要是投金融科技,包括智能投顾,消费金融,和这个AI等等,这一类的公司。
第一,我们现在看中国这个市场情况呢,就是我的感觉,是投比较多,顾比较少。就是实际上我们这个,都是在投,你比如说我们的股票市场的交易量,实际上是全球第二。但是小股民在这个股票市场的参与度呢,是85%。而这些专业的投资者,也就是顾的这一部分呢,只有15%。那相信银行在做这个,就是说理财产品的时候呢,其实就是经过很长时间的这个投资者的教育,其实老百姓对一些风险的理财产品呢,也是自己干,也很少用这个银行的这个服务。所以这个就是给大家一个思考,就是说中国的这个专业投资者呢,现在的确是比较薄弱。
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   第二,刚兑是一个比较大的问题。现在主要是非标类的资产,货币市场基金这块,目前也比较好。这个里面就牵扯到以后的问题,就是这个资产定价的问题,待会儿我会讲。
第三,其实我个人对市场,还是比较悲观的,我觉得中国以后是优质的,高质量的,高回报的资产,一定是资产荒。
我们现在目前对于这个投资者的教育,很多大家觉得,只要是投资,我就要挣一年翻倍,最好。但实际上呢,如果大家真正看,我如果一年投资跑赢通胀,跑赢两个点,也是很好,我相信在座的各位,你们大家都在追求翻倍的时候,实际上能够就是跑赢通胀,能够达到这个目的的,还是少数。所以我觉得从投资者教育,和从业者的教育来讲,就是这个预期,不能说是智能投顾,就能帮你解决这个回报率的问题。而是说这个投顾呢,应该能够帮助大家解决一个保值,增值,满足流动性的一个问题。就是说这个对老百姓的教育呢,还是不是特别够。
第四点,就是说这个理财师,他的这个产品导向非常严重,就是理财师之间的这个质量,也是非常参差不齐。那这个的确也是智能投顾,能够发挥的作用。因为我们也看到,就是说各个证券公司都有理财师,各三方机构,也有理财师。其实真正懂金融产品的,真正懂股票的人,也是很少。所以我们开玩笑,就是如果这个人真的很懂钞股票的话,他可能就自己干,私募去了,也不一定就是给大家提出建议。所以这个里面呢,就引出了这个智能投顾的需求。所以我个人感觉呢,就是因为我们看在看了很多智能投顾的项目,一个对这个行业特别感兴趣,因为的确是中国的这个市场非常大。但是刚刚我说了这个痛点也非常多。存在呢,就是说从智能投顾角度来讲,就是三个方面,我觉得是可以提高效率。一个是,就是说智能投顾,一方面是对客户的画像方面,是能做很多事情的。因为现在咱们智能投顾,就是投资顾问,都要求面对面的要你给我谈话,谈话即使一个小时,可能也不一定能谈出很多的,就是这个比如说个人的这个需求。那么现在我们看,比如说在银行、保险,现在大数据越来越多,其实这个对于客户的基本画像,比以前要好的很多。
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    就是能不能今后,用一方面,是说你要有问卷了,让老百姓知道自己的这个投资的倾向,和风险承受能力,另外一方面呢,用大数据呢,来使他的这个整个的画像,更加准确。这个产生的这个投资策略,才是好的投资策略。我目前看到的就是说,监管当局推的呢,主要是就是他的这个投资的倾向,和风险承受能力。但是在客户画像方面呢,还是做的不够。包括我们看了很多这个公司,创业公司,其实我们都觉得不太靠谱。大大部分呢,就是创业公司,都是在资产端,也就是智能投顾的第二端,就是怎么去做资产配制。就是投顾你要有两方面,一方面我要理解这个人,他有什么需求。第二呢,我要给他配合适的资产。那现在我们看到很多这个创业者,其实在资产端,资产端当然这个智能投顾如果做的好呢,是能起到非常多的作用。因为你要给资产打标签,要知道它的风险和回报,这是第一。第二呢,就是解决了一个,这个理财师的这个,他的本身的这个能力的问题,就是有一些理财师,在中国我觉得可能80-90%的,其实是不懂金融产品的,就是他可能知道你的需求,但是配的东西,有可能错了。有可能他是产品导向,他是卖东西的,所以他就想推一个,他现在在卖的产品。这个是非常常见的东西。那通过机器的做法,通过科学化的模型,有更多的专家,他去判定这个资产端的这个,他要打上标签,这个风险是多少,回报是多少,那其实是能解决很大的问题。然后第三方面,我觉得智能投顾,它的优势就在于普惠,就是由于计算机和新兴科技的发展,使得就是不光是财富管理是富人的一个产品和服务,其实是变成了对大众的一个服务。那也只有通过智能投顾,才能解决。所以从意义上来讲呢,我觉得智能投顾,一个是需要对客户的这个信息,有一个很好的理解。第二,就是在资产端,把他这个资产的标签化,标准化,同时呢对这个,就会解决这个理财师,他的这个良莠不齐的这个问题,第三是效率提高以后,实现普惠金融。所以我觉得这个智能投顾的兴起,对财富管理的这个意义,还是非常的深远的一个意义。就是现在在中国,刚刚我们也说的是,投比较多,顾比较少,也可以说是智能投顾在中国的发展潜力是非常大的。因为像海外呢,你比如说美国,这个资产管理行业非常的大,是机构投资者,所以就是新进来的人,就很难发展,但中国呢,这个机构投资者,本身这个文化都没兴起,就是有能力的管理的这帮人,如果很强。那如果你要是真正搞出一个很好的智能投顾的这么一个东西的话,你可能市场份额就非常大。
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    最后呢,就是说这个智能投顾,我们去思考,就是看到很多这个创业公司,我们觉得这个智能投顾,本身也是有很多局限。第一个,就是在中国的应用的时候,最大的局限,就是中国的资产定价不准。就是智能投顾的话,一个就是你要给各个资产进行标签,你的α是什么,β是什么,风险是什么。但其实我们看,比如说中国的股票市场,和债券市场的定价,基本上都是错的。然后股票市场,咱们也都知道,小股票,烂股票,估值反而高,大股票比较低,那债券呢,其实是因为有刚性兑付的问题,这个也是有很多这个市场的,比较扭曲,其实我们原来,我在高盛的时候,从2005年开始,把所有中国市场企业的数据全拿出来分析,那现在上市公司,可能有10%的上市公司,是(43:16)起来的。那实际上它的违约率,可能5-10年,是差不多有10%左右,就是5-10年,就是上市公司,但是他们发行债券,也是2A级以上。主要是大家觉得,上市公司,有刚性兑付,有政府支持,有银行流动性的支持。但是一旦间隔时间一出来,马上这个债券就出现问题。2016年初,我们当时就觉得债券会出事。就是出现过,就是辽宁省的一个省级的那个平台,不付钱,债券没兑付,所以整个这个垃圾债的市场,就出来债券就全部跌。但是智能投顾呢,它因为是所有智能投顾,计算机系统,它就是按照过去的这个数据,去预测未来,所以它如果你要把这个数据,看过去的数据呢,这些债券都是好的资产,所以你兑给这个,就是老百姓的时候呢,就是我们就比较担心这个,因为资产定价的不准的问题,造成叫(44:21),就是进去也是垃圾,有是你模型是对的,但是可能最后的结果,还是让老百姓亏钱。所以目前来看,我们一家还都没投。这个就是感觉上,大家都去做模型去了,但是真正对这个资产的定价,能看到这个扭曲状态的,怎么去调整这个东西,实际上大家是不懂的,就是很多做智能投顾的人,我们发现他们对产品,其实是不明白的。他可能就学会去看系统,直到做个模型,就去忽悠。第二,就是说这个目前就是关注资产端的这个东西比较多。就是真正的智能投顾,如果能够把老百姓的画像,给他解决,能够纠正目前这个智能投顾,主要是卖产品为主,而变成,就是说我可能是55岁了,我过五年就要退休,那我未来其实,我需要的是资产保值,增值的。
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    那你对我来讲,就是每年5%的收益率,那很安全,已经很好了。那当然了这个呢,对金融机构,就是说是不是按照你的收费模式就要改变,是按产品收费,还是按资产托管额来收费,这个跟老百姓还有很长一个距离。第三,就是说任何模型都有缺陷,就是我们看量化模型,大家都知道美国的1998年出的问题,叫(45:40英文)他出事,他其实是做量化分析,炒债券,但是都觉得过去十几年,都业绩非常好,结果一次崩溃,把过去全部都亏掉了,美联储的。所以任何模型,都是按历史数据去做的,都会有缺陷。所以完全是AI的形式,我个人觉得是对系统性风险,其实是没办法把握的,对于这一点,还是需要人工的干预。所以整体来讲,就觉得这个行业,是发展非常好,中国好的创业者,和金融机构,在这中间,都有很大的一个发展空间。我建议呢,是在用户画像方面,要多下工夫,同时在资产对价方面,多下工夫,当然最后还有一个议题,我再讲金融机构怎么去看这个市场。谢谢。
    主持人:好,谢谢马总,马总讲到了这个非常重要的一个现实,总结起来,就是投多顾少。那么怎么解决投多顾少呢,那么我们是不是可以通过人工智能来解决,但是呢,马总又说呢,可能目前来说,从您的投资来看,其实能把人工智能的这个对于投顾的这个理解,能力真正落实下去的机构和人也很少,实际上我们是都缺。那么就是说可能在短期内,我听着这意思,其实我们不太可能去设想这种人工智能的使用,会能够让我们的投顾的投多顾少的这个问题,得到彻底的解决。也不要抱这种预期。
    马宁:我不是这个意思,其实待会儿也还有一个议题,我个人觉得就是说,现在能给老百姓不亏钱,智能投顾是标准化产品。就是其实银行,配一些基金类的产品,是可以的。而且做的很大。包括招商银行,这个可能是最后倒数第二个议题,我们再讨论。
    主持人:好的,好的。曾教授,您觉得呢,就是觉得这个刚才这个马先生的这个说法,是保守了,还是觉得比较同意?
    曾刚:我很认同他的这个看法,其实当然就这个概念,方向,肯定是没问题。因为人工智能的这个进步的速度,确实超过我们想象。
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    就是为什么现在大家比较关注它,实际上也就是过去几年阿尔法狗的这个,从原来和人还能够有,在一个层次上,到已经超过不止到多少个层级的这个进步,让我们感到它这种进步的空间,我觉得这个肯定还是有很大空间的。那么意味着我们未来一些标准化的工作,尤其是这个标准化程度比较高的这个工作,这个和操作相关的,金融这个领域圈,有很多这样的工作,那么未来可能是会被人工智能所替代的。我们现在讲的是财富管理是吧,实际上在风险管理方面,我觉得未来也很多的,可能都是会被中台,后台的可能很多,都有可能会被这个人工智能所替代,这是完全可能的。我觉得这个方面的话呢,就是但它有个过程,就是标准化的可能替代的会高一点。比如说刚才马宁讲到的这个,就是用户画像这个,实际上是对客户需求的一个分析这块,还有包括这个一般意义上的这种投顾的提供。实际上这种相对比较标准化的,而且它能够规避很多,一个是成本低,第二个,可能提高服务水平,规避好多道德风险。现在投顾没准搞得飞单了的可能性都有。那你至少用人工智能,把这些问题你都可以解决的。这个本身,它也是一个这个。但是在资产端这一块,确实是短期内,恐怕全世界范围内,都不太好解决的问题。因为它讲到系统性问题。那这个东西,没办法预测的,就好像我没办法预测证监会,突然一下,打个比方讲,新出来一个政策,本来一年就可以出来的,现在到两年半,或者说更长了,你这个东西就没有办法了。所以现在出现了一个重大的,这个模型差一点就崩溃掉的。像这种东西,它是没办法去很好的控制的。就是更何况中国这个情况,又特别的明确。尤其是我们现在很多监管制度,它不是很稳定的。这样情况下,你做投资的话,恐怕就有点困难。比如货币市场,相对稍微好一点。但是你要涉及到刚才讲的非标的,股权的这种东西的话,它增值一下就非常高。所以在这个地方的话,应用稍微可能就会慢一点。所以我个人觉得就是,肯定趋势是没有问题的。但是它可能就是说,它接入的点,和它这种过程,我觉得它可能还是有先有后,不是说一下子,就全部都替代掉了。那它可能也不符合演进的一个过程。
    主持人:我明白曾教授的意思,就是说可能我们在一些基础层面,那么它的人工智能,会很快的能够替代一些现在的工作,现在的投资顾问的这样的工作。但是呢,可能到更深入,和更高级这样的,需求这个或者是说,更复杂的一些投资环境,和投资产品的这个时候呢,那么可能还需要一个很漫长的路需要走。好,那么下面呢,接下来我们就有请一位,那么是一个真正的从业者,因为他来自于德国,现在在一家德国的智能投顾的公司,在工作。而且他的这个公司,他们人工智能的投顾的这个,已经开展了两年。
51:09
    而且大家不用担心,他的中文说的很好。下面由他来介绍一下。
    Jerome Eger:可能也没有大家想象的那么好。但是可以交流,所以如果说话比较慢,或者听不懂,请大家理解一下。首先非常感谢夏总,今天邀请我们公司到这边来,然后感到非常荣幸。今天我听几位嘉宾说的这些意见,都非常的认同。那么我今天就不能说太多中国的情况,我只能就是。
    主持人:我们更想听到,就是你们现在在具体运作当中的情况。
    Jerome Eger:对对,首先我应该说几句德国人的性格,德国人的性格,大家可能就是不太理解,但是德国人是非常非常保守的。不管是买车,还是买金融产品,他必须要买一个,就是质量非常好。而且德国人不太喜欢,就是跟主流,他必须要自己找到一个好的产品。所以说我们如果想在德国的市场成功,我们必须要有一个产品,是符合个人的要求。就是所以这个个性化,在产品开发的时候,是非常重要的。那么这个是说到服务,算法,和售后服务,包括安全,包括监管的要求,都是有非常非常大的因素,在客户做决定。有的客户,他真的想看到我们的监管的牌照,他才会变成我们的客户。所以他们会问很尖锐的问题,所以说我们都必须提前准备这些资料,和这些客户他的要求。所以这个是在客户,德国的大环境的一个重点。但是我觉得,我看中国现在这个市场,确实刚刚马总提出的这些意见,确实这个是主要的问题。所以说渠道是一个问题,但是主要的问题是投资人多,然后资产比较少。那么我刚刚(53:58英文)这个问题,刚刚这个问题,主要是智能投顾解决不了这个问题,这是一个事实。
54:07
    智能投顾,其实它需要一个非常多元化的一个,它需要很多很多资产,才可以给出一个好的投资方案。那么我们现在在国内,就有一个这样的情况。就是他资产是有限,那么我举一个很简单的例子,我的算法,或者我的竞争再好,我如果只有一个股票,它的结果还是一样的。或者我有两个股票,它的结果可能好不了多少。那么就是跟人工智能一样的,我的数据的基础越多越好,然后他给出的方案,也会越来越好。人工智能在智能投顾,也是同一个道理。它的资产的选择越多,他给出的方案也越好。我们在德国这个,也是一样的,我们不能给德国人,给他们提供光看美国的市场,这个资产。他需要,首先我们整个这个服务是分成两部分,一个是更多的是资产管理,然后还有一个是服务,就是针对客户的一个接口,一个阶段。然后第一步,就是资产管理这一块,是分成很多不同的算法,一个算法是不停的寻找,就是全世界所有的ETF的这个(55:58英文)这么说。然后第二个,就是真正的做投资的决定,这两个算法,可以说是核心的算法,对重要的模块。但是这个客户,他基本上不接触这个地方。就是大部分的客户,对这两个算法,也不是特别的感兴趣,他感兴趣的是前面的这些信息,我应该现在做什么决定,我现在我这个人,是有什么风险偏好,我有什么目标,我应该投什么资产,他希望智能投顾给他一个合适的答案。因为客户不知道,他虽然知道ETF是一个什么样的东西,但是他也不知道ETF在里面还有什么样的风险,我继续举一个很简单的例子。我们现在在欧洲的客户,或者德国的客户,他可以选好几千个不同的ETF,那应该选什么样的ETF。
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    大部分的德国人,他买一个德国的大盘,那个DAX,这样是错的。因为他不能提供他一个全球的资产配制,就是这样只有一个德国的一个市场。那德国所有的股票,包括就是DAX里面的公司,他们有很大的相关性,基本上都是奔驰、宝马、大众汽车,这是一大部分。那么一旦汽车行业受到影响,他整个这个组合会跌,但是那个时候客户不会意识到的。但是他看资产,但是他同时还有自己的目标,我十年以后要买房,他是他的目标,我们的任务是实现他的目标,而不是跟他说,你应该买这个这个资产,不用给他解释,可能我们可以给他解释,这都是非常透明的。但是这个不是客户的重点,重点是为客户服务。我现在已经就是说的很远了,但是就是重点是,我们必须要尊重这个客户,客户他需要什么样的资产,和他的收益率,他的风险偏好,是非常非常重要的。就是做什么样的。很多客户,可能对自己的要求,对自己的这个买资产的要求,不是很了解。我们都是这个金融和银行的行业,我们都对风险和收益率,非常的清楚。大部分,不管是普通老百姓,或者是超高净值客户,有一些根本不了解这个关系。所以我们每一次跟客户接触的时候,我们要就是记得这个重要的因素。
    主持人:能不能给我们介绍一下,就是你们具体的,比如说给什么样的人,然后用人工智能的投顾,怎么介绍给他的,然后最后获得了一个什么样的投资结果,那么这个呢,相对和其他的这种人工的投顾,最后有什么差别,我们想听一些这些的内容,更具体的。
    Jerome Eger:好,好。我们首先是一个,我们的标准的流程,我们客户到我们那里来,我们有问他几个问题,首先是对,就是风险偏好,还有风险接受能力,他就是最重要的(59:58英文),市场跌的时候,客户什么时候开始紧张,就是什么时候开始愿意卖,我们这个点,是必须要了解的。他这个点什么时候达到这个点,我们就给他安排一个合适的资产。
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然后我们这个算法可以说是一个反周期的投资方案,所以市场是没有具体的规律,但是它实际上还是有规律的,它一直是往上、往下,什么时候往上、什么时候往下我们都不知道,我们如果知道这个往上、往下我们就不会坐在这里,不会坐在家里然后买股票,但是他有一个规律就是可以计算他的可能性,那么我今天到明年可能不能实现(01:00:52英语)但是在长期的投资的过程中,我这个智能投顾可以做更好的决定,比个人更好的决定,那为什么呢?因为我的算法是没有情绪的,他没有害怕,他晚上回家看他的组合,每个人都看他跌了以后,我回宿舍应该现在买,或者说应该卖,就像巴菲特一样他看市场跌了以后他就把这个看作是一个机会,(01:01:29英语)价格比较低的时候我们应该买进去,而且(01:01:37英语)这个是非常普遍的金融的道理,得了很多很多诺贝尔奖,我们只是把这些理论干成算法,很简单,其实不是一个魔术,也不算是人工智能,或者可怕的东西,他只是一个长期的投资方案,关键是长期。
刘戈:就是核心呢就是让你的这种投资给出的方案不受情绪的影响,这个就是对理解来说可能他能带给你们的这种投资的这样一个特别大的优势,我不知道在座的有没有对他们现在做的这些有问题,可以提出来,包括台上的有没有什么更具体的一些东西提出来。
张丽雯:我有一个问题,就是也正好交流一下海外的市场,是不是在海外的市场这种智能投顾的产品,它更多是基于一个场景化,或者说你会给客户达到他未来的一个目标,比如说我们经常看到美国的这种智能投顾,他可能是急于孩子的教育,或者是给客户一个目标,你用你的这个专业的能力去帮助他达成这样一个理财的这样一个目标。
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Jerome Eger:确实是有一些公司会提供给一些这样的意见,但是我们不太支持这个看法,每个客户他有自己的目标这是肯定的,但是什么时候能够清仓,就是卖出去,这还是要看市场的情况,所以比如说我现在的目标是我十年以后要买房,但是十年以后这个市场不一定是很理想的,而且我们提前也不知道,如果我知道市场十年以后会跌,那我可能更多的就是买固定收益的产品,就是更加稳定,波动就没有那么大,但是我们就看不到未来,所以说现在有一些智能投顾,特别是在美国,包括在德国也有,他比较说,我们的目标或者我们客户的目标是两年以后要买辆车,那你现在应该要头多少钱在里面,然后我们考虑一个收益率,汇总就是你车的价格,我们觉得这个房子是特别的合理。
刘戈:明白,也就是说这个智能投顾也不可能做到,比如说我的目标是明年成为马云或者是,这个目标什么样的智能也是达不到是吧?那么下面呢我们再又请苏治教授,他是数学学院的教授,那么我想从他的角度来讲,对于人工智能的这种投顾方面的这种使用的话有一些更学术性的理解,那么现在有请他对于整个尤其可能是对整个智能投顾在国内的应用也有很多的研究和了解,我请他来给我们大家一起分享。
苏治:那我说一下,说的有点多,希望少说点,国内现在的智能投顾因为也是从国外引进进来的,但是现在我自己的研究感觉好像不那么智能,实际上就是把原来的一些理财业务办到了网上,办到了APP上,你就说这人工智能,智能投顾,我们首先要定义一件事情,它的智能在哪儿?首先智能投顾,什么是智能投顾?它能干什么,怎么叫智能呢?这些基本的概念应该去理解一下,比如按照海外的来讲,我们现在理解的智能投顾无非解决两个问题,第一个它比你知道你更需要什么,因为金融投资理财这是很专业的,所以无一例外。
01:06:00
所有的智能投顾做这些软件的公司,他首先要收集你的信息,他要通过这些信息,通过大数据来分析你这个人的风险、偏好,完了你在整个收益周期曲线是什么,你需要什么,什么产品适合你,就好比说我们现在越来越重视饮食的安全,大家天天去看什么电视节目上讲什么养生堂,大家很关心那些,我就觉得这个与你的情况一致,所以智能投顾的智能我觉得第一件事是要解决所谓的客户画像问题,而客户画像无一例外的有个问题叫数据,现在可以看出来就是国内也发了很多智能投顾的产品,他的数据是都是很单一的,我们现在做统计就发现,其实我们在中国虽然数据很多,但是都是数据督导,他有他数据,他有他的数据,你是拿不到他的数据的,你要对一个人的行为进行综合性画像的话,你需要大量的数据,你需要把这个数据督导打破,怎么去打破这个数据督导,包括现在大家做智能图,一定要数据,没数据你做什么,我们广大做智能投顾(01:07:05听不清楚)所以第一个只能图智能是他有数据他就智能,他就会比你更了解你需要什么,所以一方面是对你的金融资产配置的需求做一个很深入的分析,这是需要数据的,另外一方面智能投顾的解决就是投资专业化问题,我针对于分析出来你的这个风险偏好,你的收益周期曲线,你未来的需求,我这边去给你寻找可以匹配的投资产品,而这个投资产品就很多了,比如债、股、货币市场所有的都算,但在中国实际上各种投资都是有门槛的,产品的数量是相当少的,而且还有一点很重要,就是我们是不能配海外资产的,也就是说你没有办法避免在中国体系内跟系统的风险,智能投顾可能在很多时候是针对于你的风险和收益的情况,我给你做一个风险收益的配比,而对于中国老百姓我相信大部分是应该需要那种风险相对较低,但不见得刚性兑付风险相对较低,但是能提供稳定收益的类型,所以与之相配比的产品里面货币基金产品是可以的,但是还是比较少,所以现在国内在做一件事,大家都在做,各大券商也在做,在做量化投资,量化投资的目的不是说用模型去获得很高很高的阿尔法,实际上是我现在看出来量化投资真正做得好的,每年的收益基本上就是9到13之间,如果说他说我这个量化产品能做到翻倍或者能做到百分之三十、四十,第一类偶然性,你能不能引领这样,第二步就是那个量化是真量化还是假量化,因为我们量化里面有大部分是要对冲的,对冲之后实际上你获得的收益是相当,只要稳定,长期可持续就很好,但是这件事我们现在知道,量化产品做的都很不好。
01:09:00
就今年开始,整个都不太好,这里有最大的原因就是我们也缺乏对冲工具,就公司的金融工具是很缺乏的,谷底期,都被管制的比较严重,所以现在整个感觉,这个智能投顾,第一个从客户画像的角度是缺乏数据的,除了你的一些资本情况,其实还是需要一些动态的,你的行为数据,这个我们现在缺乏的,第二个,从智能的角度智能去做不同产品的这种经营投资品的这种匹配,做出他的收益率曲线,去分散风险,去匹配客户这边的需求,但是金融产品就很受限,所以现在国内我也查找资料,其实从16年的5月开始兴业银行、招商银行、浦发银行也都推出了一些智能投顾,比如说摩羯智投、才智机器人,招商银行、华夏银行也做了一些智能投顾的一些布局,大家都很热,觉得这肯定是方向,但实际上做得好的,我觉得这个市场还是有待发展的,非常有待发展的,另外发现看来,其实与国内的大牌相比,还有公益基金相比,因为他的整个投资风险还是控制的比较好的,所以他们的业绩表现,就是收益还可以,完了整个回撤也比较低,我估计现在产品规模也不是很大,回头规模大了起来之后他就很难规模掉这系统性的风向,因为产品规模比较小,所以他现在收益还可以,另外呢,现在国内智能投顾的特点就是说他不像国外,国内他现在比较试,他在引进这些方法和智能投顾的模型的时候,他其实是适应了中国的环境的,他进行了一些改造,基本上他就要适应中国这种以散为主,投资风险比较强,投资产品比较少,这些情况所以他也作了一些改进,另外呢,其实现在智能投顾有一点就是,我不知道这件事情怎么解决,因为现在我们钱肯定出不去的,所以你解不解决海外配置的问题,你没有海外配置,实际上你对智能投顾的空间很有限,就像我们刚才Jerome Eger说的是,如果你这个放眼全球的话,那个产品就太多了,那真投资机会就来了,但我们的管制的原因、等等的原因,另外现在其实整体上看来,他有发展成整合、综合型的智能投顾,就与原来的智能投顾的相比,他形式的多样化、多层次的,其实他个性化做的还比较好,要产品差异上来讲,就是互联网公司做的智能投顾和银行做的智能投顾来看的话,银行是做的还比较稳,非常稳,它的整个收益率不高,比如四点几、五点几,但是回撤也很低,就是风险控制非常好,但是整个,比如进互联网公司你也智能投顾,现在看来就是投资门槛非常低,因为他只能在网上做,有点像PTP的风格,但是它的风险整个看是比较高的,整个有些共性的问题就是现在整个从海外的一些投资模型其实拿到中国来的时候,
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因为中国市场环境是不一样的,就模型的有效性在中国有没有效,那些模型可以做,大是需要有进一步的检验的,第二个就是说呢,其实我们中国的老百姓或者说投资客户,他的风险偏好和海外不一样,比如说德国人我们讲他比较个性化,而中国可能洋琴效应比较重,一窝蜂,一个产品一旦推行出来,大家都去买,那都去买,这个产品很难把收益率坐上去,所以竞争的程度也是不够的,就现在的智能投顾在中国的发展我觉得更多的像是互联网理财还真的没有达到说那种智和能再加上投顾的概念。谢谢。
刘戈:苏教授讲了半天,很多智能投顾原来是假的智能投顾,的确,因为现在有关人工智能的应用讨论了很多,我个人觉得一定都是在翻译领域,就是语音和包括不同语言之间、包括语言和文字之间的转换,我觉得这个转换的很快,另外我就是觉得他在金融领域的使用可能会很快,但是现在我们已经明确,其实在语音这样的一个翻译和转换的过程中特别容易鉴别对吧,前两天我们几个朋友一起,是科大讯飞的软件,我们用了很多的话让他翻译成英文,然后那个基本上我们看在大部分的语境下面,除了有一些语法上的瑕疵,基本上意思都没有问题,只有这个非常有意思,好玩的地方跟大家分享一下,有一个人他突然出了一个很生僻的话,他说海德格尔是一个我最喜欢的哲学家,这个词在日常的语境中是非常生僻的,结果这个软件中招了,他给翻译成嗨,这女孩是一个我最喜欢的哲学家,这个就很有意思的,一方面他翻译错了,另外一方面你看他翻译的那个逻辑又真的具有智能的因素在里面,他讲的一般的话呢说这个女孩是一个我很喜欢的哲学家,这样的一个话的意思,它是在日常的语境里面是可以出现的,这个是非常好,它已经接近于全面的使用,已经代替人的这种翻译,那么在智能投顾或者更广泛在银行的体系里面,那么他现在的使用可能是不是和我刚才说的这种仅仅存在一些我们可以况且把他叫做海德格尔错误,
01:15:08
离那个有多远,这个谁来回答我这个问题。就是你们认为现在我们的这个智能投顾,就是刚刚苏教授刚刚讲的那个智能投顾离真正就我讲的这种具备智能的,我们想要达到理想中的还差多远,是一个什么样的状态。
男:就是如果我们把智能投顾分成两部分,一个人对人的理解,就是人需求的理解,第二是资产的理解,目前就是中国,对人的理解呢,我的感觉就是基本大家都没怎么做,当然他的风险偏好大家都已经收集出来了,但对他的背景,家庭多少口人、收入,他以后用什么钱。
刘戈:就是所谓的比我更懂我,就是这个要做的基本上没有人做。
男:对,如果谁能把这个做好,也很牛,那对资产的理解呢,其实我觉得美国的像(01:16:18听不清楚)我觉得是不错的,但是中国呢,待会也要谈到一个题目,就是开智能工作太多,大家都在做智能投顾,华泰已经收到美国智能投顾公司,那对资产的理解呢,中国也没人做,没人做得好,(01:16:34英语)他们做的实际上是对过去历史上所有影响国家的因素他都作了,比如说石油价格变化了,这个股票马上就出问题了,那中国其实我觉得对在座各位一个建议就是说,你们把金融市场所有的信息都收集起来,比如说石油价格变了,那个股票跌了,那个债券跌了,”大家把这个或者影响一个股票、影响一个债券的历史所有的因素,这个事你先做了,那才有一个讨论这个在资产方面智能投顾的基础,那也跟咱们市场局限也有关系,因为中国好多这个定价是政策的因素,所以在中国我会感觉就是说这个是比美国更难的一个难题,就是在资产端,因为在海外的资产端其实大数据都在,资产相对说。
刘戈:我们不太了解说刘士余天晚上的情绪和明天股价之间的关系是吧,这个是一个很难做的,但是就是我们说的这种对个人画像的这个事情的起步应该是相对更容易切入一些,苏教授你觉得呢?
苏治:因为这个数据是在不同人手里掌握着的,
01:18:00
就是数据之间现在是很少共享的。
刘戈:明白,我在微信、我在支付宝,我在其他。
苏治:所以要画像一个人的行为的话,实际上你需要他各方面的数据,就像我们的(01:18:07听不清楚)是一样的但现在数据是数据督导,你基本很难拿到第三方的数据,这些数据很难匹配在一起。
男4:我跟教授的观点不太一致,我们现在看很多做风险管理的,你只要付钱什么数据都有。
苏治:但是核心商业机密也涉及到。
男4:一方面呢就是说通过商业的方式可以拿到,另外一方面政府更多的去开放和鼓励各个或者强行要求各种数据的互相开放,这可能是比较可作的一件事情。
男5:这个牵涉到数据的边界问题,目前比如说我们看有些公司说我不需要蚂蚁金服的数据,我也知道他在淘宝上他的消费值,我说你怎么做啊?他说挺简单呀,你是支付宝的客户,你授权我看你的支付宝客户就行,就是数据就行,他授权了,授权了就没问题了,那阿里就去封杀他,因为阿里觉得这个数据强了,芝麻信用,我肯定要用我的数据做出一个分,他不希望别人用他的这个数据,但是我客户授权是可以的吧,然后阿里就封杀,那封杀以后人家就搞一个技术说,我用计算机扒,我模拟人类的手指,一会输入我的密码的思路就不一样了,那蚂蚁去封杀我的支付宝,那你就把所有的正常的采取的这种封杀了,所以这个我觉得从数据角度来讲,技术,就是现在很多的创新公司,数据是一个大的问题,关键是大家有没有人进,当然这个跟智能投顾目前商业模式有关系,因为任何企业他都要生存,我得先卖产品,不是说我先把这个系统做多牛,你可能系统做很牛,但是作为创业公司你就死掉了,当然这个是金融机构最大的好处,因为金融机构有利润吗,还有一个数据就是说中央政府非得要弄大一统的数据,就大家都用,历史证明呢,就是政府组的一些局呢,效果都不太好,这个我就不多讲了。
刘戈:明白,也就是说实际上由于现在如果要是真要往技术上深扎,那他的投入可能就会很大,投入就会很长,很多企业也未必做一个这样更深度的介入,所以可能是再走走再看,先弄一个假的人工智能投顾,然后先在哪儿比划着,然后慢慢地在边走边看,这可能是一个大家共同的心态。
01:21:00
刘戈:前面我们用了一个多小时的时间,把国内的智能投顾的一个使用的背景和一些现状和大家分享一下,大家是不是休息上几分钟,这样的话我们在进行下一轮,十分钟吧,我们再接着讨论。
01:35:52,请大家尽快回到大家的座位上,我们开始下半阶段的讨论,都就座吧,上半场我们讨论的很热烈,而且里面对于一些看法,纠正了我原来的一些看法,我想到在座的很多可能也有同样的感受,现在我们有请一位神秘嘉宾登场,有请。
机器人:欢迎大家来到金融品茗,光云智投现场,我是光小智。欢迎光临我是光小智。
刘戈:可以问您几个问题吗?你是男的还是女的?那这显然就是,也是将来我们给他更多的智能,那这种相互之间的沟通可能就会越来的,就是说我们能和它之间产生的互动实际上可能到最后就在一定程度上反映出来我们自己的智能化到底能够达到一种什么样的水准,那么现在,它刚才的反映跟我们上半场对于人工智能在智能投顾方面的使用是相匹配的,下一步呢我们会,显然的话我们现在有了我们新的产品,下面我们来讨论我们今天的议题二也就是如何去寻找监管与发展的平衡,刚开始的时候我提到过一点就是在过去两三年对于P2P行业呢,我是非常全面的和深入的接触,因为很多就是在大概3年前开始,类似于这样的场合我就去主持,那么有一段时间非常的密集,那么到2015年夏天的时候,我就有个突然的在一个会上,有一个发现或者说是一个偶遇
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也是类似于这样一个场合,也是类似于这样几个人,他们都是P2P公司的老板,最后我问你们P2P的那些标的、那些钱最终到哪儿了,后来这里面呢6个人有5个人告诉我进了股市了,所以从那一天开始呢,我天天在股市上去和人民日报唱反调,我说这个东西不是改革牛,这个东西是P2P牛啊,据提示风险,包括自己的话也及时的退出,但是后来结果呢,大家都知道,因为他已经发展到整个社会的融资的钱全部都进入到了股市里面,那么相关的监管部门肯定得管呀,但一管肯定要跌,这个逻辑非常的明显,现在呢我们对于智能投顾,人工智能在金融领域的使用我相信的话应该也有点类似于3年前P2P的那样一个状态,就是我们开始进入,我们觉得他很重要,我们觉得未来他会改变金融业的格局,但是接下来呢就会有一个问题,就是如何不让他生事,那么监管部门,虽然我记得据说我们的证监部门的领导站在金融街办公室的窗前说我们这些睡午觉的人怎么能够扳的过来这帮晚上都不睡觉的家伙呢,的确是一个非常难办的一个问题,就是朝九晚五,中午还要睡一个午觉的这样一个监管曾,怎么样能对付得了千千万万晚上不睡觉的人以及机器人,那么下面呢我们就有请我们的郝联峰博士,他现在是中华联合保险公司的总经理,也多年从事证券的投资,那么希望他给我们分享一些他的研究,也就是说如相生相长,金融创新和监管之间的关系,到底怎么来理顺,有请。
郝联峰:我是中华保险研究所的总经理同时也是一个大数据公司的负责人,很高兴来参加这个会议,我觉得这个方向特别好,人工科技、人工智能,其中智能客户都是特别好的方向,刚才上半场大家讨论的也很热烈,我先来补一下课,就把刚才讨论的我就简单也讲一个观点。
01:42:05
第一个呢是金融科技目前的方向,它实际上主要是三个方向,一个是大数据,一个是智慧金融,一个是去外练(音译),智慧金融也包括了智能客户,智能客户目前在国内我觉得还是低水平的,水平总体上是比较低,所以现在进入都不晚,而且未来空间也特别大,最大的关键是找准方向,我觉得他三个主要方向,目前水平总体都是比较低,如果你能找准方向,在这三方方向里做,可能就能够走到前面去,第一个就是大数据这个方向,大数据大家都谈,每个公司都说自己在搞大数据,那数值里面最关键是什么呢,实际上是客户数据,这个最值钱,其他两个,金融数据、宏观数据、行业数据、医疗数据都不是特别之前的,最值钱的就是客户数值,如果你把客户数据掌握在手里,把客户吸引到这里,你怎么能拿到客户数据,首先把客户吸引来,客户到了你这里,到了你这个平台上,你实际上就渠道了,就渠道为王,速度为王,这两个最重要的就到了你这里面了,如果你把客户吸引到你的平台,你的APP上,还是你的网页上,只要能吸引来,那对客户的数据就跟过来了,客户的数据跟过来了,下面很多事情就迎刃而解,比如说你做金融营销,比如说你做客户画像,你要区别客户的风险、客户的偏好,或者客户打电话来了,比如说像我们保险公司,你如果没有客户数据,客户打电话来了,你都留不住,因为他打电话说,我要投保一个车险,那你就得问他半天,说男的、女的、你家里几辆车,你喝不喝酒,你问了半小时,你还报不出价格来,但如果你有他的大数据,瞬间就报一个价格,而且报的很准,他体验当然好了,别人还拉不走,因为如果你价格报高了,他不来了,他一般可能要问两三家,你价格报高了,他不来了,你价格报低了,你自己亏欠了,所以你要有客户数据你价格就报得准,你报了价格过后你后面跟着的服务你也能跟得上,到期了机器可以给他打电话,自动提醒他续保,这个就是大数据,一般的现在的智能客户都没有这个,你有几个客户,你有几亿客户吗?你有他的大数据吗?没有,所以这是一个方向。
01:45:02
第二个方向呢,我觉得我们要做智能客户,你要么在大数据上有突破,要么你在硬件上有突破也行,硬件技术上这个也是有可能,我举个例子,比如美国有家公司他监控到美国投资者下单,他知道你要下一千万股这个大单,他以万分之一秒的速度比你先买,结果他先买了,你再一千万股接着买,他肯定赚钱,你一买价格就上去了,他就靠这个去赚钱,就不营运运作,就我一个朋友他也是,他的服务器就放在交易左边一个五十米,他的思路就是比别人快那么百分之一秒、千分之一秒,就做这个东西,他做那个套利,做套利那个时间、速度也非常重要,他就靠那个,这儿是第二个方向,第三个方向呢,就是你对市场的理解,你如果是靠数学、靠计算机、靠统计都完成不了的,就如果你是一个新手,你对市场理解很肤浅,然后你很懂数学、很懂计算机,这样你还是会吃大亏的,你就专门根据这些(01:46:26听不清楚)就像现在这么多的量化基因也不好一样,他就是根据前几年,前几年就是分给的成长股,你这样买小盘股,越小的涨幅越大,哪怕就有一个控股,你市值最小的股票,他过去几年都涨十倍,他就这个经验,他然后还以为这个会持续,实际上市场已经变化了,那变得背后是什么呢?他不是说刘士余讲的话,他是后面有经济规律的,有市场规律的,你如果不了解这个规律,然后仅凭数据这个是不行的,所以呢他第三个方向呢你就得有对市场的规律把握很深的,了解市场规律的这样的人你才能在人工智能客户上取得突破,这是对智能投顾对金融科技的一个关键的要点,接着我就讲在监管上,这个是新东西,你监管怎么适应他,或者怎么引导他,那在监管上呢,我觉得第一个呢,你要有一个战略,你要对金融科技、包括智能投顾你要在监管上有一个发展战略对这个东西,未来是什么样的,你有一个计划,就是规划,第二个呢,我觉得作为监管他要创造一个公平竞争的环境,就是中信监管,或者叫监管中信,
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不管你是智能投顾、还是人工服务,你要公平对待,你不能说是智能投顾你对着松一些紧一些这个都不是很合适,监管比较好还是中信,第三个呢我觉得在监管上要有前瞻性,就是很多新东西,你如果在监管上没有考虑到这些新东西出来了,你就不知道他是支持还是反对?是合法还是违法?这种例子是非常多的,比如说保险行业里面,具体公司的名字我就不讲了,他有一家公司专门给保险公司打电话,保险公司他自己也有电销中心,但是有一家公司他不是保险公司,他专门给保险公司打电话,他的营运模式是什么呢?就是说他有客户是大数据,他帮保险公司打,他知道是早上打、还是晚上打,是用男的通过外户人员打,还是用女的打,是用什么语言来打,他有数据,所以他的成交率比保险公司高一倍,保险公司外户成功率是很低的,他能高一倍,高一倍他就一块超额数据,他那个超额数据就跟保险公司五五分成,那这个到底,但是他又不是保险公司,他又没有保险牌照,他做的也是保险的事情,那你这个到底在监管上是怎么对待,是合法还是非法,这些都是一些新东西,你像那个信贷的风险公司,这个很多银行都特别需要,前两天也是一个行长给我说,他说我的坏账里目前是零,但是我只要有一笔,我肯定就毁了,我的位置也保不住了,我现在就特别有人能帮助我监控我的客户,比如说个大数据,知道客户一举一动,什么时候异常了,是不是要逃跑了,是不是公司要完蛋了,那毕竟他也涉及到客户的隐私,那你如果有的大数据公司他有这个技术,他能够帮你,比如说微信,他这个上面应用非常大,基本上客户数据都在上面,有没有什么异常,他能够做到,但是这个合法还是不合法,你要动用了客户的隐私了,你帮银行做这种风险控制,但这也很多都是监管上的,他是要有前瞻性或者能与时俱进,前瞻性呢就是新技术还没出来你可能要想到,与时俱进呢就是技术已经出来了,但是你要学习,你要知道,你不能市场上都在做,这是新技术,
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人家都在做了,你不懂,你不知道,那你监管起来就很麻烦,第四个呢我觉得监管还是要有一个导向,人工智能对智能客户、对这些金融创新的新东西总体上的导向应该是积极鼓励的,就是你一开始不知道他是个什么东西,那你就不要轻易地把他管死或者禁止掉,你可以看,后面呢就像英国派一个监管砂浆它就是一个个新东西,金融科技刚出来他可能也搞不清楚,监管部门他有个学习过程,但是他也不轻易把你禁止掉,他就先划一个范围,你先做,你做了我看,看了然后我觉得行,我就再放他,我觉得不行,我再关也不吃,总体上还是有一个积极的态度、鼓励的态度,就是不要轻易否定,有些新东西呢,他一开始有可能出来你觉得好像对老百姓也没什么好处,他慢慢的,也许他技术慢慢到了一定程度,你看P2P就是这种,他可能也有喜忧参半,另一方面呢他的成本确实比较高,你看P2P一般的(01:52:23听不清楚)给客户的有的达到8%,加上运营成本再加资金来源,这个成本不高,那再贷出去,那肯定是高利贷,不是高利贷,你赚不了钱,但这个东西呢他规模越小的时候你可能成本越高,你固定成本不高,但是他如果做规模技术达到一定程度,他是不是能把成本降下来,或者在技术上他能不能识别到,在客户识别、客户画像上他能取得突破,最后他是能够提升效率成本,确认让一些用户,让实体经济中的一些人得到方便,这个是有可能的,所以一开始呢不是简单的禁止,可能会边回访边看,甚至帮他取得进步,这确实在监管的导向上,总体上呢我觉得中国的金融监管总体上还是不错的,我们的监管也还是比较柔性的,跟国外比我们监管上不是特别的死板,还是有很多柔性的办法,也都是像人民银行对金融科技总体上还是鼓励的态度,所以中国的金融科技这一块发展总体水平是不高,但是呢,看阶段水平不高,但是发展还是比较快,我对这一块还是挺乐观,我觉得是一个很好的方向。
01:54:08
刘戈:给我们讲了他对监管的看法,我不知道曾教授您觉得现在我们的,如果要是由我们的智能客户现在监管,如果由现在提上日程早不早,还是说在开始的时候就有相关的监管的政策。
曾刚:我觉得讲到智能投顾可能不太具体,如果讲金融科技的话确实是有这个必要性,因为过去几年对金融业的改变还是非常大的,包括一些运行的规则,或者是业态的形态,所以这一块确实反映了监管上面确实需要对这个领域要高度的重视,当然这个也是很困难的,说实话因为实践当中都不太知道未来金融科技的突破口可能会出现到什么地方,你让监管前瞻性地把这些所有东西都想到,恐怕是很难的,所以说这个确实和我们以往的监管方法又不太一样,因为夏总是当年的监管领导,对银行的监管员他前瞻审视性的监管,大是风险规避型的,但是科技的创新的话很明显他不是这样的,他是断点式的,一下就跳出来一个,所以说在这一点上怎么去适应这是一个非常大挑战,我觉得有好处也有坏处,好处过去你看中国的整个金融业的业态的发展很多东西在全世界已经领先了,比如说向第三方支付,就快捷支付是很明显的,到美国、到欧洲、到日本
刘戈:都没这么方便是吧。
宗教授:那差远了,日本连信用卡刷卡都不是很方便,中国现在基本上我们信用卡快被淘汰了,现在基本上,大家在座各位可能现在百分之七八十的时候在用微信和支付宝,用微信的时候更多是吧。
刘戈:我看到最极端的案例是两个初中文化水平的老年人在用微信进行支付,就是一个买菜的和一个卖菜的。
曾刚:这个是很大的变化,你以后金融的形态,你支付是金融最底层的东西,整个金融的形态都会有很大的变化,但是这一块的话呢,监管确实没有做好准备,所以让他发展起来了,发展起来又是一个好事,又是个坏事,好事就是说看起来确实很方便,坏事的话呢就是有很多潜在的风险,虽然我们今天根本就没有真正意义上去考虑过,比如说这种支付的体系的转移,对未来货币的供给,对货币政策上都有影响的,因为支付的手续不一样了,第二个安全性的问题,第三个附加在上面的一些产品比如余额宝这种产品,他的流动性实际上比货币市场基金流动性更强,因为他是直接附带支付功能的,那在这种情况下的话,现在货币这么大,越来越大,对整个市场的能动性的影响也是有很大的影响,就是他把你原来的整个金融体系的一些的基本的东西全都改变了。
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那我们在监管上是没管,是让他发展起来了,但是后面的问题是非常多的,就是说现在我们是要正视这个问题的时候了,所以说现在也都在做准备,但是看起来都还比市场的实践还是慢了些,而且有些东西现在不好做,比如我们现在又回到智能投顾这一个,你把他到底看作是一个什么东西就很难了,如果我把他看作是一个销售的东西,那么银行现在理财有各种各样的销售,那就要注意一致性的问题,所以现在要保持一致,是不是要,那么如果他还有投资类的东西,那你是不是要管,那你要管到什么样的程度,因为它不再向我们以前就是可以一一对应的东西,那不能一一对应的时候那这些东西就很麻烦,如果说你规避上不一样,可能就会出现监管上的暴利如果我规避的完全一样的话,二者之间对应不起来,那你这个监管是无效的,所以我是觉得这个监管是很难的,我是没有一个结论。
刘戈:好,那个Jerome Eger先生,德国现在在有关人工智能在金融方面会使用有监管或者是您听说过什么样的一个趋势没有。
Jerome Eger:首先我们没有(01:58:19英语)这个概念在德国,所以我们现在满足的要求就是给银行或者普通资产管理公司一样的,我们就这个牌照,刚开始的时候我们就是跟很多金融科技公司是一样的,先做、先开发一个产品,先做一个MBP,然后找一些客户,然后拿到第一个牌照,就是智能投顾牌照然后经过很大的努力就拿到了这个投资管理牌照,这个是一个标准的流程,德国。
刘戈:就是和传统的拿这个牌照的顺序和路径是一样的。
Jerome Eger:对,因为最后是你负责任,这个是最重要的,你拿到客户的钱,你投这个钱,客户委托你做这个投资决定,客户那个时候知道是他的钱是你负责的,所以你怎么投这个钱,最后是你的决定、你的责任,但是客户知道这个事情,所以你做个人的决定或是来用一个计算机或者一个人工智能做任何一个决定,后面的结果可能是好的是不好的,不管是人还是机器。
刘戈:实际上他还是一个按照原来传统行业的准入准则还有我们民法里面合同法的这样一个互相之间权利义务的约定来执行的。
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