金融科技浪潮下的大类资产配置

本文选自：《山西省私人财富白皮书（2020）》

报告发布机构：晋商银行、普益标准

第六章资产配置与金融科技

一、高净值客户对大类资产配置的重视度提升

在前文的研究中我们发现，无论是对于山西省还是全国的高净值客户而言，资产配置理念均有空前强化，因此高净值客户迫切需要财富管理机构提供股票、债券、基金、保险、现金等大类资产配置比例的建议[24]。而2020年以来，受新冠疫情的影响，经济环境的不确定性大幅增加，债券违约等风险事件频发，高净值客户更加希望通过资产配置的资产轮动实现自身财富的保值增值。因此，当前高净值客户的资产配置已经不仅仅只停留在理念上，而是积极将之付诸于行动。

《中国私人银行发展报告（2020）》显示，当前已经有部分高净值客户准备确定以及已经确定了资产配置的方案，并且比例随着财富的增加而增加。净值在5亿至100亿元以及100亿元以上的高净值人群已确定资产配置方案的比例分别为16.76%和33.33%，准备确定方案的比例分别为15.64%和33.33%。与其他财富等级的高净值客户相比，这两个财富等级的高净值客户对大类资产配置的需求更为强烈。

图63：2020年不同财富高净值人群对于资产配置的看法

数据来源：2020年中国银行业协会私人银行业务专业委员会常委单位高净值客户调研问卷

二、资产配置与金融科技的融合

在资产配置多元化、科技应用广泛化的发展趋势下，资产配置将与金融科技深度融合，从而帮助机构极大地提高资产配置效率，真正为投资者实现个性化资产配置。在实践中，智能投顾以及TAMP是资产配置与金融科技融合的前沿产物，领先银行已经开始探索并运用智能投顾和TAMP，为财富客户构建特色化资产配置平台与生态系统。

（一）金融科技在大类资产配置领域应用的必要性

随着金融与科技的深度融合，金融科技在财富管理领域的应用逐渐广泛，各项科技正从财富管理价值链的方方面面对财富管理进行深刻改造，其中资产规划与配置就是其必不可少的一个环节。通过大数据和人工智能等技术可以有效提高资产配置的效率、提供更个性化的资产配置方案。

图64：四大科技在财富管理行业价值链上的具体应用

资料来源：BCG 《全球数字财富管理报告2018》，普益标准整理

金融科技提高资产配置效率。在传统的财富管理中，客户多是通过投资顾问的专业能力和经验来进行资产配置，但个人的能力是有限的，客户往往得不到最优的资产配置规划，尤其是在当前愈发复杂的市场环境下。金融科技的出现则打破了人力桎梏，极大的提高了资产配置的效率。通过大数据、机器学习等技术，金融科技能及时捕捉海量的信息，从多个维度加深对资产的理解，从而帮助投资顾问或者投资者做出更准确的判断。在形成投资组合后，实时的、动态的信息可以最大化前置预警，帮助投资者适时的调整资产配置，实现自动配置调整再平衡。同时基于数据和算法形成的资产配置建议不会受到人的情绪波动或投顾个人利益等因素的影响，从而避免“追涨杀跌”等不理智的现象出现。由此可以看出，金融科技确实可以显著提高资产配置的效率。

金融科技实现个性化资产配置。再进行资产配置之前，财富管理机构必须先了解客户的投资目标和风险偏好，才能有针对性地提供资产配置服务。传统模式下，财富管理机构多是通过问卷调研和客户数据采集、分析，呈现出客户风险等级、投资期限、资产状况、预期收益等方面的信息，但这种方式通常难以深入挖掘客户地需求。一方面，问卷采集的信息维度有限，同时也难以验证信息的有效性；另一方面，客户的投资目标和风险偏好总会随时间推移和市场变化而发生改变。因此，传统的客户画像方法下形成的资产配置方案可能无法满足客户的个性化需求。而在科技应用广泛化的当前，财富管理机构可以通过数据共享多维度勾勒客户画像，在形成客户画像同时还能对主观臆断进行纠偏，从而能够多方位、更精准地了解客户。在精准的客户画像基础上，财富管理机构才能给客户提供个性化资产配置服务。

（二）资产配置与金融科技融合的实践及展望

当前金融科技在财富管理领域应用最多的场景就是资产规划与配置环节，以智能投顾（Robot-Advisor）和全托资产管理服务平台（Turnkey Asset Management Platform，简称TAMP）为主。

1、智能投顾

智能投顾是将大数据、云计算、人工智能等技术引入到投资顾问领域的产物。其运作模式是通过大数据获取投资者的风险偏好、财务状况及收益目标等指标后，将其输入到利用机器学习等技术搭建的投资模型中生成智能化、个性化的资产配置建议，并对投资组合进行跟踪和调整。智能投顾给投资者提供了主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务，提升了投资效率。

图65：智能投顾运作模式

资料来源：兴业证券(601377,股吧)经济与金融研究院，普益标准整理

智能投顾起源于美国，在我国起步较晚。我国智能投顾的概念兴起于2010年，但2014年起才开始陆续出现智能投顾产品。尽管如此，我国智能投顾的发展速度极为惊人。据Statista估算，2017年我国智能投顾管理的资产达289亿美元，其年增长率高达261%，资产规模在全球仅次于美国，预计到2022年，中国智能投顾管理的资产总额将超过6600亿美元，用户数量将超过1亿。与此同时，越来越多的机构布局智能投顾，目前已形成以传统金融机构、互联网金融公司、第三方资产管理机构为主体的竞争格局。

图66：中国智能投顾管理资产规模及用户数量

资料来源：Statista，埃森哲研究部，普益标准整理

图67：我国智能投顾图谱

资料来源：普益标准整理

当前，我国智能投顾正处于1.0时代向2.0时代的转型过渡阶段，尚存在许多的不足之处，如智能投顾行业存在平台不合规、适当性要求难以落实、基础资产单一、投资组合选择较少、产品同质化、产品收益不明显等问题。但随着未来监管的完善以及金融科技的进步，我国智能投顾将全面踏入2.0时代，智能投顾将进一步升级，服务的范围将更广，服务的专业性也将更强。作为人工智能应用于财富管理的领域的必然产物，未来，智能投顾必将实现财富管理客户层级的全覆盖，使千人千面的需求真正成为现实。

图68：智能投顾1.0与2.0时代

资料来源：亿欧《2019全球财富管理研究报告》，普益标准整理

2、全托资产管理平台（TAMP）

TAMP（Turnkey Asset Management Platform）主要为用户提供财富管理和资产管理服务，涵盖了这两个业务大部分中后台流程，包括客户关系管理、资讯服务、资产配置服务等，其中最重要的就是资产配置服务。从业务流程看，TAMP的服务覆盖从前端获客到中后端运营的各个环节，能够基于技术平台提供从资讯到产品的一体化服务。因此，TAMP可以帮助用户更快捷、更简便地管理资产，实现资产的有效配置。

图69：TAMP平台提供的服务

资料来源：亿欧《2019全球财富管理研究报告》，普益标准整理

TAMP在国外服务的对象主要是注册投资顾问（RIAs），但目前国内没有RIAs的载体，因此TAMP在国内主要的对象是财富管理机构的投资顾问等，如商业银行的理财经理、券商的客户经理等等。通过对资产数据的挖掘和对市场需求的了解，TAMP可以辅助财富管理机构给客户提供财富管理服务，从而提高财富管理机构的运营效率，降低财富服务成本，得到使用者的广泛青睐。

图70：TAMP产业链与各环节价值创造

资料来源：艾瑞咨询《中国财富管理与TAMP商业模式研究报告》，普益标准整理

与和国外市场相比，国内TAMP还具有一定的拓展空间。从行业渗透率来看，TAMP在我国的财富管理领域尚处于起步期，以AUM口径计算的目标市场渗透率尚不足1%[25]，而随着TAMP逐步被国内市场接纳，TAMP平台的交易规模和管理资金规模的提升，TAMP的行业渗透率也将进一步扩大；从提供的功能来看，当前国内TAMP提供的是流程化、程序化的资产配置服务，因此其产品、IT技术及渠道服务还有一定进步空间。未来，TAMP将聚焦于产品的种类和数量的纵向提升，以及平台服务生态系统建立的横向拓展，同时积极探求定制服务的机会。

（三）实践案例：晋商银行资产配置平台

作为TAMP模式的应用之一，晋商银行资配平台通过大类资产配置分散风险，并控制组合波动。在当前“新冠”疫情的影响下，市场的不确定性加大，这就对机构资产配置策略调整的方向性和及时性提出了更高的要求，在此情况下，资产配置平台的重要性进一步凸显。

晋商银行的资配平台先以美林时钟为基础，通过对40多个宏观经济变量进行主成分分析，提取出前三个主成分作为宏观经济因子。然后基于各大类市场的收益序列和宏观经济因子进行断点回归从而实现经济周期的划分。最后通过聚类的方式将相似的时期划分为同一类。除通用测算指标外，平台加入更多模型指标辅助择时。

图71：辅助择时指标

资料来源：普益标准

划分了大类资产种类后，资配平台结合客户风险偏好、投资期限、大类偏好等参数进行产品初筛，剔除不满足客户基本需求的产品，完成基础筛选后，模型将资产类型分为风险资产和无风险资产。然后，资配平台对于不同风险偏好的投资者采用不同的配置模型，先在风险资产内部计算得到风险资产之间的权重，然后再根据客户的风险偏好计算风险资产与无风险资产间的比例。由此科学化实现风险资产和无风险资产的搭配，从而分散组合投资风险。

图72：不同风险偏好的资产配置模型

资料来源：普益标准

在底层资产方面，晋商银行的资配平台通过行内自有产品、三方代销产品搭建起了丰富的产品体系，包含存款类、货币类、固收类、混合类等大类资产，可以满足客户的多样化需求。通过种类丰富的产品，资配平台可以“优中择优”，在分散风险的同时，为投资者增厚投资组合的收益。

图73：资配平台的大类资产产品

资料来源：普益标准

注：

[24]建设银行& BCG《中国私人银行2019》

[25]艾瑞咨询，《中国财富管理与TAMP商业模式研究报告》，以2018年计

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