數(shù)字化資產(chǎn)配置，且行且珍惜

高榮偉

自從AlphaGo（阿爾法狗）戰(zhàn)勝圍棋高手柯潔、李世石之后，人工智能應(yīng)用越來越受到關(guān)注。近年來興起的數(shù)字化資產(chǎn)配置，被越來越多的人認為是最有可能出現(xiàn)下一個“阿爾法狗”的領(lǐng)域。

不過，理財顧問變成“機器人”，不少投資者還是難以接受?！皵?shù)字化資產(chǎn)配置”（Digital Asset Allocation），一個嶄新的名詞，聽起來很酷，卻受到了不少人的質(zhì)疑，“智能投顧真的能夠代替人成為自己的理財專家？”

真正成熟的機構(gòu)少之又少

由于技術(shù)與金融結(jié)合難度大，以及國內(nèi)標準化產(chǎn)品不足、交易規(guī)則復雜、交易成本磨損太大等高門檻，再加上行業(yè)水平良莠不齊，這樣的投資環(huán)境，讓大部分投資者無所適從。在這樣的情形下，越來越多的人把目光瞄準了數(shù)字化資產(chǎn)配置，或者叫做“智能投顧”。

“智能投顧”這個概念進入中國僅兩年有余，已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，受到不少理財者的追捧。智能投顧越來越受到市場的關(guān)注。

數(shù)字化資產(chǎn)配置能自動、智能地幫助中產(chǎn)階級完成私人銀行級別的財富管理工作，因此極大地迎合了中國投資者當下的需求，他們希望能在利率低、股市疲軟、樓市不景氣的國內(nèi)市場上尋找負擔得起的投資建議，并渴望獲得良好的投資收益。

比如，由璇璣公司開發(fā)的“璣智”越來越受到投資人士的青睞?！碍^智”特別強調(diào)由職業(yè)理財顧問輔助客戶厘清財務(wù)目標并提供專業(yè)咨詢建議，告訴投資者可投資資金最終適合的賬戶類型。在進行投資前，投資者需要用“璣智”的風險測評系統(tǒng)在線進行風險等級評估，確定自己的風險屬性。然后，系統(tǒng)會自動匹配投資者適合保守、穩(wěn)健、成長和積極四類賬戶中的哪一個——這樣能解決投資者“風險屬性不明”的問題，從而降低投資“與目標不匹配”的可能性。

不過，目前真正了解并能成熟運用這項技術(shù)，像“璣智”這樣的機構(gòu)少之又少，“有些只是把名字換上了所謂‘智能投顧，或者說，把原來人做的事情搬上了互聯(lián)網(wǎng)，配上一款APP，因此其所謂的‘智能投顧，噱頭大于實質(zhì)。”業(yè)內(nèi)人士不無憂慮地指出。

國內(nèi)數(shù)字化資產(chǎn)配置面臨的挑戰(zhàn)

“盡管數(shù)字化資產(chǎn)配置市場的潛在規(guī)模很大，增長速度相對較快，但實際上目前只管理著很小的資產(chǎn)量?！笨偛课挥谏虾５慕鹑谘芯抗綤apronasia的創(chuàng)始人Zennon Kapron說。尤其是數(shù)字化資產(chǎn)配置服務(wù)在當下的中國，剛剛興起，尚屬于一個嶄新的產(chǎn)業(yè)，面臨著不少方面的挑戰(zhàn)。

首先來看，數(shù)字化資產(chǎn)配置服務(wù)門檻降低了，但技術(shù)門檻提高了。全球擁有數(shù)百個金融市場以及各種各樣的數(shù)據(jù)，“在不同的市場里，又有不同的因子去做分析判斷，比方說供求關(guān)系、美元指數(shù)、市場的風險偏好、資產(chǎn)的正負相關(guān)度等等，各方面都有多種價格表現(xiàn)和互動表現(xiàn)?！睂I(yè)人士指出。于是，人們需要整套的多維數(shù)據(jù)處理模塊去進行人腦難以容納的計算，而解決算法與機器學習問題，就像是數(shù)學家列出了一道正確的公式，而在應(yīng)用中仍然面臨著千差萬別的實際問題，“并非有了一款APP，什么問題都一勞永逸了?！?/p>

從金融技術(shù)而言，數(shù)字化資產(chǎn)配置不僅需要足夠豐富的資產(chǎn)以供選擇，還需要根據(jù)用戶特征定制最佳資產(chǎn)配置方案。以精確至小數(shù)點后四位為例，十個資產(chǎn)就有高達10的36次方的組合方式；在運行過程中，需要通過機器學習實時捕捉金融市場變化，調(diào)整模型并進行再平衡和調(diào)倉；交易執(zhí)行時，還需要從大類資產(chǎn)中具體挑選合適的產(chǎn)品，尤其在中國市場，交易所交易基金（ETF）多樣性不足，各類資產(chǎn)交易成本與時間各異……實際操作中更是大大增加了數(shù)字化資產(chǎn)配置的難度。

此外，底層資產(chǎn)的選擇也是一個不小的挑戰(zhàn)。美國市場有數(shù)千種ETF，標準化程度高，交易成本低，因此美國的數(shù)字化資產(chǎn)配置均采用ETF為底層資產(chǎn)。而我國ETF產(chǎn)品只有127只，規(guī)模不足，且大部分以股票型為主，結(jié)構(gòu)相對簡單，很難分散風險，必須用其他資產(chǎn)作為補充和代替。

國內(nèi)數(shù)字化資產(chǎn)配置將走向何方？

智能投顧在中國剛剛起步，盡管數(shù)字化資產(chǎn)配置行業(yè)已經(jīng)取得了階段性的成果，但還不能很好地以量化指標來衡量其價值。面對上述多方面的挑戰(zhàn)，中國的數(shù)字化資產(chǎn)配置將走向何方？

首先，數(shù)字化資產(chǎn)配置代表了金融市場創(chuàng)新發(fā)展的一大方向，具有廣闊的市場前景。監(jiān)管部門若能在保護和支持創(chuàng)新的前提下，介入并提前避免和防范風險，將對國內(nèi)金融市場帶來更多積極創(chuàng)新的空間。

2017年11月17日，人民銀行、證監(jiān)會等五部委公布《中國人民銀行、銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、外匯局關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導意見》，專門拿出一個章節(jié)來對可能到來的資產(chǎn)管理智能投顧規(guī)則框架進行勾勒，這是監(jiān)管部門針對資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)首份頂層設(shè)計的綱領(lǐng)性文件。根據(jù)《意見》的要求，智能投顧類資管業(yè)務(wù)需要針對其特點披露其算法缺陷等問題。此前，如何將人工智能引入財富管理行業(yè)，業(yè)界一直在探索，而有關(guān)智能投顧的監(jiān)管尚未明確。

其次，“人機結(jié)合”面向機構(gòu)是新趨勢。數(shù)字化資產(chǎn)配置平臺與持牌機構(gòu)“人機結(jié)合”的模式成為了最佳選擇。相比于普通用戶，機構(gòu)用戶能高度識別數(shù)字化資產(chǎn)配置平臺的技術(shù)實力，且人們對財富管理機構(gòu)擁有更強的信任度。事實上，領(lǐng)先的數(shù)字化資產(chǎn)配置公司已經(jīng)開始以to B端的方式打開市場，有的數(shù)字化資產(chǎn)配置公司公開宣布：面向機構(gòu)客戶。

業(yè)內(nèi)人士指出，隨著金融科技對資管行業(yè)影響越來越深、越來越廣，預計未來幾年智能投顧的資產(chǎn)管理規(guī)模有望每年翻倍增長，人機結(jié)合的投顧模式有望成為未來該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。

第三，國內(nèi)智能投顧應(yīng)該在資產(chǎn)配置優(yōu)化走上“接地氣”的本土化之路，也就是和投資者的風險偏好相結(jié)合。曾在美國工作的聚愛財CEO任衡表示：“我相信10年以后，人工智能所運用的量化技術(shù)可能就會像水電一樣普及，在共性的基礎(chǔ)上解決個性的問題，增加用戶和金融專業(yè)人士之間的信任?！?/p>

盡管數(shù)字化資產(chǎn)配置仍然還在起步階段，招商證券仍預測，至2020年，由數(shù)字化資產(chǎn)配置公司所管理的資產(chǎn)將迅速增長至6萬億人民幣（約9050億美元）。“從這一點來看，許多中國中產(chǎn)階級都能從（數(shù)字化資產(chǎn)配置）中獲利，而不只是總在使用移動手機的年輕人?！?/p>