2017-计算机行业行业深度分析人工智能行业应用系列报告之二：当“人工智能”走进“大资管时代”_42页-4mb

文档总结

核心内容

本报告聚焦人工智能在“大资管”领域的应用，分析其在资产管理与财富管理方面的潜力，并通过对比国内外发展情况，提出投资建议。

主要观点

1. 人工智能在大资管时代的应用

   • 人工智能在资产管理（如量化交易、证券研究）和财富管理（如智能投顾）领域正发挥重要作用。
   • 人工智能通过数据处理、算法优化和知识图谱技术，提升资产配置效率和风险管理能力。
   • 人工智能不仅适用于传统金融领域，还能处理非结构化数据，如新闻、政策、社交媒体信息，从而增强投资决策的科学性。

2. 智能投顾的崛起与优势

   • 智能投顾通过自动化资产配置、降低管理成本、提高效率，满足长尾投资者的财富管理需求。
   • 其主要优势包括：智能化、被动化、低成本、高效化。
   • 智能投顾可为用户提供个性化的投资方案，并通过大数据和算法实现精准匹配。

3. 全球智能投顾的发展现状

   • 美国是智能投顾的先行者，2012年市场规模接近零，2016年已达到2000亿美元，预计2020年将达2.2万亿。
   • 传统金融机构如嘉信、先锋、富达等通过收购和合作进入智能投顾领域，推动行业快速增长。
   • 创新型公司如Betterment、Wealthfront等则以互联网技术为核心，快速崛起并形成差异化竞争优势。

4. 智能投顾的盈利模式

   • 智能投顾的盈利模式分为前端和后端，包括资产管理费、利差收益、销售分成等。
   • 前端收费模式较为常见，但后端收费模式更具可持续性。

5. 中国智能投顾的发展机遇与挑战

   • 中国智能投顾市场尚处于初级阶段，但已有多个公司如璇玑智投、蓝海智投等探索该领域。
   • 中国投资者风险偏好和可投资资产结构与美国存在差异，需因地制宜发展。
   • 传统金融机构和互联网金融公司均在智能投顾领域发力，形成竞争格局。

关键信息

技术与应用

• 量化交易：人工智能通过机器学习分析海量数据，构建投资组合，提高择时和资产配置效率。
• 证券研究：自然语言处理和知识图谱技术被用于分析非结构化数据，提升投资研究的深度和广度。
• 智能投顾：基于用户的风险偏好和资产状况，通过算法和投资理论模型提供个性化的资产配置方案。

全球发展

• 美国市场：智能投顾市场发展迅速，2016年规模达2000亿美元，预计2020年将达2.2万亿。
• 传统金融机构：如嘉信、先锋、富达、贝莱德等，通过收购、合作等方式进入智能投顾领域。
• 创新型公司：如Betterment、Wealthfront、Personal Capital等，利用互联网技术提供个性化服务。

中国情况

• 市场现状：中国智能投顾市场仍处于发展初期，但已有多个公司如平安一账通、招商银行摩羯智投、京东金融等参与其中。
• 投资策略：部分公司如蓝海智投主要配置海外资产，璇玑智投则以国内资产为主，策略各异。
• 监管与挑战：中国金融监管政策对智能投顾的牌照和合规要求较高，限制其发展速度。

投资建议

• 重点推荐：同花顺，因其在“人工智能+金融”领域处于领先地位。
• 建议关注：赢时胜、浙大网新、恒生电子、东方财富，这些公司均在智能投顾领域有布局和潜力。

风险提示

• 人工智能技术应用不达预期。
• 金融创新监管政策风险。

行业表现

• 相对收益：-2.66%（1M）、-9.15%（3M）、1.87%（12M）。
• 绝对收益：-0.51%（1M）、-7.44%（3M）、11.19%（12M）。

产业链分析

• 资产管理：以投资组合构建、风险管理和交易执行为核心。
• 财富管理：以客户画像、资产配置、智能投顾服务为主要环节。
• 技术驱动：人工智能在资产端与资金端的匹配中发挥关键作用，提升效率和科学性。

结论

人工智能正逐步渗透至“大资管”领域，成为提升金融服务效率和质量的重要工具。智能投顾作为其在财富管理领域的典型应用，有望打破传统投资顾问的高门槛和高费率，服务更广泛的投资者群体。尽管面临技术应用不达预期和监管风险，但人工智能在该领域的潜力巨大，投资机遇显著。