2017-人工智能行业：当“人工智能”走进“大资管时代”_42页-4mb

人工智能在大资管时代的应用分析

核心内容

人工智能正逐步渗透至“大资管”领域，成为推动资产管理与财富管理变革的重要力量。随着技术的发展，人工智能在量化交易、证券研究、智能投顾等方面展现出巨大的潜力，不仅提升了金融服务效率，还为长尾投资者提供了更多样化的投资方案。

主要观点

• 人工智能与大资管的融合：人工智能在资产管理领域主要体现在量化交易和证券研究两个方面，通过机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术手段，实现对海量数据的高效处理与分析，从而优化投资组合。
• 智能投顾的崛起：智能投顾通过大数据和人工智能技术，为长尾客户提供个性化、低成本的财富管理服务，改变了传统投顾行业格局，提升了服务效率和覆盖面。
• 全球智能投顾的发展：美国是智能投顾的先行者，其市场规模迅速增长，传统金融机构与创新公司共同推动行业发展，形成多元化的市场格局。
• 人工智能在大资管中的挑战与机遇：尽管人工智能在大资管领域面临数据复杂度高、监管严格等挑战，但其在提升效率、降低成本、服务长尾客户等方面具有显著优势，未来发展前景广阔。

关键信息

资产管理

• 量化交易：通过机器学习处理海量投资组合，提高择时和风险控制能力。
• 证券研究：利用自然语言处理技术分析新闻、政策等非结构化数据，增强市场预测能力。
• 知识图谱：构建金融实体关系网络，帮助识别虚假相关性，提高投资决策的准确性。

财富管理

• 智能投顾的四大优势：智能化、被动化、低成本、高效服务。
• 盈利模式：智能投顾可拓展前后端盈利模式，如资产管理费、销售分成等。
• 客户覆盖：智能投顾通过低门槛和低费用，吸引中低净值人群和大众投资者。

全球案例

• 美国智能投顾市场：市场规模从2012年的几乎为0增长至2016年的2000亿美元，预计2020年达到2.2万亿。
• 传统金融机构：如嘉信理财、富达基金、贝莱德等，通过收购和合作进入智能投顾市场，推动行业发展。
• 创新公司：如Betterment、Wealthfront等，专注于特定客户群体和投资策略，形成差异化竞争。

中国智能投顾

• 代表企业：平安一账通、民生证券与璇玑战略合作、天弘基金联手雪球、招商银行摩羯智投、京东金融京东智投、弥财等。
• 发展现状：中国智能投顾行业仍处于初期阶段，面临监管、市场成熟度等挑战，但市场潜力巨大。

投资建议

• 重点推荐：同花顺，作为“人工智能+金融”时代的领跑者。
• 建议关注：赢时胜、浙大网新、恒生电子、东方财富，这些公司分别在财富管理、人工智能2.0、科技赋能和“流量+数据”等方面具备优势。

风险提示

• 技术应用不达预期：人工智能技术在实际应用中可能面临模型效果不佳等风险。
• 金融创新监管政策风险：智能投顾作为新兴领域，可能受到严格监管，影响行业发展。

行业表现

• 相对收益：1M为-2.66%，3M为-9.15%，12M为1.87%。
• 绝对收益：1M为-0.51%，3M为-7.44%，12M为11.19%。

产业链分析

• 大资管产业链：分为资产管理与财富管理两个部分，人工智能在提高效率和优化配置方面发挥关键作用。
• 智能投顾的核心要素：数据、配置、产品、渠道，各类型金融机构在这些模块上具有不同的优势和劣势。

未来展望

• 人工智能的进一步发展：随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，人工智能在大资管领域的应用将更加广泛。
• 中国市场的潜力：尽管面临挑战，但中国智能投顾市场具备巨大的增长空间，未来可能迎来弯道超车的机会。

相关报告

• 计算机行业周报：2017年5月30日、5月21日等。
• 人工智能行业应用系列报告：包括《Fintech，开启新的财富之门》、《财富管理，从Fintech到FinLife》等。

图表目录

• 图1：Kensho用机器取代初级分析师
• 图2：“大资管”，人工智能破局之深水区
• 图3：“大资管”产业链结构图
• 图4：从全球最佳实践观察到的四大典型资管模式
• 图5：人工智能系统模型
• 图6：“人工智能+证券投资”模型
• 图7：典型的人工智能证券投资系统一天的流程
• 图8：人工智能辅助量化交易的比对效果
• 图9：自然语义搜索关联知识图谱
• 图10：知识图谱构建下的潜在信息关联性
• 图11：投资顾问，连接金融产品与客户的重要桥梁
• 图12：智能投顾服务模式示意
• 图13：本质上是技术替代人工，效率提升服务长尾
• 图14：智能投顾的四大主要优势
• 图15：智能投顾服务长尾用户
• 图16：智能投顾前后两端盈利模式
• 图17：发力智能投顾的核心要素
• 图18：璇玑智投2016组合风险与收益
• 图19：蓝海智投2016组合风险与收益
• 图20：璇玑智投和蓝海智投组合风险与收益汇总
• 图21：海外智能投顾发展迅速
• 图22：美国ETF净资产占可投资资产份额变化
• 图23：美国单年新设智能投顾公司数
• 图24：美国智能投顾融资情况
• 图25：传统机构加入推动美国智能投顾高速增长
• 图26：投顾服务演变情况
• 图27：美国各智能投顾公司份额
• 图28：嘉信的发展历程
• 图29：FutureAdvisor投资组合结构与平均结构对比
• 图30：Wealthfront风险测评
• 图31：Wealthfront 自动生成资产配置
• 图32：Betterment独特的收费模式
• 图33：2004.1.31至2016.6.30累计收益
• 图34：中国自然人及机构投资者比例
• 图35：中国投资者按可投资金融资产金额分类
• 图36：中国金融行业分业管制条件下智能投顾行业情况
• 图37：2010年至今标普500与沪深300波动对比
• 图38：中美ETF基金数量及资产规模对比
• 图39：中国可投资资产规模及高净值人群可投资资产规模对比
• 图40：保险子页面下的智能投顾推荐组合
• 图41：一账通APP月活数
• 图42：璇玑公司根据不同投资组合配置底层资产
• 图43：“斗牛二八轮动”历史业绩
• 图44：招商银行“摩羯智投”核心功能界面
• 图45：京东智投建议理财组合与同期银行存款对比

表格目录

• 表1：璇玑智投与蓝海智投2016年度基本情况
• 表2：璇玑智投与蓝海智投资产类别及组合资产配置
• 表3：璇玑智投基金产品备选池
• 表4：蓝海智投基金产品备选池
• 表5：顶级PE加码智能投顾
• 表6：美国传统金融机构布局智能投顾概览
• 表7：美国成熟型公司概览
• 表8：美国创新公司概览