把資產(chǎn)管理交給機器人，“AI投資引擎”撬動萬億藍海

文/何星瑩 編輯/小C

一扇落地窗。窗外是香港林立的高樓和高峰期的車水馬龍。

三個多月以前，為金融機構提供智能投顧系統(tǒng)的弘量研究團隊，搬入了這間的辦公室。

而在3年前，弘量研究的創(chuàng)始人雷春然和他的合伙人黃耀東還擠在香港科技大學孵化園區(qū)的一間不過20平方米的辦公室。“只有6個位置，沒有窗，甚至收不到手機信號。”

雷春然告訴鋅財經(jīng)，為了開會，他曾踩著桌子，試圖拿著電鉆在墻上打洞以懸掛一塊白板。他的朋友圈至今還保留著這張照片。

雷春然曾在香港投行工作過7年，前后就職過5家金融機構。他用“雞籠”來形容這段經(jīng)歷：香港金融機構因循守舊，監(jiān)管嚴格。每個人都走不出機構給自己分的“籠子”。創(chuàng)新，更是艱難。

即便已到2015年，雷春然就職的某德系銀行，還沿用著上世紀80年代的Lotos郵件系統(tǒng)。

也是那一年，雷春然離開了創(chuàng)新的“雞籠”。2016年3月，他與科大金融工程碩士、數(shù)學系博士黃耀東在香港注冊成立弘量研究，定位為“AI投資引擎”， 讓機器做投資決策。

AI投顧，又名機器人投顧，起源于次貸危機下的美國。相比傳統(tǒng)投顧，AI投顧具有門檻低、費率低、效率高等特點。

圖片來源埃森哲

“原先財富管理都是富人通過私人銀行去做，現(xiàn)在把AI應用到投資管理，自動化平臺每個人都可以用?！崩状喝桓嬖V鋅財經(jīng)。

而從2015年起，國內(nèi)傳統(tǒng)金融機構陸續(xù)跟進這塊業(yè)務。例如，2016年6月，廣發(fā)證券上線了貝塔牛產(chǎn)品，可根據(jù)投資者風險偏好和資金規(guī)模，并依照市場信號向投資人推送操作策略和資產(chǎn)配置建議。

根據(jù)Statista數(shù)據(jù)顯示，2017年全球智能投顧管理資產(chǎn)達2264億美元，年增長率將高達78%。到2020年，智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模占財富管理總資產(chǎn)規(guī)模的比例將超過10%；到2022年，全球智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模將達到1.4萬億美元。

來源：Statista

弘量研究踩準了點。

不過，與其他to C的智能投顧不同，弘量一開始把自己稱為“機器背后的人”，做的是B端生意。在金融機構的多年經(jīng)歷，令雷春然感受到，傳統(tǒng)C端用戶很難辨別產(chǎn)品好壞，而金融機構可以。

在雷春然看來，弘量相當于引擎，金融機構則是制造飛機的波音公司。引擎的底層是金融機構自己銷售的產(chǎn)品，弘量負責為不同的飛機定制開發(fā)不同的引擎。在金融機構產(chǎn)品上開放一個智能投顧的入口，相當于把引擎裝到飛機上。

2017年6月22日，弘量研究獲得阿里巴巴創(chuàng)業(yè)者基金A輪融資。

3個多月后，弘量研究申請到香港證監(jiān)會1 號（證券交易）、4 號（就證券提供意見）牌照，正式納入監(jiān)管。目前弘量研究還擁有美國證監(jiān)會注冊投資顧問（RIA）牌照。

據(jù)雷春然介紹，目前弘量研究覆蓋全球80到100個大類資產(chǎn)，機器可以做出所有相關性的Matrix，得出資產(chǎn)配置策略。

值得一提的是，不同于內(nèi)地，香港的金融市場經(jīng)過多年發(fā)展，除了監(jiān)管制度完善外，金融產(chǎn)品種類更為豐富。

一般智能投顧主要以ETF作為底層資產(chǎn)。不過，國內(nèi)的ETF仍在發(fā)展階段。Wind數(shù)據(jù)顯示，目前中國市場共有203只ETF，但主要集中在股票型ETF（149只）這一品類，而債券型ETF、商品型ETF分別只有10只和4只。

反觀香港市場，目前共有213只ETF，但除了股票ETF外，還有16只債券ETF、30只商品ETF和22只杠桿與反向ETF。

這意味著，一旦股市發(fā)生劇烈波動，在香港金融市場，AI可以選擇更多其他品類的ETF來防范風險。

精準入場、獲得金融牌照以及占盡香港“地利”，成為這三年弘量研究發(fā)展過程中不可缺少的三個關鍵節(jié)點。

目前，弘量研究拜訪了120家金融機構，并和其中49家達成了合作。弘量研究也與華潤銀行、華夏基金、華盛證券等金融機構合作，陸續(xù)推出了“Run智投”、“AI China Alpha Strategy”和華盛通智能投顧等產(chǎn)品。

據(jù)雷春然預測，2019年，智能投顧在財富管理上的轉(zhuǎn)化率為15%。弘量研究目前已簽約三千億級別的銀行，他們的目標則是20%。

另據(jù)雷春然透露，最近弘量研究即將簽下境內(nèi)外幾間萬億級的銀行，以及一個保險公司。

鋅財經(jīng)

如何搭建AI投顧公司的團隊？

雷春然

目前整個公司有70個人，研發(fā)大概占70%，BD團隊占30%。我們的重心是算法，目前核心的算法算法團隊一共有15個人，一般都是博士。

這個領域玩家很少，需要做好三件事：金融投資、算法、IT。這是個三維矩陣，既需要花費大量時間，做出不斷優(yōu)化的產(chǎn)品，還需要用資產(chǎn)配置的業(yè)績和算法框架去說服金融機構。

一個智能投顧產(chǎn)品，要有上百個數(shù)據(jù)點來展示。一旦上線之后，算法引擎一直在跑，一次也不能錯。怎樣去做最好的結合，也要花費大量時間。

因此，很少有其他玩家，能長時間戰(zhàn)斗，去跟金融機構拖這么久。

鋅財經(jīng)

國內(nèi)智能投顧目前處于什么階段？

雷春然

目前還是處于教育階段。跟我們合作的很多家都是銀行。

中國的資本市場比較封閉，股市發(fā)展也就30年?，F(xiàn)在大家會對長期配置、分散投資等理念覺得很陌生?，F(xiàn)在金融機構都在做投資人教育這件事，銀行是希望消滅快消快漲，把客戶留在自己的賬戶里的。

等到大家真正會用風險收益比去衡量，而不是找α時，這個行業(yè)就算成熟了。

鋅財經(jīng)

智能投顧和理財師兩者分工的界限在哪里？

雷春然

理財師的優(yōu)點是維護跟客戶的關系，智能投顧是做投資，這是最天然的一個分工。我們做過理財師的測算，原來比如說銀行的理財師，一個人最多可以cover 20個客戶，但他需要每天打電話、要下單，手動下單，已經(jīng)忙到爆了。而在這個系統(tǒng)里，AI可以cover 200個客戶。

生成海報

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