1、基于云計算、大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的證券投資變革01020304行業(yè)概述行業(yè)概述Background & Overview模式分析模式分析Main pattern analysis機(jī)遇機(jī)遇& &挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)Opportunity& Challenge思考展望思考展望Think about the future01行業(yè)概述行業(yè)概述Background & Overview020304模式分析模式分析Main pattern analysis機(jī)遇機(jī)遇& &挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)Opportunity& Challenge思考展望思考展望Think about the future0101智能投顧（智能投顧（Robo-Ad

2、visor） 維基百科：智能投顧是提供在線投資組合管理服務(wù)的一類理財顧問，由計算機(jī)通過現(xiàn)代投資組合理論等投資分析方法，自動計算并提供組合配置建議，把人為干涉因素降到最低。 智能投顧：利用大數(shù)據(jù)分析、量化模型及智能算法，根據(jù)投資者個人收益和風(fēng)險偏好，提供相匹配的資產(chǎn)組合建議，并完成投資交易過程，再根據(jù)市場變化動態(tài)調(diào)整，讓組合始終處于最優(yōu)狀態(tài)的財富管理服務(wù)。 2008年金融危機(jī)過后，美國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)還在忙于應(yīng)對公眾巨大的信任危機(jī)和嚴(yán)苛的監(jiān)管政策之際，以Betterment和Wealthfront為代表的“智能投顧”創(chuàng)業(yè)公司成長起來，它們通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段，降低投資門檻，為用戶提供個性化、低費(fèi)率

3、、透明化、便捷化的財富管理服務(wù)，成為行業(yè)一股清流。定義及起源國內(nèi)認(rèn)可的定義起源0101012008年年 美國POWR公司，提供特殊化的“儲蓄A(yù)TM服務(wù)”，有效利用現(xiàn)金存款、潛在現(xiàn)金存款、潛在存款存款及退休年金退休年金進(jìn)行投資理財活動022013年年 Kensho公司基于云計算在硬盤上設(shè)置了9 9萬個變量萬個變量（企業(yè)業(yè)績、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政策變化、分險參數(shù)等），容納了65006500萬個計算萬個計算機(jī)語言機(jī)語言，通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，自動探知最新新聞，把金融分析師平均耗時4040小時小時完成的報告在幾分鐘內(nèi)自動完成，并提出綜合性解決方案。032016年年 美國智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模從256萬到88

4、2億美元不等，總規(guī)模已經(jīng)近12181218億美億美元元，“智能投顧管理的資產(chǎn)規(guī)模從2010年以來復(fù)合增長率超過80%80%”。 根據(jù)My Private Banking預(yù)測，未來幾年智能投顧行業(yè)將保持高速增長態(tài)勢，預(yù)計2020年全行業(yè)資產(chǎn)管理規(guī)模將達(dá)1.61.6萬億美元萬億美元。04中國中國 國內(nèi)數(shù)字化投顧產(chǎn)品主要爆發(fā)與2014-2015年，目前仍處于起步階段。 智能投顧所需數(shù)據(jù)包括信用數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、用戶支付行為數(shù)據(jù)等。截至2016年6月，中國已使用網(wǎng)絡(luò)理財用戶達(dá)1.051.05億億，據(jù)BCG預(yù)測，2020年中國資管規(guī)模約174174萬億萬億，按3%的滲透率計算（參考美國），2020年中國智

5、能投顧管理資產(chǎn)規(guī)?；虺? 5萬億萬億，按平均0.2%管理費(fèi)水平計算，收入規(guī)模超過104104億億。國內(nèi)外現(xiàn)狀0101國外智能投顧模式及企業(yè)公司公司簡介簡介融資輪次融資輪次融資金額融資金額智能數(shù)據(jù)分析Kensho2013年成立，基于云計算為投資者提供智能搜索引擎和數(shù)據(jù)分析工具A輪4780萬美元Trefis2007年成立，根據(jù)上市公司現(xiàn)狀預(yù)測未來收入未透露140.5萬美元Estimize2011年成立，開放的金融預(yù)測平臺B輪300萬美元社交投資Dough2011成立社交投資平臺tastytrade，2014年成立交易平臺未透露2500萬美元主題投資Motif2010年成立，主題投資平臺C輪2500

6、萬美元量化策略Addepar2009年成立，為資產(chǎn)管理提供分析工具C輪5000萬美元Quantopian2011年成立，超過10萬量化分析者的策略分析和交易實(shí)現(xiàn)云平臺B輪1500萬美元Robo-AdvisorBetterment2008年成立，鼻祖級公司，成員均來自華爾街E輪1億美元Wealthfront2008年成立，鼻祖級公司，主要客戶為硅谷科技員工D輪6700萬美元0101國內(nèi)智能投顧模式及企業(yè)公司公司簡介簡介融資輪次融資輪次融資金額融資金額智能數(shù)據(jù)分析勝算在握為金融服務(wù)機(jī)構(gòu)提供量化模型等技術(shù)支持-股票衛(wèi)士智能選股及分析APPPre-A輪數(shù)千萬RMB搬礦科技智能選股服務(wù)天使輪數(shù)百萬RMB

7、社交投資股票雷達(dá)國內(nèi)最大社會化投資平臺C輪數(shù)千萬美元主題投資金貝塔嘉實(shí)集團(tuán)旗下證券投資組合平臺A輪-量化策略中量網(wǎng)量化投資一站式服務(wù)A輪數(shù)千萬RMB東方價值在線東方睿贏推出的股票智能決策平臺，為機(jī)構(gòu)和普通投資者提供量化策略工具天使輪數(shù)百萬RMB微量網(wǎng)量化策略超市+云交易平臺天使輪千萬級RMBRobo-Advisor藍(lán)海智投主打海外資產(chǎn)配置的數(shù)字化投顧服務(wù)商Pre-A1500萬RMB彌財全球自動化投資服務(wù)天使輪1000萬RMB理財魔方智能投資顧問服務(wù)天使輪1000萬RMB錢景智能理財平臺A輪數(shù)千萬RMB0101傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)布局智能投顧公司公司簡介簡介上線時間上線時間同花順iFinD主要通過對iFin

8、D金融數(shù)據(jù)庫、輿情監(jiān)控系統(tǒng)、i問財知識庫等的深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建動態(tài)、復(fù)雜的資本市場知識圖譜，實(shí)時結(jié)合“情景”不斷對大盤重大拐點(diǎn)做判斷、篩選高勝率投資計劃。2016.03華泰證券AssetMarkAssetMark提供的服務(wù)包括獲得資產(chǎn)管理產(chǎn)品、第三方和自有托管服務(wù)和投資策略師產(chǎn)品。通過提供全套服務(wù)，AssetMark使得其客戶可以專注與建立財務(wù)顧問服務(wù)及關(guān)系，很好地契合了華泰的轉(zhuǎn)型方向。2016.04嘉實(shí)基金螞蟻金服金貝塔致力于打造社交投資組合平臺，核心團(tuán)隊來自嘉實(shí)基金、騰訊、百度等金融、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍企業(yè)。今年7月獲得螞蟻金服A輪投資。2015.02廣發(fā)證券貝塔牛提供股票和大類資產(chǎn)（ETF為主）的配

9、置投顧服務(wù)，目前可以實(shí)現(xiàn)對投資組合的一鍵下單。2016.06申萬宏源股神+提供行情變盤預(yù)警、智能分析、金融知識問答等服務(wù)。2015.06中信建投金蟲子戰(zhàn)斗力分析平臺是金蟲子科技國內(nèi)首創(chuàng)的用戶投資能力大數(shù)據(jù)分析平臺，該產(chǎn)品不僅提供詳盡專業(yè)的投資分析功能而且集合了社交、游戲等互聯(lián)網(wǎng)元素。2016.1002模式分析模式分析Main pattern analysis0202 智能數(shù)據(jù)分析主要分為兩類：一類是收集并處理大量數(shù)據(jù)收集并處理大量數(shù)據(jù)，主要是提供搜索服務(wù)，從大量噪音信息中快速準(zhǔn)確的找到有價值的信息；另一類是利用數(shù)學(xué)模型，利用數(shù)學(xué)模型，從大量數(shù)據(jù)中分析并預(yù)測出結(jié)果從大量數(shù)據(jù)中分析并預(yù)測出結(jié)果。

10、通常是通過機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處自然語言處理理和知識圖譜知識圖譜，分析宏觀經(jīng)濟(jì)、公司業(yè)績、網(wǎng)絡(luò)輿情等數(shù)據(jù)，判斷事物之間關(guān)聯(lián)性，提供細(xì)分金融投資咨詢服務(wù)。 依據(jù)歷史經(jīng)驗和新的市場信息，不斷修正分析模型，預(yù)測信息與資產(chǎn)價格之間的相關(guān)性。 在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，引入文本。分析新聞、政策及社交媒體中的信息，結(jié)構(gòu)化信息與數(shù)據(jù)，進(jìn)而尋找市場波動的原因。 人為設(shè)置規(guī)則，幫助機(jī)器排除無經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)事件及黑天鵝事件的影響，進(jìn)一步修正變量、關(guān)系與規(guī)則之間的關(guān)聯(lián)性。智能數(shù)據(jù)分析-利用大數(shù)據(jù)的洞察力，提供數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理知識圖譜0202 通常來講，量化投資分為兩類，一類是被動量化投資被動量化投資，目標(biāo)是提供多

11、樣化風(fēng)險特征的投資產(chǎn)品，如ETF、分級基金等；另一類則是主動量化投資主動量化投資，目標(biāo)是通過主動地尋找市場上證券的定價偏差以實(shí)現(xiàn)超額收益或者絕對正收益，如量化對沖基金等。 主動量化投資主動量化投資，是把主動投資的策略（投資邏輯和經(jīng)驗等），通過計算機(jī)語言來編寫成代碼，做成量化策略。策略將有計算機(jī)程序管理組合、執(zhí)行交易及風(fēng)控。量化策略-利用數(shù)據(jù)和模型生成投資策略，代碼即生產(chǎn)力將投資經(jīng)驗編寫成代碼利用完整的長期數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，驗證有效性用實(shí)盤樣本外數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤驗證跟蹤驗證與模擬測試表現(xiàn)相似的優(yōu)秀業(yè)績策略留用主動量化策略生成流程主動量化策略生成流程0202Robo-Advisor-大資產(chǎn)配置模式，以賺取

12、 收益為目的 Robo-Advisor平臺采用的是被動投資方式，關(guān)注各市場或各大資產(chǎn)類別的整體表現(xiàn)情況，是以獲取系統(tǒng)性風(fēng)險補(bǔ)償，即以 收益為目標(biāo)的長期投資方式。通過復(fù)制市場組合，實(shí)現(xiàn)費(fèi)用相對低，標(biāo)的資產(chǎn)規(guī)模大。 目前，各大Robo-Advisor主要的投資標(biāo)的為ETF及公募基金，部分平臺也將大宗商品、黃金等包含在投資范圍內(nèi)。問詢式調(diào)研+數(shù)據(jù)采集分析現(xiàn)代資產(chǎn)組合投資模型資產(chǎn)管理類：機(jī)器自動完成交易資產(chǎn)建議類：投資者自行完成國內(nèi)為非必要環(huán)節(jié)因子分析、回測、模擬等智能投顧流程與基礎(chǔ)算法03機(jī)遇機(jī)遇& &挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)Opportunity& Challenge0303四張圖看智能投資發(fā)展機(jī)遇0303優(yōu)勢挑

13、戰(zhàn)（1）成本低，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的作用，大大降低投資理財?shù)姆?wù)費(fèi)；（2）易操作，提高投資顧問服務(wù)的效率；（3）避免情緒化影響，機(jī)器人嚴(yán)格執(zhí)行事先設(shè)定好的策略；（4）分散投資風(fēng)險，越來越多的用戶熟練使用互聯(lián)網(wǎng)，接受智能投顧服務(wù)；（5）信息相對透明，平臺披露了大量的信息；（1）監(jiān)管層面缺失法律依據(jù)；（2）易造成投資“集群效應(yīng)”，產(chǎn)生系統(tǒng)性風(fēng)險；（3）投顧水平受數(shù)據(jù)質(zhì)量限制，缺少數(shù)據(jù)積累；（4）人工智能依賴的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一個”黑箱“；給智能投顧增加了不確定性；（5）數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)脫敏的監(jiān)管框架仍然缺失；（6）客戶缺乏長期投資理念；智能投顧主要優(yōu)勢及挑戰(zhàn)04思考展望思考展望Think about the future04044 4PART FOUR2 2PART TWO1 1PART ONE3 3PART THREE平衡平衡智能投顧的發(fā)展需維持四大平衡引入大數(shù)據(jù)、AI的投顧業(yè)務(wù)應(yīng)該受到證券法的約束，目前只有少量公司獲得業(yè)務(wù)牌照，監(jiān)管部門應(yīng)采取溫和恰當(dāng)方式引導(dǎo)和規(guī)范行業(yè)發(fā)展。政府監(jiān)管與企業(yè)創(chuàng)新以余額寶為代表的無風(fēng)險收益長期徘徊3%以下，國內(nèi)資產(chǎn)價格貶值增加海外資產(chǎn)配置的需求，外管局對普通投資者每年5萬結(jié)售匯的限額也限制了資金出海。境外投資與外匯管制創(chuàng)業(yè)公司沒有用戶數(shù)據(jù)，主要來自問卷調(diào)查，數(shù)據(jù)的維度及有效性無法確定。監(jiān)管規(guī)定金融機(jī)構(gòu)不得將數(shù)據(jù)給予第三