DAFEX達菲金小雅：智能投顧發展困境和解決思路_BTC

隨著居民生活水平的提高，我國個人和家庭可支配收入以及財富規模迅速增長，財富管理成為居民的迫切需求。貝恩公司和招商銀行聯合發布的《2019中國私人財富報告》顯示，2018年中國個人持有的可投資資產總體規模達190萬億元，2016-2018年均復合增長率為7%。然而，傳統投顧主要服務于高凈值客戶，大部分中產及長尾人群的資產保值增值的強烈訴求無法得到滿足，居民金融資產配置不均衡，金融資產依然集中于現金、活期存款和定期存款。在此背景下，智能投顧具有低門檻、低費用、投資廣、易操作、個性化定制等諸多優勢，為理財市場投資顧問行業注入了新的血液，充分挖潛投顧行業長尾市場，推動普惠金融的發展。

泛歐證券交易平臺已上線Melanion Capital旗下比特幣ETF:金色財經報道，由阿姆斯特丹交易平臺、布魯塞爾交易平臺、巴黎交易平臺合并成立的泛歐證券交易平臺已上線法國投資公司Melanion Capital推出的的Bitcoin Equities ETF。BTC NA旨在追蹤Melanion Bitcoin Exposure Index，與BTC的市場價格緊密相連。[2023/6/22 21:54:46]

一、智能投顧的發展概況

我國智能投顧發展仍處于起步階段。2014年國內首家智投“微量網”出現，2015-2016年期間理財魔方、招商銀行、廣發證券、嘉實基金等機構陸續推出各自的智投產品。據艾瑞咨詢與陸金所聯合發布的《智能理財4.0：2019全球智能理財服務分級白皮書》數據顯示，2016年中國智能理財服務市場規模僅300.7億元，到2018年已上升到2546.9億元，年復增長率達191%，預計到2022年中國智能投顧管理資產總額將超過7000億元。

一鯨魚從WBTC中賺取了49.7萬美元:金色財經報道，據Spot On Chain監測，聰明鯨魚從WBTC中賺取了49.7萬美元，在18小時前又以平均2.52萬美元的價格將價值439萬美元的穩定幣換成了174.3個WBTC，它也曾兩次在底部大量購買WBTC（2022年6月和2023年3月USDC貶值時期），平均買入價只有2.37萬美元。[2023/6/16 21:41:12]

縱觀當前國內智能投顧市場的參與者，有以銀行、券商為代表的傳統金融機構，具有強大的客戶資源和產品資源優勢；有以螞蟻金服、京東為代表的互聯網金融機構，具有強大的流量和技術賦能優勢；以及以藍海財富、樂融多源為代表的創業公司或第三方財富管理機構。在2019年《互聯網周刊》評選了中國前三十的智能投顧平臺，其中傳統金融機構的智能投顧平臺數量遙遙領先，達到15家，其次是金融IT公司11家，互聯網金融機構4家。

推特開始取消不付費賬號藍標認證:4月21日消息，自推特身份驗證模型發生變化后，多個加密KOL和創始人的“藍標”認證被刪除，包括Ripple首席執行官Brad Garlinghouse、Tezos聯合創始人Kathleen Breitman、Shapeshift創始人Erik Vorhees、FTX創始人兼前首席執行官Sam-Bankman Fried、加密支付公司Block和前推特CEO Jack Dorsey等。不過，Coinbase首席執行官Brian Armstrong、Binance首席執行官趙長鵬、Kraken首席執行官Jesse Powell和以太坊創始人Vitalik Buterin未受影響。

據悉，推特于4月20日開始結束之前的認證系統，改采用付費訂閱制度，希望保留藍證認證的用戶必須每月8美元的費用訂閱Twitter Blue服務。（Cryptoslate）[2023/4/21 14:18:01]

二、智能投顧的發展困境

Sui基金會：Token表彰銷售已推遲，尚未向任何用戶發送郵件:4月19日 消息，Sui基金會在社區中公告表示，由于在評估數據收集項目時出現延后，Token的表彰銷售已推遲，目前已經通知交易平臺調整相應銷售時間。此外，Sui基金會提醒稱，過去24小時內，基金會沒有向任何社區成員發送收集驗證信息的郵件，請保持警惕。[2023/4/19 14:13:09]

智能投顧作為互聯網人工智能時代下的新興產物，其發展也存在一定困境。

第一，客戶真實需求的識別問題。以客戶財富管理需求作為出發點，客戶全生命周期的資產配置需求的識別其實非常復雜，短期內難以擺脫人與人的現場交流配合。如招行前財富管理部副總經理王洪棟所言，財富管理是一個需要與客戶多輪反復甚至啟發式的交互過程，一個產品的完成或者一次服務的完成可能需要一個長達半個小時的復雜語境下才能完成。目前的科技進展還很難做到這一步。

第二，數據困境，客戶畫像不夠精準。目前智能投顧人工智能運用比較初級，由于外部數據處理繁雜、成本高、效率低、標準化難度高并且存在一定合規問題，風險測評主要基于客戶自述及內部數據，風評結果與實際情況往往存在較大差異，智能化水平有限，客戶畫像不夠精準。

第三，產品池困境，投資標的較單一，且缺乏標準、有效的產品評價體系。由于目前多數智能投顧平臺在產品信息獲取方面存在較大難度，投資標的單一，多局限于公募基金，沒有涵蓋銀行理財、私募、保險等其他資管產品以及存款產品，無法實現真正的資產配置，也無法充分分散風險。同時，金融產品不斷創新，種類越來越多且結構越來越復雜，各類型產品缺乏標準有效的評價體系，影響智能投顧進行產品篩選。

三、智能投顧發展困境的解決思路

在服務模式方面，注重人機結合，不要過于強調完全的機器自動化。在資產配置服務過程中，應在算法模型依靠機器的基礎上，通過財富顧問、理財經理了解客戶的真實需求，更好的幫助客戶進行投資決策。

在客戶畫像方面，國內較容易獲得客戶數據，而且成本較低，智能投顧平臺應在監管范圍內充分利用數據優勢，加強外部合作及內部研發，攻克技術壁壘，彌補數據劣勢，深度挖掘用戶畫像。同時，通過提供優質產品服務，促使客戶主動分享個人信息，以帶動產品服務的進一步提升。

在產品池方面，智能投顧平臺可通過與專業金融數據公司合作，獲取全面的金融產品信息，實現資產池投資標的的擴充。在此基礎上，平臺也需配置專業化復合型人才團隊，加強對不同類別產品的研究能力，同時，市場也需引入專業的評級機構，建立標準、有效的產品評價體系。

來源：金色財經

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