20、智能投顾：重塑财富管理新格局

智能投顾：重塑财富管理新格局

1. 智能投顾概述

智能投顾服务在过去五到八年里借助数字技术应运而生，旨在为广大人群提供更优质的投资服务。其目标是让投资咨询变得简单、个性化且经济高效，使个人能够进行明智的投资。在亚洲，这种商业模式首次让可投资资产低于500万美元的投资者能够参与到采用复杂资产配置框架构建的投资组合中，而且投资者只需支付传统简单现货产品分销商通常收费的一小部分。

1.1 什么是智能投顾

智能投顾是由科技驱动的金融顾问，通过在线方式提供金融建议和投资管理服务，人工干预程度适中或极低。它们使用基于规则、算法的自动化系统，复杂程度和精细程度各异，通过易于使用且成本效益高的数字平台来提供服务。

以Mark为例，2018年5月，他在新加坡一家银行存有50万美元并由该行管理。由于账户余额可观，他获得了“高级服务”，包括专属客户经理、可接触通常账户余额低于15万美元的客户无法获得的更多产品，以及专属网站或移动应用。然而，实际情况并不理想。Mark支付了包括销售费用和管理费用在内的高额高级服务费用，但并未得到充分利用储蓄所需的服务水平。一方面，客户经理通常并非投资专家；另一方面，客户经理的关键绩效指标往往与他能为金融机构带来的收入挂钩，这可能导致激励机制与客户需求不一致，从而出现产品推销的情况，即向客户推销可能并非最适合其需求的产品。

如果Mark的账户余额低于15万美元，情况会更糟，他只能开设零售账户，无法获得专属客户经理。如果他的账户余额超过150万美元，银行会将其账户升级为“私人账户”，他将能接触更广泛的产品并通常可获得投资杠杆。但即便作为私人客户，他仍可能无法获得公正的建议，也可能被推销不符合其最佳利益的产品。不过，作为私人客户，他可能会获得关于资产配置的全面建议，并支付较低比例的费用。

Mark的其他选择包括开设经纪账户并自行构建投资组合，可能使用交易型开放式指数基金（ETF）作为构建多元化投资组合的有效且经济的工具。但他需要自主完成这一切，无法借助金融机构在资产配置方面的专业知识，还需要自行监控和重新平衡投资。像Mark这样的许多人更希望有专业人士来照顾他们的退休需求和子女教育基金，并且希望这个人既称职又公正，而智能投顾正好满足了这一需求。

1.2 智能投顾解决的痛点

当前的财富管理服务大多存在基础、标准化、不便、不透明且成本高昂的问题。智能投顾的诞生旨在解决这些问题，使投资变得简单、个性化且经济高效，让每个人都能进行明智的投资。实际上，虽然它们被称为智能投顾，但目前更侧重于投资，或许更适合被称为智能投资者或数字投资服务。

大多数智能投顾的核心非金融价值主张包括易于使用的平台、100%数字化的开户和账户管理，以及低且非常透明的费用结构。在金融方面，所有智能投顾都帮助客户投资于跨资产类别的多元化投资组合，通常使用低成本的ETF作为获取投资敞口的工具。一些智能投顾还超越了静态的均值 - 方差资产配置策略，将智能投资框架融入其产品中。

目前，大多数智能投顾更侧重于模型中的基金管理部分，而非金融咨询部分，“建议”通常仅围绕风险目标设定和资产配置。智能投顾服务通常针对零售或大众富裕/富裕客户，因为大多数行业从业者认为高净值个人倾向于传统私人银行模式提供的人际接触。许多银行将智能投顾视为向零售客户提供财富管理服务的一种方式，因为通过传统模式提供此类服务成本过高。

1.3 智能投顾的简要历史

如今定义的智能投顾在2008年全球金融危机后不久在美国开始出现。总部位于纽约的Betterment和位于帕洛阿尔托的Wealthfront均于2008年成立，并于2010年开始向客户提供服务。截至2018年年中，这两家公司管理的资产均超过100亿美元，被认为是全球最大的独立智能投顾公司。

随着这些早期参与者的成功，市场发生了显著变化，全球客户可以获得各种新产品。许多行业现有企业也纷纷涉足智能投顾领域，银行、经纪公司和资产管理公司等都对首批独立智能投顾的成功做出了回应。一些现有企业正在构建或已经构建了自己的技术解决方案；一些从B2B智能投顾公司购买技术解决方案；一些收购了B2C智能投顾公司；还有一些对B2B或B2C参与者进行了少数股权投资。一些银行和金融咨询公司采用了面向顾问而非面向客户的技术解决方案，这些有时也被称为智能投顾解决方案。

2. 智能投顾的重要性

2.1 给财富管理行业带来重大变革

智能投顾是近期首次尝试利用技术改善“财富管理”这一庞大行业服务的举措。据波士顿咨询集团（BCG）称，2016年全球私人金融财富为166万亿美元，预计到2021年将以6%的复合年增长率（亚太地区为9.9%）增长至223万亿美元。近期技术对该行业的影响主要集中在行业的较窄领域，如自助在线经纪业务，以及现有企业的后端效率提升。智能投顾有潜力改变许多人管理储蓄和最终投资资金的决策方式，从而彻底改变竞争格局。

2.2 帮助人们进行个人财务管理

2.2.1 系统性投资

投资对于退休至关重要，仅靠储蓄是不够的。一个家庭每月储蓄1000美元，持续30年，如果不进行投资，将积累36万美元；如果进行投资并实现每年6%的净回报，则将积累100万美元。许多家庭并未意识到这一点，也无法获得正确的建议来引导他们进行更多投资。实际上，在许多地区，人们资产配置中的现金比例过高。在新加坡，36%的家庭金融财富以银行存款形式存在；亚洲除日本外地区这一比例为42%，而美国为14%。此外，即使是有正确知识的人，如果投资过程过于复杂繁琐，也可能停止投资。实现中期回报并降低风险的最佳方式是进行系统性投资，并采用成本平均法进入各个市场，例如设置每月定期指令，在每个发薪日自动将固定金额的资金转入投资账户。智能投顾有潜力显著改变这种状况，使每个人都能轻松、定期且系统地进行投资。

2.2.2 理解和实施资产配置

资产配置在不同投资策略的回报差异中占主导地位。1986年首次证明“投资政策（资产配置）主导投资策略（市场时机选择和证券选择），前者平均解释了总计划回报变化的95.6%”。这一结论得到了多项后续研究的证实，包括先锋集团（Vanguard）2012年进行的一项研究，该研究强化了资产配置解释投资组合回报差异的主要因素这一观点。大多数智能投顾的关键投资原则是关注战略资产配置，尽管策略和复杂程度可能不同，但所有智能投顾都帮助客户投资于跨资产类别的多元化投资组合。

2.2.3 降低投资成本

降低客户的投资成本可以显著提高净回报。一个家庭每月投资2000美元，持续30年，投资于毛回报率为6%（扣除费用前）的产品，如果每年平均收取0.5%的费用，30年后将拥有180万美元；如果费用为1.5%，总美元净回报将为150万美元；如果费用为2.5%，总美元净回报将为120万美元。费用至关重要！智能投顾的关键价值主张之一是为客户提供显著的成本降低。在亚洲大多数国家，由于现有企业收取的初始费用非常高，这种成本降低幅度比美国更大。

3. 智能投顾的工作原理

3.1 智能投顾技术简介

智能投顾是面向客户的数字平台，为个人提供如何投资储蓄、执行投资以及长期管理投资的建议。实现这些功能所需的技术包括：
- 金融咨询算法
- 资产配置模型
- 订单执行系统
- 经纪服务或与第三方经纪商的连接
- 与外部银行和托管人的连接
- 与客户进行动态交互的前端平台

3.2 数字金融建议

金融咨询是一个广泛的领域，涵盖从短期现金流规划到全面的目标导向规划，从税务规划到遗产和慈善规划，并且通常可能包括保障（即健康和定期人寿保险）。其中一些服务过去和现在仅提供给高净值个人。

智能投顾的金融咨询技术目前主要处理目标导向规划，在一些国家还包括税务优化；其他方面有时由人工顾问提供，无需使用技术。大多数智能投顾的金融咨询功能的目标是帮助客户了解其投资组合的合适风险水平。各参与者开发了算法，这些算法可以考虑多种输入因素，包括客户的风险偏好、财务状况、金融知识、投资期限，并在为每个特定投资组合推荐合适的风险水平时考虑客户的整个投资组合。这些算法还需要符合有关客户适用性的相关法规，确保仅向客户推荐监管机构认为合适的风险水平的产品。随着客户与智能投顾的关系持续发展，智能投顾可能会收集包括客户行为偏好在内的信息，用于不断改进和个性化这些建议。此外，随着客户情况随时间变化，算法需要考虑这些变化并动态调整其建议。

在对资本利得征税的国家，一些智能投顾引入了自动税务亏损收割服务。简而言之，算法会建议出售表现不佳的投资，从而实现亏损，并以不同的等效投资取而代之，以便用该亏损抵消其他正向投资产生的应纳税所得额。在长期和短期资本利得税率不同的国家，算法也可以考虑这一因素，进一步提高税后回报。一些智能投顾还尝试利用技术帮助客户省钱。例如，微型投资智能投顾有自动将支付金额四舍五入并投资零头的引擎，如19.40美元的交易将变为20美元，0.60美元将自动用于投资。

3.3 自动化基金管理

一旦确定了客户投资组合的风险目标水平，智能投顾需要将其与目标资产配置计划相匹配，并执行构建投资组合所需的买入订单。大多数智能投顾会在一个或多个资产类别因不对称表现而出现超配或低配时自动重新平衡投资组合。实际上，如果一种证券的表现优于其他证券，其在整体投资组合中的占比将增加，导致投资组合偏离其原始目标资产配置，重新平衡可使实际配置回到目标水平。

智能投顾基金管理技术的第一部分是资产配置模型。在某些情况下，这可能非常简单，实际上无需使用任何技术，通常是使用均值 - 方差数学的简单静态模型，该模型优化预期回报与风险比率，以创建高效的投资组合，使用证券的历史平均回报、平均波动率和协方差矩阵作为优化过程的输入。在其他情况下，这可能更加复杂，具有动态组件，并在优化过程中考虑足够多的变量，需要人工智能技术。

一旦确定了目标投资组合，智能投顾的后端引擎需要生成构建投资组合所需的订单，通常将数千名客户的订单汇总为每种证券的单个订单。这个过程通常包括对不平衡投资组合的重新平衡，触发对客户投资不足的证券的买入订单，以及对客户投资过度的证券的卖出订单。这个订单管理系统连接到内部或外部经纪平台，该平台执行订单，通常使用算法来提高交易执行价格。

构建智能、自动化的资产配置框架，再加上高效、可扩展且复杂的订单管理和交易执行系统，对于任何参与者实现其期望的回报水平和控制交易成本至关重要。中期成功关键取决于参与者是否能够有效扩展。

3.4 局限性

以超高净值个人所获得的复杂服务为基准，假设大众富裕和富裕个人可以从中受益，目前可以说智能投顾只能满足这些需求的一小部分。例如，智能投顾提供的自动化建议未涉及税务和遗产规划等复杂领域，通常不包括保障作为建议领域，并且在现金规划方面往往非常薄弱，主要侧重于风险评估。少数参与者在这些领域取得了进展，例如通过数字咨询流程帮助客户了解其中长期现金需求，使客户能够回答诸如“为了在特定年龄维持特定退休生活方式，我每月需要储蓄多少？”等问题。总体而言，智能投顾服务的“咨询”部分仍处于发展不足的状态，存在显著局限性。一些地区监管机构正在采用的开放银行政策有可能推动更好的咨询系统的发展，因为客户无需繁琐的数据录入，更多的数据和信息将以数字形式可用。

在基金管理方面，智能投顾倾向于关注提供对流动性资产类别的敞口，如公共股票、交易型公司和政府债券以及大宗商品。非流动性资产，如非交易信贷资产、私募股权、风险投资和房地产，不在智能投顾的产品范围内。

3.5 智能投顾如何降低成本

智能投顾可以通过专注于降低运营成本来为客户提供低费用，从而提高回报。与传统财富管理公司相比，主要有三个潜在的节省成本领域：
|节省领域|具体方式|
| ---- | ---- |
|客户获取|通过提供易于理解、进入门槛低的价值主张来降低成本，包括最低投资金额低于10000美元以及开户流程少于15分钟。|
|客户管理|与客户进行数字交互的边际成本可以忽略不计，而客户经理与客户会面的边际成本很高，这是数字优先型参与者的重要成本节省领域。|
|后台处理|自动化是关键。从开户（了解你的客户/反洗钱）到风险管理，从订单管理到清算和结算，从数据管理到现金处理，所有这些运营领域都可以通过使用技术并尽可能减少人工干预来高效运行。|

3.6 智能投顾如何提高质量

与传统参与者相比，智能投顾可以显著提高提供给客户的金融建议的质量，最终提高投资产品的质量。

首先，更透明的费用模型所产生的利益一致性可以自然且立即地提高建议的质量。在传统财富管理公司和顾问仍接受回扣的国家，这种变化足以产生更好的建议。

此外，当前传统模式要求客户经理与客户进行互动，这迫使传统参与者大幅降低可提供给最终客户的复杂程度和个性化程度。为了让数千名客户经理和顾问提供一致的建议，传统参与者需要简化，这就是为什么银行高级客户获得的个性化服务很少，并且唯一可能的资产配置讨论是基于4到6种选项的模型，并且只能在整体投资组合层面进行。通过让客户直接与系统交互，智能投顾可以提供真正个性化的建议，直至单个目标层面，从而实现更复杂、表现更好的投资策略。

3.7 应用案例：StashAway

StashAway是一家总部位于新加坡的智能投顾公司，成立于2016年9月，并于2017年7月开始向客户提供服务，其目标是使智能投资变得简单且经济高效，帮助人们长期积累财富。StashAway开发了专有的资产配置框架，利用了二十年来学术研究和机构投资者在利用经济数据与中期市场回报之间关系方面的经验。该框架称为基于经济体制的资产配置（ERAA），使用复杂的三支柱模型来构建投资组合，并随着经济变化对其进行动态管理。

例如，在经济形势良好时，客户可能会有较高的股票敞口，特别是对新兴市场、非必需消费品或科技行业；当经济进入衰退期时，客户的投资组合将进行调整，减少股票敞口，转向防御性行业，如必需消费品和公用事业，同时增加对固定收益和黄金的敞口。

客户可以通过互联网平台或移动应用在大约15分钟内完成注册，包括设定目标和了解你的客户（KYC）流程，即收集足够的数据以验证客户身份、资金来源和投资适用性。客户可以利用目标设定过程详细了解实现特定目标所需的财务需求，例如为了在特定年龄能够负担特定类型的退休生活方式所需的每月投资额。一旦客户确认一个或多个投资组合并开始存入资金，平台将自动将资金投资于客户批准的投资组合。存款的频率和金额由客户选择，可以是一次性 lump sum、每月定期指令或任何金额的每日投资，无最低或最高限制。客户可以拥有 fractional shares，因为StashAway的技术使客户能够拥有低至0.0001单位的特定证券，即使对于小投资组合或小存款金额也能实现非常精确的资产配置。平台将每天检查投资组合的状态，并在一个或多个资产类别相对于目标资产配置超过一定阈值出现超配或低配时自动执行重新平衡。此外，平台还提供投资组合自动重新优化的可选功能，当检测到经济周期变化或其他优化触发因素被激活时启用。当客户想要提取部分或全部资金时，他们可以通过移动应用或网络平台进行操作，并将在提取指令发出后的T + 1日收到资金到其首选银行账户。

3.8 智能投顾工作流程mermaid图

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(客户信息收集):::process --> B(风险评估与目标设定):::process
    B --> C(资产配置模型):::process
    C --> D(订单生成):::process
    D --> E(订单执行):::process
    E --> F(投资组合监控):::process
    F --> G{是否需要调整?}:::process
    G -- 是 --> C
    G -- 否 --> F

这个流程图展示了智能投顾的基本工作流程，从客户信息收集开始，经过风险评估、资产配置、订单生成和执行，到投资组合监控，根据监控结果决定是否需要对资产配置进行调整，形成一个闭环的服务流程。

4. 智能投顾竞争格局

4.1 美国市场

美国是智能投顾最成熟的市场。截至2018年第一季度，三家最大的独立智能投顾公司分别是Betterment（管理资产135亿美元）、Wealthfront（管理资产10亿美元）和Personal Capital（管理资产7亿美元）。这三家公司都筹集了2 - 3亿美元的股权资本来发展业务，并且采取了不同的经营策略。

公司名称	管理资产	经营策略	最低投资要求	费用情况
Betterment	135亿美元	起初采用纯数字方式，2017年推出“高级”服务，提供无限次与金融顾问沟通机会	10万美元	费用较高
Wealthfront	10亿美元	采用100%数字化方式，认为软件是提供更好金融建议的答案，不提供与人工金融顾问交流机会	无明确提及	相对较低
Personal Capital	7亿美元	为所有客户提供个人顾问	5万美元	费用较高

除了上述三家公司，还有一些具有特色的智能投顾公司。例如，Acorns是最大的微型投资平台，允许客户自动将信用卡交易的零头储蓄起来进行投资，吸引了130万客户，管理资产5亿美元，平均账户规模为420美元。Ellevest是一家旨在帮助女性积累财富的投资公司，迄今已筹集4460万美元资金，管理资产9100万美元，拥有7600名客户。Motif Investing为客户构建主题投资组合，如生物技术、网络安全等，其母公司宣称总管理资产为3.61亿美元。

大型金融机构也纷纷推出自己的智能投顾产品。Vanguard、Charles Schwab和TD Ameritrade目前被认为是最大的智能投顾公司，管理资产分别为101亿美元、27亿美元和17亿美元。需要注意的是，这些数据与独立公司不可直接比较，因为很大一部分资产来自于这些机构原本管理的资金。例如，据《金融规划》杂志报道，Vanguard的智能投顾管理资产中90%来自现有客户。Fidelity和BlackRock也是该领域的早期参与者。前者在2016年推出了Fidelity Go，但未披露该服务的管理资产；后者作为全球最大的资产管理公司，积极投资有潜力的智能投顾公司，如2015年以1.5亿美元收购独立智能投顾FutureAdvisor，并参与了欧洲智能投顾Scalable Capital和微型投资平台Acorns的最新融资轮。

4.2 其他全球市场

全球其他地区的智能投顾市场比美国落后2 - 4年，且情况各异。

• 加拿大 ：最大的智能投顾公司Wealthsimple成立于2014年，目前在加拿大、美国和英国运营，是首家直接在两大洲运营的公司。截至2018年初，管理资产15亿美元，在加拿大的智能投顾市场占有率达80%。
• 欧洲 ：有众多参与者，但只有少数达到了一定规模。例如，Nutmeg成立于2011年，在英国运营，目前管理资产约10 - 15亿美元；Scalable Capital成立于2014年12月，在英国和德国运营，被视为新兴力量，2018年5月宣布管理资产13亿美元；Moneyfarm成立于2011年，在英国和意大利运营，管理资产3 - 5亿美元。此外，还有50多家独立公司，但在管理资产方面与上述三家公司差距较大。
• 亚洲 ：市场较为分散。中国的智能投顾和其他科技驱动的投资模式正在融合，大型互联网平台开始主导财富管理领域，知名参与者包括阿里巴巴旗下的蚂蚁金服、腾讯，以及纯金融科技公司如宜信和陆金所。日本和韩国有少数公司达到一定规模并吸引了大量投资；印度有众多新的初创公司；东南亚则处于起步阶段。

4.3 全球金融机构投资智能投顾情况

全球许多大型金融机构纷纷效仿BlackRock，投资或收购智能投顾公司。例如，Allianz投资了Moneyfarm（英国和意大利）；Schroder投资了Nutmeg（英国）；Aviva投资了Wealthify（英国）；Nomura投资了8 Securities（在香港和日本运营）；BlackRock投资了Scalable Capital（英国和德国）。此外，一些资产管理公司投资B2B智能投顾公司，如新加坡的Franklin Templeton投资了Bambu，Schroder投资了WeInvest。

5. 智能投顾技术的未来发展

5.1 智能投顾是否会持续存在

智能投顾模式正在改变美国财富管理服务的提供方式，这一趋势也在其他地区迅速蔓延。2016年4月，CFA协会进行的金融科技调查显示，40%的受访者认为智能投顾将在未来五年对金融服务产生最大影响，领先于区块链（30%）。目前，智能投顾在美国55万亿美元以上的行业中仅管理约2000亿美元，占比仅0.4%。2015年6月，麦肯锡的一份报告估计，假设25%的富裕家庭和10%的高净值家庭是虚拟咨询的主要候选对象，可通过虚拟咨询服务的个人金融资产潜在价值达13.5万亿美元。

尽管大型金融机构纷纷进入智能投顾领域，但美国较大的独立智能投顾公司的增长并未受到明显影响。2017年，Betterment和Wealthfront的管理资产合计增加约100亿美元，高于2016年的约50亿美元，2018年第一季度增长更强劲，达到30多亿美元，尽管市场波动较大。

未来，传统金融机构不会消失，但部分将面临挑战；并非所有独立智能投顾公司都会成功，但那些真正改善客户体验的公司将蓬勃发展，它们可能独立发展，也可能与一家或多家具有前瞻性的金融机构合作。最终的赢家无疑是终端客户，投资建议的质量将提高，成本将降低。70%参与上述调查的CFA成员认为，大众富裕投资者将从自动化金融咨询工具中受益。

5.2 产品和技术将如何变化

如果财富管理更加数字化，智能投顾模式成为变革的驱动力，服务的生产和营销方式将发生重大变化。
- 服务重点转变 ：目前领先的智能投顾更多是投资平台而非咨询平台。随着美国和欧洲开放银行的实现，数据获取更加便捷，更多公司将把重点转向价值主张中的咨询部分。
- 投资产品演变 ：大多数智能投顾的资产配置模型较为简单，当股票市场进入熊市时，这些模型将面临考验。随着牛市周期接近尾声，预计更多智能投顾将增强其资产配置模型，纳入旨在降低熊市下行风险的策略。此外，目前大多数智能投顾仅使用ETF构建投资组合，虽然这为投资组合带来了流动性和低成本的资产类别敞口，但排除了一些无法通过ETF获得的资产类别，这些资产类别可能提供进一步的多元化益处。未来可能会有智能投顾将这些资产类别纳入产品范围。
- 目标客户群体拓展 ：目前大多数智能投顾主要针对30 - 45岁的大众富裕/富裕个人或20 - 35岁的千禧一代。随着技术成熟和财富向新一代转移，针对高净值个人的服务将更加普遍，特别是在亚洲，与美国或欧洲相比，财富往往在更年轻的人群中积累。

6. 对现有商业模式和流程的影响

6.1 对现有模式的影响

传统金融咨询业务的分销模式成本远高于智能投顾模式，这意味着在服务资产低于50 - 100万美元的客户时，传统金融顾问在价格和质量上都无法与智能投顾竞争。对于服务更富裕客户的业务，影响相对较小。以下是对四种不同现有模式的简要分析：
|现有模式|影响|
| ---- | ---- |
|独立金融顾问（IFAs）|在许多地区，特别是东南亚，大多数IFAs更像是单位信托和投资连结保险计划（ILPs）的分销渠道，而非真正的咨询业务。这些业务面临的风险最大，因为它们为客户提供的增值服务有限，且模式成本高。|
|零售和高级银行|智能投顾模式的发展对其有正负两方面的影响。接受智能投顾的银行能够向零售客户提供以前不经济的财富管理产品，从而创造额外的收入来源和客户忠诚度。对于服务高级客户的银行，短期内可能会出现高佣金产品被蚕食的负面影响；但在现金渗透率高的地区，如新加坡和亚洲其他地区，如果银行能够显著增加客户的产品选择并促使客户投资更广泛的产品，最终结果可能是积极的。|
|经纪公司和基金超市|其业务已完全在线化，但智能投顾的出现对其构成竞争威胁，尽管两者的价值主张有显著差异。许多经纪公司将智能投顾模式视为现有业务向非商品化模式的可能扩展。|
|私人银行|目前智能投顾的出现对其影响较小，因为一些私人银行客户所需的服务难以通过数字方式提供。然而，随着技术的发展，机器学习和人工智能可能会“入侵”私人银行的专业领域。|

6.2 现有企业的战略选择

现有企业可以选择接受新技术及其价值主张，或更深入地专注于当前商业模式中能很好服务特定客户群体的部分。对于私人银行，后者意味着专注于咨询和客户关系、复杂产品和贷款业务；对于IFAs，意味着专注于咨询服务，发展在全面规划、税务规划和遗产规划等领域提供建议的能力，并转向基于费用的收费模式。

如果选择接受智能投顾，现有企业有以下战略选择：
- 组织转型 ：将整个组织转向更数字化的模式，包括引入智能投顾。这可能需要对员工队伍进行重大调整，大幅减少金融顾问和客户经理的数量，增加工程师和产品经理的数量。
- 逐步推进 ：先从小步骤开始，如建立并行模式。
- 技术获取 ：可以选择内部开发技术或从B2B智能投顾公司购买技术，两种方式各有优缺点，需要仔细评估。
- 合作与收购 ：一些机构希望通过与智能投顾公司合作或收购来加快发展并降低技术风险。例如，德国第三大零售银行ING与Scalable Capital合作，其客户现在可以使用该国可能是最好的智能投顾服务，且似乎很满意；Scalable Capital最近宣布，自合作开始运营的六个月内，ING客户通过其平台投资超过7亿美元。BlackRock收购了成功的B2C智能投顾公司FutureAdvisor。

6.3 员工技能的未来保障

未来的财富管理行业需要的员工技能与当前有很大不同。
- 工程师占比增加 ：工程师在公司中的人数将增加。Wealthfront的首席执行官指出，Wealthfront超过50%的薪资支出用于技术人员，而传统财富管理公司在技术方面的薪资支出可能不到5 - 10%。这是一个巨大的文化变革，一些公司可能会发现吸引优秀工程师很困难，与科技优先的公司合作并利用其优势可能是最佳选择。
- 传统业务人员技能转变 ：传统业务人员提供的建议需要转向客户愿意付费的增值服务，如全面金融规划、遗产规划和税务规划。雇佣大量金融顾问的机构应培训他们提供此类建议的能力，注册金融规划师（CFP）认证计划对希望保持竞争力的顾问可能变得非常重要。

7. 结论

智能投顾公司提出的价值主张越来越受到全球客户的认可，这推动了这些公司的进一步发展，并促使传统金融机构推出类似的服务。这种商业模式及其底层技术有潜力显著改变财富管理产品的创建、组合和分销方式。

我们仍处于重大变革的开端，这场变革将改变数百万人的投资方式。在新兴市场，智能投顾将为新的投资者群体打开财富管理的大门。在亚洲大部分地区，财富管理行业与20年前相比变化不大。目前，财富管理行业的客户体验受技术影响较小。许多观察家认为，客户和监管机构对提高可及性、透明度、降低价格和提供更个性化产品的推动，为智能投顾在该地区的蓬勃发展创造了理想条件，将推动整个财富管理行业进行创新。

7.1 智能投顾发展趋势mermaid图

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(当前智能投顾现状):::process --> B(技术发展):::process
    A --> C(市场需求变化):::process
    B --> D(产品和服务升级):::process
    C --> D
    D --> E(传统机构应对):::process
    D --> F(独立公司竞争):::process
    E --> G(行业格局变化):::process
    F --> G
    G --> H(客户受益):::process

这个流程图展示了智能投顾未来的发展趋势，从当前现状出发，受到技术发展和市场需求变化的影响，促使产品和服务升级，进而引发传统机构和独立公司的不同反应，最终改变行业格局，使客户受益。