接下來你將讀到：
1.東南亞智能投顧行業融資捷報頻傳
2.智能投顧的發展曆史
3.智能投顧主要解決什麽問題？
4.智能投顧的核心優勢和先行者
5.智能投顧的魅力和出路
1.東南亞智能投顧行業融資捷報頻傳
小羅盤最近在收集整理東南亞新經濟領域融資新聞時發現一個很久沒被關注的行業在一周之內三刷存在感，而且融資額也一刷之前停留在百萬美元級別的“憋屈”，達到了千萬美元的高度。
首先是新加坡兩個老資格的智能投顧平台，Bambu和StashAway分別獲得了1000萬和1200萬美元同爲B輪的投資，投資方裏面不乏像Franklin Templeton和富達國際下屬的Eight Roads Ventures（斯道資本）的身影，這兩個投資機構一家管著7000多億美金，另一家在1999年就領投了巨頭阿裏巴巴的A輪。而Bambu和StashAway雖然總部都設立在新加坡，但由于線上平台的優勢，服務的市場橫跨全球投資者和金融機構，融資後業務側重也有所不同，Bambu宣布拿到錢後會深耕SaaS領域，將企業端的服務能力進一步提升，而StashAway則表示會進一步針對零售端發力，目前已經吸引了125個國家數十萬的注冊用戶，下一步計劃是進軍新加坡的鄰國馬來西亞。
Bambu和StashAway是新加坡智投行業的主要玩家
而前幾天還有一個泰國的Fintech企業Finnomena宣布在准備自己的B輪融資，與此同時也推出了智能投顧服務GuruPort。Finnomena雖然在發展速度上沒有前兩家亮眼，但是背後也有泰國金融巨頭Krungsri Bank旗下風投KrungsriFinnovate的支持，後者在2017年曾領投了Finnomena的320萬美元A輪融資。
2.智能投顧的發展曆史
根據興業證券發表的一篇題爲《智能投顧：技術爲鎬，藍海掘金》的文章，我們可以大致將最早起源于美國的智能投顧分成三個發展階段。
1、在線投顧階段
20世紀90年代末期，可供投資者選擇應用的投資分析工具的技術水平和規模開始擴大。2005年，FINRA 頒布 NASD IM2210-6 Requirements for the Use of Investment Analysis Tools 規章，允許證券自營商將投資分析工具（investment analysis tools）直接讓投資者使用，投資者可以利用投資分析工具進行不同投資策略的投資收益分析，對收益和風險有更好的把控。此後，在線資産管理服務規模迅速增長，更多長尾客戶在此階段受益。此階段的特點主要是機器智能應用比較有限，主要應用領域是投資組合分析。
2、機器人投顧階段
2008年～2015年期間，大量新興科技企業開始爲客戶直接提供各類基于機器學習的 “數字化投顧工具”，機器人投顧商業模式開始發展。這些公司開發的面向客戶的投顧工具提供的功能之前只被金融從業者應用，目前已經廣泛被客戶所直接應用。在這個階段的很多實際應用案例中，證券公司對他們的“數字化投顧工具”提供的投資策略負責。
3、人工智能投顧階段
2015年至今，以大數據爲基礎的深度學習被廣泛應用，人工智能技術取得突破型進展。智能投顧服務商和科技企業開始嘗試開發能夠完全消除人類參與投資管理價值鏈的人工智能系統。目前包括國外的Bridge Water、Wealthfront，國內的彌財等都已經實現了這樣的系統開發和商業化運營。通常采用“人工智能+雲計算”體系結構的服務商，在計算設備和軟件開發方面投資巨大（少則1-2億，多則幾十億），能夠同時服務千萬、億級別的海量用戶。
3智能投顧主要解決什麽問題？
客戶分析：客戶分析是提供符合個人情況的精准投資建議的前提。目前，主流的智能投顧平台在進行客戶分析和畫像時，基本均采用調查問卷和詢問打分形式。
大類資産配置：根據現代資産組合理論，在確定性收益情況下是存在最優投資的。大多數智能投顧服務都利用此原理建立了分散的投資組合。並且依據其不同的商業模式做了優化。
投資組合選擇：主要有兩種類型，一種是由風險等級選擇不同的投資組合，而另外一種是根據投資風格選擇不同的投資組合。
交易執行：大多數智能投顧基本都是利用自有的券商或合作券商提供順暢的交易執行服務。
投資組合再平衡：組合再平衡主要是指隨著市值的變化，如果資産投資配置偏離目標資産配置過大，投資組合再平衡可以實施動態資産配置向靜態資産配置的重新調整。
稅收規劃：是美國智能投顧平台特色，産品自動提供稅收虧損收割節稅功能。具體操作是賣出投資者虧損的資産，抵免一部分資本利得稅，同時買入其他類似資産，從而達到合理節稅和增加客戶淨收益的目的。
投資組合分析：投資組合分析主要是智能投顧爲客戶提供的投資分析，一般包括：業績展示，業績歸因，風險因子分析，組合描述性統計分析，回測和模擬等。
4.智能投顧的核心優勢和先行者
智能投顧的核心優勢在于通過技術的引入，極大降低人力成本，從而降低客戶獲取投顧服務的門檻和費用，有助于推動普惠金融發展。傳統投顧服務的費用昂貴，主要客戶爲高淨值人群。而智能投顧引入了人工智能和大數據等技術，可以快速處理海量信息，根據客戶填寫問卷反饋的信息進行風險偏好判別，通過算法模型爲投資者提供資産配置建議，極大節約了專業投顧的人力成本，降低了客戶獲取投顧服務的門檻和費用，具有低門檻、低費用、投資廣、易操作、透明度高和個性化定制等優勢。
根據德勤最新的一份關于亞太智能投顧市場的報告，中國智能投顧的競爭異常激烈，已經進場的巨頭名號響到讓小玩家望而卻步，比如金融新貴螞蟻金服的“財富號”、陸金所和曾經轟動一時的招商銀行推出的“摩羯智投”。根據德勤這份報告，螞蟻“財富號”吸引的27家財富管理公司已經嘗到了甜頭，其中包括運營效率提高70％，總體成本降低50％，企業平台每日訪客人數增加了十倍，老客戶繼續加碼的投資額增加了三倍，而所有客戶的持有期增加了89％。
而在新加坡這個東南亞智能投顧行業的大本營裏，傳統的金融玩家也不乏像招商銀行一樣的機構，比如說在2018年，新加坡華僑銀行OCBC推出了RoboInvest投資服務機器人，專門針對新一代投資人，投資額要求最低的門檻可以低到3500新幣，也就是17500人民幣左右。這個是在跟新加坡另外一家金融科技公司WeInvest合作之後推出的服務，可以通過算法來自動監測和管理投資組合，這樣的合作屬于新加坡傳統金融機構中在智能投顧領域的先行者。
5.智能投顧的魅力和出路
對于投資顧問和財富管理公司來說，智能投顧最大的缺點和想象空間都落在了金融行業需要拿捏的兩個平衡點，一個是使用體驗，另外一個是效率。傳統的金融機構清一色以銀行本身爲中心，通過銀行這個主體來搭建各種渠道和進行大量的買賣操作來提高效率，而新金融講究的是以每一個用戶爲主體，通過不斷革新的技術和觀念來提高體驗。一個是爲了效率犧牲了體驗，一個是爲了體驗而很可能要耽誤效率，可見傳統的和新式的各有利弊，智能投顧與其說是全新的行業叠代，還不如說是一次行業的試探，盲從很可能會把步子邁太大。所以無論是前面提到的Franklin Templeton，還是OCBC和招商銀行業，基本上都希望通過投資或者外包項目的方式與初創公司達成合作，這麽做的原因首先是傳統的金融機構有自己的一套，要從內部更新非常難，而同時初創公司也能通過傳統機構提供的更大的平台來驗證自己的算法和適用性，一舉兩得。
所以我們可以看到現在的智能投顧已經從當初比較“幼稚”的追求To C慢慢向更合理的To B的轉變，後者的退出渠道也更穩，可以是被並購也可以是分拆後再橫向發展。Bambu的創始人Ned Phillips曾經在一次采訪中就表示，To C不是不能做，但是在東南亞市場，如果一個To C的玩家不能一直保證有5000萬美金的現金流，基本不可能在螞蟻金服、微信、KaoKao和當地銀行中殺出一條自己的路。從To B向To C過渡才是最穩妥的路徑。