黄卓：中国人近80%财富集中于房产 技术或进一步改变财富配置与管理

文/陈玉琪

“大数据、机器学习、人工智能等技术手段可以对投资者进行快速的财富画像，确定投资者风险偏好，为投资者自动实现最优资产的动态配置。”

4月9日，北京大学国家发展研究院长聘副教授、发树学者、北京大学数字金融研究中心副主任黄卓在《中国经营报》触角学院战略合作的“北大国发院在线公开课系列”中表示，中国的智能化数字财富管理有很大的发展潜力，相对于支付与借贷而言，这是一个更为复杂、同时也可能利润更高的金融业务。

跨越门槛，进入数字金融时代的中国财富管理

2018年，中国个人可投资资产达到146万亿，成为全球第三大个人财富管理市场，但“中国人的金融资产配置相对来说比重比较小。”黄卓引用数据指出，中国人的财富有近80%集中在房地产投资上，金融资产仅占一成左右，而美国人房地产投资占34.6%，金融资产占42.6%。

然而，随着经济减速、全球不确定性上升、“房住不炒”政策持续等情况出现，黄卓观察到，中国的投资者对财富管理提出了更高的要求。根据可投资资产规模，黄卓将中国投资者分为四个群体，分布呈金字塔型，由下至上分别是长尾客户、中产阶级、大众富裕与高净值投资者，他们对个性化财富管理、收益率、产品复杂性的需求不断增加，而由上至下看，四个群体的风险厌恶程度、流动性要求越来越高。

“2013年出现的余额宝实际上是帮助中国的投资者跨越了手机理财的门槛”，黄卓认为，技术进步改变了用户的理财方式，用户习惯了方便、快捷，就很难回到过去了，“用户习惯的改变是不可逆的”，而银行、券商、基金、保险等金融机构也因此加快了推进数字金融战略的步伐。

2018年，全国互联网理财人数已达1.69亿人。在黄卓看来，随着互联网理财人数的不断增加，财富管理有可能成为下一个被数字改变的重要金融业务。

国际经验：人工智能和数字技术正在改变华尔街

那么，数字技术将如何改变财富管理行业？黄卓认为，华尔街的转变可以给中国市场提供一些经验。

“资产配置和风险管理的核心实际上就是数量化分析。”在黄卓看来，数字技术在金融服务领域的应用其实已经有很长的历史，在华尔街更是十分普遍。

但人工智能的发展可能带来一些新变化。黄卓分析，高盛约四分之一的员工是程序员和工程师，摩根大通的技术预算在逐年上升，“人工智能正在改变华尔街的人员构成”。有报告预测，到2025年，如证券交易、清算、资产管理等传统的工作机会将减少，而数据分析相关的技术性岗位将出现显著增加。

技术的发展也催生了新的财富管理模式——智能投顾，即金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务。“智能投顾就是财富管理的‘阿尔法狗’。”黄卓说。

他分析，在美国，传统的投顾只能服务20%左右的富裕人群，而长期以来非高净值人群的财富管理需求一直未被满足，因此智能投顾应运而生。

黄卓分析道，相比传统投顾，智能投顾的投资门槛几乎为零，具有管理费率低、时效性高、透明度高等特点，基于算法与智能化的投资策略降低了传统投顾的主观性，能够提供更好的用户体验。

赋能财富管理，数字技术有潜力

“人工智能技术与金融相结合，使长尾客户的个性化财富管理需求得到一定满足，而财富管理最核心的部分是风险和收益的平衡。” 黄卓表示，大数据、机器学习和人工智能等技术手段可以为投资者自动实现最优的动态配置。

黄卓把财富管理的流程分为两端，一端是以用户为核心的客户顾问端，一端是以产品为核心的资产管理端。

在资产管理端，智能投研可以依靠大数据分析、机器学习、知识图谱等技术，有效解读海量市场信息，依靠量化的投资组合分析可以快速反应，调整投资策略。在客户顾问端，数字技术可以覆盖更多的客户，提供千人千面的资产配置与用户友好的产品体验，在智能获客、人机交互、智能推荐等方面，“人工智能和数字技术应该说具有非常大的优势”。

“中国的智能化数字财富管理实际上有很大的发展潜力。”黄卓认为，财富管理的服务模式有三种：“有什么我就卖什么、卖得越多我挣得越多”的产品销售模式，“客户需要什么就推荐什么、客户交易越多我挣得越多”的投资建议模式或半委托模式，“客户需要什么我就买什么、客户收益越高我挣得越多”的全委托模式，最后一种模式“比较符合财富管理的本质”。

黄卓介绍，目前中国已经出现了一些基金投资顾问业务试点。“这种模式相当于把投资顾问的门槛降下来，通过新的模式来让更多人可以接受投资顾问这样一种服务形式。”

最后，黄卓也坦言，中国智能化和数字财富管理的发展还存在许多挑战，需要投资者、财富管理机构、金融科技企业、监管机构等多元主体同时去思考、去探索。