20161108-华创证券-互联网行业深度报告_金融智能投顾_国内尚存发展限制传统金融机构更具优势_35页_3mb

互联网金融：智能投顾行业分析

核心内容概述

智能投顾（Robo-Advisory）是利用云计算、大数据、机器学习等技术，为投资者提供自动化、智能化、个性化的资产配置建议和投资管理服务。目前，国内智能投顾行业仍处于发展初期，面临诸多限制，而传统金融机构在该领域更具优势。

主要观点

1. 智能投顾行业模式及优势

• 行业模式：以Wealthfront为代表的被动资产管理模式，基于现代投资组合理论，选择关联度低、分散程度高的大类资产，以ETF为投资标的，通过问卷调查评估客户风险偏好和投资目标，推荐个性化投资组合并收取管理费。
• 优势：
  • 低成本：管理费普遍在0.25%-0.5%之间，远低于传统投顾的1%。
  • 低门槛：投资门槛低，适合中产阶级及更多投资者。
  • 易操作：全流程线上化，提升用户体验。
  • 高透明度：投资理念、产品选择和费用等信息充分披露，减少道德风险。

2. 行业空间

• 全球预测：AT Kearney预测到2020年，全球智能投顾AUM将突破2.2万亿美元，年复合增长率（CAGR）达68%。
• 国内潜力：
  • 固收及类固收资产占比达69%，随着收益下滑，投资者更关注风险资产及组合配置。
  • 70、80后进入理财高峰期，其更开放、更易接受机器服务。
  • 网民中10-39岁群体占比达74.7%，为智能投顾提供了广阔的市场空间。

3. 行业面临问题

• 模式初级：大数据应用不足，个性化程度低，用户洞察能力不强。
• 技术门槛不高：新兴公司难以与传统金融机构竞争。
• 国内限制：
  • 监管限制：不允许代客下单，需成立产品及持有相应牌照。
  • 投资者接受度低：偏好短期收益，对被动投资接受度不高。
  • ETF市场不成熟：投资标的种类少、规模小，分散风险能力有限。
  • 费用无法抵扣：分税制限制了税收筹划空间。
  • 数据缺失：金融数据封闭，限制智能投顾发展。
  • 模式有效性待验证：市场波动频繁，政策影响大，难以进行长期预测。

4. 投资建议

• 模式选择：当前国内投资者缺乏长期投资理念，股票推荐型智能投顾（如同花顺）更具吸引力。
• 公司发展路径：
  • 独立智投平台：需解决牌照缺失、数据缺失、投研资管经验不足、收入手段少等问题，未来可能依附于传统金融机构。
  • 传统金融集团：如平安集团、华泰证券等，具备成为智能投顾龙头的潜力。

关键信息

• 美国智能投顾发展情况：Wealthfront、Betterment等公司已形成成熟模式，管理规模达数十亿美元，客户群体以千禧一代为主。
• 国内公司发展情况：如弥财、投米RA、蓝海智投等模仿海外经典模式，而雪球、同花顺等则探索创新模式，如基于基金约定交易进行智能调仓。
• 监管差异：美国采用一体化监管，允许全权代客理财；而中国实行分业监管，限制智能投顾的代客操作能力。
• 投资者行为差异：国内散户占比高，偏好短期波动；美国投资者更倾向长期投资。
• ETF发展差异：美国ETF市场成熟，规模大，种类多；中国ETF市场尚不成熟，数量少，品种单一。

图表与数据

• 图表1：云计算、大数据、人工智能推动智能投顾发展。
• 图表2：智能投顾经典模式业务流程图。
• 图表3：现代投资组合理论。
• 图表4：Wealthfront大类资产关联度。
• 图表5：Betterment三种风险投资组合。
• 图表6：嘉信与Betterment风险测评问题对比。
• 图表7：智能投顾四大优势。
• 图表8：Wealthfront收费优势。
• 图表9：智能投顾公司收费比较。
• 图表10：嘉信与Wealthfront员工和网点数对比。
• 图表11：智能投顾门槛低于传统投顾。
• 图表12：A股持仓市值50万以下的账户占比高达93.75%。
• 图表13：Wealthfront投资理念披露。
• 图表14：AT Kearney预测到2020年AUM达2.2万亿美元。
• 图表15：高净值人群对智能投顾接受度高。
• 图表16：千禧一代对智能投顾接受度高。
• 图表17：高净值人群减少实业投资，增加金融投资。
• 图表18：我国固收及类固收资产占比达69%。
• 图表19：我国网民10-39岁占比达74.7%。
• 图表20：2015年智能投顾进入高速发展期。
• 图表21：美国主要智能投顾公司信息。
• 图表22：Wealthfront四大业务流程。
• 图表23：Wealthfront投资资产信息。
• 图表24：Wealthfront风险测评问题。
• 图表25：税收损失收割为用户带来收益。
• 图表26：直接化指数追踪误差。
• 图表27：直接化指数与Vanguard收益对比。
• 图表28：嘉信智能组合不收取咨询费。
• 图表29：智能投顾模式需要改进方向。
• 图表30：不同平台对同一用户推荐不同风险组合。
• 图表31：传统公司收入方式更丰富。
• 图表32：先锋PAS历史资管规模。
• 图表33：传统公司已实现弯道超车。
• 图表34：中国智能投顾发展受限。
• 图表35：全球ETF规模超越对冲基金。
• 图表36：美国ETF规模占全球73%。
• 图表37：国内ETF多为股票型。
• 图表38：国内智能投顾公司融资情况。
• 图表39：国内智能投顾公司分类。

证券分析师信息

• 证券分析师：于潇
• 执业编号：S0360516060001
• 电话：010-66500917
• 邮箱：yuxiao@hcyjs.com

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