数字化投顾在中国:兴起、发展阻碍与规制探讨

1评论 2018-03-08 09:24:40 来源:金融界网站 作者:京东金融研究院 低吸也能抓涨停!

数字化投顾作为行业发展大势所趋,势必促成金融科技的新格局。政府部门构建前瞻性的监管框架可预防柠檬市场的发生。本文梳理了该商业模式的兴起、算法与优势,比对美国市场探讨在中国发展数字化投顾的阻碍因素,并在分析美国、澳大利亚和德国相关产业监管经验的基础上提出可能的规制方向。

   数字化投顾作为行业发展大势所趋,势必促成金融科技的新格局。政府部门构建前瞻性的监管框架可预防柠檬市场的发生。本文梳理了该商业模式的兴起、算法与优势,比对美国市场探讨在中国发展数字化投顾的阻碍因素,并在分析美国、澳大利亚和德国相关产业监管经验的基础上提出可能的规制方向。本文旨在呼吁为我国数字化投顾业务构建合理、有效的政策框架,以充分发挥其应有的功能和优势,为广大金融消费者提供更为普惠安全的智能金融服务。 

  一、数字化投顾之兴起

  2004年,美国证券交易委员会批准《全美证券交易商协会IM-2210-6投资分析工具的使用要求》(NASDIM-2210-6),并于2005年2月生效。该规章允许证券自营商将投资分析工具(Investment Analysis Tools)直接由投资者使用,而此类投顾工具此前仅被金融从业者应用,美国的新兴科技企业开始为金融消费者直接提供各类基于机器学习的投顾工具,自此在线资产管理服务规模在美国得以迅速增长。

  追本溯源,此类投顾工具的基础算法见于诺贝尔经济学奖Harry. M. Markowitz在1950年代发表的《资产组合选择理论》,该模型被誉为组合投资的奠基性作品。其主要思路为市场上的资产可进行收益与风险的二维描述,二维图上有效边界上的资产具有相同风险上收益最高或相同收益下风险最低的特点,而个人的风险偏好可刻画为一条凸向有效边界的曲线,两者相切即为该风险偏好投资者的最优投资组合。然而在实际操作中,由于没有考虑到市场当前的预期,该模型的表现并不稳定且缺乏连续性,因此投资者在做出实际决策时并不适用该模型。1992年,Fisher Black(B-S模型的提出者之一)和Robert Litterman改进了该模型,创建了Black-Littleman资产配置模型(B-L模型)。该模型以均衡资产组合作为参照点,加入了投资人的市场观点并给予置信水平,在市场均衡基础之上将市场预期与均衡配置相结合,通过贝叶斯算法形成新的预期回报和方差协方差矩阵,再代入Markowitz框架,输出资产配置建议,被业界普遍采用。

  目前,针对数字化投顾尚未形成统一界定,在业务边界上各国的实践也有所不同。数字化投顾(DigitalInvestmentAdvice)的概念源于2016年美国金融业监管局(FINRA)发布的《数字化投顾报告》(Report on Digital Investment Advice),反映了监管者对于监管对象的认知。从监管者视线出发,无从也无必要对各类商事主体提供的人工智能技术予以度量,无论是机器人(行情300024,诊股)(Robos)或是人工智能投资顾问(ArtificialIntellgenceInvestmentAdvice),无论服务商采取何种方式实现商业模式的智能,其输出形式均可统一认定为数字化投顾。澳大利亚证券与投资委员会(ASIC)于2016年8月发布《向零售客户提供数字金融产品建议》的监管指引(Regulatory Guide 255:Providing digital financialproduct advice to retail clients)同样使用了数字建议(Digital advice)一词。与数字化投顾相关的概念还包括智能投顾(Robo-advisor),美国证监会2017年2月发布的《智能投顾指引》(Guidance Update: Robo-Advisers)将其界定为基于网络算法的程序、运用现代科技为客户提供全权委托的账户管理服务的注册投资顾问。

  从数字化投顾智能的发展程度来看,2005年美国Betterment和Wealthfront开创行业先河,率先推出基于互联网技术与算法的资产管理组合建议,开启了全新的数字化投顾时代。2011年以来,机器人投顾(Robo Advisor)、人工智能投顾(AI Advisor)等各类数字化投顾模式迅速发展。早先互联网的发展使得数字化投顾服务商可充分利用线上流量,将投顾服务拓展到长尾用户,随着大数据、人工智能和云计算等金融科技底层技术的加速商用,服务商在一定程度上可充分利用市场信息,实现投资决策逐步从“半人工”向“智能化”的跨越。

  2015年前后,数字化投顾商业模式被引入中国,与之相关的创业浪潮出现,一年内宣称开展智能投顾的企业数量跃升至50余家。经历几年的发展,市场热潮呈现扩大态势,但是行业整体上尚处于探索阶段。受制于金融市场发展基础和政策,企业只能提供基于算法的资产配置建议,无法实现全自动化交易,基本上以公募基金作为资产配置的主要标的。

  国外机构对数字化投顾普遍看好,花旗银行预测至2020年该市场AUM有望突破2.2万亿美元。数字化投顾迅速扩展的基础在于其所依托的技术和投资理念有别于传统的投顾行业。一是算法透明呈现的投资倾向的无偏性,使得利益冲突达到最小化。二是投资建议更为理性。数字化投顾遵循分散化、长期化的投资理念,包括分散投资、长期投资和β收益,避免散户投资者因对市场信息的利用缺乏效率出现的情绪化买卖,可拥有相对稳健可观的多元化收益。三是数字化投顾与生俱来的互联网基因有望提供更具一致性、标准化的财富管理服务体验。从投前的用户大数据识别、场景化引导和策略方案展示,到投中一键下单,再到投后服务,其对提升财富管理服务效率、以更低费率覆盖更广人群,所带来的行业格局改观几乎是革命性的。

  二、中国发展数字化投顾的阻碍——比对美国市场

  从数字化投顾的投资决策流程来看,主要分为四个步骤。第一,在线问卷测评,计算用户风险等级。通过若干问题,包括年龄,收入水平,资产规模,最大损失承受意愿等,了解客户客观的风险承受能力和主观风险偏好水平,从而计算出客户的风险等级;第二,以现代投资(行情000900,诊股)组合理论为基础,根据用户风险偏好、账户类型等信息,向用户提供从多种资产大类投资标的选取投资组合;第三,通过多种方式实现代理投资;第四,实时智能跟踪,采用阈值法定时调仓,根据用户需求变化更新投资组合。

  基于投资决策流程,美国的数字化投顾商业模式可分为几类细分方向。一是智能数据分析,主要指“智能搜索+智能分析”,基于大数据及人工智能技术快速且准确地找到有价值的信息,再利用自然语言处理、深度学习知识图谱,分析宏观经济、公司业绩、网络舆情等数据,判断事物关联性,提供细分金融投资咨询服务。二是社交投资。将职业投顾持仓情况及业绩分享在平台上,部分平台还提供一键下单等交易服务。三是主题投资。根据热点实事、投资主题或理念创建投资组合,组合策略分享于平台上,供普通投资者参考和选择。四是量化策略。量化投资爱好者或专业人士将量化策略分享于平台上,供投资者参考及选择,部分平台还提供交易功能。五是用户仅提供基本信息,剩余配置资产、调整组合后等均交给服务方。目前,除了初创企业,传统的金融机构也在加速数字化投顾商业布局,如德意志银行推出了机器人投顾Anlage Finder,贝莱德收购了机器人投顾初创公司FutureAdvisor。

  中国的数字化投顾以所依托的产业领域划分,可分为以银行、基金等金融机构为基础的智能投顾产品和以券商为基础的智能荐股概念“智投”和其他衍生“智投”,但智能选股类“智投”是否是真“智能投顾”则饱受非议。因为智能选股很难在分散性、管理成本以及用户的风险偏好匹配等方面满足大众投资者的要求。

  美国的数字化投顾拥有多重优势。首先是美国ETF市场规模较大,其被动投资模式的数字化投顾ETF市场规模已逾1600亿美元,与主动投资相比,ETF交易费用和数字化投顾的管理费用更低。相比之下,中国现有ETF的规模及深度还需假以时日。二是数字化投顾通过特定资产的配置、长期配置还可进行税收规划达到节税目的,在中国还缺少此方面的激励。三是美国市场丰富的ETF产品可以有效地帮助投资者分散风险,形成基于资产类别、行业、地域、策略的多元化投资组合,而中国的金融产品尤其ETF类别匮乏,资产种类有限,分散效果较差。四是数字化投顾离不开深度的数据沉淀和人工智能技术的支撑,金融交易数据与用户行为数据是必要的数据支撑,美国金融市场成熟,金融数据非常全面,且经历很长的历史周期并基本可覆盖全球资本市场,提高数据分析能力以深度改进算法的有效性,在中国这些还需要时间验证和人才技术的储备。

  随着中国经济快速发展和金融科技深层融合所带来社会生活的变迁,大众的投资需求和投资习惯也在经历升级。与美国相比,中国的数字化投顾拥有更为广泛的客户群体。但是,当前受制于投资者准入门槛、服务成本等原因,投资者100万以下的财富管理选择非常局限且单一,难以享受个性化、低成本、高效率的普惠金融服务。数字化投顾作为定制化、数字化的财富管理解决方案,有望成为中国个人财富管理和资产管理升级的突破口。

  三、数字化投顾规制方向探讨

  政府部门针对数字化投顾前瞻性的监管框架可以有效防止柠檬市场的出现。针对这一创新型业务,各国的政策仍在探索之中。数字化投顾的潜在风险可能在于,广大小额投资者缺少必要信息,同时也缺少信息解释的途径,客观上可能导致做出不符合自身情况的投资决策,此外由于对数字化投顾的信息处理流程和原理、对算法和工具存在的偏见缺乏认知,可能会获得不适当的投资建议。监管部门对金融业务底层规则的界定可为行业发展奠定决定性的作用,针对该领域的规制需探明以下问题。

  (一)事前准入监管:一般监管还是特别监管

  数字化投顾最受业界关注的是资质问题。从美国、澳大利亚和德国的经验来看,数字化投顾业务通常被纳入监管范围,一般仍将现有的监管规则适用于数字化投顾业务,有的国家还设置了特殊要求。美国根据《1940年投资顾问法》(Investment Advisers Act of 1940)对开展智能投顾的公司归入美国证券交易委员会注册投资顾问监管范围。美国证监会2017年2月发布的《智能投顾指引》(Guidance Update: Robo-Advisers)对该领域设置特殊要求,以帮助投资者更好地利用金融科技创新所带来的机会,保护投资者利益。澳大利亚证券与投资委员会(ASIC)于2016年8月发布《向零售客户提供数字金融产品建议》的监管指引(Regulatory Guide 255),认为技术具有中立价值,智能投顾并未改变投资顾问行业基础法律关系,同样需要遵守传统金融产品顾问原本需遵守的法律规定,例如金融产品顾问业务的行政许可,并在其人员组织设置、算法监测、客户利益保护等风险管理等方面提出了更高要求。德国联邦金融监管局(BaFin)认为,经营智能投顾业务是根据德国银行法(KWG)或者德国证券交易法(WpHG)提供的金融服务,或者根据德国工业法典(GewO)作为金融资产中介,需获取相应的行政许可。

  但是,与传统证券投资顾问相比,数字化投顾在服务投资者范围、投资准入都存在差异。数字化投资顾问业务在中国展业所对应的资质可能并非证券投资咨询资格,投资的金融产品可能是证券、基金、保险、理财产品或者是投资组合,将数字化投顾直接划入《证券投资顾问业务暂行规定》的监管范畴存在探讨空间。投资咨询业务和资产管理业务或将涉及银行、证券、保险不同的业务规范,适用法律法规的分散性,意味着在实际操作过程中对于被许可的界限难以把握。此外,如果数字化投顾业务可能出现的跨界性对主体监管、分业监管的监管方式提出挑战。

  因此,中国数字化投顾不宜按照传统的证券投资顾问和资产配置进行监管,建议可制定单独的监管规则,按照所从事业务的不同获取不同的数字化投顾资质,履行所获批的业务既有的一般义务和针对数字化投顾特别的义务,并实施穿透式监管。

  (二)事中业务监管:把金融消费者保护作为首要目标

  借助人工智能的技术手段使得数字化投顾较之以往证券投资顾问咨询以及资产配置管理有着质的不同和超越,有必要建立并维持消费者保护机制。从投资者保护的视角来看,在服务商和投资者之间有必要建立充分的信息沟通机制和利益均衡机制,包括信息披露、忠实尽职义务和合规治理要求,这些规定对于降低道德风险、提升业界合规性以保护消费者权益与促进产业良性发展均有益处。

  以美国证监会发布的《智能投顾指引》为例,该指引从三个方面提供消费者权益的保护。首先是充分的信息披露。指引要求向客户披露提供的投资顾问服务的实质内容和呈现形式。指引强调,投资顾问有责任充分披露所有重要事实,且所提供的信息必须足够具体,以便客户能够理解投资顾问的商业行为和利益冲突。为了让客户能够充分理解智能投顾的运作方式、潜在的利益冲突以及可能出现的风险,指引要求智能投顾必须披露其商业模式、投资咨询服务的范围。其中商业模式包括了用于管理各个客户账户的算法及其特定风险、可能导致机器人顾问覆盖用于管理客户账户算法的任何情况、第三方在开发管理或拥有用于管理客户账户的算法时的任何介入,包括对这种安排可能产生的任何利益冲突的解释等方面。投资咨询服务的范围指明了智能顾问应考虑提供的投资咨询服务描述的明确性,并采取合理的谨慎措施,以避免对可能实质上误导客户的服务范围产生虚假含义,例如,智能顾问不能暗示机器人顾问正在提供全面的财务计划而事实上并未执行、税务亏损收获服务还能提供全面的税务咨询、在产生投资建议时会考虑除调查问卷收集的信息以外的其他信息。数字化投顾披露信息的形式则应注意在注册过程之前是否提供关键披露信息,以便在客户参与智能投顾并进行投资之前为客户提供知情投资决策所需的信息,重点披露是否被特别强调(如通过设计功能如弹出框),某些披露是否应该附带交互式文本或其他方式向正在寻求更多信息的客户提供额外的细节,在移动平台上提供的公开内容的呈现和格式是否适合该平台等。

  其次是了解客户需求并提供适当建议。投资顾问的受托责任包括为客户的最佳利益行事的义务,并提供适当的投资建议。依靠问卷收集客户信息,此类问卷应旨在获得足够的信息来支持做出适合客户的财务状况和投资目标的投资建议,调查问卷的设计应注意调查问卷中的问题是否能够提供足够的信息让机器人顾问根据其财务状况和投资目标得出适合该客户的投资建议,调查问卷中的问题是否足够清晰(调查问卷是否在必要时向客户提供额外的澄清或实例),是否采取了措施来解决不一致的客户反应(例如设计当客户的回答内部不一致时的提醒,并建议客户可能希望重新考虑此类回应;设计系统自动标记客户提供的明显不一致的信息,以供机器人顾问审查或跟踪)以及客户导向的投资策略,机构顾问应遵守其履行客户最大利益的义务,应考虑提供特定投资组合可能更适合于给定的投资目标和风险状况的原因说明。

  最后是实施有效的合规计划以解决与提供自动化建议相关的特定问题。例如,要求每名注册投资顾问制定一项内部合规计划,解决顾问履行该法所规定的受托人义务和实质性义务。为遵守规则,注册投资顾问必须采纳、实施并每年审查合理设计的书面政策和程序,以防止违反《投资顾问法》及其规则,并考虑到公司的业务性质以及由此类操作产生的风险。注册投资顾问还必须指定一名具备《投资顾问法》能力和知识的首席合规官负责管理所采用的书面政策和程序。在制定合规计划时,除了通过和执行解决与传统投资顾问相关问题的书面政策和程序之外,还应考虑是否采用和实施书面政策和程序强调以下领域,如处理算法代码的开发、测试和反向测试以及对其性能实施的监控;调查问卷获取足够的信息,以便机器人顾问根据其财务状况和投资目标得出其最初建议和持续投资建议;向客户披露可能对其投资组合产生重大影响的算法代码变更;对开发或管理所使用的算法代码或软件模块的任何第三方的适当监督;预防、检测和响应网络安全威胁;使用社交和其他形式的电子媒体与咨询服务;保护客户账户和关键咨询系统等。

  (三)前瞻性监管规范:实现利益冲突问题最小化

  作为辅助工具,数字化投顾仍需遵守从业领域的强制性义务,例如透明度要求、风险隔离、适当性原则、信义义务、不得保证收益和机构专业人员的设置等要求。数字化投顾同时需要具有前瞻性的监管规范,以充分实现与投资者之间利益冲突最小化的商业优势。从数字化投顾从业务开展流程来看,主要有两个监管环节。第一个环节是资产配置建议和投后再平衡,第二个环节是基于资产配置建议后的下单交易与账户管理。不妨参考美国经验,其允许智能投顾在券商体系下开立证券投资基金账户,通过专注于帮助用户管理好账户中的资金,以账户管理费用的方式进行盈利,削弱从卖方收费的渠道,避免了潜在的利益冲突问题。

  与此同时,需确立全权委托服务的合法性,允许服务商通过与用户签订全权委托协议,为用户提供全权委托的账户管理服务。在中国证券领域开展的数字化投顾,法律障碍在于《证券法》与《证券投资顾问业务暂行规定》规定投资咨询机构不得代理委托人从事证券投资或不得代客户作出投资决策,机构无法获取客户的全权委托并代为投资。2015年中国证券业协会曾发布《账户管理业务规则(意见稿)》建议持照的投资咨询机构可代理客户进行账户投资或交易管理,释放出积极信号,为数字化投顾业务直接管理客户资产留下了空间。全权委托业务模式在何种前提下放开值得进一步研究探讨。

  (四)创新监管模式:借鉴监管沙箱和监管科技等监管手段

  在针对数字化投顾风险的预防方面,监管沙盒和监管科技等创新监管方式可帮助政府部门进一步了解、监测和预防数字化投顾可能出现的风险,为新兴商业模式的培育提供土壤。2017年10月,英国金融行为监管局曾对进入监管沙箱参与测试的智能投顾企业进行研究,每家参与测试的企业均配有一名经验丰富的财务顾问,在消费者获得自动咨询服务前,自然人财务顾问在交易执行前可以审查、修订投资投资建议,以此平衡鼓励金融创新与消费者权益保护的关系。监管科技具有一体两面,包括政府部门监管端和金融机构合规端,一方面金融机构利用金融科技满足企业合规要求,另一方面是政府部门利用金融科技进行高效监管,在监管科技的基点上,监管者与被监管者是合作的关系,监管科技使得监管者与数字化投顾企业处于一个双赢的生态体系,数字化投顾企业有望和政府部门共建良性治理的新局面。

  数字化投顾作为行业发展大势所趋,势必促成金融科技的新格局。中国数字化投顾的健康发展离不开构建合理、有效规制框架,从而为其加速发展提供机遇期,充分发挥其所应有的功能和优势,进而为广大金融消费者提供更为普惠安全的智能金融服务。

  《金融科技法律政策观察》由京东金融研究院与《银行家》联合出品,跟踪评析最新金融科技法律政策,敬请关注。

  本期策划:刘志坚,京东金融总法律顾问,京东金融研究院负责人

  本期执笔:李燕,京东金融研究院法律研究中心秘书长

关键词阅读:数字化投顾 中国 金融科技 法律政策

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