报告摘要

本报告由世界黄金协会发布，深入分析了中国高净值人群在当前经济形势下的黄金投资趋势。

报告指出：

• 在疫情、加息、地缘政治等不确定性因素影响下，黄金作为避险资产的特性受到重视。
• 高净值人群的财富管理目标主要是保值和安全，而黄金的全球性、传承价值和流动性使其成为合适的投资选择。
• 尽管如此，对市场信息的不熟悉和对黄金了解不足仍是阻碍这一人群投资黄金的主要因素。

报告还探讨了黄金在财富传承和养老规划中的潜在角色，并提出了如何通过有效渠道提升高净值人群对黄金投资的认知和兴趣。

十大调研发现

1. 高净值人群的求稳心态。

求稳心态：经历了包括中美贸易战、新冠疫情、股市下跌、俄乌冲突等尾部风险事件后，我国高净值人群的“求稳”心态愈发明显。在这种心态下，“保值”和“安全”成为了财富管理的主要目标。

2. 黄金作为稳定且长期价值资产的角色。

黄金作为一项具有稳定且长期价值的资产，在高净值人群的投资组合中占有一席之地。黄金不仅具有“全球性”和“避险”特点，还被视为具有“传承”特性的资产。

3. 投资黄金的驱动因素，包括升值空间、流动性和避险属性。

未来潜在的升值空间、高流动性以及避险属性是高净值人群投资或者考虑投资黄金的主要驱动力。

4. 投资黄金的现状，包括已投资、有意向和拒绝投资的比例。

尽管黄金具有多方面的优势，但调研结果显示，只有29%的受访者投资了黄金，61%有意向但尚未投资，还有10%直接表示不会投资黄金。

5. 阻碍高净值人群投资黄金的主要因素，如缺乏知识和错误印象。

缺乏专业金融知识和对于黄金的错误印象是阻碍高净值人群进行黄金投资的主要因素。

6. 信息传递和市场教育的重要性。

在高净值人群熟悉的信息获取渠道宣传正确的黄金投资基础，并利用他们已经建立深厚联系的投资渠道和有效的黄金投资产品，或许能够打开市场空间，并转变他们对黄金的刻板印象。

7. 黄金在财富传承和养老规划中的作用。

调研结果显示，黄金在高净值人群的财富传承选择上排名前三，是90%受访者的普遍选择。同时，黄金在高净值人群的养老规划中也有一定的想象空间。

8. 黄金投资教育需求，以及对高净值人群进行市场基础教育的必要性。

报告强调了对高净值人群进行黄金投资教育的必要性，特别是关于黄金市场的基础信息和投资知识，这有助于纠正一些关于黄金的误解，并提升他们对黄金作为投资工具的认识和信心。

9. 技术平台在提供黄金投资渠道中的作用，以及它们如何简化投资流程。

报告可能还指出了技术平台，尤其是金融科技【和在线投资平台，在提供黄金投资渠道方面的重要作用。这些平台通过简化投资流程和提供易于理解的投资信息，可以吸引高净值人群更便捷地进行黄金投资。

10. 宏观经济和地缘政治不确定性将持续对黄金的投资产生影响。

宏观经济和地缘政治的不确定性将继续存在，随着越来越多的官方机构将目光转向黄金，黄金作为一项国际性资产，其保值、避险和抵御货币贬值风险的特征将吸引更多的高净值人群。

01 高净值人群的投资凸显其求稳心态

1.求稳心态

在当前国内外经济背景下，高净值人群的投资心态显示出明显的求稳趋势。他们更倾向于选择能够提供稳定性和安全性的资产配置。

2.财富管理目标

报告显示，财富保值（56%）和财富安全（53%）是高净值人群财富管理的首要目标，这两项的重要性超过了财富增值（51%），反映出高净值人群对资产安全性的高度重视。

3.资产配置现状

在资产配置方面，现金和储蓄（62%）、保险（59%）、股票（56%）和基金（54%）构成了高净值人群资产配置的第一梯队，显示出他们对传统和相对安全金融产品的偏好。

4.黄金投资热度

尽管黄金在高净值人群的资产配置中排名稍后，但约29%的受访者已经配置了黄金，这表明黄金作为一项避险资产，仍然受到一定比例高净值人群的青睐。

5.投资心态与资产配置

报告中的数据显示，高净值人群的投资心态与他们的资产配置现状相吻合。他们更倾向于投资那些能够提供长期稳定回报的资产。

02 高净值投资者眼中的黄金

1. 黄金的全球性认可度

高净值投资者将黄金视为一种“全球性”资产，这一观点在调研中得到了强烈的认同。黄金的全球认可度和流动性是其作为国际资产的重要特征。

2. 黄金的传承价值

高净值人群认为黄金具有传承价值，可以作为财富的一部分传递给下一代。黄金的这一特性与其历史和文化价值紧密相关。

3. 投资黄金的驱动因素

报告中提到的“升值空间”、“避险”和“流动性高”是高净值人群投资黄金的重要驱动因素，这些因素与黄金作为全球性资产的特性密切相关。

4. 黄金投资的认知度

尽管黄金被广泛认为具有全球性和传承价值，但报告指出对市场信息的不熟悉和对黄金的不了解是阻碍高净值人群投资黄金的主要因素。

5. 黄金投资现状

报告中的数据表明，61%的高净值人群有意向但尚未投资黄金，这表明尽管存在认知，但实际投资行为存在一定的滞后。

6. 黄金投资的教育需求

报告强调了通过有效的渠道“种草”黄金的重要性，即通过教育和市场沟通提升高净值人群对黄金投资的认知。

7. 投资习惯对黄金投资的影响

最终的转化将依赖于高净值人群的投资习惯，这表明除了认知度提升外，理解并适应投资者的习惯也是促进黄金投资的关键。

03 是什么在阻碍高净值人群的黄金投资？

1. 认知与了解不足

报告指出，对市场信息的不熟悉和对黄金的不了解是阻碍高净值人群投资黄金的主要因素。这一发现突显了教育和市场沟通在提升黄金投资意愿中的重要性。

2. 阻碍投资黄金的具体因素

报告中提到的具体阻碍因素包括对黄金价格波动大的担忧（35%受访者占比），认为现有的投资组合已经满足需求（25%），对黄金投资知识不了解（20%），感觉黄金投资操作复杂且手续繁琐（15%），以及认为黄金投资的回报率无法满足投资要求（15%）。

3. 信息来源的复杂性

高净值人群在面对金融市场的复杂信息时感到难以获得清晰、专业的投资指导，这增加了他们在考虑黄金投资时的不确定性。

4. 专业知识的缺乏

缺少专业的金融知识和投资经验是高净值人群在黄金投资上的一个主要顾虑，有50%的受访者表示对投资理财产品、工具不了解，市场上投资理财产品信息纷繁复杂，难以鉴别。

5. 系统性风险的担忧

缺少专业的金融知识和投资经验是高净值人群在黄金投资上的一个主要顾虑，有50%的受访者表示对投资理财产品、工具不了解，市场上投资理财产品信息纷繁复杂，难以鉴别。

6. 其他顾虑

高净值人群在投资黄金时的顾虑，还包括对实物黄金回收渠道的担忧（15%），担心实物黄金纯度无法保障或购买到假货（10%），以及对黄金投资与个人投资理念不匹配的顾虑（15%）。

04 如何“解锁”高净值人群的黄金投资需求？

1. 有效的市场教育与信息传递

报告强调了通过有效的市场教育和信息传递可以克服高净值人群对黄金投资的顾虑。这包括提供易于理解的信息，帮助投资者更好地了解黄金的市场动态和投资价值。

2. 投资渠道的重要性

报告指出，通过高净值人群关注的投资信息获取渠道和媒介，可以帮助将正确的黄金投资基础知识传达至这类投资者。特别是金融和财经类网站、专业投资顾问以及搜索引擎是高净值人群获取金融投资信息的主要渠道。

3. 利用短视频平台

报告注意到短视频平台在影响高净值人群投资决策中的重要性，尤其是抖音等国内主流短视频平台。这些平台的财经内容搜索次数和直播观看时长有显著增长，表明通过短视频进行黄金投资教育的潜力。

4. 实物黄金投资的偏好

报告发现，高净值人群对实物黄金的认知和熟悉度高于其他黄金投资方式。他们倾向于根据价格行情不定期购买实物黄金，且更偏好小克重的黄金产品，因为它们更易于变现。

5. 投资期限与持有期限的考虑

高净值人群在实物黄金投资时会考虑投资期限，并且倾向于长期持有黄金，主要用于保值、避险和传承。高净值人群平均持有实物黄金时间为6.4年，多数选择6-10年的长期持有。

6. 投资黄金的痛点

报告指出，实物黄金投资的主要痛点在于储存和回收两方面。高净值人群对黄金的储存安全性和维护成本表示担忧，同时对实物黄金的流通性和回收渠道的便利性表示关注。

05 财富传承，养老规划与黄金

1. 黄金在财富传承中的角色

报告指出，黄金在高净值人群的财富传承中扮演着重要角色。黄金不仅是一种资产，也因其历史和文化价值，常被视为尊贵的象征，适合作为财富传承的工具。

2. 养老规划与黄金的关系

在养老规划方面，黄金同样占有一席之地。高净值人群认为黄金的稳定性和长期价值使其成为养老规划中的一个重要组成部分。

3. 黄金投资者的财富传承规划时间

调研结果显示，受访人群认为适合开始规划财富传承的平均年龄为55.6岁。黄金投资现有人群相对更早开始规划财富传承，其中40-49岁年龄段的人群占比达到36.8%。

4. 养老规划的年龄认知

受访人群认为50-59岁是适合开始规划养老的年龄。这与他们对财富传承规划的认知相一致，反映出高净值人群对于长期规划的重视。

5. 黄金作为财富传承工具的选择

商业保险（45.5%）和委托专业机构（44.5%）是受访人群认知最充分的财富传承实现方式，而实物黄金（39%）位列第三，显示出黄金在财富传承中的重要地位。

6. 养老理财产品中的黄金投资

报告中提到，有约四成的受访者表示可以接受含黄金的投资养老理财产品。这表明在养老规划中，黄金投资被认为是一个可行的选项。

06 总结

尽管面临一些挑战和误解，黄金因其稳定性和避险特性，仍然被视为高净值人群财富管理、传承和养老规划中的重要组成部分。通过正确的信息传递和市场教育，可以提升高净值人群对黄金投资的认知，进而增加他们对黄金投资的接受度和参与度。

本文编辑 & 排版：
财策智库 新媒体团队

本文参考来源：
世界黄金协会 《中国高净值人群黄金投资趋势洞察》

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其ω他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

关于魏梁 律师

魏梁律师，上海瀛东律师事务所管委会委员、高级合伙人/瀛卓法税赋能中心私人财富管理规划部首席规划师/张江公证处首批遗产管理人/中国首席财富顾问TOP50。

魏梁律师本科毕业于华东政法大学，并取得上海大学知识产权方向硕士学位及复旦大学EMBA高级工商管理硕士学位。

目前执业于上海瀛东律师事务所，是上海瀛东律师事务所权益高级合伙人、私人财富管理规划部主任，近20年法律从业经验。现任上海市律师协会专业委员会委员。在不动产征收领域有着自己独特的专业见解，并将不动产征收业务中可能涉及的财产规划问题应用至私人财富管理中。在法务、税筹、财富规划管理等方面拥有丰富的经验。

关于上海瀛东律师事务所

作为数字瀛和的旗舰律所，瀛东汇集了毕业于国内外知名法学院的律师精英，并聘请了在法学理论与实务领域享有盛誉和崇高威望的法学教授等担任专家顾问，目前拥有超两百人规模的团队。律所目前业务涵盖国资国企及政府公共法律事务、金融证券、特殊机会投资与法律处置事务、房地产与建设工程事务、公司事务、刑事事务、国际法律事务、投资并购、互联网法律事务、破产清算事务、知识产权、诉讼与仲裁事务、劳动人事法律事务、婚姻家事与财富管理、私人财富管理规划等领域，下设 15个专业化业务部门及网络安全与数据治理业务中心。律所专注于数据要素市场法律服务板块的开拓，深耕数据合规、数据跨境流通及数据资产化等方向的理论研究及业务模式创新，可以为客户提供全方位、精准化的法律服务。

引言

对于中国第一代企业家们而言，如今正面临的传承挑战不仅是简单的权力交接，更是确保企业在新一代管理者手中继续繁荣发展的战略规划。

这个阶段中，律师在整个行业以及财富传承过程里扮演了重要角色，很多人会形容他们为“守门人”，同时，法律工具及法税思维，也成了财富管理各类型从业者服务客户时不可或缺的专业储备。

近期，我们采访了上海瀛东律师事务所权益合伙人魏梁律师，就客户变化与财富管理律师职责、法税赋能业务转型、专业人才培养及未来市场趋势研判等为题，展开了深入探讨。

攻守得当：从客户变化谈财富管理律师的职责

谈及近十年来中国高净值客户尤其是企业家群体的变化，魏律师提到：

我们看到，尽管有些企业家已经开始未雨绸缪，但意外事件仍会打乱传承计划。因此，是否可以更早地进行接班规划，这是值得考虑的。

‘富过三代’虽然只是短短四字，但实现它需要从多个方面进行周密准备。例如，

• 是否考虑到家族企业对家族成员的过度依赖？
• 是否低估了培养这一代领导者的困难程度？
• 是否有计划引入职业经理人？
• 是否在培养模式上顾及了有创业想法的子女？
• 以及当二代不是不愿意接班而是受到上一代压力而无法按照自己意愿行事之时，应该如何处理等情形？

鉴于这一系列问题的存在，魏梁律师强调，整个财富管理行业应当正视并协助企业家寻求有效的解决方案。而作为律师，所扮演的角色往往更多的是在防守而非进攻。

当然，如果想要实现财富的长期增长和企业的持续发展，单纯的防守是不够的。正如足球场上，如果只是防守而不进攻，永远只能保持平局，无法取得胜利。

“因此，我们财富管理律师也应结合专业知识和经验，为客户提供进攻性的策略和建议，帮助客户把握市场机遇、制定前瞻性商业战略，使他们在未来竞争中保持领先，确保企业长期繁荣和家族财富传承。这对中国企业主和民营经济发展来说至关重要，也是我特别关注的问题。”

—— 魏 梁 律师

深耕领域：关注市场真实需求与专业人才成长

基于上述洞察，上海瀛东律师事务所将其业务重点明确划分为两方面，旨在为市场提供更加精准和高效的服务。

首先，针对高净值个人客户，瀛东所提供全面而专业的财富管理解决方案。这包括资产配置、风险评估、传承规划、税务筹划、家族信托设计等多元化服务。通过运用法律工具和金融工具，瀛东所协助客户完成必要的法律文书，确保他们的财富在中国特有的法律环境和市场变化下，得到有效的保护及合法合规传承。

其次，积极拓展与机构客户的合作，通过技能培训、业务指导、陪谈等方式，提升机构从业者的服务能力。这种赋能策略旨在帮助机构从业者更好地理解高净值客户的需求，从而更有效、更高效地解决客户在财富规划过程中遇到的问题。

瀛东的目标是成为机构客户在境内私人财富管理领域的可靠伙伴，为他们提供支持。因为在中国，财富管理行业能够提供深度和高质量服务的专业人才依然短缺。这种供需失衡的局面让我们将业务的一部分重心放在从业者培训上，帮助提升他们的专业水平。

这种以人才发展为核心的战略，也为瀛东律所在激烈的市场竞争中建立了※差异化优势，目前已与30多家机构建立了紧密的合作关系，覆盖了全国总公司及其各地分公司。

“我经常提醒从业者，‘不要把自己培训成律师’。”

—— 魏 梁 律师

对于各大保险公司、保险经纪公司以及信托、私行领域服务高客的专业人员来说，他们更应‘精准学习’，在行业相关知识方面追求精进，例▲如专注并深入学习与保险和信托相关的法律知识。

魏律师补充道，我们已将培训体系进行了阶段分类：

• 初级版 ，专注通过法律与财富管理的基本概念和原则，为新入行的人员打下夯实基础；
• 中级版 ，重点是如何有效地经营高净值客户关系，通过高频问题与精准答案，帮助从业者建立信任并深化客户关系；
• 高级版 ，培养他们成为行业内的意见领袖和讲师，能够组织和主导沙龙、研讨会等活动，为高净值客户提供深度的专业见解和策略建议。

法律视角有助于缩短客户与机构从业人员之间建立信任的时间，并提高服务的整体效率，因此，瀛东律所还系统地支持合作机构举办沙龙活动，并提供陪谈服务。这些活动共同构成了一个有效的互动平台，加强机构与客户之间的联系。

同时，瀛东律所已在全国联合了约300多家律所，形成了良好的全国布局。无论是一线城市、省会城市还是下属城市，客户都可以寻求本地化服务。

律所还通过区分高频和低频问题，将低频的财富管理规划咨询业务转变为高频服务，以满足广泛的市场需求。他们计划进一步深化这一领域的服务，采用“1+N”的服务模式，即一个律师团队配合多个专业人士（如税务师、跨境身份专家、教育专家、医疗专家等），为高净值客户提供全方位的服务。

魏律师还提到，法商赋能培训正在摆脱‘割韭菜’时代，这种综合性的服务模式将更好地满足财富管理机构内训需求，而且，专业人才的成长与财富管理业务的规划发展其实是相辅相成的过程，因此我们拥有一个持续6到12个月的系统培训过程而非短期速成。

展望未来：行业细分及报行合一下助力专业人才培养

对于仍然在不断变化演进的中国财富管理市场，魏律师表示，瀛东律所将关注三个核心板块：

• 养老规划与财富传承
• 金融工具之法律属性的教育
• 专业人才的培养

养老规划与财富传承方面 ，随着人口老龄化趋势的加剧和国家政策的引导，养老规划和财富传承已成为法律服务领域的一个紧迫议题，对于经历了改革开放并积累了一定财富的一代人来说，如何确保其在退休后维持良好的生活品质，以及如何将财富有效地传承给下一代，是他们普遍且首要关心的议题。因此，例如家族信托设计、税务规划等依然是瀛东律所持续深耕的业务。

金融工具之法律属性的教育方面 ，魏律师观察到，许多客户对于金融产品背后的法律属性和功能并不了解。他认为，通过教育和宣传金融工具的法律属性，可以帮助客户更全面地理解这些工具在养老规划和财富传承中的作用：“我们接触过很多高客，他们更关心从业者如何通过金融工具背后的法律途径解决传承或规划过程中的风险，而这些无法通过单一的‘理财服务’获得。这也是整个行业面临的严重问题，即如何从产品销售端转变为问题解决端。”瀛东律所计划通过举办沙龙活动、提供陪谈服务等方式，增强客户对金融工具法律属性的认识，从而更好地利用这些工具解决实际问题。

在行业转型期的专业人才培养方面 ，由于财富管理行业正处于一个转型期，传统的产品销售模式已不再适应市场发展的需求，财富管理行业应更加注重问题解决和客户服务，提升从业人员的专业能力。此外，国家对于专业人士的分级分层制度的建立，也为行业的健康发展提供了支持↓。结合上述市场观察，未来随着诸如养老传承规划师等新兴职业的逐步推出，财富管理行业将更加细分化，为从业人员提供更多的专业发展路径和再就业机会。

“‘报行合一’是我们所希望的发展理念，因为它有助于纠正行业内一些过于激进或不符合可持续发展方向的做法。这也将促使从业人员专注于提升自身的专业水平，以适应当前行业的变化和客户需求的提升。”

—— 魏 梁 律师

财富管理从业人员数量从高峰时期的近千万减少到了目前的约300万，这一显著的变化反映了行业内部的自然淘汰过程。预计在这300万从业者中，真正能够适应行业变革、为客户提供高质量服务的人才将会更少。

当然，这场专业性的大浪淘沙，也将为整个市场带来其他行业的优秀人才，如律师、会计师等正在开始涌入财富管理规划领域。

瀛东律所将通过瀛卓法税赋能中心，为从业人员提供专业的法税规划培训，培养更多专业的财富管理规划师，以满足市场需求。

此外，我们也呼吁更多优秀人才带来新的视角和专业知识，为客户提供更精准和有价值的法税服务，一同推动中国财富管理行业朝着更成熟和专业的方向发展。

快 问 快 答 财策智库 × 魏梁律师

财策智库：您入行从事的是刑法领域，为何后来会选择“财富管理”赛道？可以简单分享下您的从业经历吗？

魏梁律师：

在我的职业生涯中，我经历了从刑法领域到政府法律服务，再到财富管理规划的转变。这一转型过程赋予了我独特的专业视角和深刻的行业洞察力。

我之前拥有丰富的商事法律服务经验，见证了许多企业因为股权结构设计不当而导致的内部纠纷和经营困境。后来在复旦EMBA学习期间，我又意识到许多企业主对于财富管理规划有着迫切的需求，但却缺乏专业的指导和帮助。

这些经历都坚定了我深入财富管理规划领域的决心。同时这些经验又能促使我更加敏锐地识别和应对企业经营过程中的各种法律风险，例如在财富管理规划中注重股权结构的合理设计，避免因股东纠纷导致的企业解散。

此外，财富管理规划是一个涉及多方面法律领域的综合性服务，因此需要不断扩展自己的专业知识，涵盖税务筹划、股权结构设计等方面，以更好地服务客户。

而在一个综合性的律师事务所工作，我能够整合不同部门的资源，为客户提供一站式的法律服务，确保他们在各个领域的问题都得到妥善解决。

财策智库：灵魂拷问，您觉得是团队成就了律所，还是律所成就了团队？

魏梁律师：

在专业财富管理律师团队的管理中，实施“无为之治”的理念是至关重要的。这种管理哲学强调顺应自然、不强求，而是通过创造一个支持和尊重个人发展的环境，激发团队成员的内在驱动力和创造力。

优秀的律师不仅仅是法律专家，也都是复合型人才，所以我们采取服务者的心态与团队律师沟通交流，重视他们的感受和职业发展。我们相信，通过提供舒适的工作环境和尊重每个人的贡献，律师们将更愿意在团队中长期发展，从而形成良性的人才循环。这种以人为本的管理方式有助于构建一个稳定而高效的团队。

在团队建设方面，我们注重提供优质的服务和支持，而非单纯的管理，只有先行付出才能够带来长远的回报。通过这种方式，我们成功培养了一批顶尖的律师，他们在行业中迅速崛起，成为团队的骄傲。

此外，我们不设限制并鼓励团队成员与外部建立联系，因为这将带来更多的客户资源和市场机会，为团队带来正面的影响。

最终，我们认为团队的成功是彼此成就的结果。我们坚持初心，以服务者的心态出发，从团队的长远发展考虑，让团队中的每位成员都能够发挥自己的潜力。通过这种无为之治的管理方式，我们不仅提升了律所的品牌知名度，还促进了团队成员之间的相互支持和共同成长，实现了团队与个人的互助双赢。

财策智库：您在团队组建上，偏好「专才」还是「复合型人才」？

魏梁律师：

随着客户需求的日益多样化和全球化，律师必须转型成为具备跨学科知识的复合型人才。

在我所管理的团队中，我们鼓励每位成员不仅拥有扎实的法学基础，还应掌握工商管理、金融、税务等相关领域的专业知识。客户的问题往往跨越多个领域，需要律师能够提供全面的法律解决方案，所以我们坚信，持续学习和全面发展是每一位律师职业成长的关键。

此外，团队合作在现代法律服务中占据了核心地位。个人英雄主义已不再适应当前的市场需求。例如，在处理客户的海外直接投资（ODI）问题时，我们需要拥有国际法律专长的律师；在解决身份规划和税务问题时，我们则依赖于相关领域的专家律师。

因此，拥有跨学科的素质和知识储备对于律师来说至关重要，这不仅能够帮助他们准确识别和理解客户的需求，还能够确保为客户提供最为精准和高效的法律服务。

简而言之，只有不断提升自身专业能力，才能在激烈的市场竞争中赢得客户的信任感和满意度。在实践中，当我们需要深入某一领域的服务时，也会毫不犹豫地将任务交给那些在特定领域拥有更高专业素养的律师。这种以客户需求为导向的服务理念，是我们团队不断取得成功的关键所在。

我坚信，财富管理规划是律师业务的新红利领域。随着越来越多的专业人士加入，行业将不断进步和发展，成为高客们在财富管理规划过程中不可或缺的伙伴。

我期待通过这个领域，为律所带来更多新的业务机会，同时也为整个法律服务行业增添可持续性的价值和创新。

本文编辑 & 排版：
财策智库 新媒体团队

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

智库导语

第三方财富管理市场发展潜力巨大，机构数量众多，类型多样，但发展程度参差不齐，部分机构面临经营困境，信用事件频发，行业声誉下降。

需要坚持长期高质量发展之路，践行ESG理念，在盈利模式改革、产品服务优化、风险控制强化、数字化转型赋能、人员专业水平提升等多个方面做出努力，共同打造行业绿色生态圈，促进第三方管理机构的转型发展。

引言

随着中国经济高速发展，高净值客户数量不断增长，财富管理市场成为一大蓝海。根据招商银行联合贝恩公司发布的《2023中国私人财富报告》显示：2022年，中国可投资资产在1000万元人民币以上的高净值人群数量达316万人，人均持有可投资资产约3183万元人民币，共持有可投资资产101万亿元人民币。预计未来两年，中国高净值人群数量和持有的可投资资产规模将以约11%和12%的复合增速继续增长。

在此背景下，面对不断增长的高净值人群数量及资产规模，第三方财富管理机构市场潜力巨大。但由于第三方财富管理机构数量众多，类型多样，成立时间较短，风险偏好较高，面对国内外经济环境的不确定性，不良信用事件时有发生，行业声誉有所下降，部分机构在经营管理上面临一定挑战。

一、第三方财富管理机构发展现状

第三方财富管理机构指独立的中介服务性机构，与银行、保险等金融机构不同，它可以独立地分析客户财务状况和财富管理需求，提供综合性的财富管理规划服务，具有中立性、独立性和综合性特点。

我国第三方财富管理机构萌芽于2005年前后，2010年后快速发展，近十年来发展迅速。

第三方财富管理机构类型众多，包含券商系、互联网金融系、信托系、保险系、地产系等九大类别，如券商系走出的诺亚财富、平安集团旗下的陆金所、主要经营基金代销的蚂蚁基金，脱胎于中融信托的恒天财富等机构，其业务模式主要以资产配置为手段，销售各类金融产品为支撑，代销手续费收入是其主要收入来源。

根据招商银行联合贝恩公司《2023中国私人财富报告》，私人财富管理服务机构资产配置比例显示，中资银行管理资产占比77%，外资银行占比4%，券商财富管理部占比5%，保险公司占比3%，其他包含基金、信托、第三方财富管理等机构占比11%，这说明我国中资银行仍然是财富管理市场的主导，第三方财富管理机构份额较小。

而在美国，第三方财富管理机构比较成功，市场份额占比60%；在英国，其业务要远远多过银行，引领整个市场。在我国，第三方财富管理机构管理的规模占比约为5%，规模占比较小。

目前，我国第三方财富管理机构鱼龙混杂，良莠不齐。根据企查查企业信息查询结果显示，我国注册登记且正常经营的第三方财富管理机构近万家，数量众多。

这类机构主要股权比例大多集中在个人和民营资本手中，国有控股或参股的机构不足百家。

排名前二十机构资产管理规模占整个行业近80%。其中，诺亚财富、海银财富、宜信财富投资在美国上市，中植系中恒天财富、新湖财富、大唐财富由央企参股，多数财富管理公司规模较小，各机构发展状况参差不齐。

近年来，由于国内外经济环境的不确定性影响，资管新规打破“刚性兑付”的实施，以及部分第三方财富管理机构自身经营管理能力不足，出现了产品“踩雷”，风险事件频发等问题，甚至有机构涉嫌非法集资、合同欺诈等情形，对行业声誉产生不良影响。

• 2017年，海银财富涉嫌重大违规行为；
• 2019年，诺亚财富旗下歌斐资产34亿元踩雷，涉嫌欺诈、造假等问题；
• 2023年，中植系旗下的恒天财富、大唐财富等四大财富涉及的定融定投及信托产品暂停兑付；和合投资实控人失联，恒大财富相关管理人员采取强制措施。

在各种信用事件和负面舆论的冲击下，行业整体声誉受到影响，行业信任度下降，机构经营发展面临挑战。

二、第三方财富管理机构经营困境

（一）经营缺乏长期核心竞争力

第三方财富管理机构普遍导向为短期利己主义，而非从长期高质量发展的角度挖掘机构自身核心竞争力。

部分机构通过高收益率吸引、爆款产品返利、夸大宣传等方式，带来短期资产管理规模的快速增长，但从组织架构、管理能力、产品体系、客户服务等多个方面缺乏长期支撑力，未形成品牌优势，核心竞争力缺乏。

（二）盈利模式缺乏独立性和客观性

第三方财富管理机构作为咨询服务型中介，应具有独立性和客观性。

从国外成熟金融市场来看，其收入主要来自所做理财规划的咨询费或者提供资产组合的理财服务费。美国独立财富管理收入机构10%的收入来源是财务规划和咨询，90%来自管理资产组合收费。

而我国第三方财富管理机构主要从事产品代销和委托理财业务，以销售为导向，利润来源主要为销售手续费收入，金融理财师主要以销售业绩作为主要考核指标。

• 销售导向使得部分机构及金融理财师可能更倾向于推荐提成多、手续费高的产品；
• 较高的业绩考核标准也使金融理财师更愿意销售长久期或爆款产品，而忽略了客户的真实需求，无法从独立客观的角度为客户提供综合化的服务方案。

销售导向型盈利模式使得利润短期化，但当产品收益下降或出现问题时，客户及资产会迅速流失，无法从长期获取稳定的经营利润。

（三）优质底层资产获取能力不足，产品及服务有待提升

第三方财富管理机构主要业务围绕私募固收类产品和私募权益类产品。

私募固收类产品一般收益率高于银行贷款收益，意味着企业融资成本相对较高，第三方财富管理机构的高收益产品，与底层资产高风险相对应，为维持较高收益，可能采取信用下沉的方式投资“次级”资产，甚至可能涉及资金池运作、变相自融。

部分第三方财富管理机构隶属于某一集团公司，财富管理机构作为资金端为集团公司的资产端提供融资服务，投资者的资金流入集团或关联方。

如果集团资产端出现问题，风险会传导到财富管理机构，可能使投资者利益遭受巨大损失。例如，恒大财富募集的资金主要用于恒大集团的房地产投资，当底层恒大地产出现问题，恒大财富发行的相关产品无法按期兑付。

部分机构产品与服务相对单一，无法满足客户综合化资产配置需求。

（四）重营销，轻风险，风险控制能力薄弱，行业发展需与监管和法律法规完善相适应

从内部风控来看，第三方财富管理机构风险偏好较高，重营销轻风控，面临法律风险、市场风险、合规风险、声誉风险及流动性风险等各类风险，但普遍存在风控体系不健全，风控岗位人员数量较少，风控意识薄弱，产品和服务准入不严格、项目跟踪以及售后服务管理不到位，风险管理水平与产品业务风险不匹配等问题。

部分机构存在投资者适当性审查不客观，风险评估不合理，销售时风险揭示不充分。

从外部监管及制度体系看，牵头监管机构逐步明晰，监管力度逐步加强，法律法规体系进一步完善，违法违规成本有所提升，但行业仍处于整顿规范初期。

（五）第三方财富管理机构和人员专业水平参差不齐

我国近万家财富管理机构从业人员两极分化较为明显，既有多年金融从业经验及获得各种资质的专业人士，也有没有任何金融知识背景依靠人脉的“销售掮客”，新聘任理财师留存率极低，人员流动性较高。

三、第三方财富管理机构转型发展

为了更好适应不断变化的市场环境和投资者需求，第三方财富管理机构深化改革和转型发展是必由之路。

（一）坚持长期高质量发展之路，践行ESG理念，健全公司治理，履行社会责任，全行业共●同打造绿色生态圈

第三方财富管理行业ESG理念包括环境保护、社会责任和公司治理。

• 环境方面 要坚持长期主义，避免业务短视，恪守合规发展的底线，共同维护好发展环境和行业生态；
• 社会责任 应包括客户、合作伙伴、员工、公益责任活动，也包含投资者信息安全保护、投资者教育、公益慈善等内容；
• 公司治理 应优化股权结构、董监高治理机制，权责明晰，相互制衡，防范关联交易及内部利益输送。
• 具体执行上 应当遵循政策导向、客户为本、财富向善、合规自觉、底线思维五项原则。

以高质量发展为目标，践行ESG理念，会有效促进行业信任度的提升。

（二）改革盈利模式，坚持第三方财富管理机构客观性和独立性，谨防道德风险

• 一是要保证第三方财富管理机构的客观性和独立性，先要从根本定位上明确服务对象，即为投资者服务，代表投资者的利益，一切要以客户为中心，基于客户需求提供综合性方案，而不是为了自己利益将产品包装营销给客户。
• 二是将盈利模式由主动收取佣金转向客户付费的投资顾问模式。可针对提供的投资规划、税务规划、退休规划等服务收取咨询费，对投资或资产管理服务收取投资顾问费，后期对于超过业绩基准的回报可以按比例进行提成，盈利模式的转变将投资者和客户的利益相统一，从根本上防止道◢德风险的发生。

（三）严格产品准入，积极投资优质底层资产，提升产品和服务的供给能力

• 一是严格产品准入，提升自营产品的研发能力。根据资管新规的要求，加快非标资产向标准化资产的转型，做好产品久期管理，积极寻找差异化优质底层资产，提升自营产品的核心竞争力。
• 二是在保证产品质量的前提下，对发行机构建立白名单准入，加强和市场头部金融机构合作，丰富产品和服务类别，体现第三方财富管理机构综合化服务优势。
• 三是建立健全产品准入审核机制，多人决策模式，相关人员明确产品准入责任，审慎做好产品准入。
• 四是加强对市场及产品进行风险监测和风险报告，及时切断风险传导路径，做好产品投后业绩评价及跟踪，减少突发事件对投资者利益损失。

（四）第三方财富管理机构应建立全面的风险控制体系，做好产品准入及投后跟踪，加大信息披露

• 一是应建立全面的风险控制体系，树立良好的风险控制理念，改变“重营销，轻风控”的思维，提升风险控制意识。完善内部控制组织架构，提升内部控制人员占比，强化风险识别和评估，明确风险事件的相关责任人，建立考核监督机制，建立全面的风险管理体系。
• 二是加强对产品尽职调查、客户风险承受能力、合格投资者认证、代理销售行为、风险揭示与跟踪等重点环节的管控，在关键人和关键点上严格风险管理。
• 三是加大信息披露的力度，在机构推介及合同签署时，对投资者进行信息的完全披露及风险告知，提升信息透明度，减少不可预期风险对投资者的冲击。

（五）科技赋能，做好数字化转型

发挥好互联网金融优势，综合运用AI技术和模型算法，积极推进智能投顾服务。

在多方位数据获取和分析基础上，精准客户画像，推出“千人千面”的综合化服务方案。

加大智能客服运用力度，减轻运营和人力成本，打破时间和空间限制，形成客户贴身的数字管家服务。

（六）提升队伍专业素养，树立财富管理机构品牌

第三方财富管理机构应落实人民银行发布的《金融从业规范财富管理》标准，金融理财师应具有良好的教育背景、金融从业经历，具备基金、证券等从业资质，优先录用持有CFP、AFP、CFA等证照人员，提升从业人员整体专业度，为经营转型提供人力保障。

文章作者：
顾甜甜 阳光人寿保险股份有限公司阳光臻传家族办公室

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

引言

随着二季∞度的临近，投资者们纷纷寻求市场动向和投资机会。

六位业界知名的公募FOF基金经理聚集一堂，带来了他们的专业见解和策略。这些资深的投资专家包括：

• 陆靖昶
  来自华安基金的基金组合投资部总监，他以精准的市场分析和独到的投资策略著称。
  
• 姜 华
  作为建信基金数量投资部的FOF投资负责人，他对市场的深刻理解和前瞻性观点备受瞩目。
  
• 肖侃宁
  银华基金的FOF投资总监兼基金经理，他对经济趋势的洞察力和对市场的信心令人信服。
  
• 孔思伟
  民生加银基金的FOF基金经理，他的灵活操作和对市场变化的敏锐捕捉能力备受关注。
  
• 赵 迁
  嘉实领航资产配置的FOF基金经理，他将分享如何在波动的市场中保持稳健的投资步伐。
  
• 丁凯琳
  兴证全球优选稳健六个月持有债券FOF基金经理，她对价值投资的深刻见解将为投资者提供宝贵指导。

这些专家的见解将为投资者提供宝贵的信息，帮助他们在即将到来的季度中做出明智的投资决策。

准备好迎接二季度的市场挑战了吗？跟随这些行业领袖的步伐，一起探索投资的无限可能！

01?二季度的A股具备配置价值吗？

在当前的投资环境中，FOF基金经理们普遍认为A股市场展现出了积极的发展前景和投资吸引力。

姜华指出，随着市场的逐步稳定，投资焦点将转向基本面和企业盈利能力。

他建议投资者应关注那些受到政策支持且行业景气度不断提升的领域，尤其是科技、自主可控和高端制造等行业，这些行业被视为未来的增长点。

肖侃宁对二季度的经济基础面持乐观态度。

他认为，政府推出的一系列稳定增长的政策措施，如促进消费和投资的平衡、推动大规模设备更新和消费品的以旧换新等，都将为经济增长注入新的活力，同时也为资本市场的健康发展提供了坚实的基础。

肖侃宁强调，他们将持续关注国家在科技创新和产业升级方面的政策动向，并在这些得到政府重点支持的领域寻找具有长期增长潜力的投资机会。

他解释说，科技行业是国家战略发展的核心，也是推动经济转型和创新发展的关键。

丁凯琳则提到，目前股票市场的估值水平相对较低，今年以来，政府陆续出台了一系列针对资本市场和宏观经济的政策，这些政策的累积效应和力度的加强将逐步改善经济运行的态势，并提振投资者情绪。

她认为，从长期收益的角度来看，A股上市公司的股票是中国最有价值的资产之一，未来的回报值得期待，因此目前A股整体具有较高的性价比和投资价值。

02?如何在波动市场中稳健前行？

在波动不定的市场背景下，FOF基金经理们并未袖手旁观，而是积极调整资产配置策略，以应对市场的不确定性。

陆靖昶透露，自去年年底以来，他已经对资产配置进行了重要调整。

• 首先，他增加了对红利和科技类资产的投资，因为这些资产能够在市场波动时提供稳定性，并且科技行业的快速发展和AI的创新潜力巨大。
• 其次，他还增持了中长期的高评级信用债，这在当前的低利率环境下能够提供相对有吸引力的收益，并且有助于抵御利率变动的风险。

陆靖昶还提到，在当前的市场环境下，权益类资产显得相当有吸引力，因此他适度提高了对这类资产的投资比例，特别是大盘价值风格的资产。

此外，他还增配了海外资产和黄金，以降低整体投资组合的系统性风险和波动性。

孔思伟则展现了他在资产配置上的灵活性。

• 他早在1月份就开始减少对权益类资产的投资，转而关注低波动性的资产。
• 2月初，他增加了对AI板块的投资，但随着时间的推移，他逐渐减少了这一比例。

孔思伟解释说，他的主要策略是在高股息和AI这两类他最看好的资产之间进行高抛低吸。

姜华基于对宏观资产的判断，认为在一季度可适度减少了A股的投资比例，同时增加了海外权益类资产和境内债券的久期。

尽管今年以来，持续占优的价值风格资产表现依旧强劲，而成长风格资产面临了一些挑战，但FOF基金经理们已经开始调整他们的投资组合。

肖侃宁认为，在经过充分的调整后，无论是价值股还是成长股，都显示出了较高的投资性价比，因此均衡配置这两类资产是目前较好的策略。

他解释说，价值股因较高的安全边际和稳定现金流而具有优势，而成长股在政策和市场需求的双重推动下，能够快速增长并提供良好的投资机会。

丁凯琳也表达了类似的观点。她指出，过去几年，她的投资组合倾向于价值风格，市场表现也符合她的预期。

然而，她注意到价值股和成长股之间的性价比差距正在缩小。

因此，她今年开始将投资组合从偏向价值的风格转向均衡状态，并更加看好高质量成长相关的基金。

03 FOF能否成为投资者的投资救生圈吗？

在不断变化的市场格局中，FOF产品凭借其分散投资的特性，成为了投资者应对波动和不确定性的有效工具。

陆靖昶指出，在市场方向不明的情况下，FOF通过投资于多种类型的基金，能够有效地分散投资风险。

这种策略在市场波动性增大时显得尤为重要，因为它使得FOF能够通过调整不同类别资产的投资比例来适应市场的变化，从而降低对单一资产类别的依赖。

陆靖昶还提到，为了进一步降低风险，他们在QDII和商品基金的投资上进行了策略性调整。除了投资于美股的标普和纳斯达克指数，他们也战略性地配置了日本、印度、越南等新兴市场，同时在商品基金方面增加了对黄金、原油等大宗商品的投资比重。

赵迁同样看重当前时刻配置FOF的潜力，他认为，由于市场风格的快速变化，单一的股票基金经理难以全面适应所有情况，而FOF产品能够通过配置QDII、贵金属、商品ETF等多样化资产，增强获取稳定收益的可能性。

赵迁还强调，近两年的市场经验表明，在追求稳定收益的过程中，采取多资产、多市场配置的策略变得越来越关键。

单一投资策略的风险较高，而FOF的多元化配置策略能够提升整体投资组合的收益潜力。

姜华提到，他们一直在密切关注全球可投资资产的动态。

今年以来，他们对海外权益类资产和商品资产的表现持乐观态度，并相应地增加了对QDII和商品基金的投资，这已经带来了积极的成果。

肖侃宁认为，FOF产品通过动态调整资产配置、平衡风险与收益以及多样化的资产配置，为投资者提供了一种相对稳健的投资途径。

他们的目标是在控制风险的同时，通过多元化配置来捕捉不同市场和资产类别的投资机遇，以提高投资组合的整体收益预期。

同时，他们也会密切关注政策变动和经济发展趋势，保持对市场变化的敏感性，持续分析经济数据，预测影响资产表现的关键因素。

综合来看，FOF产品在当前的市场环境中展现出其独特的价值。

通过多元化的资产配置和灵活的策略调整，FOF不仅能够有效地分散风险，还能够在不确定的市场条件下为投资者提供稳定的收益来源。

随着市场的演进和变化，FOF产品将继续发挥其在投资组合中的关键作用，助力投资者在波动的市场中寻找到增长的机会。

文章编辑：
财策智库 新媒体团队

参考文章：
[1] 中国基金报，整体偏乐观 积极看好A股配置价值，2024
[2] 证券时报，聚焦券商二季度A股投资策略：风格方面聚焦成长 策略方面以高股息为主，2024
[3] 上海证券报，公募“专业买手”热议二季度配置策略，2024
[4] 北京商报，公募二季度策略出炉！多位百亿“舵手”乐观后市，关注高股息行业，2024

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

摘 要

智能投顾中“顾”的部分，即个性化服务和客户互动方面，仍面临不少困境，而ChatGPT等大语言模型工具的出现及快速发展，为解决该问题带来了希望。

文章探讨在提供个性化建议、对市场进行实时分析、整合风险管理、确保合规性和守住道德底线、自动化反馈与调整等多个环节中，ChatGPT如何发挥优势，帮助并指导用户作出更客观明智且实时的投资决策。

根据业务发展及海外经验，综合利用智能投顾和人工投顾二者的优势或许是未来最有前景的商业模式，结合ChatGPT的智能投顾市场将受益于客户付费意愿的提升，市场规模和渗透率有望迅速增长。

一、智能投顾市场的发展概况

（一）海外智能投顾发展方兴未艾

智能投顾（Robo-Advisor）是利用先进的金融模型和算法技术，为投资者提供自动化的财务规划与投资管理的金融服务。

智能投顾通常运行于在线平台，通过了解客户的财务【状况、投资目标和风险偏好等，提供资产投资建议并自动完成股票、债券、基金等资产的配置和交易服务。

这种服务的核心特点是高效、低成本，且易于使用，使得原本复杂的投资管理变得简单易行。

智能投顾起源于美国，历史上先后经历了在线投顾、机器人投顾、人工智能投顾3个发展阶段。

• 20世纪末开始的在线投顾，是专业化投资顾问和互联网技术的初步融合，当时仅用于描绘用户画像、准备销售材料等简单任务。
  
• 2008年金融危机后，大量新兴科技企业开始引入机器学习等技术，为客户直接提供各类数字化投顾工具，机器人投顾商业模式开始发展，带动整个行业快速长。
  
• 而近两年，随着大数据、AI大模型以及大算力的深入发展，智能投顾已经往人工智能投顾的阶段发展。根据Statista数据，全球智能投顾行业正呈现快速增长的趋势。
  

截至2022年，全球智能投顾管理资产规模已达2.45万亿美元，拥有3.48亿客户。

按地区来看，北美智能投顾市场领跑全球，管理规模高达9730亿美元，占全球份额的39.6%，如图1所示。

图1 全球智能投顾管理资产规模及增速
（10亿美金，2018-2027年）

（二）国内智能投顾市场刚刚起步

国内智能投顾行业刚刚起步，但前景广阔。

• 一方面，国内的财富管理行业已经发展到一定深度。在需求方面，2022年中国个人持有的可投资资产规模达278万亿元人民币，居民理财需求潜力巨大；在供给方面，各类投资产品日趋丰富，以公募基金为例，截至2023年9月，我国资本市场中共有11221只公募基金，品种涵盖股票、债券、货币、商品、海外等各种资产，整体规模接近27.5万亿元。
  
• 另一方面，由于金融品种的丰富和深化，投资者对专业咨询服务的需求不断增加，这为智能投顾的发展提供了持续动力。特别是中国投资者群体巨大，随着金融市场的扩展和互联网金融的普及，长尾用户人群的基数越发庞大。2022年投资者群∞体2.4亿人中可投资资产50万元以下的投资者合计占比93.78%，市场需求庞大。

智能投顾“一对多”的特性，提高了服务效率，覆盖了长尾用户范围，又在一定的规模效应下大幅降低了投资及服务成本和投资门槛，可以惠及广大低净值长尾客户，是实现普惠金融的一种重要方式。

在一项调查中，约44%的中国受访者表示愿意使用智能投顾，该行业具有很大潜力，如图2所示。

图2 当被问及“是否会使用RoboAdvisor”时
中国受访者的百分比回答

二、智能投顾的问题与ChatGPT的优势

（一）智能投顾存在的问题

智能投顾的运营流程包括客户画像、投资组合配置推荐、交易执行、投资组合再平衡和投资组合分析等步骤，主要是投资和顾问两方面。

在智能投顾中“投”（即投资）的方面，通过人工智能和机器学习技术，可以提高市场分析的准确性和投资决策的效率。

但在智能投顾中“顾”（即顾问）的部分，即个性化服务和客户互动方面仍面临不少困境。比如在客全生命周期的资产配置方面，智能投顾难以准确判别客户的真实需求，短期内无法替代人与人面对面交流。

智能投顾的人工智能应用相对初级，受到外部数据处理繁琐、成本高、效率低、标准化难度大以及合规问题的制约，其客户画像缺乏精准性。

不过，ChatGPT等大语言模型工具的出现及快速发展，为更好地处理上述问题带来了希望。

（二）ChatGPT的基本情况

ChatGPT是由美国OpenAI公司研发的基于人工智能技术的自然语言处理工具，其主要目标是通过深入学习和理解自然语言，实现与人类的有效交互对话，被广泛认为是通用人工智能发展的重要里程碑。

传统的自然语言处理工具通常依赖于简单的关键词识别和固定的响应模式，这限制了其在复杂对话中的应用。

而ChatGPT能够理解和生成更自然、更复杂的语言结构，通过上下文分析和生成技术，能够提供更加流畅和人性化的对话体验。

同时，ChatGPT除了能够根据对话历史调整回应外，还能通过持续的学习和优化，适应不同用户的交流风格和需求，在理解复杂语言、维持上下文连贯性以及个性化交互方面，为用户提供了更加高级和满意的对话体验。

此外，ChatGPT还在文本生成、信息检索、摘要、情感分析、翻译、词义消歧、命名实体识别等应用中表现良好。

（三）ChatGPT的优势

传统智能投顾偏重于投资的部分，对顾问部分着力不够。

基于ChatGPT技术形成的智能顾问恰恰可以改变以前智能投顾时代偏重“投”而忽视“顾”的局面。

投资领域智能化客服可以快速响应客户需求，做好心理按摩，减少个人偏见对投资的影响，引导其理性思考和决策，并最终达成投资目标。

ChatGPT在智能投顾应用中有诸多优势，包括以下几方面：

• 先进的自然语言处理技术
  ChatGPT基于最新的自然语言处理（NLP）技术，特别是生成式预训练变换器（GPT）模型，能够理解和生成接近人类自然语言的交互，为用户提供更人性化的智能投顾服务体验。

• 高级的数据处理能力
  其具备强大的数据处理能力，能够在几秒钟内处理和分析大量复杂数据，提高咨询效率，增强用户体验。

• 强大的学习和适应能力
  ChatGPT通过持续的交互不断优化其响应策略，更好地满足用户的特定需求。其能够从每次交互中学习，随着时间的推移更好地理解用户的需求和偏好，进而提供更加精准和有针对性的建议。

• 个性化咨询服务潜力
  能够捕捉用户查询中的细微语言差异，提供精准、个性化的回⊙应，通过学习和适应不断优化响应策略，与用户进行更自然和深入的对话，提升用户的参与感和满意度。

• 处理复杂查询和执行多步骤任务的能力
  ChatGPT能够处理复杂的查询和执行多步骤任务，如分析财务报告、解读市场趋势、提供投资建议，为用户在复杂的金融环境中提供有价值的见解。

• 优化建议策略
  通过深入理解用户的具体要求和财务目标，提供个性化的投资建议，捕捉用户的个性化需求，如风险承受能力、投资偏好和长期财务目标。

总体而言，ChatGPT有强大的学习和适应能力，能通过持续交互不断优化响应策略，使财务咨询的率更高，可以增强用户体验，在处理复杂查询和执行多步骤任务方面表现出色，也能为客户理解金融环境提供有价值的见解。

三、如何在智能投顾中应用ChatGPT

（一）金融服务业ChatGPT应用案例

海外大型金融机构正通过采用先进的AI技术以提高效率、减少错误并增强客户体验。

这一技术革命不仅改变了数据处理和分析的方式，还为个性化金融咨询和风险管理开辟了新的可能性。

从当前应用来看，有两类较为常见。

• 一类是利用ChatGPT的自然语言处理能力进行知识搜索。
  如摩根士丹利财富管理部门（MSWM）正应用GPT4以调动其面向客户的知识库，其内部维护着一个包含数十万页涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解的知识库。
  
  GPT模型将驱动一个面向内部的聊天机器人，帮助投资顾问实现对财富管理内容的全面搜索，从而高效地解锁MSWM积累的丰富知识。

• 另一类应用是开发投资策略或工具。
  如摩根大通宣布已开始使用AI大语言模型，通过分析美联储17位官员的公开讲话，揣摩情绪变化，预测利率政策变化的可能时间点，形成了一套货币政策的“鹰鸽指数”，取得了显著的使用效果。

（二）智能投顾中应用ChatGPT

在智能投顾的多个环节，ChatGPT可以帮助并指导用户作出更客观明智且实时的投资决策，具体如下。

• 增强和训练金融知识
  需要为ChatGPT提供广泛的金融知识，过程包括对模型进行多样化的财务文本训练，如投资指南、财务报告、市场分析和经济研究论文。
  该广泛的知识库将使得AI能够理解复杂的财务术语、领会投资策略，并提供明智的建议。
  输入的金融信息和知识数量越多、质量越高，未来ω输出的信息也越有效。

• 提供个性化建议。
  通过询问用户有关其财务目标、风险容忍度、投资期限等相关因素的一系列问题，ChatGPT可以利用这些信息提供量身定制的建议。
  该过程需要开发新的模型或完善现有模型，以确保AI能够准确地将用户的回应映射到适当的投资策略。

• 对市场进行实时分析。
  投资需要能够实时分析市场趋势并根据情况及时进行调整，ChatGPT可以作为资讯分析“大脑”，集成各种外部API，以输入最新的财务数据、市场数据及各种信息。
  
  利用这些数据，AI可以分析市场状况，评估潜在的投资机会，并把用户往正确的决策方向上引导。

• 整合风险管理。
  为投资者提供投顾决策需』要评估不同类型的风险，如市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险。ChatGPT可以整合传统的风险管理模块，评估更多的风险角度，综合评判不同投资选择的风险配置，并将其与用户的风险容忍水平相匹配，以提供符合用户财务目标且不超出其风险舒适区的建议。

• 确保合规性和守住道德底线。
  投资建议应该是受到严格监管的领域，应将法规纳入模型的训练数据中，还包括设置防护措施，以防止AI提供在法律上可能存在问题的建议。
  
  另外，ChatGPT应该被程序化以遵守高度的伦理标准，避免推荐投资于从事不道德行为的公司或行业。用户还应该能够设定自己的伦理准则，比如仅投资于绿色能源公司或避免军工行业，这将会使其能够将投资策略与个人价值观保持一致。

• 自动化的反馈与调整。
  ChatGPT将提供有价值的反馈，包括明确的反馈或隐含的反馈，明确的反馈可以是直接的评论和评分，而隐含的反馈可能来自互动模式和投资选择。
  
  ChatGPT可以不断改进建议，创建反馈循环，使AI能够从过去的互动中学到经验，从而更快地对模型进行迭代更新，其效果比人工投顾要强很多。

在上述环节中结合ChatGPT，智能投顾平台将会适应更广泛的客户类型和满足更多的投资需求，发挥规模效应。

（三）与人工投顾的关系

相较于传统人工投顾，结合了ChatGPT的智能投顾具有5点优势：

一是 随时的可及性和可用性。

ChatGPT可以在任何有互联网连接的地方全天候提供服务。

二是 在建议上的客观性和无偏见性。

ChatGPT提供的建议仅基于用户提供的输入信息，没有个人偏好或情感。这种公正性确保客户基于纯粹的数据和分析获得财务指导，从而作出更客观明智的决策。

三是 对话环境的舒适性和私密性。

ChatGPT提供了一个无偏见的私密沟通环境，客户可以在其中自由讨论其的财务问题，而不必担心被审查或感到尴尬。

四是 全面的知识和专业技能。

ChatGPT经过大量财务数据、市场趋势和经济指标的训练，庞大的知识库使其能够就广泛的财务主题提供全面的建议，包括投资策略、退休规划、税收优化等。

五是 市场分析的实时性。

ChatGPT具备分析实时数据和新闻的能力，能够提供即时的市场见解。

相较于人工投顾，ChatGPT的缺点在于缺乏人情味。其是一种生成式人工智能模型，而财务顾问需要具备情商、同理心以及建立信任和融洽关系的能力，这些品质人工顾问可能会拥有，但人工智能却无法轻易复制。

因此，ChatGPT不一定最终会对人工投顾构成威胁，相反其对顾问来说更像是一个有用的工具，有助ω　于扩大财务规划咨询服务市场。

四、结合ChatGPT的智能投顾发展路径

（一）商业模式展望

结合了最新AI技术的智能投顾业务相比以往会有极大的改善，但是，由于技术的发展仍然存在局限性，将人工顾问和智能顾问两种模式融合到实践中可能是当前的最优选择。

研究发现，无论投资建议的提供方式如何，投资者都认为接受建议进行投资相较于独自操作投资能够显著提高投资组合的价值。

同时，投资者更倾向于从人工顾问处获取情感上的支持，并且更愿意与人工顾问合作以实现其财务目标。

因此，综合利用智能投顾和人工投顾二者的优势或许是未来最有前景的商业模式。

值得注意的是，目前已经有智能投顾和人工投顾相结合的尝试。一些智能顾问建立了混合模型，将自动化和AI算法的优势与人类专业知识和财务规划服务的好处相结合。

混合型机器人顾问在数字平台的便利性和低成本与传统财富管理者的个性化指导和人性化服务之间取得了平衡，可以吸引那些希望将技术便利性与人类专业知识相结合的投资者。

（二）实现整合的智能投顾

不仅能智能“投”，还可以智能“顾”，基于ChatGPT等AI技术整合的智能投顾业务前景非常广阔，在中国市场具有巨大的发展潜力。

当前的市场主体主要提供金融信息和软件工具，辅助投资者进行决策，而未提供全面的自动化、基于算法的投资管理服务。

随着行业认知的提升，未来趋势将朝向更为个性化、信息化和逻辑化的投资建议发展。

未来，中国智能投顾市场将受益于客户付费意愿的提升而实现快速增长。

当前的金融信息服务产品基于定量指标辅助投资者选择投资标的，但随着投资者认知提升，客户需求将趋向于拥有更多信息与逻辑的投资方式。

AI的发展将为投资者提供更为精准的信息和逻辑支持。通过类似GPT的模型，投资者可以获得更准确、有效的投资信息，同时以合乎逻辑的方式进行投资决策。

AI的发展将全面提升智能投顾的客户体验。

• 一是 强大的数据处理和分析能力使得智能投顾更加便捷易用，并能够提供个性化、定制化的投资服务。
  
• 二是 能更全面、准确地评估投资机会和风险，且更灵活地应对市场波动和变化。

AI的发展将推动智能投顾市场渗透率的提升，预计到2025年，其市场规模有望达到215亿元。这种发展将提高投资者的决策效果，从而刺激其对智能投顾的需求和付费意愿。

总体而言，中国智能投顾市场正处于蓬勃发展的阶段，随着技术的不断进步、投资者需求的提升以及智能投顾服务水平的提高，其市场规模和渗透率有望迅速增长，为投资者提供更加个性化、智能化的投资服务。

文章来源：
银河基金管理有限公司 黄栋
《金融科技时代》杂志·2024年·第3期

参考文献：
[1]景顺长城基金.?2022年公募基金投资者盈利洞察报告[R].?2023.
[2]路晓蒙，王一冰，吴卫星.?传统投资顾问和智能投资顾问：替代还是互补？[J].?管理世界，2023(10):74-98.
[3]许雪晨，田侃.?智能投顾领域的知识图谱构建与应用研究[J].?学习与探索，2023(5):122-133.
[4]易观分析.?2022年中国证券行业智能投顾专题分析[R].?2022.
[5]招商银行.?2023年中国私人财富报告[R].?2023.
[6]CN BC.?Morgan Stanley is Testing anOpenAI-powered chatbot for Its 16?000 FinancialAdvisors[EB/OL].?https://fortune.com/2023/03/14/morgan-stanley-testing-openai-chatgpt-gpt4-tohelp-financial-advisors/
[7]CNBC.?JPMorgan is developing a ChatGPTlike A .I. Service That Gives InvestmentAdvice[EB/OL].?https://www.cnbc.com/2023/05/25/jpmorgan-develops-ai-investment-advisor.html
[8]Daniel Belanche，Luis V.?Casaló，CarlosFlavián.?Artificial Intelligence in FinTech：Understanding Robo-advisors Adoption AmongCustomers[J].?Industrial Management & DataSystems，2019(7):1?411-1?430.

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

本文共约 6002 字
阅读预计 12 分钟
投稿及合作：wealthmagazine@163.com

智库导语

?目前，券商行业马太效应趋势放缓，金融科技能力和数字化能力的影响力日增。行业竞争呈国际化趋势，外资牌照逐步放宽。

由于头部券商综合发展和中小券商特色化发展的趋势，行业并购、收购、合并事件将不断出现，经纪业务佣金收入下滑。

全行业探索财富管理转型之路，资管新规、科技监管的外部环境对风控合规提出更高的要求。

依赖数字化能力的持，科技与金融加速融合，推动行业创新转型，后疫情时代进一步推动券商服务能力线上化。 本文以国内某证券公司A为例，研究证券公司财富管理数字化转型。

引言

权益时代开启，财富管理步入黄金发展期。截至 2020 年，中国个人可投资资产规模已达到 241 万亿元，2018—2020 年年均复合增长率达 13%。其中，资本市场产品即个人持有的股票、公募基金、新三板和债券，规模增速尤为显著，2018—2020 年年均复合增长率达 27%。据央行 2019 年中国城镇居民家庭资产负债情况统计数据，中国居民金融资产占比仅为 20.4%，且其中约 40%为银行存款，对标世界发达经济体如美国 70%，日本 62%，仍存在显著提升空间。

行业集中趋势放缓，未来市场驱动数字化转型提速。根据行业收入分布情况，证券行业呈现马太效应。自 2018 年后，行业集中度相对放缓，头部券商综合发展，中小券商特色化差异化发展；经纪业务佣金收入下滑，财富管理转型势在必行。未来资本市场格局充满不确定性，数字化转型已经成为行业共识。

一、财富管理演变趋势

（一）券商收入结构变化，理财收入增长是方向

2021 年证券行业实现代理销售金融产品收入 190.75 亿元，同比增长 51.7%。随着基金投入范围不断扩大， 券商加速财富管理转型。2021 年股票交易总成交额 257 万亿元，同比增长 24.7%。行业平均经纪佣金率为 2.8/10000，整体延续下降趋势。

（二）居民金融资产结构变化，理财规模增长

在“房住不炒+资管新规+资本市场注册制改革”的政策组合拳之下，居民财富将持续从房地产、储蓄向资本市场转移，基金规模保有量呈阶梯式陡增；上市公司客群增长显著。

居民的消费信贷、保险、公募、私募规模呈现逐年增长趋势，机构的理财家数及规模自 2017 年也呈现陡增现象。

（三）第三方代销规模居前，公募基金代销线上化

2021 年四季度公募基金代销百强榜表明，在保有规模方面，招商银行位居股混基金第一，蚂蚁基金销售公司总量第一，非货币基金第一。上海天天基金销售公司超越工行，双项保有规模第三。第三方互联网代销机构领先市场份额，将改变市场格局。

（四）基金投顾+个人养老金财富管理政策支持

保本理财产品将一去不返，金融产品净值化成为必然趋势。

金融机构资管业务加强主动管理能力，销售业务转向投顾业务。该资格试点以较快速度继续推进，目前已有 58 家金融机构取得牌照，允许在账户内进行公募基金的全权委托投资，呈现常态化发展。收费机制上偏重 AUM 模式。

财富管理业务商业模式聚焦于客户资产的保值增值，从收取佣金的卖方业务转变为买方业务，证券公司从客户资产增长和增值中获益。

对应的业务系统围绕 KYC、KYP 构建，从数字化角度面向财富客户构建的核心竞争力是资产配置能力、 客户需求的洞察能力、金融产品分析和筛选能力。

（五）监管逐渐开始关注投顾服务买方动态

2002 年 5 月 1 日起，证券公司实行最高上限下浮制，佣金制度的变化使证券市场结构发生了质的变化。自此“投顾服务”的概念初显，佣金自由化引发证券市场结构的重新调整，并促使券商逐步走向成熟，2021 年平均经纪佣金率已降到 2.8/10000。

2019 年 10 月公募基金投资顾问业务试点落地，本质是通过专家引导客户对公募基金的长期投资、组合投资和分散风险， 同时明确试点的经营机构可以接受客户账户内公募基金的全权委托投资， 截至目前该资格试点已有 58 家金融机构取得牌照，正在以较快速度继续推进，常态化发展即将呈现。

（六）监管鼓励科技创新，财富管理数智化

证监会重构」证监会科技监管体系，成立科技监管局（1）。

2021 年 2 月 2 日，中国证监会印发《关于在北京开展资本市场金融科技创新试点工作的通知》，决定率先在北京地区开展资本市场金融科技创新试点工作，加快推动大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术在资本市场业务领域的应用实施， 促进资本市场金融科技健康发展。

2021 年 2 月 23 日之后，北京、上海以及深圳等证监局纷纷启动资本市场金融科技创新试点工作，区域经营机构积极参与，踊跃申报项目。

2021 年 10 月，监管发布“十四五规划”，提出证券期货业数字化转型和科技监管工作的指导思想、工作原则及工作重点，紧扣“推进行业数字化转型发展”与“数据让监管更加智慧”两条主线。

（七）营业部向综合金融服务方向转型

2020 年开始受疫情影响证券公司营业部网点近乎停摆。 网点的经营模式变化倒逼券商营业部职能定位转变（2）。

2021 年华林证券共裁撤 25 家分支机构，2022 年 1—4 月上市券商裁撤 20 家分支机构（其中华林证券 8 个）， 营业部发展方向将加速向财富管理转型。

各大券商尤其是头部券商，不断升级线上服务，加强营业部定位服务，提升线上服务能力。

二、国内某证券公司 A 介绍

（一）A 证券公司简介

A 证券股份有限公司是经中国证监会批准设立的一家全国性综合证券公司。公司注册资本 58.41亿元。

公司目前共有 18 家分公司、64 家营业部，分布在 26 个省、自治区、直辖市，在大湾区、长三角、京津冀、长江中游、成渝等主要经济圈均有布局。

64家营业部中， 成立 10 年以上的营业部共有 29 家，分布在全国 16 个省、自治区、直辖市。

64 家营业部中，成立 10 年以内的营业部共有 35 家，分布在全国 21 个省、自治区、直辖市。

64 家营业部中，利润在300 万元以上的营业部共有 20 家， 占比为 31%（其中利润在 1000 万元以上的创收大户营业部有 8家，占比为 12%；利润在 300 万元左右的营业部共有 26 家，占比为 41%；处于亏损状态的营业部有 18家，占比为 28%。

截至目前，营业部正式员工总数为 661 人。其中，财富业务前台员工人数为 312 人，占比为 47%；对公业务前台员工人数为 19 人，占比为 3%；管理层人数为 114 人，占比为 17%；后台员工人数为 216人，占比为 33%。

64 家营业部中，员工总数在 12 人以上的有 17 家，占比为 27%；员工总数在 5—12 人之间的有 45 家，占比为 70%；员工总数在 5 人以下的有 2 家，占比为 3%。

截至目前，经纪人总人数为736 人，较 2021 年末减少 45 人。其中，培育型经纪人 42 人，传统型经纪人 694 人。从年龄结构看，30岁（含）以下的经纪人 129 人，占比为 18%；30—40岁之间的有 341 人， 占比为 46%；40 岁以上的有266 人，占比 36%。从 2021 全年看， 经纪人创收合计为 10998.58万元，人均创收 14.08 万元。

从收入结构来看，净佣金收入为 6794.66 万元（占比 61.78%），是经纪人创收的主要组成部分。产品销售收入为 595.18 万元（占比 5.41%），双融利息净收入 1,790.93 万元（占比16.28%）， 保证金息差收入 1,482.29 万元 （占 比13.48%），其他创收合计 335.52 万元（包括锦囊销售等，占比 3.05%）。2022 年 1—6 月，经纪人创收合计为 4880.39 万元，人均创收 6.63 万元。

从创收结构来看，净佣金收入为 2736.6 万元（占比 56.07%），产品销售收入为 157.7 万元（占比 3.23%），双融利息净收入 830.07 万元（占比 17.01%），保证金息差收入 916.7 万元（占比 18.78%），其他创收合计 239.32万元（包括锦囊销售等，占比 4.9%）。

公█司客户结构有待优化。高资产个人客户（账户资产 50 万元及以上）和机构客户的数量分别占比 2%和 0.2%；低资产个人客户（账户资产 1 万元及以下）数量占比达 87%。另外，个人客户的户均资产为 5 万元，相对偏低。

近年以来，公司个人客户质量进一步下滑。高资产个人客户（账户资产 50 万元及以上）的数量较去年底减少 1898 户、下降 7%，客户资产较去年底减少 47 亿元、下降 8%，佣金贡献较去年同期减少 738 万元、下降 9%。

个人客户的各业务开发程度有待提升。高资产个人客户（账户资产50 万元及以上）的两融资格开发率为 38%；账户资产 300 万元及以上客户的 PB 业务资格开发率为3%；账户资产 50 万元及以上客户的港股通资格开发率为 14%；账户资产 100 万元及以上客户的私募资管计划/私募基金合格投资者开发率为 12%。

机构客户整体有待挖潜。今年来资产下滑 1.68%、相对平稳，佣金贡献的下滑幅度为 21%、相对明显，各业务资格的开发程度不足 3%。

（二）A 证券公司现状分析

1. 对分公司，总部部门的核心职能的定位需要明确。

营销管理部的职能中应包括客户开发与运营、金融产品销售。

• 目前，网金及线上运营等重要职能缺失。
• 私募客户部与机构业务未来的发展相比概念较小。
• 总部客服中心目前人员极少，不能满足开户和相关资料审核工作。
• 总、分、营管理中涉及的重要事项审核流程较长， 总部内部各部门间协同不足，需要加强沟通。
• 分支机构普遍反映招聘流程较长，增加了招聘的不确定性，需简化部分业务办理、产品签约等流程。
• 总公司需要简化两融业务利率审批流程，提高工作效率，增强客户体验。
• 业务部门的系统开发需求与 IT 部门的协商过程缺少明确的协同机制，影响开发质量。

2. KPI 考核单一、考核缺少差异化，缺少对地区差异、市场周期等因素的体现。

• 考核指标缺少基数参考，大营业部任务重完成吃力。
• 考核指＠标设计复杂，维度多，不利于分支机构对考核的理解。比如对合规风控考核占比各个理解不统一，导致对网点如何权衡业务发展与合规要求的关系有影响。
• 分公司对营业部考核指标缺少主动调整权，不便于分公司因地制宜。
• 营业部负责人缺少日常考核手段及时激励或约束员工表△现。
• 对分公司负责财富和核心业务的人员没有对等的年度考核。
• 对公业务协同指标完成困难，对创收帮助小，但分散较多精力。
• 希望适当加大激励力度， 提高市场化水平， 鼓励多劳多得。
• KPI 虽然全面，但是和增量收入利润的相关性不强。
• 部分分支机构因地域原因，缺乏高净值或机构客户的量化专户。
• 业务资格不齐全，需要补充机构托管外包牌照。
• 缺少配套的激励政策支持。
• 较少组织机构客户服务活动，比如常态化的客户拜访和维护机制，要定期举行客户沟通会、沙龙等。

3. 在人员管理上，公司缺乏缺少能上能下的机制。

• 优秀员工无晋升空间，低效员〒工无淘汰机制。
• 争取宽进宽出，加强人员流动，通过实际工作表现来筛选优秀人员。
• 员工晋档工资增幅小，职级档位多。
• 试用期考核要求高，期限短，不利于人才引进。
• 缺乏资源型、专业复合型人才，年轻员工少。
• 招聘流程周期长，岗位薪酬缺少市场竞争力，学历、年龄要求严格，不利于人才引进。
• 招聘要求统一，缺少灵活度，未考虑地区差异，分公司无招聘权。
• 员工培训体系不完善。员工培训有线上标准课，也有针对营销或管理人员的专项课，但线上培训效果难以保证。
• 财富业务基础较薄弱，优质员工稀缺。
• 分支机构希望在总部层面能够牵头给予明确的指导、培训、赋能，提升专业能力，也希望有完善的新投顾入职培训体系。
• 优秀投顾没有发挥空间，投顾承担营销任务多。
• 由于经纪人不占人员编制、人力成本，现阶段还需要经纪人作为补充。
• 经纪人队伍以维持现状为主，不进行大规模扩张，对现有经纪人可以提供转化为正式员工的机会。
• 另外，也需要加强经纪人风险合规管理，纳入考核范围。

（三）A 证券公司财富管理现状分析

账户资产 50 万元以上的客群， 是各业务的收入〖贡献主力。其中，双融账户的佣金收入占比 86%、金融产品持有市值占比 81%、投顾产品订阅收入占比 33%、PB 账户的佣金收入占比 89%。

由此可见：

• A证券公司获客有效率低、需要扩大客户规模以及提升获客速度。
• 线上渠道开户数较少，空户率高。营销费用占营业部成本较大， 缺少专项费用和科目支持。
• 缺乏拓客渠道，获客依赖于核心成员的资源禀赋。
• 两融业务考核成本较高，产品激励政策缺少连续性稳定性。
• 融资利息较高，缺少灵活度，缺少两融业务方面的专业人才。
• 融券业务目前在头部券商集中度较高，但还有很大的扩展空间，希望扩充券源，加强与机构合作。
• 投研、资讯等信息资源单一ξ　，服务同质化、缺少特色。
• 客户专人服务覆盖率较低，缺乏客户跟踪服务。
• 缺乏线上线下协同客户服务机制，客户对比同行业线上服务体验差距明显。
• 客户标签管理相对初级，客户服务不够流程化，体系化，需要提供专业服←务能力。
• 缺少内容运营，需要加强客服中心的资源投入。
• 获客有效率低，难以触达年轻客户群体。
• 客户360 画像不完整，无法分级、分类、分层地提供差异化服务。
• 投顾团队整体专业能力欠缺，需加强投研、投资建议能力，提供体系化专业培训。
• 营业部以老年客户散客为主， 客户对投顾服务的认可度不高。
• 高净值客户不能免费试用推广策略。
• 对客户宣传工作不足，线下开展客户交流少，希望加强推广力度，提升投顾产品覆盖率。
• 向优秀投顾营销渠道的推广方面倾斜，提供更多渠道引流资源。
• 投顾人员定位不清晰，有待进一步明确（表 2）。

（四）A 证券公司数字化现状

IT 系统功能不完善，个别系统需提供差异化工具，如适当性管理功能优化、客服中心功能优化、反洗钱系统优化、 综合运营平台优化、CRM 系统需求新增等。

• App 缺少运营团队和展业端客户体验。
• 在管理者赋能上，客户画像体系不健全,需完善客户 360画像。
• 极速柜台版本太低，不能满足现阶段展业需求。
• 系统过于分散，类别过多，使用时需要在系统间来回切换，操作不便捷，柜台系统需求响应慢。
• CRM系统，X-one 系统等之间存在割裂。因此，应合并一些系统，只设置运营系统和客户管理系统。
• 数据集中度不足、需进一步做数据整合。
• 数据实效性准确性较差，需提升数据处理效率，优化数据赋能，提升响应速度。
• 经营管理数据缺失，需补齐该部分能力。
• 缺乏数据多维度分析，决策依据手段不足。
• 报表配置和输出能力不灵活，有待进一步加强（表 3）。

三、如何做好财富管理数字化转型发展规划

实现财富管理差异化特色、打造客户体验良好的平台、员工展业平台，使公司财富管理业务数字化线上线下一体化。希望未来新增 50 万客户数，财富管理业务收入新增 7 亿元，券商主要各项◣排名前进 3 到 8 位，AUM 规模新增 1000 亿元。

A 证券公司需要围绕客户需求，以客户、员工和产品三大要素为方向实现财富管理综合运营能力的提升。

• 客户聚焦在中高端客户和机构客户，提升有效户率，做大客户资产，夯实客户基础。
• 以销售+投顾为方向提升员工综合素质，培养中坚人才。
• 以提升个人客户综合理财服务能力为方向，持续迭代App 功能。
• 以提升机构客户服务平台为方向，创新机构客户特色服务。
• 推进业务与技术联动，创建并完善各大平台。

A 证券公司要进行财富管理体系规划，通过数字化实现财富管理持续快速发展（3）。

• 轻量营销数字化，通过数字化实现员工展业轻松，线上线下一体化。
• 网点管理数字化，通过数字化管控网点，实现经营降本增效结果。
• 产品运营数字化，通过数字化实现产品全生命周期动态管理。
• 客户运营数字化，通过数字化实现客户全生命周期管理。
• 投顾运营数字化，通过数字化实现投顾资源共享和专业价值。

文章来源：
《A证券公司财富管理数字化转型案例研究》
余庆发 湖北工业大学 经济与管理学院，湖北，武汉

文章注释：
(1)张晓军.数字科技引领财富管理转型变革[J].银行家,2022.
(2)王轶为.财富管理如何数字化转型[J].理财周刊,2021.
(3)刘天.信托行业财富管理的数字化转型趋势[J].财经界,2021.

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

本文共 2617 字
阅读预计 8 分钟
投稿及合作：wealthmagazine@163.com

智库导语

“今年，你参与理财活动了吗？有没有什么好的产品可以推荐？”

“我投资的理财产品不多，主要是那些保本的。我大部分的资金都存放在银行了。”

这是今年年初时，两位算得上是善于理财规划的上海90后白领间的对话。对于手头有闲置资金的普通人来说，“若你不主动理财，你的财富也不会自动增长”是他们长久以来的信念。

新的一年里，如何安排这些闲钱以实现资产增值，成为广泛关注的焦点。

一、保守投资成主流

“将钱存入银行，获得的利息实在太少，似乎不太划算。”一位北京80后白领，林晚晚这样表达。2023年12月底，银行存款利率的再次下调成为定局。这已是继6月和9月之后，本年度银行第三次下调存款利率。这一调整主要由存款利率市场化以及LPR持续下降等因素驱动。行业专家认为，银行目前面临着净利差缩窄的压力，需要降低存款成本。这有助于缓解银行负债端的压力，同时也促使居民储蓄转向消费。然而，对于广大存款人来说，银行利息的减少无疑让人有些不满。因此，很多人开始寻求更高收益的理财产品。

在银行存款利率下调的情况下，如何进行资产配置成为了许多人近期关注的问题。

2023年，许多人在股市中遭受损失，房地产和基金的赚钱效应也大幅降低。因此，越来越多的人倾向于选择更安全、稳定和低风险的理财产品。

目前，最受欢迎的理财途径是什么？据理财经理透露，增额终身寿险、分红险等储蓄型保险产品受到重点推荐，此外，还有黄金积存业务等黄金相关理财产品，以及储蓄国债等工具。

国泰君安发布的研报指出，随着银行再次下调存款利率，预计消费者对保险储蓄产品的需求将进一步增加，特别是在保险公司未提前收取2024年开门红保费的情况下，降低存款利率可能成为购买保险开门红产品的一个重要推动因素。

但是，选择投保还需要谨慎。虽然现在某些保险产品被视为理财工具，它们本质上仍是保险产品。资深保险从业者朱芳指出，保险具有稳定和长期投资的特性，收益计算和合同条款比较复杂，要实现高收益需要时间和精力。此外，前几年高额的费用可能导致较低的现金价值，如果突然退保，可能会遭受本金损失。

2024年的理财市场与经济形势紧密相关。对2024年经济形势，华夏理财董事长苑志宏表现出坚定的信心。他在参加中国财富管理50人论坛2023年会时表示，对于2024年国内经济，我们应该保持信心，最困难的时期已经过去，国内宏观经济有望实现底部反弹，经济复苏的趋势已经非常明确。从高频数据来看，2023年中期可能是这一周期的底部，无论是通胀、库存还是盈利等多个周期都在反弹。从政策面来看，中央经济工作会议提出的政策方向将为2024年经济复苏提供强有力的支持。根据国际货币基金组织(IMF)的预测，2024年中国经济的表现将继续领先于全球、发达经济体和其他新兴市场国家。

“从居民风险偏好来看，市场波动加大，资产配置难度增加，我们认为居民的风险偏好将延续2023年的收敛趋势，财富管理需求的特点依然是相对低风险偏好、坚持保守稳健的策略。银行理财在大类资产配置上应进一步实现多元化、分散化，发挥资产组合对冲和拟合优化的功能。多元化和分散化不仅体现在大类资产之间的关系上，也包括各类资产内部细分资产的多样化和分散化。”苑志宏补充说道。

苑志宏还分享了他对债券市场和股票市场的看法。“我们认为，债市有机会，股市不必过分悲观。”他分析说，从节奏上看，债券市场面临2024年政策调整和经济温和复苏带来的压力，上半年可能会出现较多波动，但利率上行的空间有限。

从全年来看，宽松的信用环境和货币政策将继续，债券收益率可能继续下行，利率中枢也可能下移。

从资产配置的角度来看，掌握市场节奏变化和合适的仓位非常重要，积极配置存单、金融债、长期债券等泛利率产品，适时增加债券投资收益。

2023年，许多人对股市失望，但鉴于企业盈利的拐点、政策支持和流动性的利好因素，2024年的股市不会比2023年差，应保持积极的态度。股市的下行风险是可控的，成长股、红利股和大盘股在基本面和政策面的推动下，有望迎来价值重估的机会。随着国内外权益投资被动化的趋势发展，理财投资权益市场的最佳切入点是指数投资、Smart Beta等策略，华夏理财在市场上率先推出了被动策略的权益指数产品（天工指数系列理财产品）。其他大类资产也存在许多机会。在当前合理收益水平的债券资产供应不足的背景下，非标准债务、REITs等资产类别的优势逐渐凸显。此外，大宗商品、原油、基本金属等资产品类，在2024年也将存在很大的机会。

二、银行理财规模有望增长

展望2024年，业内人士认为，银行理财规模有望增长，代销渠道将成为竞争的焦点。光大银行金融业首席分析师王一峰认为，经过2023年第四季度的赎回冲击，理财产品的定位和负债稳定性将重新被认识，短期到中期内，理财规模可能基本维持在26万亿到30万亿元的水平，难以实现明显突破。预计2024年理财规模的增长速度可能在5%到10%之间，理财规模的中心可能上升到29万亿元。

在理财公司成立的节奏放缓和理财规模有望回升的背景下，业内人士认为，代销渠道将成为理财产品布局的重点。王一峰认为，展望2024年，随着理财子公司争相推出低波动、稳健的产品线，产品同质化的特征将更加明显，产品收益率缺乏相对吸引力的背景下，理财机构之间的竞争可能会进一步加剧。从渠道端来看，通过明星产品系列扩大资产管理规模（AUM）、借助代销渠道增强客户接触能力，将成为重要的策略。

“中国经济正在向高质量发展转型，经济持续稳定※增长。许多机构预测，2024年中国经济增长率将达到6%左右。2023年经济中的出口、消费、企业盈利等方面表现良好。随着银行利率的持续下调，2024年将成为疫情后恢复性增长的关键一年。在这样的宏观经济环境中，理财产品、债市、股市都应有一定的发展空间。”深圳大学经济学副教授马春辉在接受《小康》杂志、中国小康网记者采访时表示，关键是投资者如何选择投资产品。

“对于股市投资，应选择那些公司治理结构良好、业绩稳定增长、历年都有较好分红的公司。股市投资者应有中长期投资的心态。对于理财产品，需要深入了解理财产品发行机构的投资标的是否真实可靠，因为理财产品首先考虑的是投资的安全性。投资债券市场时，应考察发债主体的信誉状况和历史发债情况，以及发债主体历史上是否有违约发生。对于投资新的发债主体，应了解其财务状况等信息，以减少投资失误的风险。”马春辉说。

参考文字：《小康》· 中国小康网记者 于靖园

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，所发文章仅代表作者个人观点，不代表本智库立场。

智库导语

在过去几周，我们在亚洲多个地区举办了市场展望巡回研讨会，收到了来自数百名与会者提出的众多问题。总体来看，市场情绪呈现谨慎乐观态势，投资者普遍有意增加对市场的投资。

然而，考虑到对中国市场的担忧、地缘政治风险的潜在影响以及某些市场的强劲反弹，一些投资者对于是否应该将持有的大量现金转移到投资市场中存在一些犹豫。在本文中，我们概述了不同类型的关注焦点，并回答了客户的主要疑问。

一、选举结果会不会对长远市场构成影响？

倘若特朗普当选总统，美国的政策会如何左右大市？我们尚在美国选举周期的早期阶段，但竞选活动已经拉开帷幕。虽然政策面不太可能影响今年的市场动向，但增加关税以及财政政策调整等短期潜在变化有可能在2025年产生更深远的影响。事实上，过往的选举年和非选举年的股市表现差别不大。目前，市场的主要驱动力量仍然关乎经济增长、通胀和美联储举措等基本面因素。

在货币政策方面，我们认为美联储，作为一向不受政治干预的机构，不会因政治压力而降低利率。历史数据显示，在选举年，美联储的决策很少受到影响（实际上，他们更倾向于在选举期间加息而不是降息）。

然而，尽管长期市场结果不受选举影响，但整年度的市场走势预期会更加起伏不定。在选举年的关键初选日和选举日前后，股市通常会加剧动荡。目前，股市的波动性较低，因此衍生工具和结构性产品是对冲若干市场风险的有效方法。

二、债券有望带来潜在收入并对冲衰退风险

尽管投资者普遍认为固定收益的收益率仍然具有吸引力；但他们对美国的财政路径存在更长远的考虑，忧虑美国政府的债务状况难以持续下去。事实上，美国信用评级下调以及国会预算办公室对政府收益和支出作出悲观的预估，都令一些投资者认为，任由预算赤字扩大有机会将政府债务推至历史新高。到2030年代中期，预计单是应付政府强制性支出便需要耗尽联邦收入的总和。

这样的货币政策决定可能对市场产生多方面的影响。过去，主权财务危机的压■力主要由货币政策来承担。实物资产（例如核心基础设施）在多元分散投资组合中扮演着重要的角色，并且在提供收入来源方面也非常关键。相比于美国国债或股票，实物资产的波动性较低。在美元疲软时，实物资产过去也表现出色。因此，投资者可以考虑战略性地配置这一资产类别，以对冲财政危机的潜在长期尾部风险。

三、预计2024年标普500指数将迈向新高

鉴于「美股七雄」等大盘科技股已带动此轮大部分升势，为何认为该市场还能继续领跑？尽管美股已大幅上涨，我们並不认为投资者已「错过时机」。根据历史经验，在高位投资并不会对回报产生显著影响，尤其是考虑到目前具备强劲基本面的态势。

事实上，大盘科技公司表现稳健，与市场其余的领域相比，科技股已经产生大量的现金流，同时基于未来强劲的预期增长，就市盈增长比而言，其估值更具吸引力。从近期的财报会议来看，我们注意到人工智能(AI)方面的资本支出正在提升，云相关的软件支出和收益也在加快增加，有助于进一步推动相关企业和板块增长。

然而，考虑到目前市场的上涨幅度，目前宜专注于寻找超额回报，而不是贝塔系数，我们会在「美股七雄」和标普500指数板块审慎选股。利用结构性产品也可有效增加上行参与度，同时提供若干的下行对冲能力。

四、日本股市能否继续「高歌猛进」？

2023年是日本股票录得创纪录最佳表现的年度之一，股指接近历史最高水平。然而，最近疲软的全球制造业采购经理指数已经开始对日本企业盈利造成负面影响，不过日元走弱帮助抵消了部分实际效应。日本企业盈利在历史上一直与全球制造业采购经理指数相关联，目前却与盈利修正趋势渐行渐远。此因素值得密切关注，并且支持我们从周期性角度对广泛指数持相对中性立场。然而，日本的通货再膨胀可能会在中长期扭转局势。最近，日本的名义增长率几十年来首度超过中国，这对股票盈利而言意义重大。此外还有新出现的趋势显示通胀会持续回升，例如日本可能进一步专注于扩大国内资本支出，以及消费尚有空间恢复至疫情前走势。

日本企业改革进展是市场日益关注的一个长期主题。由于监管改革以及东京证券交易所（东证所）针对交易价低于账面值的公司采取「点名批评」的新举措，越来越多日本企业以增加股息和股票回购的形式向股东返还更多现金回报。相对于大市，我们更加看〗好一些新兴主题。

五、中国的房地产业为何会拖累增长？

中国房地产的放缓是结构性的，可能会在一段时间内拖累增长。中国的房地产业是世界上最大的产业之一，约占GDP的30%。房地产行业充斥着隐患，如价格泡沫、供应过剩、负债务累累的开发商难以履行债务和预售义务等等。

随着这些问题逐步缓解、建筑活动放缓以及对未来价格的预期走低，房地产行业的整体去杠杆化过程可能需要数年时间才能达到平衡点。这可能导致增长结构性下降，这一点在历史上债务急剧增加与经济衰退的案例中得到了证实。

除了相关行业（如建筑业等）受到拖累外，消费者的情绪和消费可能继续受到负面财富效应的冲击。我们已经经历了大约两年的这一过程，但在此期间名义增长可能仍将持续承压。中国经济也陷入了全面通缩，加剧了这种负面情绪。由于名义增长目前低于美国和日本水平，股票盈利也受到了压力。

六、中国的企业盈利，为何未能跟上经济增长？

中国的GDP在过去数十年已经扩张了数倍，但股票盈利已逾十年未有增长，市场表现平淡。因此，买入中国股票以图把握GDP凌厉升势的投资者，不一定得到作为上市公司股东理应获得的相应回报。

经济增长与股票盈利两者走势背离的原因有很多，但其中一个主要因素可能与股票稀释有关。这是因为公司广泛依赖股权融资，例如私募配售和股票发行。从每股盈利的角度来看，这些行动会导致盈利稀释。此外，股票市场可能无法充分反映实际经济。例如，房地产行业占据了GDP的30%，但在MSCI中国指数中却仅占不到3%。

七、印度看来很有吸引力，但股市涨幅是否已经太多？

股市表现并无与经济增长挂钩或许超出众人所料，但这现象在新兴市场并不罕见。不过，有一个市场在企业盈利、股市和GDP增长的三方走势均密切相关，那就是印度。即使在计算货币贬值的影响后，印度也是长期表现最出色的市场之一。

假设印度GDP继续保持高速增长，并与股票市场保持关联性，那么印度可能仍能保持大约15%左右的盈利增长。就短期而言，我们认为印度股票的估值并未被低估。目前，股票的远期市盈率倍数高于历史平均水平。预计将于4或5月举行的印度大选可能为市场带来另一个潜在风险。然而，最近的邦选举结果明显好于民调显示的结果，这可能有利于印度在总理莫迪领导下持续推动经济改革、维持亲商的环境和稳定性。我们计划利用大选期间整体风险引发的市场下跌来增加仓位。

八、直接贷款中的违约风险如何？

较高的基准利率、较大的利差和保护性贷款契诺可在2024年及往后时间支撑具吸引力的私募信贷回报。即使经济能够软着陆，增长也无可避免有所放缓。在这一情景下，信贷违约率可能上升。然而，我们认为直接贷款投资者就承担的风险获得了充分的补偿，而高利差可以弥补一些违约风险。在收益率介于10-12%下，假设负面情景的违约率达10%，保守预期收回率为50%，投资者需要承担的跌幅便约为6个月的票息，我们认为风险属于温和可控。而由顶尖管理人管理的保护性贷款契诺和在资本层级结构中的优先顺序，也可以抵消若干风险。

尽管△增长前景放缓，加上违约风险增加，投资者仍然可以从直接贷款中获得理想的回报，这使得这种资产成为传统固定收益配置的良好补充，即使与杠杆贷款和高收益信贷相比。

九、结语

在当前经济环境下，投资者需要审慎权衡风险与回报，并在多元化投资组合中寻找适当的资产配置。尽管面临着种种挑战，但随着市场的变化和发展，机会也随之而来。通过深入分析市场趋势和特定资产的基本面，我们可以更好地把握投资机会，实现长期财务目标。

文章摘自：《针对2024年市场展望的焦点疑问之回应》主要作者：摩根大通 亚洲投资策略部

免责声明：本文涉及的内容仅供参考，本文所发文章代表作者个人观点，不代表发布者立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本文涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本文不承担任何法律责任。

“随着居民财富和个体投资者数量不断增长，我国个体投资者财富管理需求觉醒，亟须金融机构提供低价优质的投顾服务。日益增长的理财需求为智能投顾的发展提供了肥沃土壤，一方面，居民财富管理需求牵引财富管理行业蓬勃发展；另一方面，2018年中国人民银行等部门联合印发《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称”资管新规”)直接推动各大金融机构将财富管理业务作为核心业务进行布局。”

2015年开始，我国相继颁布了《中共中央办公厅国务院办公厅关于加强金融服务民营企业的若干意见》《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》《促进大数据发展行动纲要》《新一代人工智能发展规划》《国务院办公厅关于全面推进金融业综合统计工作的意见》《”十三五”现代金融体系规划》等文件，均强调金融科技在优化金融发展方式、筑牢金融安全防线、增强金融核心竞争力中的重要作用，金融科技已经成为推动我国金融转型升级的新引擎[1]。

随着金融科技发展，智能投顾应运◎而生。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》,此后人工智能产业支持政策不断出台，2018年4月，中国人民银行等部委联合发布的资管新规，明确提出取得资质并具备技术条件的机构可以运用人工智能技术开展投资顾问业务，并且规定了理财产品净值化管理、打破刚性兑付的大方向，为智能投顾的发展提供了生存土壤。在此环境下，利用智能投顾在财富管理智能化转型的大趋势下抢占先机，成为金融机构的必然选择。人工智能的发展已经在金融市场的许多领域提高了信息分析和利用效率，对结构化数据的分析挖掘，在诸多方面取得了进展，目前，许多成熟的智能投顾算法主要针对结构化数据，对非结构化数据的分析挖掘和利用，尚处于起步阶段。尽管业界对知识图谱技术表现出了浓厚的兴趣，但是目前针对智能投顾领域的知识图谱构建研究相对匮乏。因此，本文从大量异构数据中辨别金融实体，定义并挖掘实体间的各种关系，构建面向智能投顾领域的知识图谱，并对金融数据进行智能化分析，帮助投资者和机构解决资本系挖掘、风险预警等核心需求。

PART.1 文献回顾

知识图谱属于人工智能的范畴，目前国内关于人工智能在金融领域的研究尚处于起步阶段，已有对人工智能的研究多集中于概念界定、发展水平测度体系、人工智能对经济的影响等方面，而关于人工智能具体技术在金融学中的应用，如知识图谱在金融领域的应用，理论研究相对匮乏。国内学者主要是运用CiteSpace等软件，通过对相关金融文献主题进行可视化，探讨金融领域研究热点并预测未来研究方向[2][3]。与此类研究中提及的知识图谱存在较大的差异，本文构建的知识图谱立足于现实世界，反映机构真实情况及机构间关联情况，并且可以随外部环境动态变化。在金融知识图谱构建方面的研究中，Ruan等(2016)将分散在不同网站和数据库中的企业信息进行整合，构建中小企业知识图谱，并提供企业和数据可视化功能，用于投资分析[4]。Song等(2019)介绍了Thomson Reuters如何构建商业领域知识图谱，即从多源数据中提取上市公司的相关信息(包括企业所发生的重大事件等),然后利用命名实体识别和关系抽取等技术抽取企业之间的关联关系，在此基础上构建金融知识图谱[5]。

但上述研究仅支持查询企业相关实体等简单功能，本文构建的投顾领域知识图谱能够帮助用户快速、全面地了解企业信息，当企业发生重大事件时，可以呈现出完整的事件发展过程，有助于用户清楚地了解事件的来龙去脉，为投资者决策提供支持。

虽然有关投顾领域知识图谱构建的研究较少，但是已有部分学者开始利用知识图谱进行风险识别研究。陶睿等(2019)基于知识图谱，构建财务智能监管模型，根据公司的财务状况，对其财务风险状况进行识别，帮助监管部门及时发现潜在风险，从而提升监管部门识别风险、防范风险的能力[6]。吕华揆等(2020)运用股权数据，从知识关联出发，通〓过对金融机构间持股关系、持股比例分析，构建金融股权知识图谱，运用股权穿透方法对国有股比例进行计算，并结合工商数据中的机构注册资本额以及网络中心度指标，为风险识别和预测提供新方法[7]。陈晓军和向阳(2020)利用上市公司公开信息构建企业风险知识图谱，通过图谱呈现上市公司、人物、组织机构、行业等实体信息以及实体之间的关系信息，帮助金融从业者更加直观地了解和检索企业信息，从而进行风险预测、关联企业分析[8]。

此外，知识图谱还被用于金融风控的反欺诈和内审内控等环节。金磐石等(2019)针对小微企业的信贷业务信息透明度差的特点，全方位挖掘企业、实控人、董监高以及关联企业等信息，构建企业关联图谱，提出贷前反欺诈模型，实现从孤立的企业实体欺诈风险到全局风险的把控，有助于银行对贷款企业的欺诈行为进行识别[9]。邵磊落等(2021)将知识图谱应用于电网企业的内控审计业务中，挖掘审计数据的隐藏价值和数据间的关联关系，开智能内控审计的先河[10]。陈强和代仕娅(2021)将会计案防领域的行业知识与金融知识图谱技术结合，提出了结合关联风险特征的会计案防智能化反欺诈策略体系，实现商业银行会计风险的精准识别和有效防范[11]。

一直以来，股票市场的预测在学术界和商业界都受到了广泛关注。Fama在20世纪60年代提出了市场有效性假说(Efficient Market Hypothesis)。在最有效的市场中，股票价格充分反映了已经发生的事件，以及那些尚未发生但市场预期会发生的事件对股票价格的影响，如果可以及时准确地获取重要事件势必会对预测金融市场波动起到重要作用[12]。近年来，部分学者开始基于神经网络和知识图谱进行股票预测。如Fu等(2018)在金融知识图谱的基础上，集成随机优化方法，辅助资产管理者制定交易策略[13]。Matsu-naga等(2019)在选择股票时考虑与该股票相关的供应商、消费者、股份持有者等信息，利用图神经网络建模，将具有共同特点的两个企业连接起来，对企业股价实现了较好的预测[14]。传统的股票预测方法主要基于股票价格数据之间的相似性，忽略了公司之间的业务关系，如持股、合作和供求关系等。Wang等(2019)利用知识图谱刻画金融市场错综复杂的关系，研究基于知识图谱的关联实体挖掘，解决财经新闻和股票实体的对应影响关系识别问题，模拟真实投资策略进行回测，取得了较高的超额收益[15]。现有研究大都集中在公开市场数据上，并且没有利用交易行为。实际上，交易行为可以更好地反映市场动态，交易信息与市场信息的融合可以进一步提高预测准确性。Cheng等(2022)利用上市公司新闻、历史股价和突发事件等信息构建多模态金融知识图谱，并与图神经网络技术结合，用于上市公司股票价格预测，在3714只股票上的实验结果证明了模型的有效性，所建模型已在大型金融服务提供商得到实际应用[16]。

知识图谱和深度学习技术在股票价格预测方面虽然取得了不错的效果，但是仍然存在以下两个主要的缺点：一是当前的方法对股票价格的异常波动不够敏感；二是预测结果缺乏可解释性。为此，Deng等(2019)从财经新闻中抽取结构化事件，以知识图谱中的外部信息学习事件的嵌入式表示，最终结合事件表示和股票价格共同预◣测其趋势变动[17]。Feng等(2019)则在金融知识图谱中考虑时间信息，对股票的时间演化和关系网络进行建模，并在纳斯达克和纽约证券交易所两个股票市场对历史数据进行了回溯测试[18]。大数据时代，建立在少数变量之间相互作用的传统宏观经济学知识体系面临着严峻的挑战，Yang等(2020)利用自然语言处理工具从学术文献和财务报告中抽取大量经济变量构建知识图谱，分析各变量之间的关联关系，进而将分析用于宏观经济预测[19]。Elhammadi等(2020)则从大型金融新闻文本语料库中抽取与公司相关的事件，自动化地构建金融知识图谱，以支撑股票预测、风险识别等应用[20]。

在大数据环境下，有大量数据可以辅助智能投顾，传统方法无法对如此大量数据进行表示，知识图谱则可以有效解决这个问题。本文从上市公司的公报、财经新闻等数据中抽取企业之间的关联关系，包括持股、股权投资、交易、担保等关系，并且实时监控网络中企业所发生的重要事件，构建高质量知识图谱，为智能投顾发展提供技术支持。

PART.2 智能投顾发展现状

2008年开始，以美国和欧洲为中心，一些智能投顾公司相继成立，他们为投资者提供在线资产管理服务，并收取手续费。随后几年，在线专业投资咨询服务在欧美国家迅速兴起。2015年，智能投顾概念首次被引入国内，并得到快速发展，引发国内业界与学术界的广泛关注。近几年，全球提供智能投资顾问服务的公司大量涌现，其业务形式多种多样，遍布全球主要经济体。与传统投顾的算法交易相比，智能投顾具有明显优势(见下页表1)。

根据Statista报告披露，2022年全球智能投顾管理资产规模达1.78万亿美元，预计到2026年智能投顾市场资产规模占比社会总财富管理规模将超过15.15%,达到3.14万亿美元。同时，全球智能投顾客户群体数量在2026年将达到5.1亿人。因此，整体来看智能投顾在全球范围内的发展，正处在一个高速增长期。

01 国外智能投顾的发展

智能投顾在国外起步较早，其最初来源于美国的一个投研系统，该系统运用科技手段帮助投资人员分析客户信息、整理销售材料等，随后开始提供相关资产配置及优化服务。到20世纪90年代，开始出现了服务个体用户的智能投顾工具。

从2005年开始，美国允许证券经纪人代客理财，为智能投顾的发展提供了法律依据。

2010年正值美国金融危机，Betterment在此时成立，成为全球首家智能投顾平台。随后全球范围内出现了大量智能投顾平台。2011年12月，美国在线资产管理公司 Wealthfront成立，正式注册成为美国证券交易委员会(United States Securities and Exchange Commission,SEC)的投资咨询者(Registered Investment Advisor,RIA),提供自动化的投资组合理财咨询服务。2013年，Ken-sho成立，旗下拥有一款名为Warren的分析软件，主要利用大数据和机器学习，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联，从而提高投资者工作效率和投资能力。与此同时，美国的传统人工投资顾问服务公司也开始推出智能投顾服务，如1971年成立的Charles Schwab(嘉信理财)于2015年3月推出智能投顾产品Schwab Intelligent Portfolios。同年5月，于1974年创立的美国Vanguard(先锋公司)推出智能投顾服务。

除美国之外，2011年，英国在线投资咨询公司Nutmeg成立，由于在线开户十分便利，并且与传统公司7.5%的交易手续费相比，Nutmeg仅收取1%的服务费用，因此受到广大投资者的追捧。2013年，新加坡的Dragon Wealth公司成立。该公司由瑞士信贷亚洲和太平洋地区私人银行部门的最高部门负责人合作创立，利用手机移动应用程序提供在线资产管理服务。该公司与大数据整体解决方案供应商(CrowdSolution)建立了战略合作关系，进行信息收集和分析。近年来，韩国各大券商也争相开发智能投顾产品。三星证券等券商和KB银行等相继推出Sansung POP RoboAdvi- sor、Quarterback、QVRobo Account等智能投顾系统。以现代证券为例，2015年2月通过整合价值系统与投资咨询业务，现代证券推出了智能投顾产品，目标是基于算法进行资产管理，为客户带来稳定收益。该系统通过大数据和人工智能，为客户提供与客户投资特点及投资目标相符的资产配置建议及操作服务(上述投顾产品的对比见下页表2)。

02 国内智能投顾的发展

国内智能投顾发展势头迅猛

随着我国经济步入”新常态”,经济呈中高速发展。一方面，国民个人财富加速积累，居民财富逐渐由不动产、储蓄流向金融产品投资[21],催生了财富管理新兴需求；另一方面，近几年我国利率市场不断下行，低风险固定收益理财产品的收益率降低，使得居民家庭资产蒙受损失。传统投顾模式已经不能满足我国财富管理爆发式的增长需求和有效的资产供给，国内资产管理市场开始借助大数据和人工智能等技术，突破传统金融服务时间和空间上的限制，寻找服务效率更为高效的投资理财模式，智能投顾平台应运而生。从2015年开始，第三方投顾管理机构开始推出智能投顾产品。2016年开始，银行、券商、基金纷纷推出智能投顾产品。目前，国内银行开展智能投顾的主要有摩羯智投(招商银行)、财智机器人(浦发银行)、平安智投(平安银行)、广发智投(广发银行)等。建设银行、中国银行等也纷纷与蚂蚁金服、腾讯、京东等互联网巨头联手，共同开发智能投顾产品。同时，我国掀起一股券商智能化浪潮，2017年9月，国内8家券商智能顾投产品顺利上线，同年多家公募基金积极布局智能顾投，如华夏基金与微软共同推出”华夏查理智投”。表3从公司背景、策略、资金池等方面对国内主要投顾平台进行了对比总结。

国内智能投顾发展前景广阔

数十年间，我国传统的金融服务业已收集了大量结构化数据，投顾行业正面临数据爆炸的问题，如何有效使用海量数据，需要用户具有丰富的金融学、经济学等知识储备，并且能深刻理解数据的变动、敏锐判断可能引发的关联效应，从而帮助投资者做出合理的投资决策。投顾行业的从业人员，相当于在大脑里存储了一个数据库，但是，个人的记忆是有限的，一个专业的行业分析师通常只能对几个行业了如指掌。要对市场进行从宏观到每个细分行业的全面分析，则需要一个分析∞师团队。近年来，非结构化数据大量涌现，给传统的投顾行业运作方式带来了挑战。财经讯息每时每秒都在更新；上市公司数目众多，所涉及的定期报告、临时报告数量巨大；基于互联网平台门户网站每时每刻也在产生着大量的资讯。上述信息的微小变动都将可能对投资市场产生巨大影响。在这个信息爆炸的时代，传统的投顾行业在追踪信息源头、分析数据所需知识的广度与深度上，都面临极大的挑战。虽然起步较晚，但伴随着投资理财产品日趋多样化和市场化、人工智能、大数据等技术的发展以及政策引导支持，智能投顾在我国持续蓬勃发展。Statista显示，中国智能投顾管理资产总规模2022年达到1.1千亿美元，预计到2026年，中国的智能投顾管理资产总额有望超1.6千亿美元，用户数量将超过2.43亿。

国内智能投顾发展困境有待突破

可以预见，智能投顾必将引领财富管理的智能化时代。但一个新领域的兴起往往也会伴随着一些技术风险和道德风险，相对于业务方向，更难的是对智能投顾决策过程的算法进行监管及智能投顾机构的资质条件和算法能力进行评估。具体体现在以下三个方面：第一，智能投顾产品参考的样本是历史数据，当出现“黑天鹅”事件时，机器学习算法可能会失效；第二，机器学习算法擅长发现数据间的相互关系，而并非因果关系，这可能造成误判，会给投资者带来损失；第三，算法不中立[22]已初现端倪，更为隐蔽的是为不同金融产品设置不同的权重比例，使智能投顾更倾向于推荐某些金融产品。除此之外，大数据、知识图谱等技术的应用大幅提升了智能投顾产品对于投资者服务的精度、深度和准度。但是，缺乏监管的金融科技容易形成高技术壁垒，金融科技的虚拟性使得市场风险更加隐蔽而难以观测。对于服务的核心——算法部分应当采取何种监管方法，对监管者而言无疑极具挑战。最后，面向投顾领域的知识图谱构建以大数据技术为基础，大数据技术支撑使其能够获得更加精确的投资者数据和交易数据。但目前我国数据开放程度低，现行监管规定金融机构不得将数据信息提供给第三方使用，且有互联网数据被巨头垄断，获取难度高，可用的数据真实性、有效性难以保证，导致初创公卐司在开展智能投顾业务时在数据端处于明显劣势。

PART.3 投顾领域知识图谱的构建

知识图谱技术作为人工智能的重要基础，近年来吸引了计算机和金融领域的广泛关注。知识图谱这一概念最早由谷歌公司在2012年提出，希望利用这项技术，提升搜索引擎性能，返回更为精确、结构化的信息，尽可能地理解用户的查询意图。例如，传统的搜索引擎如Yahoo搜索“贵州茅台股价”时，返回的结果是与贵州茅台股价相关的一系列链接(如下页图1(a)所示)。图谱如Google返回的是一个准确的结果“1705.31元”同时右边有“贵州茅台”的知识卡片，包含总部、员工数、子公司等相关信息以及相关概念股的股价(如下页图1(b)所示)。

知识图谱可以看作是一种对知识进行组织和管理的特殊数据库(知识库),由节点和节点之间的连边组成，每个节点代表现实世界的一个实体，而节点之间的连边则代表实体之间的关系，一般采用三元组(实体1,关系，实体2)的方式进行表示。实体指的是现实世界中的事物，比如人物、地名、概念、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系。

国内的金融机构经过多年发展，已经积累了海量数据，包括企业的工商数据、企业在金融市场的表现数据、与企业发生投资担保等重大关系的关联企业的数据以及金融机构的交易数据等。这些数据来自多种数据源，数据类型和格式丰富，不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。由于数据来源不同、数据标准不统一、数据共享不畅通等问题，相关信息形成孤岛，导致数据的价值尚未被充分发掘，只有综合运用这些数据，才能够实现数据利用价值的最大化。以知识关联为基础的知识图谱可以高效直观地刻画企业、事件之间的关联，从而全维度地对企业进行画像。因此，本文通过构建投顾领域知识图谱实现对这些数据的深度利用，充分发挥数据的应用价值，赋能智能投顾。本文遵循本体构建、知识抽取、知识融合、知识存储、知识推理和知识更新等6个步骤，构建面向智能投顾领域知识图谱，构建流程如下页图2所示。

01 本体构建

本体是描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及其之间的关系给出明确的定义。本体的构建依赖领域知识，针对智能投顾领域，本文结合东方财富网的公司介绍信息以及作者金融知识的积累，将智能投顾指数图谱的顶层本体划分为个人、行业、机构、地域、证券、事件等6类，如图3所示，图中Thing为本体结构中最基本的概念类。

在此基础上，参考其他现有的金融知识图谱，衍生出具体的金融本体，图4为本文所构建的本体示意图。在现实情况中，”公司”是金融领域中最核心、最基本的№单位，大部分金融事件都围绕“公司”发生，例如”一个公司控股另外一个公司””一个公司发行一只或多只股票”等。因此，本文将机构中的“公司”本体作为知识图谱的核心。此外，通过本体可以描述知识图谱的数据模式，并有效地发现知识图谱中不同实体之间的隐含关联关系。

02 知识抽取

知识抽取是构建知识图谱的重要环节，其目的是从多源异构的数据中进行知识提取得到实体、关系和属性等元素并存入知识图谱中，图5构建了知识抽取的框架图。投顾行业面对的数据来源广泛、形式多样、结构复杂，其中既包括企业年报、互联网舆情等非结构化数据，也包括财务、行研等半结构化数据，还涉及业务系统产生的海量结构化数据。

针对上述不同类型的数据源，知识抽取设计的关键技术和需要解↑决的技术难点有所不同。对于存储于金融机构数据库中的结构化金融数据，其转化相对容易，可以根据其结构定义生成框架知识模式并导出相应信息；对于半结构化数据，如工商局注册登记的公开信息，包括公司一公司间的股权关系、公司一人之间的股权关系和任职关系等，可以采用规则方法结合领域知识设计半自动程序抽取相关信息；对于以文档形式存在的财经新闻等非结构化数据，则主要采用自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)方法，基于统计机器学习利用人工标注语料进行训练后抽取。

图6给出了一个非结构化新闻文本的抽取实例，我们利用NLP的信息抽取算法，从中抽取出“江苏响水””天嘉宜化工厂”等实体，并与图谱中的其他实体进行关联。后续在此基础上，我们还将增加情感倾向，更好地帮助从业者分析市场情绪，提高投顾准确率。

03 知识融合

通过知识抽取，实现了从结构化、半结构化和非结构化数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标。但是由于金融数据来源广泛，存在数据质量良莠不齐、不同数据源知识重复等问题，因此智能投顾知识图谱的构建需要进行进一步的知识融合。

在实际应用中，金融数据来源多样性造成数据质量差，导致知识图谱存在数据歧义、数据间关联关系不明确等问题。具体而言，在投顾领域知识图谱中，实体歧义主要包括两方面：实体指代不明确，如“中国邮政”可能代表”中国邮政储蓄银行”或者“中国邮政速递物流”等；多个实体指向同一实体对象，如“中国平安”和“平安集团”都代表“中国平安保险(集团)股份有限公司”。数据来源不同导致的另一个问题是，其蕴含的知识与信息分布于多个数据库中，对其进行整合时同样面临歧义和冗余问题，如针对一个公司而言，”公司市值5000万元人民币”与”公司市值700万美金”表达的含义可能是相同的，在知识融合的过程中，只需要保留一个。此外，投顾领域知识是动态更新的，不同时刻数据反映出的知识是有差异的，在知识融合的过程中，这就要求知识图谱具备快速拓展新知识的能力和适应知识变化的能力。

04 知识存储

知识图谱构建的最终目的是基于图谱进行一系列应用，例如舆情信息的预判分析，即从新闻事件中提取投资信号或风险信号，对事件的影响范围进行影响力分析，结合分析师的分析逻辑用知识图谱来表达，从而帮助投研人员快速获取投资机会或识别持仓标的风险，产出风险预警和投资建议。为实现该目标，需要对投顾领域知识图谱进行存储并实现可视化。

知识存储是知识图谱构建非常重要的一环，在知识融合完成后，需要将三元组存入数据库进行持久化保存，以便后续的信息查询与进一步应用，其流程如下页图7所示。

面向投顾领域的知识图谱是一种基于图的数据结构，且存储的知识大都是关联密集型数据，如竞争对手关系、生产关系、采购关系和上下游关系等。传统的数据库用于存储“关系型”数据的效果不佳，而以图结构为基础的图数据库Neo4j恰恰弥补了这个缺陷。

Neo4j具有灵活的数据存储结构和高效的查询性能且具备可视化功能，在知识图谱更新时无需大量修改，是知识图谱存储的有效工具。因此，本文选择Neo4j对知识图谱进行存储和可视化。

本文通过爬取企业的公开信息、企业年报财报和财经新闻等数据，经过本体构建、知识抽取、知识融合等步骤构造了面向投顾领域的知识图谱，知识图谱中包含了90多万家实体和300多万对关系，投顾知识图谱的界面如图8所示。

图中每个节点代表一个实体(机构/人员),实体之间的连线表示实体间的关系(董事、所属行业等)。以“华为技术有限公司”为例，当用户搜索“华为技术有限公司”时，会展示与之相关的实体和关系，包括所属行业、创始人、经营范围等。

05 知识推理

由于处理数据的不完备性，上述流程构建的知识图谱可能会存在知识缺失现象(实体缺失或属性缺失)。知识推理目的是利用已有的知识图谱数据去推理缺失的知识，从而将这些知识补全。对投顾领域知识图谱而言，知识推理还可以帮助投资机构实现精准营销。人工智能的兴起，让精准营销变得越来越智能，通过大数据智能算法，根据客户行为，勾勒出客户画像，基于客户∩画像，为客户提供更多的精准营销服务。然而这种精准营销服务是基于已知数据实现的，而实际情况往往获取不到那么多的数据来进行分析。因此，投资机构可以借助”推理”的模式来”猜测”客户的喜好。例如，投资者A购买了”易方达消费行业股票”基金，而这一基金是由经理人B管理，那么投资者A有可能购买投资者B管理的“易方达消费精选股票”这一基金，如图9所示。

06 知识更新

知识图谱中的知识并不是一成不变的，很多事实都会发生变化，例如“阿里巴巴有限公司的CEO从马云变成了张勇””蚂蚁集团计划在科创板和港交所寻求同步发行上市”。这样一来，知识图谱的更新就显得非常重要。行业和企业的发展环境变化迅速，投顾知识图谱最重要的意义在于能够实时反映宏观微观经济环境及政策变化，并对未来发展等进行预测，一成不变的知识图谱难以适应快速变化的外部环境。例如，如果在投顾知识图谱中没有添加“蚂蚁集团”这一实体，就很难发现与之关联的公司，进而可能错失投资机会。因此，本文根据外部环境变化，动态更新知识图谱，使知识图谱能够支持相关应用。知识更新涉及知识建模、知识抽取、知识融合、知识存储、知识推理五个步骤的综合运用，通过定期更新知识图谱中的知识，保持智能投顾知识图谱的有效性。

PART.4 推进智能投顾发展的建议

01 推动金额行业数据开放共享

为推动智能投顾领域的知识图谱构建，进而助力财富管理行业的发展，应依法依规有序推进金融行业数据整合、共享和开放。首先，加快推进制定《金融数据开放管理办法》,在充分保证数据安全的前提下，依法有序地丰富金融科技数据资源；其次，推进跨领域、跨行业的数据融合和协同创新，打破数据孤岛，推动智能投顾金融产品研发、业务管理、商业模式的变革与创新。此外，投顾机构应积极引进外部数据，持续提升投顾智能化水平，不断完善策略与模型，实现资产配置的最优化和投资者收益最大化。

02 建立健全智能投顾产品算法审查机制

算法是智能投顾产品的核心，决定智能投顾的决策程序、价值取向和发展方向。我国应尽快建立健全智能投顾产品算法审查机制。具体而言可从以下三个方面着手：第一，制定算法法律法规，加快对算法进行立法，抢占智能投顾发展战略制高点。加快推动算法伦理道德规范，厘清算法伦理道德规范和算法法律的界限。第二，设立专门机构，建立智能投顾模型的全过程监管机制。有关部门应成立算法审查专门机构，组成人员可包括职能部门人员、计算技术专家、产业界人士、法律专家、社会团体或公益机构人员等不同利益方。第三，智能投顾平台需要理解和掌握算法背后使用的假设、数理模型、原理及算法的局限和不足等；对智能投顾算法实时跟踪，及时监测、更新和完善，并对算法的改进过程进行严格的审查和记录。

03 利用科技监管技术加强对智能投顾产品的监管

近年来，一些国家和地区对金融科技采取沙箱监管机制。这种测试方法有利于智能投顾公司学会如何在投顾平台上与投资者接触，比较智能投顾与自然人投顾的异同从而完善服务。监管沙箱的引入为监管者如何平衡金融科技的发展与风险控制找到了一个有效的监管方法。在该模⊙式下，监管者通过测试与了解创新、评估风险、决定该金融科技项目是否大面积商用并判定现有的监管规则是否需要调整，从而在风险可控前提下促进金融科技的发展，平衡好金融创新与金融消费者利益保护的关系。我国可以借鉴上述先进管理经验，破除智能投顾合法性障碍、强化对智能投顾算法的审查和备案、完善相应的法律制度和监管体系、以科技完善监管手段等，促进智能投顾行业的繁荣发展，更好地保护投资者的合法利益。

-END-

参考文献

[1]胡滨、任喜萍：《金融科技发展：特征、挑战与监管策略》,《改革》2021年第9期。

[2]刘晓云、王晓春、黄红玉：《基于知识图谱的国内外互联网金融研究热点与发展趋势》,《兰州财经大学学报》2018年第3期。

[3]李健、张金林：《基于知识图谱分析的普惠金融理论框架》,《武汉金融》2020年第4期。

[4]Ruan, T., Xue,L.,Wang,H., et al.,“Building and Exploring an Enterprise Knowledge Graph for Investment Analysis”,The 15th International Semantic Web Conference,2016.

[5]Song,D.,Schilder,F., Hertz,S.,etal.,“Building and Querying an Enterprise Knowledge Graph”,IEEE Transactions on Services Computing,Vol. 12,No.3,2019, pp.356-369.

[6]陶睿、吴继春、谢胜强等：《深度学习和知识图谱在智能监管中的应用研究》,《金融纵横》2019年第8期。

[7]吕华揆、洪亮、马费成：《金融股权知识图谱构建与应用》,《数据分析与知识发现》2020年第5期。

[8]陈晓军、向阳：《企业风险知识图谱的构建及应用》,《计算机科学》2020年第11期。

[9]金磐石、万光明、沈丽忠：《基于知识图谱的小微企业贷款申请反欺诈方案》,《大数据》2019年第4期。

[10]邵磊落、周成轩、黄琪华等：《面向电网企业内控审计的知识图谱建模研究》,《会计之友》2021年第20期。

[11]陈强、代仕娅：《基于金融知识图谱的会计欺诈风险识别方法》,《大数据》2019年第3期。

[12]苏治、卢曼、李德轩：《深度学习的金融实证应用：动态、贡献与展望》,《金融研究》2017年第5期。

[13] Fu,X.,Ren, X.,Mengshoel, O. J., et al.,”Stochastic Optimization for Market Return Prediction Using Financial Knowledge Graph”,IEEE International Conference on Big Knowledge,2018,pp.25-32.

[14] Matsunaga, D., Suzumura, T., Takahashi, T.,“Exploring Graph Neural Networks for Stock Market Predictions with Rolling Window Analysis”,NBER Worhing Paper,2019.

[15] Wang,S.,Wang,Z.,Zhang, X.,”Intelligent Investment Decision Based on Knowledge Graph”,SSRN Worhing Paper,2019.

[16] Cheng,D.,Yang,F., Xiang,S., et al.,”Financial Time Series Forecasting with Multimodality Graph Neural Network”,Pattern Recognition,2022.

[17] Deng,S.,Zhang,N.,Zhang,W.,et al.,”Knowledge-driven Stock Trend Prediction and Explanation Via Temporal Convolutional Network”, Companion Proceedings of The 2019 World Wide Web Conference, 2019,pp.678-685.

[18] Feng,F.,He,X., Wang, X.,et al.,”Temporal Relational Ranking for Stock Prediction”,ACM Transac- tions on Information Systems,Vol.37, No.2,2019,pp.1-30.

[19] Yang,Y.Pang,Y.,Huang, G.,”The Knowledge Graph for Macroeconomic Analysis with Alternative Big Data”,2010.

[20] Elhammadi,S.,Lakshmanan,L.V.,Ng,R.,et al.,”A High Precision Pipeline for Financial Knowledge Graph Construetion”,Proceedings of the 28th Interna- tional Conference on Computational Linguistics,2020, pp.967-977.

[21]王聪聪、党超、徐峰等：《互联网金融背景下的金融创新和财富管理研究》,《管理世界》2018年第8期。

[22]李瑞雪：《技术伦理下智能投顾算法治理问题研究》,《大连理工大学学报》(社会科学版)2020年第5期。

免责声明

文章来源：《学习与探索》

作者简介：许雪晨，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所助理研究员，经济学博士；田侃，通讯作者，中国社会科学院大学应用经济学院、中国社会科学院财经战略研究院信用研究中心研究员，经济学博士。

免责声明：“财策智库”公众号涉及的内容仅供参考，本公众号所发文章代表作者个人观点，不代表本公众号立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本Ψ公众号涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本公众号不承担任何法律责任。

“近期，全球家族办公室愈发受到关注，这不仅因为它们越来越多地参与高调的投资，还因为其数量的快速增长。仅以新加坡为例，在过去的两年中，每年新增注册超过600个家族办公室。”

但是，那些投资者在设立家族办公室时往往面临许多影响因素，这会产生一系列非常复杂的决策过程，比如投资者希望家族办公室在其财富管理中参与的程度、需要什么非金融服务、家族传承问题以及其他因素。简而言之，可以归结为一个最基本的问题：“我希望我的家族办公室达到什么目的？”

PART.1 数字家族办公室诞生

通常，当有大量资产需要管理（通常来讲，大量资产指的是超过1亿美元）并且在此过程中投资者希望长期可持续地持有自己的资产，结合其日趋增长的家族传承、慈善规划和生活方式等需求时，投资者往往会成立一个新的单一家族办公室（SFO），或者会寻求联合家族办公室（MFO）作为解决方案。

运营单一家族办公室的成本并不小，尤其是当投资者的需求需要庞大的专业团队来提供服务时，这不光使得近几十年来联合家族办公室越来越受欢迎，同时也促使了一些新的替代方案浮出水面。其中之一是虚拟家族办公室，实际上是由各行各业专业人士组成，他们将自己的专项才能汇集在一起，提供一个全面的家族办公室解决方案，根据每项不同的需求他们只是作为独立的服务提供者。当然，由于这些服务是外包的，这意味着他们不是随时可用的专用资源，只有在需要时才使用，可以大大降低开销。

最近，出现了另一种替代方案，即数字家族办公室，它可以结合数字技术驱动为客户提供高度个性化的财富管理需求服务，同时可以获取主流财富管理中给客户提供的一些带有专项技术的家族办公室解决方案，并根据这些主流财富管理平台和独有的专项服务技术制定出一份更易于投资者理解的方案。

虽然这些方案或许更能针对超高净值个人需求而不是多代家族需求，但探索这些解决方案为家族办公室如何改进他们的服务提供了一些思路。

PART.2 全新的数字科技赋能服务品种

01 Arta Finance

金融科技公司Arta Finance于2022年成立并在这个领域引起了广泛关注。谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）和贝西·科恩（Betsy Cohen）等140多名金融科技领域的投资者，以及Ribbit Capital, Coatue Managemen和红杉印度(Sequoia Capital India)等天使投资人，为开发数字家族办公室项目提供了900万美元投资，Arta的数字家族办公室旨在通过科技赋能将金融服务化繁为简，降低了高净值人群的投资门槛。

Arta Finance可以为人们提供私募股权等另类资产，为那些无法获得投资机会的人提供私募股权，风险投资和房地产等投资机会，通过提供信贷额度实现资产的流动性。不过他们通过数字AI技术创建的高度个性化投资组合产品是最受欢迎的。Arta还提供由专业人士组成的生态系统为会员提供管理和享受财富的建议，会员们可以通过社群来交流投资理财的机会和技巧，寻求更多的投资机会。

02 Compound

另一家以科技赋能为先的数字财富管理公司是Compound，主要通过科技赋能向高管提供财务和税务咨询服务，并旨在填补传统财富管理机构无法提供的服务以及缩减新富人群和传统高净值人群之间的资产差距。Compound正在与Alternativ Wealth合作，组建Compound Planning。目前，该数字家族办公室管理着 12 亿美元的资产，在全美拥有 50 多名员工。Compound Planning为会员提供一支专业金♀融、税务和投资顾问团队的亲身建议，同时还提供礼宾操作和数字仪表板界面，他们可以在上面监控投资、计划现金流和模拟税收。

也许与传统家族办公室解决方案的最大不同之处是，潜在客户可以直接进入该平台的演示帐户之前无需进行冗长的会议、提议或签署保密协议。

03 Farther

Farther由Taylor Matthews和Brad Genser创立，是一家以技术为中心的财富管理公司，将专家顾问与技术相结合，提供高效、全面和精英的客户体验。借助现代基础设施，扩大了投资顾问为客户提供服务的范围和规模，该平台为客户提供了透明度、访问权限和控制权，同时也简化了投资顾问的资产管理项目。与上述两项数字家族办公室计划的不同之处在于它提供既针对投资顾问又针对客户的方案。和Compound Planing类似之处在于Farther也结合了高个性化服务和现代财富管理平台。

所有这些都为有财富管理需求的客户提供了有吸引力的选择，并可以以便捷、合算的方式提供了类似家族办公室的能力。与传统家族办公室项目相比，传统家办团队很少会接手外部业务使得客户群体较为单一，这或许对于数字家族办公室来说是一个优势：数字家族办公室项目往往能够获取较多的财富管理案例，抑或是涉及到的客户群体具有多样性，使得数字家办能够积累更广泛的战略洞察，拥有丰富的投资案例以提升他们的整体财富管理水平。

PART.3 结语

虽然高净值个人的财富管理需求通过科技赋能的数字家办能够轻松实现，但是对于大型多代家族来说，他们更适合具有专业团队的传统家族办公室来解决他们的财富管理和非金融服务需求，因为大型多代家族的需求是非常错综复杂的。

不过这些数字化的替代方案确实推动了注重未来的家族办公室进行演变，以提供高个性化服务和科技赋能的组合，这些服务和能力超越了财富管理，还涉及到健康、遗产规划、生活方式、慈善以及使家族办公室与普通财富管理公司区别开来的所有其他需求。

-END-

免责声明

文章参考来源：https://andsimple.co/

免责声明：“财策智库”公众号涉及的内容仅供参考，本公众号所发文章代表作者个人观点，不代表本公众号立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本公众号涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本公众号不承担任何法律责任。公众号内的文章版权及相关权益归相关内容提供方所有，如涉及侵权等问题，请联系微信号：jibao1112