資産管理ロボアドバイザーの問題点
公開: 2017-04-19ロボアドバイザー (自動化された投資アドバイザー) は、金融サービス業界で今月の流行になっています。 人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープ ラーニング (DL)は、あらゆる業界で流行語になっています。 これは魅力的な分野であり、金融サービス業界はこれらの進歩を利用したいと考えており、そのため、JP モルガンのような主流のプレーヤーでさえも行動を起こしています。 結局のところ、クライアントに提供するアドバイスを自動化できれば、高価なウェルス マネージャーにお金を払う必要がなくなり、利益率が劇的に向上するため、誰もが時流に乗りたがります。
これは非常に論理的な解決策のようです。 結局のところ、投資家が金融市場でうまくいかない理由の 1 つは、ファイナンシャル アドバイザーから請求される手数料のためであることはわかっています。 これらの手数料はフリクション コストを課し、クライアントが持ち帰る金額を減らします。 これらの手数料を削減できれば、クライアントは投資に対してより良いリターンを得ることができます。 これが、すべてのフィンテックスタートアップが、一見すると非常に有利に見えるこの分野に参入したいと考えている理由です。
この削減されたコストは、これまでのところ主要な販売提案となっています。 これらの「インテリジェントな」アルゴリズムは、主にリスクプロファイルと年齢に基づいた事前設定された式に従って、ポートフォリオを自動的に再調整します (資産の何パーセントを債券に割り当て、何パーセントを株式に割り当てるかを決定します)。
もう 1 つの利点は、オンラインで展開されるため、クライアントの利便性が大幅に向上することです。 それらは使いやすく、「設定して忘れる」アプローチ全体が顧客にとって非常に魅力的です. 自動化により、ポートフォリオが無視されず、資産配分が長期にわたって統制されたままになります。
ロボアドバイザーのメリット・問題点
私の意見では、このオプションの主な利点は、ウェルスマネージャーが手数料を最大化するためにポートフォリオを変更し続けようとしないことです。 これにより確実に収益が向上しますが、これは自動化されたシステムを使用したことによる意図しない結果です!
これらすべてのロボアドバイザーの大きな問題は、彼らが実際には人工知能を使用していないことです。彼らは単純な線形資産配分式を無意識に定期的に適用しているだけです. パーソナライゼーションはなく、パフォーマンスは市場の状況に合わせて調整されていません。つまり、これらは本当にばかげたロボアドバイザーです。 彼らは、従来のアドバイザーと同じソフトウェアを使用しているため、平均的なリレーションシップ マネージャーより優れているわけではありません。
現在、金融サービス会社がこれらのロボアドバイザーに投資することは非常に理にかなっています。 彼らは、会社に販売スキルの片腕と脚を請求する、口の達者な巧妙な資産管理者よりも費用がかからない。 ロボアドバイザーは、オンラインで行うことができるため、企業がわずかなコストでより多くのクライアントにサービスを提供できるようにします。
これは金融サービス会社にとっては付加価値ですが、この巧妙なマーケティングはクライアントの生活にどのように付加価値をもたらすのでしょうか? 結局のところ、クライアントが本当に求めているのは、より良いリターンを得るためのより良いアドバイスです。 彼がロボアドバイザーでより良いリターンを得る唯一の理由は、手数料が減ったためです。アドバイスの質は変わりません.
あなたにおすすめ:
メタバースがインドの自動車産業をどのように変革するか
反営利条項はインドのスタートアップ企業にとって何を意味するのか?
Edtech スタートアップがインドの労働力のスキルアップと将来への準備をどのように支援しているか...
今週の新時代のテック株：Zomatoのトラブルは続き、EaseMyTripはスト...
インドの新興企業は資金調達を求めて近道をする
デジタル マーケティング プラットフォームの Logicserve が 80 億ルピーの資金を調達し、LS Dig...
ウェルスマネージャーも重要
ロボアドバイザーを知的な専門家と考えるのではなく、銀行があなたにサービスを提供するために採用しているウェルスマネージャーの見方を再構築する必要があります。 彼は通常、優れた対人スキルを備えた見栄えの良いダミーであり、金融の専門知識が少しあり、スクリプトが指示したことを実行します。 洗練されたセールスマンからの高価な手渡しに本当にお金を払う必要がありますか?
今後はハイブリッドモデルの普及が期待されます。 HNI は複雑なニーズを抱えているため、ハイテクとハイタッチを組み合わせます。 ミレニアル世代はコンピューターとの会話や対話を好むかもしれませんが、高齢の HNI は依然として人間の手を握る必要があります。
リレーションシップ マネージャーは人間関係を管理します。 バックエンドにロボアドバイザーがあり、より多くのデータを取り込み、クライアントのニーズに合わせて調整されたよりインテリジェントなソリューションを提供できるため、より良い仕事をすることができます。
したがって、ソフトウェアは顧客の銀行口座、クレジット カード、保険、および代替資産をすべて集約できるため、リレーションシップ マネージャーは顧客の純資産をより正確に把握できます。 ロボアドバイザーはまた、全国の何百万人もの人々の支出パターンを分析し、ビッグデータ分析を使用して、クライアントが個人的な目標を達成するためにどれだけ節約/支出する必要があるかをより正確に把握することができます.
結論は
ポートフォリオ運用に関しては、アルファを生み出せる専門のヒューマンファンドマネージャーがやはり優位だと感じています。 ロボアドバイザーのどれも、実際には大きなチャンスがあるにもかかわらず、一貫して市場を凌駕できることを示すことができていません. 最後に、摩擦コストを削減するだけでなく、アップサイドを増やすことに焦点を当てる必要があります。 このスペースは時間の経過とともに進化しますが、まだ初期の段階です。
不利な点は、賢いオタクが最終的にクライアントに提供されるアドバイスの質を向上させるためにいくつかのクールな AI を開発した場合、これらの用語を誤用したため、違いを理解できなくなることです。 金融サービス会社は、不必要な誇大宣伝を加えることで、自社とその顧客に不利益をもたらしていますが、残念ながら、これがほとんどの資産管理会社の運営方法です。 彼らのマーケティングは、アドバイスの質やクライアントのリターンよりもはるかに優れています。
この記事の貴重な洞察は、現在シリコン バレーを拠点とするロボ アドバイザリー会社 (StratiFi) で働いている Pratik Oswal によって惜しみなく提供されました。
[アニルッダ・マルパニ博士によるこの投稿は、LinkedIn に最初に掲載されたもので、許可を得て転載しています。]