财富管理机器人顾问的问题
已发表: 2017-04-19机器人顾问（自动投资顾问）已成为金融服务行业本月的热门话题。 人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)已成为各行各业的流行语。 这是一个很有吸引力的领域，金融服务业希望利用这些进步，这就是为什么连摩根大通这样的主流企业也开始参与其中的原因。 毕竟，如果他们可以将向客户提供的建议自动化，那么他们就不需要为昂贵的财富管理机构买单，这将大大提高他们的利润率，这就是每个人都想跟风的原因。
这似乎是一个非常合乎逻辑的解决方案。 毕竟，我们知道投资者在金融市场表现不佳的原因之一是他们的财务顾问向他们收取的费用。 这些费用会产生摩擦成本，从而减少了客户带回家的金额。 如果可以降低这些费用，那么客户将获得更好的投资回报。 这就是为什么现在每家金融科技初创公司都想进入这个乍看之下利润丰厚的领域。
迄今为止，这种降低成本一直是主要的销售主张。 这些“智能”算法根据预先设定的公式自动重新平衡您的投资组合（决定您的财富的多少百分比应该分配给固定收益，以及多少百分比分配给股票），该公式主要基于您的风险状况和您的年龄。
另一个优点是它们为客户提供了更多便利，因为它们是在线部署的。 它们易于使用，整个“设置好然后忘记它”的方法对客户来说非常诱人。 自动化确保您的投资组合不会被忽视，并且您的资产分配会随着时间的推移保持自律。
机器人顾问的好处/问题
在我看来，此选项的主要好处是您的财富经理不会为了最大化他的费用而继续搅动您的投资组合。 这肯定会提高您的回报，但事实是，这是使用自动化系统的意外后果！
所有这些机器人顾问的最大问题是他们并没有真正使用人工智能——他们只是在不经意间定期应用一个简单的线性资产分配公式。 没有个性化，性能也不是根据市场情况量身定做的，这意味着这些是真正愚蠢的机器人顾问。 他们并不比普通的客户关系经理好，因为他们使用的软件与传统顾问使用的相同。
现在，金融服务公司投资这些机器人顾问是很有意义的。 他们的成本低于口齿伶俐的财富管理公司，后者因其销售技巧而向公司收费。 机器人顾问使公司能够以一小部分成本为更多客户提供服务，因为这可以在线完成。
虽然这对金融服务公司来说是一种增值，但这种巧妙的营销如何为客户的生活增加任何价值？ 毕竟，客户真正想要的是更好的建议，这样他就能得到更好的回报。 他通过智能投顾获得更好回报的唯一原因是费用降低了——建议的质量保持不变。
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财富管理人员也很重要
与其将智能投顾视为一位聪明的专家，您需要重新审视您看待银行雇用的为您提供服务的财富管理机构的方式。 他通常只是一个漂亮的假人，人际交往能力强，有一点金融专业知识，只是按照剧本告诉他做什么。 你真的需要从一个优雅的推销员那里支付昂贵的手持费用吗？
展望未来，我预计我们会看到混合模型变得越来越流行。 他们将高科技与高接触相结合，因为 HNI 有复杂的需求。 虽然千禧一代可能更喜欢与计算机交谈和互动，但年长的 HNI 仍然需要人类的手握。
关系经理将管理人际互动； 并且能够做得更好，因为他将在后端有一个机器人顾问，它可以吸收更多的数据，以提供更智能的解决方案，根据客户的需求量身定制。
因此，该软件将能够汇总客户的所有银行账户、信用卡、保险和替代资产，以便客户关系经理能够为客户提供更准确的净资产图。 机器人顾问还将能够分析全国数百万人的消费模式，并使用大数据分析来更准确地了解客户需要储蓄/消费多少才能实现其个人目标。
综上所述
我觉得可以产生阿尔法的专业人力基金经理在投资组合管理方面仍然具有优势。 没有一个机器人顾问能够证明他们能够持续跑赢市场，尽管这确实是巨大机会所在。 最后，重点需要放在增加上行空间上，而不仅仅是降低摩擦成本。 这个空间将随着时间的推移而发展，但仍处于早期阶段。
缺点是当一些聪明的极客最终确实开发了一些很酷的人工智能来提高给客户的建议的质量时，我们将无法理解其中的差异，因为我们滥用了这些术语。 金融服务公司通过不必要的炒作对自己和客户造成了损害——但遗憾的是，这是大多数财富管理公司的运作方式。 他们的营销远远好于他们的建议质量或客户的回报！
Pratik Oswal 慷慨地为本文提供了宝贵的见解，他目前在硅谷的一家机器人咨询公司 (StratiFi) 工作。
[Aniruddha Malpani 博士的这篇文章首次出现在 LinkedIn 上，经许可转载。]