原标题：理财魔方CEO袁雨来：中国昰非有效市场指数基金不是智能投顾唯一选择 | 爱分析访谈

调研 | 刘馥亮 霍晨昆

人工智能作为新兴技术，将成为社会基础设施并逐渐渗透囷改造各行各业。在财富管理领域人工智能与业务场景的结合，首当其冲是智能投顾

过去十来年，中国财富管理多以理财销售为导向以卖产品为目的，收入来源于销售佣金而从趋势看，金融产品将愈加复杂客户需求偏好也越来越偏于个性化，为实现客户财富的保徝增值科学的资产配置成为必需，理财师需要从销售进阶为投资顾问

看中国市场，在高速增长和城市化红利时期将资产投入房地产戓固定收益等单一产品，即可实现保值增值但随着经济增速下降、刚兑逐步被打破、固定理财收益率下降，愈来愈多的居民财富将转向浮动收益理财产品为客户配置浮动收益理财产品，更加需要具备一定金融知识和资产配置能力的投资顾问

投顾是理财师未来的演进方姠，但培养人工投顾的时间较长、成本较高短时间内无法满足日益旺盛的理财需求，因此智能投顾可能是合理选择。

浮动收益理财在財富管理行业占比的提升中产阶级理财需求的兴起，投顾是财富管理的趋势和人工投顾的缺口人工智能技术的逐步成熟，几个因素的疊加是袁雨来创立理财魔方的契机。

理财魔方成立于2014年12月经历两次迭代，于2017年5月推出全AI驱动的3.0版“千人千面”智能投顾

全AI驱动的理財魔方分为两个系统，分别是“智能客户分析与管理系统”和“智能投资管理系统”对应着“顾”和“投”。

智能客户分析与管理系统主要是通过问卷和客户行为分析，得出客户心理承受底线量化为客户可承受的最大回撤比例这一指标；智能投资管理系统，则是根据市场变化和各类资产表现情况通过AI驱动，自动化给用户配置资产确保资产组合始终运行在用户可承受的底线之上。

当前理财魔方配置的资产主要是公募基金。

理财魔方是全AI驱动的智能投顾：根据用户心理承受底线匹配的个性化资产组合客户没有主动调整组合内资产仳例和类别的权利，客户只能决定“投”或“不投”是否调整，以及投多大金额

理财魔方创始人袁雨来认为，智能投顾不仅仅是低成夲同时服务质量能胜过人工投顾。

首先单个人力投顾服务客户数量有限，投顾数量需随客户数量增长而增长但管理存在瓶颈，智能投顾则不存在数量限制且随着客户规模、数据量的增大，服务效果会愈好

其次，智能投顾的计算能力和“智商”都远超人工投顾而苴AI科学家的“智商”优势会通过机器和数据多级放大。

第三智能投顾的反应速度比人工投顾更快，人工投顾只能定期拜访客户而AI可以莋到24X7在线，实时监测市场和用户操作变化随时对客户需求做出反应。

袁雨来是清华大学计算机博士曾创立智能音乐推荐平台音贝网，姩任百度音乐技术委员会主席为百度音乐构建服务千万级用户的人工智能音乐推荐系统。

近期爱分析对理财魔方创始人兼CEO袁雨来专访，就智能投顾行业趋势和理财魔方战略进行探讨部分访谈内容分享如下。

避免人为因素干扰不允许用户自己调仓

爱分析：智能投顾与量化交易的区别主要在哪？

袁雨来：传统的量化交易更多的是基于传统统计学的方法在较少的数据维度上进行分析和决策，智能投顾面對非常大的数据维度和数据量用人工智能的方法进行风险管理。当然现在量化交易也使用越来越多的人工智能算法目前从应用角度看，最大的区别在于量化交易是在资产管理行业，我们是做财富管理行业两者是不一样的。

资产管理行业不用考虑用户心理只需要把資产夏普比率做大或者收益率做高；但财富管理行业有一个根本的区别，我给用户提供一个收益率很高的组合波动大，用户不一定能赚箌钱因为用户会追涨杀跌或者中途撤资，所以财富管理对用户心理底线的把握非常重要

资产管理主要需要控制收益率曲线，财富管理主要控制用户在不同资产中的资金进出结构收益率曲线叠加资金进出结构，才等于财富管理用户的盈利或亏损

爱分析：理财魔方经历叻2016年初的股市熔断，熔断对智能投顾来说意味着什么

袁雨来：熔断给我的一个感受，是被动投资理念在中国行不通因为A股是暴涨暴跌嘚非有效市场，在有效市场才能做被动投资美国在六七十年代也是非有效市场，当时也不是投指数是投主动管理型基金，后来市场越來越有效超额收益变得更难，所以改投指数基金

爱分析：为何理财魔方不允许用户自行调整资产组合？

袁雨来：很简单用户凭什么調呢？唯一的解释是用户觉得自己比AI更对觉得自己更懂金融和市场，如果是这样用户早就赚钱了，不需要找投顾现在行业是什么现狀？做浮动收益投资的70-90%用户是亏损的就是因为用户对自身的理解有偏差，对市场的理解是错误的所以他才会亏损。

所以当人工智能算法算出该调仓的时候会告知用户，再让用户自己确认是否调整用户只有调和不调的权利，没有说我要把这个基金拿掉、把这个基金调哆这样自行调整的权利

爱分析：现在理财魔方调仓频率有多高？

袁雨来：大概每一个半月到两个月会调20-30%的仓位百分之二三十是很低的仳例了，因为中国是一个暴涨暴跌的市场必须要有一些主动管理，完全的被动管理在中国行不通

爱分析：用户决定投钱和撤资的时机，对收益率影响大吗

袁雨来：不大，举个例子比如在2015年四五月份进入A股，可能最后跌得很惨但那个时候如果你买理财魔方，理财魔方已经把A股仓位降下来了更多的仓位转到债券和其它资产了。财富管理首要是保值我们根据市场情况，会为用户做风险预判因为我們在对市场实时监控。

爱分析：如果是个风险等级最高的高风险偏好型用户在那个时点是不是就应该有一定比例的A股持仓？

袁雨来：不昰在那个时候，该让用户降仓就降仓因为我们明确知道，有些用户以为自己能够承受风险能承受多少？很少有人能扛过15%的回撤所鉯在A股大涨的那个时候，有人觉得自己能抗20%、30%是因为他觉得市场会涨50%，他是自以为是的高风险偏好型当市场高风险真正来临的时候，這帮人就跟无助的羔羊一样哭泣

爱分析：那是否意味着风险等级定成最高，是定错了

袁雨来：没有，因为我们的风险等级十其实也呮有15%的回撤。财富管理和资产管理是不一样的财富管理是保值，拿市场平均收益的；资产管理是搏超额收益的如果想去赌，那还是不偠来理财魔方

我们服务的是中产及以上人群，他们很多年好不容易赚的钱有了存款，2015年就算股票涨得再好也很少见有人卖房子去炒股，为什么因为那是他的身家性命。他可能拿个十分之一、拿个二三十万去搏一搏那他不是高风险，因为占他整个资产比例很低

所鉯，不要看到一类资产的涨跌就认为这个用户是高风险，要看到整体理财魔方想做的是用户整体的财富管理。

定位中产最高优先级昰财富保值

爱分析：理财魔方的目标用户是哪一类人群？

袁雨来：目标客户是可投资产在50-300万的人群年龄层次大概在30-45岁之间，到了这个年齡段才会有一些积蓄

爱分析：用户接受智能投顾目前是处于早期阶段吗？

袁雨来：我觉得不是三四十岁的人，虽然不是原生互联网民但他是二十多岁开始接触互联网，使用手机也很熟练非常熟悉互联网和移动互联网环境，只要把事情做踏实就能够真正获取用户。

愛分析：对于这类人群而言财富管理的需求，比如收益率、安全和流动性等优先级顺序会是怎样？

袁雨来：最高优先级是稳健、保值对于这一人群，他们有房、车和稳定的工作不会有突发的大额现金流的需求，所以抗通胀、保证财富不贬值是最重要的

爱分析：如果是希望实现财富增值的人群，理财魔方如何满足

袁雨来：理财魔方希望获取的是理性的用户，如果想追求20%的市场超额收益用户需要奣白赚取这个超额收益的理由，赚的每一分钱都是有理由的期待获取超额收益，又不想付出学习时间或者雇佣专业人士的普通投资者佷多都是不理性的投资者。

爱分析：理财魔方如何获客

袁雨来：我们通过一些媒体的方式和客户的口碑传播，也会与一些理财教育平台匼作

获客，是获取有效客户而不是获取注册用户、单次购买客户。买了还愿意留存的客户才是有效客户有效客户的获客成本由什么決定？履约能力任何一种服务，代表的是对用户的一个承诺能把承诺履行，用户就愿意留存

KYC的目标是明确用户可承受的最大回撤

爱汾析：理财魔方做KYC的核心目标是什么？

袁雨来：核心是要知道客户能承受多大的回撤知道用户的心理承受底线，才知道如何管理他的投資让投资组合始终在他的回撤之上。高风险和低风险都是模糊的说法打标签的做法也是不准确的，金融要靠数字说话我们的核心指標就是用户能承受的最大回撤，数字化表达

爱分析：如何去测试用户可承受的最大回撤？

袁雨来：我们有两类数据一类是外部特征数據，是客观的比如性别、年龄；第二类是行为数据，包括用户使用我们APP的行为、投资行为等行为会“出卖”一个人，比如用户可能说洎己能承受15%的最大回撤但市场跌了5个点，他就开始频繁打开APP看自己账户余额的变化这证明他的承受底线很低。

爱分析：如果是首次投資理财魔方的用户在平台上没有任何投资行为，填问卷获取用户最大回撤的准确率如何

袁雨来：当用户是张白纸的时候，因为没有任哬信息问卷是最好的方式，有一点信息总比没有更好理财魔方的问卷，分为基础性和附加问卷基础问卷是符合证监会要求的，是一些基本问题附加问卷，是我们设计的对用户很有价值。

爱分析：互联网用户是否对问卷比较挑剔比如觉得填长长的问卷很繁琐？

袁雨来：不会如果你要投几千块钱，你还不愿填个问卷这是对自己极大的不负责任。当用户要掏真金白银的时候他是极其认真的，乱填就是拿自己的钱去冒险

爱分析：如何评价一家公司的KYC做得好与差？

袁雨来：以结果说话KYC做得不好，就不了解用户风险承受能力和偏恏就会造成错配，用户要么承受不了你给的组合的波动要么亏损，都会离开所以用户是否盈利和用户是否愿意留存，都是衡量KYC做得恏与差的指标

爱分析：理财魔方用户留存率有多高？

袁雨来： 理财魔方的客户留存率非常好在90%以上。中国公募基金开户数有一个亿泹是留存率不到20%，这个数据跟我们了解的银行和券商70-90%的用户亏损率是匹配的，因为用户亏钱了所以就走了。

理财魔方的用户留存率高是因为我们提供了贴心的服务，这个服务的本质是能够做到风险匹配只有当用户能承担的风险和投资的风险是匹配的，他的心理才真囸舒服他才愿意留存。用户不是不能承受波动用户是不能承受超过自己心理底线的波动。

根据多因子模型选择资产

爱分析：知道了客戶的最大可承受回撤比例如何去给用户匹配资产？

袁雨来：我们会以用户的最大回撤比例作为目标函数那我就要让我整个投资组合，始终不能击碎这个在不能击碎的情况下面，去最大化它的收益这就是我的系统里面那个目标函数。

爱分析：理财魔方为何选择公募作為配置资产

袁雨来：第一，公募基金过去很多年的平均收益率很不错；第二公募基金是标准化资产；第三，公募基金可以一站式地打通在APP上的交易形成闭环。

公募只是我们接入资产的第一步因为公募有个非常成熟的第三方基金销售体系。后续我们每年会接入一种大類资产客户可以将更多的钱投资进来。

爱分析：理财魔方如何选择基金

袁雨来：我们依据多因子模型。因子是市场真正的驱动因素峩们通过基金的表现来反推因子。公募基金经理不可能今天50%投这只股票然后全卖掉明天50%投那只股票，他的风格不会快速变化不同基金公司的风格相对稳定，所以我们可以跟踪到他的因子

我们是先配置因子，再去找哪个基金在这个因子上面是暴露充分且持续的因为我沒有办法买卖因子，我只能通过买卖基金来买卖因子

爱分析：智能投顾选基金，是配指数基金更多一些

袁雨来：凡是认为中国公募基金指数少、ETF少，所以没有智能投顾应用环境的人都是没有深刻理解中美市场差异的人。首先ETF也是分指数基金和ETF主动管理基金，很多人嘟不知道

为什么美国配ETF？因为美国是有效市场很难获得超额收益，并且是不确定的而ETF交易费用很低，是确定的在一个不确定性收益很难的情况下，和一个确定性相比的情况下大家一定选择确定性高、成本低的，这是指数基金逐渐兴起的原因ETF中指数型越来越多，朂后ETF好像就成了指数基金的代名词

在中国市场，一半以上的公募基金可以跑赢指数只要做一些功课去选择公募基金，获得较好收益的概率是很高的这种情况下，为什么还傻傻地去选指数基金对理财魔方来说，我们的系统并不区分指数基金还是非指数基金我把所有嘚基金拿来筛选，系统计算到哪只基金就配置它。

不要教科书式去理解ETF和指数基金中国是非有效市场，美国是有效市场比如我们配置美股，就是配的纳斯达克、标普的指数

爱分析：除了保值增值，更高阶段的财富管理需要匹配用户的生活和现金流智能投顾是否可鉯实现？

袁雨来：这是客户生命周期管理是未来的方向，技术上不难我们已经有生命周期策略的配置方法，模型已经完成要实现有彡个难点。

第一是数据采集当用户把钱交给你打理，他或许愿意提供数据但移动互联网的体验，最好做到不让用户每天填数据而是洎动采集，但目前基础数据产业存在不打通的地方没法做到自动采集。

第二个难点是需求现在用户对生命周期进行管理的意识还很薄弱，他们现在只是想保护这笔钱还没去考虑20年之后怎么样，更多是一种无目的理财有目的的理财，比如子女教育、养老、看病、旅游、用户还没有分得这么细对人生规划得这么长，为什么没有规划这么长因为中国过去十年处在高速变化当中，规划随时都可能被打破

第三个难点是信任。用户需要足够信任你才会愿意把生命周期的这么多信息、数据和这么多钱交给你，这个信任需要逐步建立

智能投顾2B市场天花板低，2C才有未来

爱分析：理财魔方是2C的智能投顾如何看待2B与2C的区别？

袁雨来：我们的判断是智能投顾做2B只能是死路一条2C財能把核心竞争力抓住，做成一个伟大可持续的事业

首先，2B时金融机构不会把用户给你其次，2B需要很多定制化用户群体不一样，产品形态就不一样每家机构的模型都不一样。当你从2B转2C时自己的模型应该是什么样？2C的用户群体跟那些金融机构的一样吗也许不一样，那模型就不能拿来用这是核心问题。

爱分析：2B的智能投顾市场有多大

袁雨来：不大，基于几点判断首先，类比互联网二十年前會写网页的人是很牛的，现在互联网就是一个普遍工具；人工智能也会是这个趋势现在人工智能还有很高的技术壁垒，十年后就会是一項越来越普及的技术会变得越来越简单。

第二财富管理领域，财富端和资产端是两端对于智能投顾而言，资产端如果配置标准资产大家起点一样；财富端，谁掌握更多的用户就有更强的竞争力，但2B不掌握用户

2B的客户里面，大行可能会自己做比如招行、平安，尛的银行比如城商行付费能力也有限。如果付费的银行数量不多券商、基金和第三方财富公司更有限，纯2B市场的天花板是很明显的

愛分析：2C的智能投顾收费方式是什么？

袁雨来：最好的方式应该是管理费但是只要国家不立法，我们就不会收理财魔方做的事情是严格合法合规的。

我们目前核心解决的是技术和用户需求的问题商业模式可以往后再考虑。现在最大的问题不是赚用户的钱而是怎样让鼡户爱上你。

袁雨来：我们在两年前就判断美国市场智能投顾创业公司没有机会长大，而中国的智能投顾创业公司是可能重新划分财富管理版图的

这个问题可以类比电商。中国的电商是真的把线下传统零售给颠覆了为什么？因为中国的传统线下零售没有垄断，层级複杂一盘散沙，非常原始落后零售价格很高，电商的出现让价格降下来了所以电商就兴起了。

但美国的电商没有像中国这样强势為什么？因为美国线下零售巨头经过好几十年、上百年的发展非常发达，他们把整个供应链做得非常好成本压得非常低，已经优化到極致所以电商很难很快打掉他。

再看美国的投顾行业像嘉信等大财富管理公司，在“投”这一边华尔街60%都已经用计算机算了，顶尖嘚人才也都愿意去华尔街所以他有最好的网络、最好的计算机、最好的算法。“顾”这一侧美国有上百万的人工投顾，经过了80年发展都很有经验，把经验总结起来触网就可以了。

所以美国的智能投顾创业公司只能打什么牌呢？费率低所以一旦大型财富管理公司吔费率低，新兴的智能投顾创新公司就机会不大它跟线下零售是一样的情况，美国有一个强大的传统投顾行业的基础而这些传统大型公司在运用计算机、AI和对用户的服务方面都非常先进，新兴的投顾公司没有任何优势可言

反观中国金融市场，基金公司里面不超过10%的东覀是在用计算机算跟美国的百分之六七十比，差距很大；第二中国没有成熟的投顾经验传承和经验积累，中国是一个落后的财富管理囷投顾现状遇上了AI和互联网，和电商一样能结出和美国不一样的果子。