野村在这份报告中也援引雅虎金融数据称,去年底,机器人投顾管理的资产达到500亿美元,不到全球资产管理行业规模的0.1%。而AT Kearney数据显示,到2020年这一资产规模将达到2.2万亿美元,占整个行业的2.2%。
野村称,机器人投顾能基于投资者的风险偏好,组建定制化的ETF投资组合。某些机器人投顾甚至还能主动对资产组合的平衡进行调整,并追踪投资者的投资目标。
野村认为,机器人投顾主要投资于ETF,并且有很明确的量化风险/收益指标,它们将会让资产管理业务加速向被动策略倾斜,挤压主动型核心产品和基金经理的生产空间。
长期来看,我们认为机器人投顾将会利用人工智能技术,让机器作出好于人类的决策,最终取代主动型基金经理的位置。
不过野村也表示,目前来看机器人投顾企业仍然面临让AI技术商业化的关键障碍:
第一、AI所依赖的深度学习技术是一个“黑箱”。(比如,即便是算法开发者本人,都无法预知及其的下一个决定到底是什么,除非他们对整个过程进行实验验证。)
第二、数据隐私和数据脱敏的监管框架仍然缺失。(对于用于训练算法的数据而言)。
华尔街见闻此前也曾提及,虽然机器人投顾已经吸引了大批个人投资者。但与个人理财顾问相比,网络平台的机器人投顾还存在许多局限。
如面对面的个人理财顾问不仅仅涵盖投资领域,还会帮助客户管理现金流、制定养老计划、购买商业保险、协助大学学费贷款以及房地产贷款等。而作为完整的投资计划理应把客户所有的理财需求都考虑在内,而不仅仅以简单的风险投资偏好调查为基础来调整资产配置。
其次,单个账户也不能很好地进行避税规划。许多投资资产需要以家庭为单位,涉及征税的投资需要全盘考虑,如将免税的资产放入需要缴税账户,将不能免税的资产放入个人退休账户(IRA),在IRA账户,投资资产征税延后至变现从而减免部分税收。对于上述种种节税措施,机器人投顾还难以安排妥当。
在利用人工和电脑智能方面,简单的创新并不能满足客户的复杂需求,开发相关需求的基金公司也面临着对各项功能做出取舍的挑战。另有银行界人士称,机器人投顾某种程度上可以替代分析师的定量分析,但很难替代其定性分析。
尽管如此,野村认为,机器人投顾的角色和财富管理以及私人银行金融顾问的角色类似,而且由于机器人投顾服务费用更加低廉,资产管理的定制化服务如今已经不限于只有高净值人群能享受,普通投资者也能因此受益。
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