?來源：上交所

文：范俊，吳松林，王兆酈   東吳證券 網(wǎng)絡金融事業(yè)部

商務合作：15034081448

本文選自《交易技術前沿》第二十六期 （2017年03月）

2018，中小型私募如何彎道超車

1.摘要

投顧業(yè)務是券商繼經(jīng)紀業(yè)務之后的重要戰(zhàn)場。面對新機遇新挑戰(zhàn)，券商怎樣做好投顧業(yè)務，成為券商接下來要思考的重要課題。

2.前言

回首猴年，股市經(jīng)歷了大牛市的喧鬧后趨于平靜。各大券商趁此機會紛紛招兵買馬，修煉內功，大步邁進了移動互聯(lián)網(wǎng)的新時代。

傳統(tǒng)券商在移動互聯(lián)網(wǎng)平臺戰(zhàn)略上，有自建平臺，也有與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作。但是無論哪種形態(tài)，都存在著券商在移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相對弱勢的地位。以至于業(yè)務的開展和外部合作都停留在較淺的層次，比如單純的新客戶導流。

放眼現(xiàn)在的券商行業(yè)，一邊是經(jīng)紀業(yè)務占比居高不下且競爭日益白熱化，另一邊是大眾投資者基數(shù)龐大但需求難以被有效滿足。券商的移動互聯(lián)網(wǎng)策略應該以投資者利益為努力的方向。目前券商在互聯(lián)網(wǎng)上開展的業(yè)務主要集中在經(jīng)紀業(yè)務，個人理財以及投顧三大塊。投顧業(yè)務既能滿足投資者的基本投資需求，又能充分利用互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)的社交基因。發(fā)展和深耕投顧業(yè)務，成為券商移動互聯(lián)網(wǎng)轉型的必經(jīng)之路。

3.券商的投顧新思路

早在券商觸網(wǎng)以前，投顧業(yè)務就已經(jīng)存在了。那時候的投顧業(yè)務普遍存在著服務到達率低，服務成本高，投顧產(chǎn)品更新不及時等難以解決的問題。大量的投資者需要專業(yè)顧問的意見然而傳統(tǒng)投資顧問的價格昂貴，少量的大眾客戶（約0.2%）有獲得可信的優(yōu)質的委托顧問服務的機會，大量的個人投資者完全沒有得到投資理財顧問服務的機會和渠道。

借助互聯(lián)網(wǎng)的力量，券商可以提高投顧服務到達率，降低服務價格。而移動互聯(lián)網(wǎng)的到來，更是讓投資者可以隨時隨地的享受投顧服務的便捷。這種時間和空間的突破，極大的改變了以往券商固定的服務時間窗口。東吳證券提出的“您口袋中的投顧”完全契合了這種新型的服務通道，給投資者帶來了便捷愉悅的感受。

東吳證券口袋中的投顧服務定位于充分發(fā)揮移動互聯(lián)網(wǎng)的社交群優(yōu)勢，并結合自身的研究所資源和智能投顧平臺的特點，朝社交化和智能化方向邁出了一大步。通過易用便捷的通道將科技前沿的智能化投顧產(chǎn)品帶到了投資者面前。在普惠廣大投資者的同時，提高了客戶投資黏性，開辟了券商服務的新空間。

3.1投顧服務智能化

3.1.1發(fā)展背景/歷程智能投顧的歷程

智能投顧（Robot-Advisor）,又被稱為機器人投顧，是一種新興的在線財富管理方式。這種新式的方式主要根據(jù)個人投資者提供的風險承受水平、收益目標以及風格偏好等要求，運用后臺的一系列算法以及相關的量化交易決策模型為用戶提供投資參考以及為市場的動態(tài)對資產(chǎn)配置再平衡提供建議。智能投顧目前被廣泛運用于資產(chǎn)配置建議、稅收籌劃、資產(chǎn)再平衡、貸款風險評估等金融各個領域。

智能投顧最早的理論是上世紀五十年代出現(xiàn)的投資組合理論，隨著近些年大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術興起和成熟，智能投顧也得到了長足的發(fā)展，日趨成熟。

智能投顧應用了多領域的理論，是多領域綜合性發(fā)展結合的產(chǎn)物。

智能投顧的優(yōu)勢

成本低：充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術的優(yōu)勢，大大降低投資理財?shù)姆召M用
高效率：精確快速匹配適合的投資策略，同時還能保持實時的數(shù)據(jù)披露和高流動性
多資產(chǎn)：跨區(qū)域、低成本、全透明。能配置股票、債券、貨幣甚至海外ETF等資產(chǎn)

3.1.2行業(yè)現(xiàn)狀剖析海外

就海外而言，美國是智能投顧主要的誕生以及發(fā)展地，該領域在近十年得到了飛速發(fā)展，無論是從底層技術、理論還是上層的產(chǎn)品、監(jiān)管政策都相對其它市場成熟得多。下圖展示了美國市場幾大智能投顧公司的市場占比情況。

國內現(xiàn)狀

參照AT.Kearney公司對2020年國美智能投顧市場滲透率達到5.6%的預測值，綜合考慮到我國目前資本市場產(chǎn)品結構比較單一、監(jiān)管政策以及投資者尚不太成熟等因素，2020年國內市場滲透率以3%計，參照《2015年中國資產(chǎn)管理市場報告》給出的174萬億元的資產(chǎn)管理規(guī)模預測值，中國智能投顧市場在2020年粗略估計的管理規(guī)模約為5萬億左右，進一步如果智能投顧的管理費以平均水平0.2%計算，則這個行業(yè)的年收入規(guī)模約為100億元左右。也就是說，未來智能投顧市場孕育著一個巨大的財富機會。

國內的智能投顧產(chǎn)業(yè)雖然起步晚于國外市場幾年時間，但追趕的步伐較快，目前已經(jīng)有多家不同行業(yè)的公司推出了多種帶有行業(yè)標簽的智能投顧產(chǎn)品，發(fā)展態(tài)勢迅猛。根據(jù)招商證券的相關報告觀點，從具體的產(chǎn)品形態(tài)和公司類型來看，主要可以分為三類：

a)開始試水的互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務商：比如同花順推出的iFinD產(chǎn)品；

b)開始布局的互聯(lián)網(wǎng)和科技公司：國內的幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司如BAT等都在積極布局智能投顧以及金融科技領域，比如阿里旗下的螞蟻聚財，京東的京東智投；百度的股市通；分眾的“拿鐵財經(jīng)”等。這類公司主要的優(yōu)勢主要是自己的技術。

c)逐步跟進的證券公司和基金公司：傳統(tǒng)的券商基金等公司經(jīng)歷觀望期之后也在積極布局智能投顧市場，比如華泰證券就出資8億美元參與競購美國資產(chǎn)管理軟件生產(chǎn)商AssetMark；平安證券推出了“平安一賬通”；廣發(fā)證券推出的貝塔牛，提供了A股及大類資產(chǎn)配置的相關智能投顧服務；東吳證券也順勢推出了其智能投顧產(chǎn)品“量身定制”，該產(chǎn)品根據(jù)用戶承受的風險度和資金量通過后臺的智能算法計算得到相關的投資組合，用戶可以查看到每一種投資組合的歷史凈值表現(xiàn)情況，然后可以一鍵跟單。

當然智能投顧市場也面臨的一些亟待解決的問題：

a)外匯管制導致全球資產(chǎn)配置受限：不少智能投顧平臺主打海外資產(chǎn)配置概念，但是每年僅有5萬的結售匯額度使得資產(chǎn)出海受限；

b)適合的投資標的偏少：主要是缺乏ETF等大類資產(chǎn)配置產(chǎn)品；

c)投資者教育滯后：國內投資者普遍盲目追求高收益，對風險和收益的認識不夠；

d)金融數(shù)據(jù)開放程度低：國內監(jiān)管規(guī)定要求金融機構的數(shù)據(jù)不能開放給第三方使用；

3.1.3未來趨勢展望

我們認為，智能投顧產(chǎn)業(yè)方興未艾，未來有著眾多的可能性，結合當下的社會熱點以及行業(yè)發(fā)展方向，我們認為該領域未來主要的方向應該是進一步結合大數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術，整合線上線下資源，以技術和數(shù)據(jù)為依托，為用戶提供一整套資產(chǎn)配置、風險管理方案，為用戶提供真正的智能化投資服務。

3.2投顧服務社交化

3.2.1投顧服務的模式轉變

投顧服務在幾年前經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)轉變后，雖然在服務成本和服務到達率等方面取得了一定成績，但依然有很多問題沒有得到改善，比如服務形式單一，服務不及時和缺乏投資者互動等。因此借助移動互聯(lián)網(wǎng)平臺的特征優(yōu)勢，我們對投顧服務模式進行了深度的思考，可以在以下諸多方面做出改進。

投顧服務APP化

得力于手機平臺的快速發(fā)展，移動APP應用已經(jīng)融入了人們的工作和生活，移動應用是客戶體驗投顧服務的最佳形式。

對于投資者來說，投顧服務如果可以隨時隨地獲得并且可以方便的進行互動的話，應用黏性無疑會大大的增強。

對于券商來說，移動應用能最大程度的覆蓋客戶的碎片化時間，同時也為將來的線上服務線下拓展提供了更多可能。

增強客戶與投顧間的互動

由于客戶基數(shù)大，線上投顧相對較少，早期的客戶與投顧溝通更多的是點到面的單向溝通，類似互聯(lián)網(wǎng)早期的門戶網(wǎng)站形式。隨著微博和微信等WEB2.0產(chǎn)品的興起，人與人之間的線上溝通形式已經(jīng)基本確立，可以說投顧服務用戶群體的使用習慣已經(jīng)養(yǎng)成?；邮峭额櫡盏闹匾M成部分，良好的互動可以讓客戶更好的感知投顧服務的真實性，增強投顧信任感。

在溝通形式上，早期的客戶與投顧線上溝通主要通過文字。如今的移動互聯(lián)網(wǎng)平臺技術已經(jīng)可以很好的支持文字，語音甚至視頻互動和直播。投顧服務要積極擁抱新技術，爭取給客戶更完整的服務體驗。

多維度數(shù)據(jù)的融合

東吳證券的投顧服務中涉及的主要數(shù)據(jù)體包括互動問答，投資組合，投資觀點以及評論等。這些數(shù)據(jù)之間本身是格式化的數(shù)據(jù)，可以通過數(shù)據(jù)外鍵建立聯(lián)系，實現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)整合。但是問答和評論等數(shù)據(jù)體中其實也包含了大量的非格式化數(shù)據(jù)，比如評論中涉及某只個股的觀點。這些關系如果通過技術手段進一步對內容進行分析，就可以被挖掘出來，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的弱關聯(lián)。如果我們對這些弱關聯(lián)關系再做進一步的梳理和分析，我們就可以對客戶做出更全面的畫像，從而實現(xiàn)更準確的適當性管理，完成后續(xù)的產(chǎn)品推薦。

投顧服務標準化和產(chǎn)品化

證券經(jīng)紀業(yè)務正在從過往“守株待兔”式的靠天吃飯轉向“主動上門”式的專業(yè)服務，標配以投顧產(chǎn)品，開啟了專業(yè)化、精細化服務時代。投顧服務可以說在券商行業(yè)正在經(jīng)歷著野蠻生長的階段。在這一過程中，各家推出的投顧服務遍地開花，形式多樣。客戶在選擇和使用投顧服務的過程中，難免暈頭轉向，無法判斷是否就是自己需要的服務。

如何把投顧服務推向標準化，把更多的投顧資源產(chǎn)品化，是券商值得思考的問題。新的投顧平臺需要呈現(xiàn)標準化的投顧服務，并實現(xiàn)多平臺的產(chǎn)品互通，從而為客戶提供更優(yōu)質的服務，同時也為證券公司降低成本，創(chuàng)建良好的行業(yè)氛圍。

良好的投顧成長體系和環(huán)境

投顧以前更多的是在線下與客戶接觸。投顧水平本身也是良莠不齊，普通的投顧無法獲得足夠的客戶信任，而資深的投顧更是顯得神秘莫測，讓人捉摸不透。讓客戶有機會了解和接觸更多優(yōu)質的投顧，對于廣大投顧來說也是個成長的過程。參考互聯(lián)網(wǎng)點評模式，投顧服務的質量可以讓客戶自行來判斷，券商要提供的是一個公開公平競爭服務的環(huán)境。

優(yōu)質的投顧可以獲得更多優(yōu)質的客戶，這是投顧平臺必須要為投顧考慮的事情。

投顧自助分析工具

作為平臺，需要最大可能的給平臺用戶提供自助服務的可能。投顧作為平臺的重要用戶，除了發(fā)布觀點與客戶互動等基本功能之外，還有更多的功能訴求。

投顧可以方便的查看自己發(fā)布的組合產(chǎn)品的點擊數(shù)，關注數(shù)以及歷史趨勢曲線。作為自助工具的一部分，投顧還可以查看自己的收費產(chǎn)品業(yè)績報表，了解自己的產(chǎn)品熱度和回報率。

投顧平臺還引入了大數(shù)據(jù)分析技術的優(yōu)勢，讓投顧進一步借助數(shù)據(jù)技術的手段，發(fā)掘優(yōu)質客戶。比如客戶的互動時間，互動次數(shù)，關心的個股，關心的行業(yè)等等，可以對客戶準確的畫像，結合客戶的投顧服務消費歷史，投顧可以更好的了解客戶的需求。

實現(xiàn)線上智能風控

客戶與投顧互動功能的引入需要內容審核機制來保證。券商行業(yè)的風控要求高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的平均水平。除了必要的人工審核外，更多的需要借助最新的技術手段來完成智能的風控內容審核。內容審核之外，客戶與投顧的行為也需要納入風險管控。

風險控制的智能化，有利于幫助平臺提升對用戶個人信用評估的信審效率，是建設一個高效的風控體系的基礎。了解私募基金，請關注私募工場：Funds-Works，咨詢微信：15034081448。

3.2.2投顧平臺的功能結構

投顧平臺的功能結構大體上可以分為兩大類，即投顧服務和投顧管理。投顧服務類功能的使用者是投顧，投顧可以在后臺使用權限許可范圍內的所有功能。投顧管理主要是平臺管理員使用，管理對象是平臺上的所有投顧。

具體功能結構如圖所示：

3.2.3投顧平臺的技術革新

早期的投顧平臺普遍存在技術單薄，服務單一的問題。數(shù)據(jù)層通常采用傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫，僅支持結構化數(shù)據(jù)，在業(yè)務變更時，改造成本高。性能問題在系統(tǒng)建設的時候也通常被忽略，一旦用戶訪問量上去后，發(fā)現(xiàn)擴容難，性能嚴重被業(yè)務綁架。要實現(xiàn)新一代的社交化投顧平臺，技術上必須充分革新。

多種數(shù)據(jù)類型支持

投顧平臺的大量非結構化數(shù)據(jù)比如有問必答，評論，用戶行為數(shù)據(jù)等需要NoSQL類型的存儲倉庫。關系數(shù)據(jù)庫依然擔當重要的角色，與非關系數(shù)據(jù)庫并存，以應對將來不可知的業(yè)務變更需求。

多級數(shù)據(jù)緩存技術

緩存技術是解決系統(tǒng)性能問題的利器。在主流的互聯(lián)網(wǎng)平臺中，多級緩存技術已經(jīng)是必不可少的環(huán)節(jié)。緩存技術涉及的面比較多，如緩存算法、熱點數(shù)據(jù)與緩存更新策略、緩存更新的原子性、緩存崩潰與快速恢復等。在選擇緩存技術的時候，應充分考慮應用場景。不同的應用場景對緩存的需求是不同的，比如有的場景側重緩存的高可用性，有的場景側重緩存的數(shù)據(jù)一致性。

整體分了三部分緩存： 應用Nginx本地緩存、Tomcat堆緩存、分布式緩存，每一層緩存都用來解決相關的問題，如應用Nginx本地緩存用來解決熱點緩存問題，分布式緩存用來減少訪問回源率、Tomcat堆緩存用于防止相關緩存失效/崩潰之后的沖擊。

分布式服務層和數(shù)據(jù)層

系統(tǒng)要擁有優(yōu)秀的水平擴展能力，必須在服務層和數(shù)據(jù)層都充分使用分布式結構。得益于無狀態(tài)服務的興起，現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)可以很容易的做到服務層的水平擴展。負載均衡的方案也已經(jīng)非常成熟，可選擇眾多。無論是硬件級的F5還是軟件層面的LVS，都可以實現(xiàn)系統(tǒng)前置分流負載均衡。很多互聯(lián)網(wǎng)公司也在使用Nginx和HAProxy作為應用負載均衡。

數(shù)據(jù)層的分布式技術相對復雜一些。一些傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫如Oracle和MySQL在分布式方面起步比較晚，雖然有可用的分布式方案，無論性能還是擴展容量都不如現(xiàn)在天生為分布式數(shù)據(jù)而生的新型數(shù)據(jù)庫技術。比如MongoDB數(shù)據(jù)庫，以及Apache旗下的Hadoop、Spark等分布式大數(shù)據(jù)生態(tài)體系。

我們考慮關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫并存以更好的應對業(yè)務延續(xù)和變更，所以在這里也相應的在數(shù)據(jù)層考慮兩種分布式技術并存的方案。

如圖所示：

多維度的數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)查詢性能的問題根源在于數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)結構并沒有為查詢方式優(yōu)化。雖然我們在系統(tǒng)開發(fā)的時候是圍繞業(yè)務流程來構建數(shù)據(jù)維度的，但是業(yè)務需求變更是不可避免的。如果可以預測業(yè)務的需求，在查詢之前就做好相應維度的數(shù)據(jù)預處理就能提供更好的數(shù)據(jù)查詢能力。

多維度的數(shù)據(jù)預處理從本質上來說就是用空間換時間，使用更具有特定查詢特征的索引和數(shù)據(jù)存儲結構。適當?shù)亩嗑S度數(shù)據(jù)預處理可以提高查詢性能，但是過多的多維度數(shù)據(jù)預處理則會帶來負面影響，比如存儲空間的過多浪費，數(shù)據(jù)一致性降低以及數(shù)據(jù)刷新困難等。所以需要結合具體業(yè)務特征做取舍。

流式數(shù)據(jù)處理

帶有社交功能的投顧平臺有個顯著特征，就是客戶端會產(chǎn)生大量的流式數(shù)據(jù)。比如客戶與投顧之間的互動問答，客戶在APP內的操作行為。這些數(shù)據(jù)的處理如果用普通的同步響應式接口處理，會嚴重拖慢系統(tǒng)性能。如果接口只把這些數(shù)據(jù)存儲下來做定時處理，又會帶來業(yè)務響應不及時的問題。流式數(shù)據(jù)處理是新一代投顧平臺必須要具備的功能。

目前流式數(shù)據(jù)處理框架比較流行的有Apache Storm, Spark Streaming 和 Apache Samza。他們的實現(xiàn)原理不同，應用的場景也有所不同。

在研究了這幾個主要的流式數(shù)據(jù)處理框架后，東吳證券自己開發(fā)了針對投顧業(yè)務特征的流式數(shù)據(jù)處理平臺。很好的滿足了系統(tǒng)易用性，可靠性和擴展性的需求。
處理結構如圖所示：

歷史數(shù)據(jù)可回放

從系統(tǒng)事件模型來看，投顧平臺數(shù)據(jù)就是一個事件疊加的時間序列。任何用戶行為都可以記錄一個事件。系統(tǒng)對于事件的處理是永遠不會滿足的，當前的事件處理機制只能處理有限的事件。未來業(yè)務端會提交更多的事件處理需求，有些新的處理需求可能要求涉及歷史數(shù)據(jù)，所以保存原始事件信息是必要的。

保存歷史事件并且支持事件回放可以應對來自業(yè)務的變更以及風險控制的需求。

4.參考資料

1.海外機器人監(jiān)管研究，廣發(fā)證券 史慶盛
2.智能投顧?中國發(fā)展之路，Beta智庫
3.智能投顧：開啟萬億級理財新紀元，招商證券 劉澤晶、徐文杰、黃斐玉
4.智能投顧：行業(yè)現(xiàn)狀與展望，諾亞研究 張岫、李驥遠