據(jù)《中國證券投資基金業(yè)年報(bào)》發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2019年-2020年,逾四成股票型基金盈利超過50%且全部盈利,但約一半基民卻沒有實(shí)現(xiàn)盈利,30%基民還虧損逾20%。2012年逾70%股票型基金實(shí)現(xiàn)正回報(bào),但虧損超20%的基民占比仍達(dá)到1/4。

近日,理財(cái)魔方創(chuàng)始人兼CEO袁雨來在接受《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》專訪時(shí)表示,只有借助AI做到因人制宜,并對(duì)錯(cuò)誤投資行為及時(shí)引導(dǎo)糾偏,才能真正提高基民盈利概率。

AI技術(shù)助力因人制宜的投顧服務(wù)

去年,在對(duì)其平臺(tái)海量注冊(cè)用戶基金投資行為進(jìn)行分析后,理財(cái)魔方發(fā)布了《居民理財(cái)行為洞察報(bào)告》,報(bào)告發(fā)布了一些有趣現(xiàn)象,一是三四線城市基民的盈利能力略高于一二線城市,二是在同等風(fēng)險(xiǎn)承受力情況下,女性比男性更容易賺錢。究其原因,是三四線城市基民與女性的錯(cuò)誤投資行為相對(duì)較少。

“我們分析后發(fā)現(xiàn),這背后的深層次原因比較復(fù)雜。比如三四線城市基民的金融知識(shí)相對(duì)較少,反而更愿意相信專業(yè)機(jī)構(gòu)提出的長期投資理念,不大會(huì)出現(xiàn)追漲殺跌操作;此外很多女性投資者的情緒控制相對(duì)較好,不大會(huì)出現(xiàn)情緒化頻繁贖回操作等,也可能因?yàn)槟行远嘞矚g自主決策等。但這些數(shù)據(jù)表明,當(dāng)錯(cuò)誤投資行為越少,基民賺錢幾率就越高。”袁雨來直言,這恰恰令A(yù)I在基金投顧服務(wù)領(lǐng)域擁有更多“用武之地”——尤其是當(dāng)AI技術(shù)不斷提升基民的理性投資能力,就能在更大范疇扭轉(zhuǎn)“基金賺錢基民虧錢”的怪象。

基民的投資習(xí)慣和面對(duì)基金漲跌時(shí)的情緒使得他們難以做出更合適、理性的調(diào)倉行為。對(duì)很多金融科技平臺(tái)來說,這是一直以來的難題。為糾正基民錯(cuò)誤的投資行為,以理財(cái)魔方為代表的金融科技平臺(tái)紛紛研發(fā)基于AI的基金投顧服務(wù)系統(tǒng)。鑒于7億基民群體認(rèn)知水平差異性,以及對(duì)逆人性投資的接受度不同,袁雨來接受專訪時(shí)直言,這些因素?zé)o形間給AI技術(shù)在基金投顧服務(wù)的應(yīng)用提出了更高要求。

具體來說,AI需做好四項(xiàng)工作,首先,應(yīng)精準(zhǔn)了解基民的金融投資的認(rèn)知水平與真實(shí)財(cái)富管理需求;其次,應(yīng)通過基民行為反饋及時(shí)洞察其是否存在錯(cuò)誤的投資行為;然后,圍繞基民個(gè)人狀況給出專業(yè)的基金投資組合建議;最后,應(yīng)根據(jù)金融市場(chǎng)變化及時(shí)提供調(diào)倉建議,確保基金投資組合能契合個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)承受力與收益預(yù)期,最終最大限度降低基民錯(cuò)誤投資行為的發(fā)生概率。

AI算法動(dòng)態(tài)捕捉并響應(yīng)千人千時(shí)千面的財(cái)富管理需求變化

在實(shí)際操作過程中,AI要做好這四項(xiàng)工作,并非易事。比如某些基民會(huì)錯(cuò)誤預(yù)估自己真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力,導(dǎo)致AI模型給出“錯(cuò)誤”的基金投資建議;再如有些基民的交易頻率相對(duì)較低,AI模型未必能及時(shí)洞察他們是否存在追漲殺跌等錯(cuò)誤投資行為。

袁雨來表示,要做到AI算法的精準(zhǔn),就需要更多維度的數(shù)據(jù)分析支持。除了實(shí)際財(cái)富管理需求與風(fēng)險(xiǎn)承受能力,目前理財(cái)魔方自主研發(fā)的AI模型首先會(huì)通過在線問卷等方式了解基民的性格特征,并密切關(guān)注基民在平臺(tái)的行動(dòng)軌跡,作為分析他們交易情緒是否發(fā)生明顯變化的重要依據(jù),一旦AI模型識(shí)別到某些基民可能會(huì)情緒化追漲殺跌,就會(huì)提醒他要注意情緒控制,切莫過度貪婪/恐懼導(dǎo)致盲目錯(cuò)誤交易。

通過分析眾多基民錯(cuò)誤投資行為,理財(cái)魔方發(fā)現(xiàn)這背后還有另外一個(gè)關(guān)鍵原因,是基民一開始就買錯(cuò)基金或資金期限錯(cuò)配。其中最常見的兩大現(xiàn)象,一是基民風(fēng)險(xiǎn)承受力較低,但為了追逐高收益而全倉買入股票型基金,若遇到熊市行情就受不了大幅虧損;二是基民明明在近期有大額消費(fèi)開支,卻將資金投向一款長期投資策略的基金產(chǎn)品,導(dǎo)致他不得不中途虧損贖回。因此,袁雨來認(rèn)為,基于AI的基金投顧服務(wù),不應(yīng)是一個(gè)靜態(tài)的基金配置方案,而應(yīng)根據(jù)基民生活狀況變化與金融市場(chǎng)波動(dòng),不斷動(dòng)態(tài)調(diào)整的基金組合配置優(yōu)化建議。對(duì)此,理財(cái)魔方基于與合作持牌投顧機(jī)構(gòu)達(dá)成的一致意見,對(duì)AI基金投顧算法做了優(yōu)化——即只要AI算法模型根據(jù)金融市場(chǎng)波動(dòng)與用戶財(cái)富管理需求變化,推算出的用戶當(dāng)前基金持倉潛在收益與回撤風(fēng)險(xiǎn)“不符合”他要付出的確定性調(diào)倉成本,AI算法模型就不會(huì)發(fā)出調(diào)倉建議。

為做到千人千時(shí)千面的個(gè)性化服務(wù),袁雨來透露道,理財(cái)魔方目前在AI基金投顧算法模型研發(fā)方面的資金投入超過5億元人民幣,尤其是技術(shù)研發(fā)與算法建模的投入相當(dāng)大。具體而言,一是AI技術(shù)需對(duì)每個(gè)基民“創(chuàng)建”一張個(gè)性化用戶畫像示圖,包括個(gè)人資金投資額、財(cái)富管理需求、性格特點(diǎn)、理性投資程度、金融知識(shí)認(rèn)知水平等,作為定制化基金投顧服務(wù)的主要依據(jù);二是AI算法模型需根據(jù)金融市場(chǎng)波動(dòng),計(jì)算每個(gè)基民當(dāng)前基金持倉的潛在收益與凈值回撤風(fēng)險(xiǎn),判斷它們是否契合基民的收益目標(biāo)要求與風(fēng)險(xiǎn)承受力,若兩者偏差太大,就需要及時(shí)給出新的基金調(diào)倉建議。

以提高客戶盈利概率為目標(biāo),首創(chuàng)“3C投顧服務(wù)”標(biāo)準(zhǔn)

通過分析過往多年的服務(wù)實(shí)踐數(shù)據(jù),理財(cái)魔方亦發(fā)現(xiàn),AI算法模型往往能給出絕對(duì)理性的基金調(diào)倉投資建議,但不是所有的基民都愿意接受這項(xiàng)建議。所以AI算法模型需要在絕對(duì)理性投資建議與用戶接受度之間找到平衡點(diǎn)。

基于多年服務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),理財(cái)魔方以提高客戶盈利概率為目標(biāo),首創(chuàng)“3C投顧服務(wù)”標(biāo)準(zhǔn),即“客戶立場(chǎng)( Customer Position)、個(gè)性化定制( Customization)、伴隨式服務(wù)( Companionship)”。客戶立場(chǎng),指的是立足于客戶角度,以提高客戶盈利概率為目標(biāo),順人性接納客戶,逆人性引導(dǎo)投資,幫助客戶尋求“投資角度最優(yōu)解”和“客戶角度最優(yōu)解”的平衡點(diǎn);個(gè)性化定制,是指提供滿足7億基民群體個(gè)性化理財(cái)需求的產(chǎn)品,并提供千人千時(shí)千面的財(cái)富管理服務(wù);伴隨式服務(wù),則是提供伴隨客戶全生命周期的投顧服務(wù),以工具和內(nèi)容升級(jí)客戶金融認(rèn)知能力,幫助客戶理性應(yīng)對(duì)市場(chǎng),最終提升客戶盈利概率。

袁雨來表示, 只有借助AI做到因人制宜,并基于“3C投顧服務(wù)”標(biāo)準(zhǔn)(客戶立場(chǎng)、個(gè)性化定制與伴隨式服務(wù))提供千人千時(shí)千面的基金投顧服務(wù),才能真正提高基民盈利概率。

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