金融科技的进步不仅改变了人们的金融生活与投资方式，几百年来根深蒂固的财富管理行业格局和重心也将发生结构性变化，以智能投顾为代表的智能财富管理应运而生。
智能财富管理基于成熟市场的服务优化与模式创新，基于财富管理市场巨大的发展潜力，既面临重要机遇，也面临诸多风险和挑战。
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智能财富管理面临的机遇
1 居民智能财富管理需求持续上升
金融科技发展推动个人财富管理方式发生前所未有的变化，特别是随着资本市场深化，居民财富累积额逐年上升，投资者智能财富管理需求会更加旺盛。但是，考虑到金融市场变化莫测，高素质专业财富管理顾问短缺，高净值客户生活和事业繁忙，不确定性因素明显增多，他们正在加速拥抱金融科技，希望能够借助金融科技实现财富的保值增值。
财富管理在经历了传统财富管理、互联网财富管理之后，正在走向智能财富管理新时代。
2018年，国家金融与发展实验室联合腾讯金融科技智库共同发布《互联网理财指数报告》，报告显示，国内财富管理市场正向着高端化、智能化的方向发展，财富管理行业进入2.0时代。2020年，互联网财富管理规模预计达到15.5万亿元。Statista数据显示，2017年全球智能投顾管理资产达2264亿美元，年增长率将高达78%。到2020年，智能投顾管理资产规模占财富管理总资产规模的比例将超过10%。同时，智能投顾的全球用户数量也将从2017年的1290万高速增长到2022年的1.2亿。
2 帮助投资者熨平财富波动周期
金融科技解决了大量重复复杂的劳动，替代了金融领域低附加值劳动，通过人工智能可以完成大部分人工财富管理服务，搭建一套可自动判别风险的风控体系，降低人力成本，降低人工操作误差。依托互联网和人工智能而生的智能财富管理系统传播广泛，凭借系统强大的分析和服务能力，新增投资者边际成本几乎为零，大大降低财富管理业务门槛。
比如，美国的Wealthfront所提供的个人理财服务面对的是有一定风险承受能力，希望获得较高收益的中等收入人群。该平台在保持传统理财行业优质服务的同时降低了门槛和费率，管理费率加交易费率仅为管理资产的0.26%左右，远低于传统投资顾问1%以上的收费标准。Wealthfront管理的最小账户规模仅为5000美元，中产阶级可以享受专业财富管理服务。
更重要的是，智能财富管理帮助客户熨平财富波动周期，规避危机和风险的极端冲击，通过资产配置的方法，为客户追求长期、稳定的收益。比如，美国基金Rebellion Research就不追求速度，而是通过被命名为“STAR”的机器人从事几个月甚至几年的中长期交易。该基金智能财富管理系统不限于富豪资产管理，同样考虑到一般投资者需求。
3 高净值人群需要生命周期规划
一方面，智能财富管理是一种特别适合退休养老的长期被动投资。智能投顾为传统的养老金管理模式提供了新的创新思路，通过为客户提供个性化、定制化的智能理财服务，解决了个人投资者的投资理财痛点。与传统的财富管理模式相比，智能投顾的投资门槛较低，非常适合收入较低、财富存量较少的工薪阶层的养老金管理需求。借助智能机器人，可以为客户提供基本的流动性评估、财务规划和投资账户分析，并据此为客户提供资产配置策略建议。
同时，通过智能投资机构的长期投资，可以有效解决个人投资者在投资方向和组合选择过程中容易产生的心理和行为偏差问题，实现财富保值增值最大化。比如，贝莱德集团和先锋领航集团就以政府养老金和企业养老金等投资机构及富裕的个人作为主要客户。
另一方面，智能财富管理帮助中产阶层实现全生命周期规划。很多年轻人选择基金定投、商业养老保险等方式提前规划养老金。如果能够引进智能养老账户管理方式，在人们年轻时就将一部分资金投入多样化的ETF中，其年老退休后就会获得可观收益。同时，智能财富管理的投资门槛低，完全在工薪阶层的可接受范围，一定程度上解决了全生命周期财富规划问题。
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智能财富管理面临的挑战
1 监管挑战
虽然国内尚没有出台有关智能财富管理方面的综合监管法规，但是央行等监管机构从防范系统性金融风险的角度出发，特别是考虑到近年来互联网理财的部分乱象，对互联网金融采取了更加严格的监管措施。与互联网金融近年来的发展情况类似，如果智能财富管理模式在中国发展过于迅猛，出现市场混乱和不良案件，则很可能引发监管机构的关注和限制。
2 资本市场可投资产品有限
ETF在成熟的资本市场能够获取相对稳定的收益，因此成为财富管理的重要投资标的。与美国1000多只ETF相比，我国资本市场可投资金融产品种类还不够多，难以有效分散风险，加上上市公司盈利创新能力不足等方面的原因，中国资本市场可持续、高质量发展能力需进一步提升。如果投资者不能对市值管理抱以满意的预期，以此为标的的ETF就难以获取稳定收益，类似Wealthfront的投资模式在中国暂时难以大行其道。
3 国内市场数据基础薄弱
海量的有效数据是智能财富管理发展的重要基础，智能财富管理模式可为处于社会及家庭双重压力下的中产阶级提供更低成本、更高品质的理财服务，为解决养老问题提供新的思路。
智能财富管理需要大量客户生命周期数据，以及与高净值客户相关的企业及家庭的社交、行为和风险容忍度等信息，以便客观地展现客户360度画像。但目前国内高净值客户数据大部分局限于历史交易数据，客户往往基于财富和个人及家庭安全考虑，不愿透露更多的生活和社交信息。财富管理机构也缺乏针对客户在航空、教育、医疗、酒店、餐饮等消费行为方面的数据，以及与客户及家庭相关的企业数据的采集和整合工作。
同时，受限于我国资本市场环境，投资者投机性较强，价值投资者数据稀少，不具备完全复制成熟智能财富管理模式的基础，这就要求财富管理机构必须根据我国市场的具体情况进行适应性调整。
4 智能财富管理市场竞争激烈
国内已有数千家广义互联网财富管理机构竞相角逐，各类金融机构纷纷加快金融科技布局和加大投入力度。
比如，工商银行创建了互联网金融、大数据与人工智能等七大创新实验室，利用数据仓库和信息仓库精准挖掘客户需求，改善客户资产在全球的资产配置能力；招商银行提出将每年营业收入的3.5%投入科技创新；平安科技的科技人员已达到7000人；宜信财富则通过成立大数据创新中心，开发以金融科技等为基础的智能财富管理服务，已推出宜信线上财富服务平台“指旺财富”。
随着金融业全面开放的深化，大量资产管理公司、私人银行、互联网和智能财富管理机构将加入中国财富管理市场的竞争中，中国财富管理市场的国际化、综合化、科技化竞争将更加激烈。在参与者不断增加的市场环境下，竞争的焦点就是怎样灵活并合理地分析每一位客户的特性及生命周期，建立最佳资产组合，提高回报率。
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