12 MiCai RA Hybrid RA SolutionMicrosoft 商业计划书.doc

12 MiCai RA Hybrid RA SolutionMicrosoft 商业计划书 新?一代AI智投平台科技让财富管理?更?简单-xx.MiCai Inc.21智能投顾在中国的发展2弥财公司介绍及专业优势3弥财智能投顾解决?方案及产品展示4弥财算法概览5同?行?业对?比?目录31智能投顾在中国的发展4美中智能投顾重要事件&资产管理?规模变化xx年?美国Betterment Wealthfront成?立xx年?Betterment产品上线xx年?知名服务商SigFig智能投顾服务上线xx年?贝莱德收购future advisor嘉信，先锋退出产品，传统基?金?公司参与竞争xx年?高盛收购HonestDolla美国?金?融业监管局出台报告引导?行?业监管xx国内智能投顾产品正式上线弥财2020年?中国资管市场规模约174万亿元2020年?中国智能投顾市场规模约为5.22万亿（约7550万亿美?金?）（按3%的渗透率计算）收?入规模超过百亿（按0.2%管理?水平计算）智能投顾5智能投顾发展趋势传统投顾互联?网?金?融?优化?金?融产品?降低服务成本?资产基础?用户基础?产品基础?算法/模型基础?监管基础?数据基础?用户基础?发展前提监管?发展基础产品/技术、资产现阶段?投资顾问建议?交易?性投资组合管理?机器?完成计算、配置等、提供参考建议、?人为仍是主导混合投顾（?人?工服务为主）半智能投顾未来趋势投资顾问建议购买渠道建议?自动资产组合动态管理?机器?直接完成交易?、组合再选择和获利?收割等纯机器?（?人?工有限参与）全智能投顾第?一步新型销售渠道快速进?入资管领域第?二步成为?金?融机构重要?工具第三步成为?金?融产品优化和投顾服务降低成本的必要?手段62弥财公司介绍及专业优势7弥财公司1.主流?金?融机构、银?行?、券商、2.财富三?方平台3.互联?网?金?融资产管理?公司?目标客户第三?方财富管理?机构互联?网?金?融银?行?、券商1.Robo Advisory机器?人投顾Azure客户服务产品?熟悉?金?融业态发展?专业数据建模及算法分析?科技助?力?行?业服务升级专业优势理?财师客户2.Hybrid Robo Advisory?人机互动智能投顾8新?一代AI智投平台?数据的真实性和含?金?量?是关键，?用户画像数据采集分析是?手段?更?大的存储空间、更?快速的处理?速度、更?高效的运维?支持、更?合理?的数据治理?模式?基于?大数据平台，通过?人?工智能、机器?学习等数据挖掘技术，将复杂的数据转化为业务能?力?，另运营更?具智能性?中低净值客户使?用在线智能投顾；理?财师提供?高净值客户个性化线下服务?弥财解决?方案打造商业闭环资产管理?类机器?自动完成交易?资产建议类投资者?自?行?完成采集更?多数据，运?用数据进?行?创新、建?立流程化&?自动化体系，降低运营成本?自动化投资降低运营成本数字化转型数据应?用数据采集建?立信任感，提升企业在客户?心?目中的重要程度识别分析管理?专注客户隐藏价值挖掘完善客户?生命“?小?白”客户投资新选择，?用户轻松上?手,智能投顾是获得投资者的新通道企业商业客户信任建渠道获客投资组合建议，投资路?径清晰可?见产品推荐，根据客户偏好,推荐?金?融机构产品有效边际优化，根据客户资产组合理?财师可提出合理?建议归因分析，针对客户过往投资组合进?行?贡献分析建?立多元化产品投资组合?高效的产品推荐提?高综合收?入产品营销创造价值提?高综合收?入?客户分析&客户管理?投资组合及产品推荐?交易?下单&数据采集9CIO办公室调研合规量子理财顾问合规风险人员风险,手动输入风险.系统风险.高成本理财师以单一投资产品服务于有限客户CIO办公室调研合规量化多样化平行实时推荐服务于上千理财师实时追踪多个客户智投平台?高效运?行?助?力?企业绩效提升10?可望提升1.5倍销售收?入的增?长?可望提升20%新客?比例?节省20倍研发成本65%35%拜访获客18%8%25%14%35%拜访获客投资管理?管理?筹备?国内外精英?金?融团队11?弥财进?入RA领域已经有两年?，Hybrid RA领域也有两年?的经验，远远领先国内其他竞争者?弥财的CIO吉尔特?贝克特教授和CO-CIO欧阳辉先?生都有20年?以上的?工作经验?弥财总裁安华国先?生在财富管理?领域有15年?以上的?工作经验，弥财CEO万德博先?生有犹太?人特有的财富观，会给弥财带来?大量?新的信息曾任职宜信财富管理?执?行?总监，建?立宜信内部顾问平台中国渣打银?行?9年?工作经验，曾任职投资顾问总监及投资策略?总监中国农业银?行?4年?工作经验毕业于北?京?大学取得中国?首家机器?人投顾系统专利?曾就职于摩根斯坦利?内部咨询平台曾就职于最?大的上市定量?基?金?MAN-GLG新兴市场基?金?部毕业于?牛津?大学，于?长江商学院进修MBA安华国弥财总裁万徳博弥财?首席执?行?官创始?人团队特有的基因组合竞争优势Hybrid RA中国最早进?入RA和Hybrid RA领域的公司创始?人团队特有的基因组合时间先发优势市场上只有弥财在做混合RA，?目前没有其他竞争者?目前弥财RA和Hybrid RA技术领先市场6-12个?月?金?融和经济学教授哥伦?比亚?大学商业研究?生院著作国际财务管理?该书已成为国际财务管理?领域的标准教材Financial Engines主要创世成员(NASDAQ:FNGN-2Bn USD)吉尔特?贝克特教授欧阳辉先?生?长江商学院?金?融教授、?金?融学杰出院?长讲席教授、?金?融MBA和?金?融EMBA项?目的学术主任、互联?网?金?融研究中?心主任、?金?融创新和财富管理?研究中?心联席主任。 中国证监会资本学院特聘教授、曾任雷?曼兄弟，野村证券，瑞?士银?行?董事总经理?。 负责过?大型?金?融机构的资产配置，信?用淤?生品定价，alpha-beta结构性产品等，也负责过为?大型企业的投融资，成本管理?和业务开发提供解决?方案和产品建议。 12弥财智能投顾技术框架?App?SQL$?RouterBloombergWindXignite?Power$BI?KYC?&?13银?行?智投业务架构图14固收类股票类另类投资现?金?类组合维护组合调整组合评价智投账户客户持仓持仓盈亏?一键下单?一键赎回?一键调仓交易?优化?行?情管理?费率管理?收益?风险?大类资产配置构建组合归因分析微软机器?学习平台客户需求、收益期限、?风险分级?手机银?行?、直销银?行?、财富规划银?行?业务应?用公开市场数据机器?人框架认知服务?大数据分析弥财智能投顾银?行?银?行?智投业务架构图（详细）15感知服务使系统更?智能化Microsoft CognitiveServices视觉From facesto feelings,allow your?apps tounderstand imagesand video语?音Hear andspeak toyour usersby filtering noise,identifying speakers,and understandingintent语义Process textand learnhow torecognize whatusers want知识Tap intorich knowledgeamassed from?the web,academia,or yourown data搜索Aess billionsof webpages,images,videos,and newswith thepower ofBing APIs163弥财智能投顾解决?方案及产品展示产品1Robo Advisory机器?人投顾基于Azure云服务的B2B机器?人顾问平台，针对理?财机构零售客户，简单操作?一键下单完成购买产品2Hybrid RoboAdvisory?人机互动智能投顾基于Azure云服务的投资组合分析和?风险管理?服务，?用于财富管理?机构理?财师服务?高净值客户提供全?方位的财务建议，财务分析，?风险分析，定制化报告。 专业致胜，提升企业在客户?心?目中的重要程度step1:?风险测评step2:投资组合建议step3:产品配置step4:下单购买选配模块/了?解客户(KYC)/财富体检报告17产品1RoboAdvisory机器?人投顾Step1?风险测评18Step2投资组合建议19Step3产品配置20Step4?生成报告21选配模块了?解客户(KYC)22选配模块财富体检报告23case1:客户初次投资构建投资组合case2:查看投资组合表现case3:新增投资如何优化构建case4:情景分析与压?力?测试24产品2Hybrid RoboAdvisory?人机互动智能投顾Case1客户初次投资，构建投资组合弥财“混合智能投顾系统”(hybrid roboadvisory)25Step1?风险测评与资产配置模型26Step2构建投资组合及?生成报告书27Case2查看投资组合表现（归因分析），调整与优化组合弥财“混合智能投顾系统”(hybrid roboadvisory)28Step1查看投资组合表现（归因分析与优化投资组合夏普率最优）29Case3在原有投资基础上新增投资，如何优化构建弥财“混合智能投顾系统”(hybrid roboadvisory)30Step1根据有效边际模型追加投资?金?额31Case4情景分析与压?力?测试市场事件冲击对于投资组合的影响弥财“混合智能投顾系统”(hybrid roboadvisory)32Step1市场事件冲击对于投资组合的影响33344弥财算法概览35我们的理?念?金?融投资?方?面，崇尚被动式的投资策略?，Markowitz理?论的核?心是通过资产配置可以有效的控制?非系统?风险，?而必须承担的系统性?风险会带给投资者以正?比的回报。 ?所以在财富管理?行?业，?首要的?目标是帮助投资者正确的控制?非系统?风险的发?生，以及帮助客户有效的选择我所能以及愿意承担系统?风险的?大?小或级别，以此来获得相应的?风险溢价。 ?所以我们所做的都是从?风险管理?的?角度出发来帮助客户进?行?资产配置。 在?长期的投资中，绝对?大概率获得符合其?风险承受能?力?的?风险溢价。 ?当遇?见问我们策略?的历史净值表现，我们投资策略?能跑赢指数的问题时，我想说财富管理?行?业不?是做资管，不?是?比谁的策略?能跑赢指数多少。 ?首先，做资管，特别是现在热?门量?化对冲基?金?，?行?业平均收益率是低于指数型基?金?；其次，量?化对冲基?金?的?生存期限平均4-5年?。 ?所以单纯的采?用量?化对冲策略?来?面对更?加复杂的投资群体时，有效性是严重值得怀疑的。 ?而从技术层?面来说，资管的策略?很多直接?面对的是清晰的底层资产，但在财富管理?行?业，?面对的是各种?金?融产品，底层投资标的通常是不?清晰透明的，也就是信息有严重的损失，同时各种?金?融产品?自身就有可能含有多种策略?，?所以在不?清晰透明的情况，所采?用的策略?很有可能产?生漂移，那就更?别谈为客户量?身定制的策略?有效性了?我们不?想战胜市场，我们只想帮?用户管控好?风险，?用户参与这个市场，他们本身就承担的系统性的?风险，他们的回报也是应该。 但前提就是管控好?风险敞?口，尽量?久的在市场中?生存。 36?大类资产配置模块理?论基础Markowitz模型，分散化?风险，?大类资产配置合理?性的理?论?支撑增强型Black-Litterman模型解决过度依赖历史净值表现，避免追涨杀跌针对正态分布假设性过强的缺点，采?用蒙特卡罗抽样模拟，进?一步遵循市场规律?0xx00600800100012000.81.01.82.02.22.4Money DimensionlessDaysfromxx-01-01SPX500HS300Level5Portfolio Level9Portfolio-50050100150xx503003504000.800.850.900.951.001.00level1level2level3level4level5level6level7level8level9level10Net ValueDays020406080100-0.02-0.010.000.010.02050100150xx50300CountsDaily ReturnRateCumulative Percent?020406080100-0.10-0.050.000.050.10050100150xx50300CountsDaily ReturnRateCumulative Percent?020406080100-0.10.00.1050100150xx50300CountsDaily RetrunRateCumulative Percent?020406080100-0.02-0.010.000.010.02050100150xx50300CountsDaily ReturnRateCumulative Percent?0?3?0?5?0?市场上普遍采?用的模型结构,具有?一定的有效的，但假设条件过多，实际应?用中缺陷过多针对基础理?论在实际应?用中的诸多限制，弥财的实际解决?方案37定制化解决?方案投资组合优化模块（定制化），考虑?用户个性化偏好，结合效?用函数考虑客户投资占?比问题，考虑?金?融产品管理?费，起投?金?额问题。 通过?目标函数的重构，完成多因素条件下的最优化问题。 e.g.1避免过度采?用对冲的?方式进?行?资产配置；?目标函数e.g.2指数跟踪增强型算法；passive strategy+alpha?目标函数e.g.3弹性?网络算法，解决客户需求过多?目标函数38?风险管理?的功能?通过因?子分析?方法将投资组合?风险分解为系统性?风险（risk modelfactors）及?非系统性?风险（residual alpha）?通过协?方差矩阵分解，计算每个因?子的?风险暴?露?39基于云的机器?学习服务Best ofMicrosoft数据科学家IT?人员/数据?工程师开发?人员40弥财技术概览?最?高?水平的投资组合结构-使?用建议逆向?工程和最佳的技术来建?立不?同?风险等级的平衡证券投资组合-变异数协?方差是?用来根据中国在世界?金?融市场中的形式组合历史数据以及合并未来趋势的因素?任务的最?高?水平的模仿引擎来结合可信带展望未来的?长期收益?依托于在Financial Engines、Betterment和超过20年?在?金?融研究和教育的经验资产回报数据、优化投资组合和?风险建模?专有专利?和论?文:A.“Stock and Bond Pricingin anAff ine Equilibrium,”with SteveGrenadier.Working Paper.B.Financial advisorysystem G Bekaert,SR Grenadier,CL Jones-US Patent,2000-Google PatentsC.Pricing Modulefor FinancialAdvisory SystemGBekaert,SR Grenadier,CL Jones,JS Scott-US Patent,2000-Google PatentsD.“Foreign Speculatorsand EmergingEquity Markets,”with CampbellR.Harvey,Journal ofFinance55,April2000,565-613.Reprinted inInternational CapitalMarkets,edited byR.Stulz andG.A.Karolyi,International Libraryof CriticalWritings inFinancial Economics,Edward Elgar.E.“International AssetAllocation withRegime Shifts,”with AndrewAng,Review of Financial Studies (15),4,Fallxx,1137-1187.F.“Emerging MarketsFinance,”with CampbellR.Harvey,Journal ofEmpirical Finance10,xx,3-55.G.“Stock ReturnPredictability:Is itThere?with AndrewAng,Review ofFinancial Studies20 (3),xx,651-707.H.“Risk,Uncertainty andAsset Prices,”with EricEngstrom andYuhang Xing,Journal ofFinancial Economics91,xx,59-82.I.“International StockReturn Comovements,”with RobertHodrick andXiaoyan Zhang,Journal ofFinance,64,xx,2591-2626.J.“The Determinantsof StockandBondReturn Comovements