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国内财富管理业尚处于起步阶段，拥抱数字化有利其快速成长。数字化资产配置可以极大地补充传统财富管理业的不足。数字化资产配置公司用“人机结合”的方式，通过与机构用户的合作，让持牌机构服务客户，让技术专家专攻技术，是行业精细分工的表现，也是人们理财观念过渡的必经之路。

近年全球金融市场变得更加复杂和难测，相继出现多次“黑天鹅”事件。

面对剧烈动荡的市场，越来越多的人发现难以把握对单一资产或市场的投资，资产配置的概念获得更多重视。然而传统的私人银行和理财顾问门槛太高，动辄上千万的门槛将绝大多数普通投资者拒之门外。在这种背景下，以低门槛、智能化、定制化著称的数字化资产配置（Digital Asset Allocation）成为财富管理业的新宠，不少理财机构开始利用数字化资产配置的方式进行产业升级。 数字化资产配置的兴起 数字化资产配置（Digital Asset Allocation）于2010年左右兴起于美国，属于数字化投资（Digital Investment）中的一种，民间也泛泛地将数字化投资称为“智能投顾”（Robo-advisor）。

数字化资产配置基于1952年马科维茨提出的投资组合理论，是指具有人工智能的计算机程序系统根据客户自身的理财需求，通过算法和产品搭建数据模型，完成传统由人工提供的理财顾问服务。它降低了人工理财规划师的参与，采取了科学有效的资产配置方式，信息相对透明，充分体现了互联网技术的优势，且能够降低投资理财的服务费用、提高投资顾问服务的效率。

花旗集团研究报告指出，数字化资产配置所掌握的资产从2012年的几乎为零增加到了2015年底的187亿美元，在未来十年里，总额将达到5万亿美元，呈现出指数级增长的势头。国际知名咨询公司AT Kearney则预测，未来五年，这一市场复合增长率将达到68%。

从事数字化资产配置的金融科技企业也越来越多。Wealthfront、Betterment等创业公司迅速取得高估值，跻身“独角兽”行列；传统金融巨头如高盛、RBS、嘉信、富达等亦纷纷涉足，寻求科技对行业的提升。 国内财富管理业现状 随着近十年中国经济的高速增长，国内新富人群和中产阶级（拥有30万到3000万可投资金额）的人数也逐渐增多。根据市场公开数据显示，我国金融财富持续积累，截至2015年末，我国个人可投资财产已经超过100万亿人民币。但从数据来看，存款和房产投资目前仍是中国居民的主要投资理财方式，其中存款占比为40%，不动产投资占比为35%，其他如股票投资、债券投资总额相加不足20%。

这样的资产配置一方面体现出我国过去十余年以房地产主导的经济发展形态，另一方面也体现出国民务实保守的投资理念。近年来国内经济较大的下行压力，市场普遍出现低风险高回报的优质“资产荒”、楼市股市也不再是优质的投资方式，中产阶级即便拥有强烈的投资意识，却缺乏合适的渠道和方法。

人们的财富管理需要专业顾问，而国内财富管理行业总体处于发展初级阶段，存在产品服务同质化严重、投资工具缺乏、投资标的有限、高素质人才队伍规模较小、风险管控不严、创新动力不足等诸多问题。仅从理财顾问来说，国内理财顾问相对年轻，经验有限，在复杂的全球金融市场中难以保证表现；且常常一人服务多人，在实时跟进的定制化服务上有所不足。在这两种因素的影响下，他们往往会将类似的资产配置策略推荐给不同的人。

此外，一方面，国内理财顾问与基金经理以交易佣金为顾问费用，潜在中有可能导致他们鼓励客户频繁交易，从中获取佣金。另一方面，私人理财和财富管理服务门槛高，人工、规模等成本不菲，服务门槛难以下沉成为财富管理业的一大难点。

数字化资产配置的方式极大地补充了传统财富管理业的不足。理论上，通过与传统理财顾问结合，不仅能完成精确计算、定制资产组合，还能摒除情绪化投资，自动、智能地帮助中产阶级完成私人银行级别的财富管理工作。 中国数字化资产配置的门槛 马科维茨于1952年提出了投资组合理论，然而这一理论的改进以及实际应用一直是难题。几十年来，仅有少数国际私募机构称自己能良好应用，近几年数字化资产配置公司才开始慢慢增多，但金融技术仍然在不断优化，门槛颇高。

从底层金融资产的丰富性来看，数字化资产配置需要拥有足够丰富且不同相关程度的资产，以保证资产分散，并起到监控市场、对冲风险、相互调配等作用。

计算量也是长期困扰着的难题，即便现在也有不少公司难以快速完成这样的计算。倘若需要配置10个类别的资产，每一个可能的组合方式对应着不同的程度的风险收益，以精确至小数点后四位的计算量而言，就有高达10的36次方种组合方式，需要通过比较，才能找到最优组合。数字化资产配置会根据用户特征定制资产配置组合，意味着每个人都需要进行这样大的计算量，以找到最优解。

机器在运行过程中，还需要通过机器学习实时捕捉金融市场参数，调整模型和资产组合，进行再平衡和调仓。全球拥有数百个金融市场以及各种各样的数据，在不同的市场里，又有不同的因子去做分析判断，比方说供求关系、美元指数、市场的风险偏好、资产的正负相关度等等，各方面都有多种追踪的价格表现和互动表现，需要机器学习实时跟进计算、优化模型。

国内市场的适配也是门槛之一。相比于美国等成熟市场，国内市场还有其特殊性。美国的数字化资产配置采用ETF为底层资产，美国ETF的显著特征是数量多、品种多、当天交易、费率低廉，而我国ETF产品只有127只，规模不足且大部分以股票型为主，结构相对简单，很难分散风险。必须用其他资产作为补充和代替。

国内可以使用市场上的3000多只公募基金作为底层资产的补充。但公募基金也有缺点，市场拥有很多主动管理型基金，在资产配置时，需要排除风格多变、波动大的积极管理型基金，筛选出走势与相关大类资产表现接近的基金，以便充分模拟相应资产走向，保证资产组合风险/收益的可预测性。
从交易成本来看，国内的公募基金有申购费、赎回费等交易成本。在赎回时，不同的基金到帐的时间也不一样，有T+0、T+1、甚至T+7到账，可能会在执行当中带来很大的交易成本与时间磨损，这为数字化资产配置在国内的发展也带来了种种困难。 财富管理的数字化趋势 数学家与工程师们为传统财富管理业解决了金融与技术难题，拥有用户基础与历史积淀的财富管理机构开始纷纷探索如何布局数字化方向。在国内外都出现了传统金融机构与科技金融企业在财富管理业务上相互融合的趋势。今年3月，华尔街著名投行高盛宣布收购线上退休账户理财平台Honest Dollar；去年8月，全球最大的资产管理公司贝莱德收购了数字化资产配置初创公司Future Advisor。

但需要注意的是，人们的传统理财观念要转变到数字化理财，不能被强行灌输，而需要一个过渡阶段。对金融科技公司来说，基因在于科技，线上的技术与算法是优势。而财富管理机构、理财顾问公司等，优势则在于专业的基金经理、善于沟通的理财顾问等人才优势。

通过与数字化资产配置平台的合作，未来资产管理机构可以服务更多客户，实现业务下沉；理财顾问不需要再纠结于复杂的金融市场和组合方式，可以专心于与客户沟通，了解用户需求；机构本身也可以将自身产品合理配置到资产组合中，从人员到业绩实现业务升级和行业转型。

国内财富管理业尚处于起步阶段，拥抱数字化有利其快速成长。数字化资产配置公司用“人机结合”的方式，通过与机构用户的合作，让持牌机构去服务客户，让技术专家专攻技术，是行业精细分工的表现，也是人们理财观念过渡的必经之路。

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