2 大数据背景下财富管理面临的问题

麦肯锡全球研究所给出了大数据的定义：一种在获取、存储、管理和分析四个方面都远远超过传统数据库软件处理范围的数据集合，具有数据容量巨大（volume）、数据类型繁多（variaty）、数据价值密度较低（value）以及处理数据高效（velocity）的“4V”特点。大数据技术在财富管理行业的应用就是将存储、挖掘到的海量行业数据通过人工智能和云计算等方式将信号转化成数据，将数据处理成信息，再将信息升级为具有一定价值的行为画像，从而实现对财富管理客户的实时观察和了解，对客户有效价值进行提取。然而大数据背景下我国财富管理行业依然面临着一系列问题，集中体现为：投资组合偏离财富管理客户目标、财富管理偏离“以客户为中心”、依托大数据技术的新金融持续降低投资者门槛、“技术+金融”类复合型专业人才缺乏等问题。

2.1 投资组合偏离财富管理客户目标

诺贝尔经济学奖获得者马科维茨提出的现代投资组合理论中指出，在一定假设条件下，投资管理的目标是同样风险水平下获得最大的收益或者在同样收益水平下承担最小的风险，虽然金融市场面临的外部环境和内部要素处于复杂的动态变化之中，上述理论仍然是投资者选择资产组合的重要标准。客户如果要实现上述最优资产组合目标，必须要满足以下三个条件：第一，需要界定适合于选择的投资品种范围；第二，需要了解各种资产类别的潜在投资回报率期望值及承担的风险值；第三，需要根据标准化的算法模型得到各种投资资产的品种和投资组合内各投资资产的权重。然而现阶段财富管理机构配备理财顾问的服务模式尚未达到上述目标，一方面，由于理财顾问专业技能和业务水平有限，不能准确地评估客户风险偏好和度量金融产品风险水平，因此理财顾问推荐的投资组合无法让客户的投资效用实现最优化。另一方面，现阶段财富管理机构对理财顾问的考核体系还未完善，理财顾问旗下客户的投资资产规模和在投期限是对其考核主要指标，部分理财顾问为了追求高佣金有可能将风险水平高、流动性差的金融产品推荐给风险承受能力弱、流动性需求较高的客户群体，从而引发道德风险，财富管理客户效用值因此大幅度降低。

2.2 财富管理业务偏离“以客户为中心”本源

财富管理是在充分了解客户现状和财富管理目标的基础上，运用丰富的金融产品和金融工具，为客户量身定制财富管理规划，帮助客户实现财务保值和增值服务，其业务涵盖投资、融资、保险保障、税收筹划、遗产继承等等，总而言之财富管理的本源应该是以客户为中心。然而现阶段中国财富管理行业在“技术+金融”背景下，利用大数据技术盲目开发产品的现象屡屡发生，2016年商业银行前三季度就发行了113914款理财产品，理财产品的运作模式涵盖了封闭式预期收益型、结构性预期收益型、开放式预期收益型和净值型等等，理财产品的期限也是短、中、长期均有可选，而理财产品的投向更是覆盖了我国金融市场上的大部分基础金融工具；而信托公司也投入大量资源开发事务管理类信托产品，2016年事务管理类信托规模8.3万亿元，同比增长高达47.75%。

西南财经大学信托与理财研究所发布的《2016中国财富管理市场报告》显示，我国部分财富管理机构没有平衡好自身利益和客户利益的关系，违反风险适当性原则向客户提供投资建议、推荐金融产品，既违反监管要求，也降低了客户的效用值。另外，财富管理机构在提供服务的同时存在着信息披露严重不充分的情况，信息的高度不对称带来的产品风险参数缺失会导致客户无法根据自己的风险偏好实现财富管理效用最大化，也可以理解为客户财富管理的体验度会持续下降。

2.3 依托大数据技术的新金融持续降低投资者门槛

新形势下财富管理已经不再专属于高净值客户，以互联网金融为代表的新金融业态依托大数据技术获取客户画像，实现客户的精准营销以及动态风控，客户服务的超低边际成本实现让长尾客户成为新金融业态深耕的“利基市场”，投资门槛的持续降低让大众投资者也参与到财富管理活动中。然而财富管理客户基数的迅速增加一方面降低了合格投资者比率，投资者对于金融机构实施虚构资产标的、构建资金池、非法集资等违法犯罪活动的识别精度大大降低。据南京财经大学中国区域金融研究中心发起的样本容量为10000人的网络问卷调查显示，仅有26.73%的投资者对P2P网络借贷投资项目面临的风险做出评估，71.23%的P2P投资者投资的P2P的主要依据为标的收益率，68.16%的投资者对投资资金的流向不作特别关注。上述数据都表明在财富管理服务可得性逐渐增加的背景下，我国投资者的教育较为欠缺，投资者风险意识相对不足。另一方面，财富管理之前是面向数量相对较少的高净值客户群体，该群体可以享受到财富管理机构的“一对一”金融服务；然而现阶段客户基数的快速增长必然导致财富管理机构的从业人员数量、基础设施建设、产品体系构建相对不足，客户体验度整体下降。

2.4 “技术+金融”类复合型专业人才缺乏

大数据在财富管理业的广泛应用导致了该行业人才结构性矛盾进一步突出，“技术+金融”类复合型金融人才匮乏将是制约中国财富管理行业创新发展的重要因素之一。现阶段财富管理行业是技术和金融的结合体，从事财富管理人员在掌握金融产品设计、服务定价以及风险防范等金融业务知识以外，同时还必须掌握必要的云计算、信息技术、大数据、网络安全等相关技术。根据江苏省互联网金融协会2016年调研数据显示，全国互联网金融高端人才缺口已经达到300万，整个财富管理行业高端人才缺口更为巨大。

然而，财富管理高端复合人才的养成需要具备经济、金融、数字技术、法律等多方面专业理论知识，需要较长时间的金融机构财富管理实践经验，理论和实践的双重要求造就了财富管理专业人才漫长的学习周期。另外，我国缺乏财富管理复合人才的培养环境，行业从业人员面临着平均素养跟不上的局面。再者，我国财富管理高端人才的选拔机制较为欠缺，我国大多数财富管理金融机构大多采用人才引用机制而不是内部培养机制，这就直接破坏了高端财富管理人员的增量。人才需求不断增加、培养周期相对较长、培养环境恶劣以及人才选拔机制欠缺等诸多因素，共同加剧了财富管理高端专业人才匮乏的矛盾。

总而言之，现阶段大数据已经作为生产要素进入我国财富管理行业当中，已经对行业的运营框架产生了一定冲击效应，对行业发展提出了更高的要求，财富管理又面临着一系列限制行业发展的新问题。在这一系列挑战面前，财富管理行业亟需制定发展新战略、启发改进新思路，寻求我国财富管理创新发展路径。