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2020-2024年中国智能投顾产业深度调研及投资前景预测报告

首次出版:2016年10月最新修订:2020年6月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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报告目录内容概述 定制报告

第一章 智能投顾产业概述
1.1 智能投顾介绍
1.1.1 主要定义
1.1.2 平台分类
1.1.3 主要特征
1.1.4 服务范围
1.1.5 业务流程
1.1.6 技术基础
1.2 智能投顾优势
1.2.1 门槛低
1.2.2 费用低
1.2.3 高透明
1.2.4 高效便捷
1.2.5 高专业化及执行力
1.2.6 投资表现优异
1.3 智能投顾与传统投顾服务对比分析
1.3.1 智能投顾与理财师
1.3.2 智能投顾与基金经理
1.3.3 智能投顾与研究员
第二章 2018-2020年国际智能投顾产业发展分析
2.1 2018-2020年国际智能投顾产业发展分析
2.1.1 市场接受程度
2.1.2 市场发展现状
2.1.3 传统企业布局
2.1.4 新兴公司兴起
2.2 2018-2020年国际智能投顾产业市场服务分析
2.2.1 市场服务范围
2.2.2 税务筹划顾问
2.2.3 投资组合优化顾问
2.2.4 人机结合顾问
2.3 2018-2020年美国智能投顾产业发展现状
2.3.1 市场发展历程
2.3.2 行业监管体系
2.3.3 市场发展动因
2.3.4 市场规模分析
2.3.5 市场盈利模式
2.3.6 市场竞争态势
2.3.7 市场规模预测
第三章 2018-2020年智能投顾产业环境分析
3.1 大数据为智能投顾发展奠定基础
3.1.1 数据维度增加奠定基础
3.1.2 大数据券商智能投顾意义
3.1.3 大数据券商智能投顾应用
3.1.4 海量数据重塑竞争格局
3.2 人工智能推动智能投顾进步
3.2.1 智能投顾AI核心技术
3.2.2 人工智能技术应用加快
3.2.3 人工智能产业发展提速
3.2.4 人工智能推动产业发展
3.3 证券行业变革提供发展机遇
3.3.1 券商探索新盈利点
3.3.2 互联网证券奠定基础
3.3.3 普惠金融持续推进
3.3.4 客户需求市场激增
3.3.5 行业竞争格局变化
3.4 社会需求助推产业发展
3.4.1 网民年龄结构变化
3.4.2 中国高净值人群分析
3.4.3 金融资产占比上升
3.4.4 理财需求不断增长
3.4.5 财富配置日趋多元化
第四章 2018-2020年中国智能投顾产业发展分析
4.1 中国智能投顾产业发展概述
4.1.1 智能投顾发展演进
4.1.2 智能投顾业务模式
4.1.3 智能投顾模式分类
4.2 2018-2020年中国智能投顾产业发展现状
4.2.1 政策监管环境
4.2.2 监管新规发布
4.2.3 市场发展规模
4.2.4 市场发展特点
4.2.5 智能投顾产品
4.2.6 市场布局动态
4.2.7 实际应用场景
4.3 2018-2020年中国智能投顾产业竞争格局
4.3.1 市场参与主体
4.3.2 市场竞争格局
4.3.3 行业平台排行
4.3.4 券商主体布局
4.3.5 银行主体布局
4.3.6 基金主体布局
4.3.7 保险主体布局
4.4 2018-2020年中国智能投顾用户群体分析
4.4.1 用户年龄分布
4.4.2 用户收入水平
4.4.3 服务人群分布
4.4.4 用户投资经验
4.4.5 产品使用状况
4.4.6 用户估空因素
4.4.7 用户关注重点
4.5 2018-2020年中国智能投顾理财平台分析
4.5.1 平台技术构架
4.5.2 全球资产配置型
4.5.3 证券投资型
4.5.4 智能选股型
4.5.5 理财超市型
4.6 中国智能投顾产业发展存在的问题
4.6.1 智能投顾发展挑战
4.6.2 被动投资品种较少
4.6.3 面临法律合规问题
4.6.4 风控体系有待加强
4.6.5 金融数据开放程度低
4.6.6 无法分散投资风险
4.6.7 接受认知程度不高
4.6.8 初创企业发展障碍
4.7 中国智能投顾产业发展策略
4.7.1 加强合规化监管
4.7.2 完善风控体系建设
4.7.3 规范行业营业行为
第五章 2018-2020年中国智能投顾发展模式分析
5.1 智能投顾发展模式概述
5.1.1 模式类型分析
5.1.2 模式对比分析
5.1.3 典型公司分析
5.2 2018-2020年智能投顾产业模式发展综况
5.2.1 模式发展现状
5.2.2 主流模式分析
5.2.3 盈利模式分析
5.2.4 模式混合趋势
5.3 智能投顾主流开发模式
5.3.1 资产配置模式
5.3.2 数据分析模式
5.3.3 人机结合模式
5.4 智能投顾平台业务模式
5.4.1 平台模式类别
5.4.2 独立建议型
5.4.3 混合推荐型
5.4.4 一键理财型
5.4.5 其他类型
第六章 2018-2020年智能投顾相关行业发展分析
6.1 2018-2020年资产管理产业发展分析
6.1.1 资管行业基本概述
6.1.2 资管行业市场规模
6.1.3 资产管理竞争格局
6.1.4 资管科技布局状况
6.1.5 资产管理企业动态
6.1.6 资管行业影响因素
6.1.7 资管行业发展动力
6.1.8 资管市场发展趋势
6.2 2018-2020年财富管理行业发展分析
6.2.1 财富管理行业发展背景
6.2.2 财富管理行业发展意义
6.2.3 财富管理行业发展状况
6.2.4 财富管理行业企业格局
6.2.5 财富管理行业发展机遇
6.2.6 财富管理市场发展趋势
6.2.7 财富管理行业发展方向
6.2.8 财富管理行业发展展望
6.3 2018-2020年金融科技行业发展分析
6.3.1 金融科技行业发展历程
6.3.2 金融科技行业政策环境
6.3.3 全球金融科技行业分析
6.3.4 中国金融科技发展规模
6.3.5 金融科技市场竞争格局
6.3.6 金融科技企业布局态势
6.3.7 金融科技行业发展趋势
6.4 2018-2020年互联网金融行业发展分析
6.4.1 市场发展回顾
6.4.2 行业监管政策
6.4.3 市场融资规模
6.4.4 网贷市场状况
6.4.5 传统市场分析
6.4.6 新型市场分析
6.4.7 新互联网金融模式
6.4.8 市场发展展望
第七章 2018-2020年国际智能投顾典型企业分析
7.1 Wealthfront
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 业务发展特色
7.1.3 企业盈利模式
7.1.4 企业产品服务
7.1.5 企业发展动态
7.2 Betterment
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 业务发展特色
7.2.3 企业主要特点
7.2.4 业务服务流程
7.2.5 服务模式分析
7.2.6 盈利模式分析
7.3 Personal Capital
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 主要服务分析
7.3.3 盈利模式分析
7.3.4 主要投资产品
7.3.5 产品服务特色
7.4 Future Advisor
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 市场服务定位
7.4.3 竞争差异分析
7.5 嘉信SIP
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 产品服务优势
7.5.3 产品运作流程
7.5.4 企业发展动态
第八章 2017-2020年中国智能投顾产业重点企业分析
8.1 华泰证券
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 智能投顾布局
8.1.3 经营效益分析
8.1.4 业务经营分析
8.1.5 财务状况分析
8.1.6 核心竞争力分析
8.1.7 公司发展战略
8.1.8 未来前景展望
8.2 广发证券
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业业务布局
8.2.3 智能投顾产品
8.2.4 经营效益分析
8.2.5 业务经营分析
8.2.6 财务状况分析
8.2.7 核心竞争力分析
8.2.8 公司发展战略
8.2.9 未来前景展望
8.3 光大证券
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 智能投顾业务
8.3.3 智能投顾产品
8.3.4 经营效益分析
8.3.5 业务经营分析
8.3.6 财务状况分析
8.3.7 核心竞争力分析
8.3.8 公司发展战略
8.3.9 未来前景展望
8.4 长江证券
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 智能投顾业务
8.4.3 经营效益分析
8.4.4 业务经营分析
8.4.5 财务状况分析
8.4.6 核心竞争力分析
8.4.7 公司发展战略
8.4.8 未来前景展望
8.5 同花顺
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 企业业务分析
8.5.3 相关公司对比
8.5.4 智能投顾产品
8.5.5 经营效益分析
8.5.6 业务经营分析
8.5.7 财务状况分析
8.5.8 核心竞争力分析
8.5.9 未来前景展望
8.6 蓝海智投
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 投资标的选择
8.6.3 企业竞争优势
8.7 其他企业
8.7.1 银河证券
8.7.2 工商银行
8.7.3 华夏财富
8.7.4 摩羯智投
8.7.5 理财魔方
8.7.6 蚂蚁金服
8.7.7 百度股市通
8.7.8 腾讯理财通
8.7.9 京东智投
8.7.10 投米RA
第九章 中投顾问对中国智能投顾产业投资综合分析
9.1 智能投顾产业投融资现状分析
9.1.1 中国智能投顾融资规模
9.1.2 互联网金融投融资规模
9.1.3 智能投顾投资效益分析
9.1.4 智能投顾机构投资动态
9.2 中投顾问对中国智能投顾产业投资价值评估分析
9.2.1 投资价值综合评估
9.2.2 市场机会矩阵分析
9.2.3 进入市场时机判断
9.3 中投顾问对中国智能投顾产业投资壁垒分析
9.3.1 竞争壁垒
9.3.2 政策壁垒
9.3.3 技术壁垒
9.3.4 资金壁垒
9.4 中投顾问对中国智能投顾产业投资建议综述
9.4.1 项目投资建议
9.4.2 竞争策略分析
9.4.3 行业风险提示
第十章 2020-2024年智能投顾产业发展趋势及前景分析
10.1 智能投顾产业发展趋势分析
10.1.1 总体发展趋势
10.1.2 金融市场趋势
10.1.3 “券商+”趋势
10.1.4 “互联网+”趋势
10.1.5 市场监管趋势
10.2 中投顾问对2020-2024年中国智能投顾产业预测分析
10.2.1 2020-2024年中国智能投顾产业影响因素分析
10.2.2 2020-2024年中国智能投顾市场规模预测

图表目录

图表1 智能投顾与传统投顾的对比
图表2 智能投顾依托算法基础提供投资管理全价值链服务
图表3 智能投顾业务流程
图表4 传统金融机构私人银行部门与智能投顾公司的最低投资限额对比
图表5 部分智能投顾费率总结
图表6 智能投顾与理财师对比分析
图表7 智能投顾与基金经理对比分析
图表8 智能投顾与研究员
图表9 2016-2022年全球智能投顾管理资产规模及用户数量
图表10 智能投顾产业服务内容
图表11 美国基金行业演进历程
图表12 美国智能投顾重要事件及资产管理规模变化
图表13 美国智能投顾监管体系进展
图表14 2018年美国家庭持有共同基金比例
图表15 美国智能投顾盈利模式
图表16 2018年美国智能投顾前五大平台的资产管理规模
图表17 美国三款主流智能投顾产品对比
图表18 2017-2023年美国智能投顾管理资产规模及增速
图表19 2017-2023年美国智能投顾市场数量及渗透率
图表20 人工智能在各行业带来价值的定量总结
图表21 2015-2018年中国人工智能产业市场规模统计情况
图表22 2013-2020年中国网民数量及互联网普及率
图表23 2020年中国网民年龄结构分布
图表24 2008-2018年中国高净值人群数量统计情况
图表25 2008-2018年中国高净值人群可投资资产规模统计情况
图表26 2018年中国高净值人群区域分布结构
图表27 我国居民家庭所拥有的金融资产分化情况
图表28 2019年中国高净值人群家庭可投资资产
图表29 2019年中国高净值人群打理财富的方式
图表30 2019年中国城市居民家族金融资产分布情况
图表31 2019年中国居民家庭所拥有金融资产的实物资产分化(79.6%)情况
图表32 科技驱动投顾服务走向3.0时代
图表33 国内智能投顾模式的主要分类
图表34 投顾和资管业务监管实践国际对比
图表35 智能投顾监管政策一览
图表36 2016-2022年中国智能投顾管理规模估算
图表37 国内智能投顾的主要参与者
图表38 2018年中国智能投顾平台综合因素排名及对比
图表39 2018年智能投顾产品月度累计收益率对比
图表40 2019年中国智能投顾平台排行榜
图表41 各年龄段愿意使用智能投顾服务程度
图表42 不同年龄群体愿意配置智能投顾比例
图表43 智能投顾用户月均收入水平情况
图表44 智能投顾与网络借贷对比
图表45 智能投顾用户投资理财经验情况
图表46 各派系智能投顾产品使用率
图表47 用户尚未使用智能投顾进行理财的原因
图表48 用户对智能投顾的看重因素
图表49 证券公司智能投顾平台技术构架
图表50 智能投顾模式分析
图表51 智能投顾五种模式对比分析
图表52 智能投顾五种模式的国外典型公司
图表53 国内智能投顾三大类公司
图表54 国内智能投顾的主要模式
图表55 智能投顾盈利模式拆解
图表56 智能投顾的四种发展模式
图表57 资产大类的投资范围
图表58 国内部分智能投顾理财平台一览
图表59 独立建议型智能投顾平台运营模式
图表60 混合推荐型智能投顾平台运营模式
图表61 一键理财型智能投顾平台运营模式
图表62 主动型理财资讯平台分类及典型公司类举
图表63 个人财务账户管理公司分类与简介
图表64 互联网理财顾问平台分类
图表65 国内国外自助化财富管理平台对比及简介
图表66 中国资产管理行业发展阶段
图表67 资产管理业务范畴
图表68 我国境内居民及企业金融资产配置概览
图表69 2016-2018年中国资管行业规模
图表70 2019年中国各类资产管理业务只数及规模
图表71 资产管理行业影响因素
图表72 中国资产管理行业政策环境
图表73 财富管理行业主要经营机构
图表74 2020年中国独立财富管理公司TOP20
图表75 中国金融科技行业发展历程
图表76 中国金融科技行业政策环境
图表77 2013-2020年中国金融科技营收规模及增长预测
图表78 2019年中国六大国有银行金融科技投资金额
图表79 2020年中国金融科技企业TOP20
图表80 2020年中国金融科技独角兽企业
图表81 2020年中国金融科技独角兽公司区域分布
图表82 2019年中国互联网金融政策
图表83 中国互联网金融企业海外上市情况
图表84 网贷公司持牌情况
图表85 2019年八家征信机构大事记
图表86 2019年银行在金融科技领域的投入和布局
图表87 2019年以来银行APP整合情况(安卓系统)
图表88 8家香港地区虚拟银行情况
图表89 部分券商APP智能交易功能对比
图表90 网络互助计划的行业四格局
图表91 2020年主流的网络互助平台会员数
图表92 互联网支付机构分类
图表93 2017-2019年云闪付越活越用户数量
图表94 第三方支付整治、整改与未来
图表95 数字货币的分类
图表96 中国DCEP研究进展
图表97 中国借记卡发行数量与M0供应量情况
图表98 消费金融与小贷对比
图表99 Wealthfront智能投顾平台的特点
图表100 Wealthfront的盈利模式
图表101 Wealthfront直接指数化组合配置
图表102 Betterment融资情况
图表103 Betterment投资收益对比示意图
图表104 Betterment投资组合资产配置界面
图表105 Betterment盈利模式
图表106 免费的投资组合检测和风险识别
图表107 Personal Capital私人投资顾问费用表
图表108 嘉信智能组合的成本优势
图表109 2017-2020年华泰证券股份有限公司总资产及净资产规模
图表110 2017-2020年华泰证券股份有限公司营业收入及增速
图表111 2017-2020年华泰证券股份有限公司净利润及增速
图表112 2019年华泰证券股份有限公司主营业务分行业
图表113 2019年华泰证券股份有限公司主营业务分地区
图表114 2017-2020年华泰证券股份有限公司营业利润及营业利润率
图表115 2017-2020年华泰证券股份有限公司净资产收益率
图表116 2017-2020年华泰证券股份有限公司资产负债率水平
图表117 2017-2020年华泰证券股份有限公司运营能力指标
图表118 2018-2019年广发证券分业务收入情况对比
图表119 2017-2020年广发证券股份有限公司总资产及净资产规模
图表120 2017-2020年广发证券股份有限公司营业收入及增速
图表121 2017-2020年广发证券股份有限公司净利润及增速
图表122 2019年广发证券股份有限公司主营业务分业务
图表123 2017-2020年广发证券股份有限公司营业利润及营业利润率
图表124 2017-2020年广发证券股份有限公司净资产收益率
图表125 2017-2020年广发证券股份有限公司资产负债率水平
图表126 2017-2020年广发证券股份有限公司运营能力指标
图表127 2017-2020年光大证券股份有限公司总资产及净资产规模
图表128 2017-2020年光大证券股份有限公司营业收入及增速
图表129 2017-2020年光大证券股份有限公司净利润及增速
图表130 2019年光大证券股份有限公司主营业务分行业、地区
图表131 2017-2020年光大证券股份有限公司营业利润及营业利润率
图表132 2017-2020年光大证券股份有限公司净资产收益率
图表133 2017-2020年光大证券股份有限公司资产负债率水平
图表134 2017-2020年光大证券股份有限公司运营能力指标
图表135 iVatarGo差异化优势
图表136 2017-2020年长江证券股份有限公司总资产及净资产规模
图表137 2017-2020年长江证券股份有限公司营业收入及增速
图表138 2017-2020年长江证券股份有限公司净利润及增速
图表139 2019年长江证券股份有限公司主营业务分业务
图表140 2017-2020年长江证券股份有限公司营业利润及营业利润率
图表141 2017-2020年长江证券股份有限公司净资产收益率
图表142 2017-2020年长江证券股份有限公司资产负债率水平
图表143 2017-2020年长江证券股份有限公司运营能力指标
图表144 同花顺主营业务结构
图表145 2014-2019年主要免费炒股APP月活人数对比
图表146 2016-2019年各可比头部APP的相对活跃用户渗透情况
图表147 2010-2019年东方财富营收结构
图表148 2018年同花顺主营业务结构
图表149 同花顺、东方财富、大智慧三家公司C端付费软件对比
图表150 东方财富、大智慧、同花顺金融终端价格对比
图表151 基金代销机构统计
图表152 2018年基金销售公司代销基金只数对比
图表153 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司总资产及净资产规模
图表154 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司营业收入及增速
图表155 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司净利润及增速
图表156 2018-2019年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表157 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司营业利润及营业利润率
图表158 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司净资产收益率
图表159 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司短期偿债能力指标
图表160 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司资产负债率水平
图表161 2017-2020年浙江核新同花顺网络信息股份有限公司运营能力指标
图表162 京东财富业务布局
图表163 投米RA产品特色
图表164 中国智能投顾平台投融资动态
图表165 2019年中国互联网金融投融资情况
图表166 中国智能投顾运营状况
图表167 全球知名大型金融机构在智能投顾方面的动向
图表168 智能产业投资价值四维度评估表
图表169 智能投顾行业市场机会整体评估表
图表170 中投市场机会矩阵:智能投顾产业
图表171 智能投顾行业进入时机分析
图表172 中投产业生命周期:智能投顾产业
图表173 智能投顾竞争者
图表174 智能投顾业务所需牌照
图表175 智能投顾相关监管政策时间推进
图表176 中投顾问投资机会箱:智能投顾行业
图表177 中投顾问的投资建议
图表178 中投顾问对2020-2024年中国智能投顾市场规模预测

2016年,金融科技成为金融领域的新宠,越来越多企业开始用技术手段改善金融体系的各个方面,其中人工智能对于传统金融行业的改变尤其引人注目。在投资管理领域,金融科技也开始发挥作用,智能投顾产品不断面世。所谓智能投顾(也称机器人投顾),就是用云计算、大数据、机器学习/深度学习等技术将资产组合理论等其他金融投资理论应用到模型中,结合投资者个人财务状况和风险偏好,为投资者提供最佳投资组合。

相对于传统投顾模式,智能投顾具有门槛低、费用低、信息透明度高三大显著优势。海外市场方面,在美国以Wealthfront、Betterment、Future Advisor与嘉信SIP为代表的智能投顾公司层出不穷,在具体运营上也各具特色。在中国市场方面,我国智能投顾概念的出现一方面是在普惠金融、全民理财的趋势引导下,传统投资顾问行业自然转型的结果;另一方面是互联网、大数据技术、量化投资技术的加速发展推动的。2016至2017年是智能投顾产品的集中爆发期,越来越多的传统金融机构和创业公司尝试利用大数据挖掘,对用户行为、市场、产品等进行分析,为客户提供量身定制的资产组合建议和决策辅助工具。

2017年我国的智能投顾管理的资产达289亿美元,其年增长率高达261%,资产规模在全球仅次于美国。预计到2022年,中国的智能投顾管理资产总额有望超6600亿美元,用户数量超过1亿。

2016年下半年以来,我国监管层面开始重点关注智能投顾行业的动态,密集发声规范市场环境,监管规则落地可期。2017年11月17日,中国人民银行、银监会、证监会、保监会、外汇局等部门联合起草的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》公布。这份文件指明了智能投顾的发展方向,标志着智能投顾野蛮生长时代正式终结,行业逐步实现规范化发展。2019年11月18日至19日,中国互联网金融协会秘书长表示,当前协会正在按照人民银行《关于发布金融行业标准,加强移动金融客户端应用软件安全管理通知》的要求,在积极开展加强客户端软件行业自律管理的职责,牵头开展APP实名备案的工作。

中投产业研究院发布的《2020-2024年中国智能投顾产业深度调研及投资前景预测报告》共十章。首先介绍了智能投顾行业的相关概述,其次分析了智能投顾产业发展驱动力,接着重点分析了国内外智能投顾产业发展状况,随后报告着重分析了智能投顾产业主流模式及国内外重点企业;最后报告对智能投顾产业投资状况及发展前景进行了分析。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、中国证券行业协会、中国基金业协议、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对智能投顾产业有一个系统深入的了解、或者想投资智能投顾产业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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