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中国智能投顾产业发展分析及前景趋势与投融资研究报告(2025-2030版)

    中国智能投顾产业发展分析及前景趋势与投融资研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:466058
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:智能投顾
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报告简介

从早期传统投顾互联网化,线上提供服务,到为客户直接提供各类基于机器学习的机器人投顾工具,再到依赖以大数据云计算为基础的深度学习运用能力,开始尝试开发能够完全脱离人类参与投资管理链的人工智能投资系统。智能投顾的发展核心就在于去人力、更智能,即人力投入逐步减少、人工智能程度逐步提升。

智能投顾,机器人理财是将人工智能导入传统的理财顾问服务,并非由实体的机器人帮助客户理财,而是透过网络线上互动,依据需求者设定的投资目的及风险承受度,透过计算机程序的算法,提供自动化的投资组合建议,不像传统临柜面对面理财服务需要许多的服务人员,其目的在于提升效率。

随着人工智能技术不断发展和买方投顾转型理念持续推进,券商开始探索人工智能技术在证券领域的应用,并融入APP当中。智能投顾具有“一对多”的特性,在一定的规模效应下服务成本可以被大幅降低。

我国投资者存在数量庞大的长尾人群,智能投顾不仅可以提高服务效率,还能起到普及资产配置服务的作用,使资管服务覆盖长尾用户,实现普惠财富管理。以证券APP作为直接对话客户的窗口,打造陪伴化、精细化、需求化的投顾服务已成为券商探索智能投顾市场破局的方向。

智能投顾可以提高服务效率以实现财富管理服务的普惠,目前市场体量正逐步攀升。当前证券服务线上化已相对成熟,技术方面大数据是智能投顾的基础保障,而以人工智能技术为首的算法与模型是使智能投顾服务体系实现“主动服务”的核心组成部分。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及智能投顾行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国智能投顾行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外智能投顾行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了智能投顾行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于智能投顾产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国智能投顾行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

报告目录

第一章 智能投顾产业概述

第一节 智能投顾介绍

一、 主要定义

二、 服务模式

三、 主要特征

四、 发展历程

五、 产业价值链

第二节 智能投顾优势

一、 门槛低

二、 费用低

三、 高透明

四、 高效便捷

五、 投资表现优异

第三节 智能投顾与传统投顾服务对比分析

一、 智能投顾与理财师

二、 智能投顾与基金经理

三、 智能投顾与研究员

第二章 智能投顾产业发展驱动力分析

第一节 大数据为智能投顾发展奠定基础

一、 数据维度增加奠定基础

二、 大数据提升资产管理效率

三、 海量数据重塑竞争格局

第二节 人工智能推动智能投顾进步

一、 智能投顾ai核心技术

二、 人工智能是关键技术

三、 人工智能推动产业发展

第三节 证券行业变革提供发展机遇

一、 券商探索新盈利点

二、 互联网证券奠定基础

三、 普惠金融持续推进

四、 客户需求激增

五、 证券业竞争格局变化

第四节 社会资产配置结构变化推动

一、 人口结构变化提升投资度

二、 金融资产配置需求提升

三、 产业受风险投资热捧

第三章 2020-2025年国际智能投顾产业发展分析

第一节 2020-2025年国际智能投顾产业发展分析

一、 市场接受程度

二、 市场发展规模

三、 传统企业布局

四、 新兴公司兴起

五、 主要投资产品

第二节 2020-2025年国际智能投顾产业市场服务分析

一、 市场服务范围

二、 税务筹划顾问

三、 投资组合优化顾问

四、 人机结合顾问

第三节 2020-2025年美国智能投顾产业发展现状

一、 市场发展规模

二、 市场投资产品

三、 市场投资主体

四、 市场竞争态势

五、 市场规模预测

第四章 2020-2025年中国智能投顾产业发展分析

第一节 中国智能投顾产业发展概述

一、 智能投顾发展阶段

二、 智能投顾业务模式

三、 智能投顾模式分类

第二节 2020-2025年中国智能投顾产业发展现状

一、 市场监管政策

二、 市场发展特点

三、 市场发展规模

四、 市场参与主体

五、 市场竞争格局

六、 智能投顾产品

第三节 2020-2025年中国智能投顾理财平台分析

一、 全球资产配置型

二、 证券投资型

三、 理财超市型

第四节 中国智能投顾产业发展存在的问题

一、 被动投资品种较少

二、 法律定位仍存障碍

三、 风控体系有待加强

四、 金融数据开放程度低

五、 外汇管制存在限制

第五节 中国智能投顾产业发展策略

一、 加强合规化监管

二、 完善风控体系建设

三、 加快技术创新进步

第五章 2020-2025年智能投顾主流模式分析

第一节 智能投顾发展模式概述

一、 主流模式类型

二、 模式对比分析

三、 典型公司分析

第二节 2020-2025年智能投顾产业模式发展分析

一、 模式发展现状

二、 盈利模式分析

三、 模式发展前景

第三节 智能投顾主流开发模式

一、 资产配置模式

二、 数据分析模式

三、 人机结合模式

第四节 智能投顾平台业务模式

一、 独立建议型

二、 混合推荐型

三、 一键理财型

第六章 国际智能投顾典型企业分析

第一节 wealthfront

一、 企业发展概况

二、 业务发展特色

三、 产品及服务分析

四、 其他服务分析

第二节 betterment

一、 企业发展概况

二、 业务发展特色

三、 企业主要特点

四、 业务服务模式

第三节 personal capITal

一、 企业发展概况

二、 主要商业模式

第四节 future advisor

一、 企业发展概况

二、 市场服务定位

三、 竞争差异分析

第五节 嘉信sip

一、 企业发展概况

二、 投资组合产品

第七章 中国智能投顾产业重点企业分析

第一节 华泰证券

一、 企业发展概况

二、 经营效益分析

三、 业务经营分析

四、 财务状况分析

五、 智能投顾布局

六、 未来前景展望

第二节 广发证券

一、 企业发展概况

二、 经营效益分析

三、 业务经营分析

四、 财务状况分析

五、 智能投顾布局

第三节 光大证券

一、 企业发展概况

二、 经营效益分析

三、 业务经营分析

四、 财务状况分析

五、 智能投顾布局

第四节 金贝塔

一、 企业发展概况

二、 主要商业模式

三、 投融资状况

四、 企业发展战略

第五节 同花顺i问财

一、 企业发展概况

二、 企业业务优势

三、 企业核心竞争力

四、 企业布局状况

第八章 2020-2025年智能投顾产业投融资分析及风险预警

第一节 2020-2025年智能投顾产业投融资分析

一、 国际融资规模

二、 中国融资规模

三、 机构投资动向

第二节 2020-2025年中外智能投顾产业投资环境差异性分析

一、 监管的差异

二、 成本的差异

三、 投资产品差异

四、 投资风格差异

第三节 2020-2025年智能投顾产业投资机会分析

一、 投资驱动因素

二、 潜在投资主体

三、 市场投资要点

第四节 2020-2025年智能投顾产业投资策略分析

一、 市场投资策略

二、 投资建议分析

三、 投资策略选择

第五节 2020-2025年智能投顾产业投资风险预警

一、 监管政策风险

二、 模型失效风险

三、 业务开展进度风险

四、 技术创新风险

第九章 2025-2030年智能投顾产业发展前景与预测

第一节 2025-2030年智能投顾产业发展前景分析

一、 市场监管展望

二、 市场发展前景

三、 产业发展展望

第二节 2025-2030年智能投顾产业发展趋势分析

一、 总体发展方向

二、 “券商+”趋势

三、 “互联网+”趋势

第三节 2025-2030年智能投顾产业规模预测

一、 国际市场规模预测

二、 中国市场规模预测

三、 资管市场规模预测

四、 智能投顾管理规模预测

图表目录

图表:智能投顾和传统投顾特征对比

图表:智能投顾发展历程

图表:投顾服务从1.0迈向3.0智能时代

图表: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:传统投顾和智能投顾费用对比

图表:智能投顾与理财师对比分析

图表:智能投顾与基金经理对比分析

图表:智能投顾与研究员

图表:一键理财型智能投顾平台运营模式

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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