本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
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 服务模式
1.1.3 主要特征
1.1.4 发展历程
1.1.5 产业价值链
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 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
第二章智能投顾产业发展驱动力分析
2.1 大数据为智能投顾发展奠定基础
2.1.1 数据维度增加奠定基础
2.1.2 大数据提升资产管理效率
2.1.3 海量数据重塑竞争格局
2.2 人工智能推动智能投顾进步
2.2.1 智能投顾AI核心技术
2.2.2 人工智能是关键技术
2.2.3 人工智能推动产业发展
2.3 证券行业变革提供发展机遇
2.3.1 券商探索新盈利点
2.3.2 互联网证券奠定基础
2.3.3 普惠金融持续推进
2.3.4 客户需求激增
2.3.5 证券业竞争格局变化
2.4 社会资产配置结构变化推动
2.4.1 人口结构变化提升投资度
2.4.2 金融资产配置需求提升
2.4.3 产业受风险投资热捧
第三章2018-2022年国际智能投顾产业发展分析
3.1 2018-2022年国际智能投顾产业发展分析
3.1.1 市场接受程度
3.1.2 市场发展规模
3.1.3 传统企业布局
3.1.4 新兴公司兴起
3.1.5 主要投资产品
3.2 2018-2022年国际智能投顾产业市场服务分析
3.2.1 市场服务范围
3.2.2 税务筹划顾问
3.2.3 投资组合优化顾问
3.2.4 人机结合顾问
3.3 2018-2022年美国智能投顾产业发展现状分析
3.3.1 市场发展规模
3.3.2 市场投资产品
3.3.3 市场投资主体
3.3.4 市场竞争格局
3.3.5 市场规模预测分析
第四章2018-2022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 智能投顾发展阶段
4.1.2 智能投顾业务模式
4.1.3 智能投顾模式分类
4.2 2018-2022年中国智能投顾产业发展现状分析
4.2.1 市场监管政策
4.2.2 市场发展特点
4.2.3 市场发展规模
4.2.4 市场参与主体
4.2.5 市场竞争格局
4.2.6 智能投顾产品
4.3 2018-2022年中国智能投顾理财平台分析
4.3.1 全球资产配置型
4.3.2 证券投资型
4.3.3 理财超市型
4.4 中国智能投顾产业发展存在的问题
4.4.1 被动投资品种较少
4.4.2 法律定位仍存障碍
4.4.3 风控体系有待加强
4.4.4 金融数据开放程度低
4.4.5 外汇管制存在限制
4.5 中国智能投顾产业投资策略
4.5.1 加强合规化监管
4.5.2 完善风控体系建设
4.5.3 加快技术创新进步
第五章2018-2022年智能投顾主流模式分析
5.1 智能投顾发展模式概述
5.1.1 主流模式类型
5.1.2 模式对比分析
5.1.3 典型公司分析
5.2 2018-2022年智能投顾产业模式发展分析
5.2.1 模式发展现状分析
5.2.2 盈利模式分析
5.2.3 模式趋势预测分析
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 独立建议型
5.4.2 混合推荐型
5.4.3 一键理财型
第六章2018-2022年国际智能投顾典型企业分析
6.1 Wealthfront
6.1.1 企业发展概况
6.1.2 业务发展特色
6.1.3 产品及服务分析
6.1.4 其他服务分析
6.2 Betterment
6.2.1 企业发展概况
6.2.2 业务发展特色
6.2.3 企业主要特点
6.2.4 业务服务模式
6.3 Personal Capital
6.3.1 企业发展概况
6.3.2 主要商业模式
6.4 Future Advisor
6.4.1 企业发展概况
6.4.2 市场服务定位
6.4.3 竞争差异分析
6.5 嘉信SIP
6.5.1 企业发展概况
6.5.2 投资组合产品
第七章2018-2022年中国智能投顾产业重点企业分析
7.1 华泰证券
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 经营效益分析
7.1.3 业务经营分析
7.1.4 财务状况分析
7.1.5 智能投顾布局
7.1.6 未来前景展望
7.2 广发证券
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 经营效益分析
7.2.3 业务经营分析
7.2.4 财务状况分析
7.2.5 智能投顾布局
7.3 光大证券
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 经营效益分析
7.3.3 业务经营分析
7.3.4 财务状况分析
7.3.5 智能投顾布局
7.4 金贝塔
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 主要商业模式
7.4.3 投融资情况分析
7.4.4 企业投资前景
7.5 同花顺
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业业务优势
7.5.3 企业核心竞争力
7.5.4 企业布局情况分析
7.6 理财魔方
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业竞争优势
7.6.3 主要商业模式
第八章2023-2029年智能投顾产业投融资分析及风险预警
8.1 2023-2029年智能投顾产业投融资分析
8.1.1 国际融资规模
8.1.2 中国融资规模
8.1.3 机构投资动向
8.2 2023-2029年中外智能投顾产业投资环境差异性分析
8.2.1 监管的差异
8.2.2 成本的差异
8.2.3 投资产品差异
8.2.4 投资风格差异
8.3 2023-2029年智能投顾产业投资机会分析
8.3.1 投资驱动因素
8.3.2 潜在投资主体
8.3.3 市场投资要点
8.4 2023-2029年智能投顾产业投资前景研究分析
8.4.1 市场投资前景研究
8.4.2 投资建议分析
8.4.3 投资前景研究选择
8.5 2023-2029年智能投顾产业投资前景预警
8.5.1 监管政策风险
8.5.2 模型失效风险
8.5.3 业务开展进度风险
8.5.4 技术创新风险
第九章2023-2029年智能投顾产业趋势预测与预测分析
9.1 2023-2029年智能投顾产业趋势预测分析
9.1.1 市场监管展望「HJ LT」
9.1.2 市场趋势预测分析
9.1.3 产业发展展望
9.2 2023-2029年智能投顾产业发展趋势预测
9.2.1 总体发展方向
9.2.2 “券商+”趋势预测分析
9.2.3 “互联网+”趋势预测分析
9.3 2023-2029年智能投顾产业规模预测分析
9.3.1 国际市场规模预测分析
9.3.2 中国市场规模预测分析
9.3.3 资管市场规模预测分析
9.3.4 智能投顾管理规模预测分析
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:2023-2029年中国大数据总量及其增速
图表:2018-2022年全球人工智能投资总额及交易笔数
更多图表见正文……
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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