互联网技术的发展给养老金资产管理行业带来了深刻的影响，养老金资产管理机构应紧紧抓住互联网技术发展和养老保险制度改革的历史机遇，充分借鉴国外资产管理行业在智能投顾、互联网运营服务方面的经验，应用云计算、移动互联和大数据技术，建立和完善互联网+养老金资产管理生态链。基于此，《中国养老金融发展报告(2017)》对我国的互联网+与养老金资产管理进行了研究，并形成了“互联网+下的养老金资产管理”的课题成果。本课题分为六部分：引言；互联网+对资产管理行业的影响；互联网+给养老金资产管理带来的机遇；海外养老金资产管理中互联网技术的发展；国内养老金资产管理在互联网+方面的探索与展望；推动养老金资产管理在互联网+方面发展的建议。

 

 

　　养老金资产管理是对以退休后或年老丧失劳动能力后提供养老生活保障为目的的长期积累资金进行管理和运用，并获得资产保值增值的过程。相比于其他短期理财资产，养老金资产具有鲜明的长期性、安全性和收益性的特点。养老金资产的长期性是指养老金资产是一个长期积累的资金，从在职缴费开始到退休后领取一般要经历十几年、几十年的时间，退休前一般不允许提前领取，退休后也会鼓励分期领取。因此在养老金投资管理过程中，要统筹考虑养老金计划内参保人积累期和领取期，做好资产和负债的匹配管理。养老金资产的安全性表现在养老金资产的目的是为养老生活提供保障，是参保人退休后生活的主要来源，因此其投资管理的过程要遵从养老金投资的目标，要符合参保人的风险承受能力，要在追求风险收益和养老金账户资金安全之间保持一定的平衡。养老金资产的收益性则是在坚持养老金资产长期性和安全性基础上取得的符合参保人风险承受能力和投资目标的投资回报水平。

 

 

　　随着资产配置能力在养老金资产管理中所占的份量越来越重，以基金中的基金（FOF）模式而形成的目标风险基金（TRF）和目标日基金（TDF）等配置型产品应运而生。这些资产配置型的养老金产品以及其他养老金组合必须要在充分了解客户需求，按照客户风险承受能力进行分层的基础上，才能达到预期的投资目标，实现资产收益与风险的长期平衡。传统的客户需求分析主要来源于调查问卷。基于互联网技术和互联网渠道的线上调查，可以依托海量客户资源向符合年龄特征的目标客户及不同地域的人群进行精准推送，使得调查的问题更具有针对性和适用性，并且能够大大提高调查的效率。但是客户的核心需求往往是潜在的、隐形的和动态的，调查问卷得到的客户需求结果往往是主观的、表象的和单维度的，单纯通过调查问卷，客户是很难清晰的表达出来自己的潜在需求和真实需求。

　　大数据和互联网技术为我们发现客户需求提供了便利，可以利用大数据来更为全面的认知和刻画养老金客户的需求。比如调查问卷经常问到的“风险承受能力”，往往客户自己都不知道怎么去判断，也不是通过回答几个问题就能轻而易举得出答案的。但是客户的风险承受能力是可以通过行为表现出来的。随着大数据应用的不断推进，投资管理机构可以通过互联网更加快捷的获取用户的海量数据，并借助用户反馈信息更加精准的分析用户与消费等商业相关的行为习惯，比如客户购买投资产品的类型及持有期限、旅游的目的地及出行方式、日常家庭消费习惯及消费内容等，结合客户个人年龄、性别、收入和家庭结构等人口特征，就能够为客户进行画像，得出其潜在的养老服务需求、风险承受能力等，为开发养老金产品及相关服务提供依据。因此，互联网技术能够帮助我们方便的利用大数据、云计算技术及时、准确地掌握第一手客户信息，分析出用户需求，推进产品创新，有针对性的推出满足养老金资产配置需求和发展趋势的养老金产品及相关服务。

 

 

　　随着互联网技术的快速发展，以大数据、云计算为基础的新型投研能力为投资研究带来了新的方法。大数据能够帮助投研人员提高预测市场的能力，通过量化指标帮助投资人员选择投资标的，同时利用互联网技术对市场和投资标的所在行业及标的本身的经营状况进行多维度监测。一些投资机构与互联网公司也合作推出了大数据投资产品，比如广发基金、南方基金和博时基金三家基金公司分别与百度、新浪、阿里巴巴合作开发的大数据指数产品。互联网时代的大数据具有三方面的应用价值：第一，大数据时代具有更多的数据维度，能够更好的挖掘市场和投资者的情绪指标、信息指标，从而对股票短期价格的走势进行预测；第二，大数据可以在互联网技术支持下提供更快的数据频度，通过爬虫技术对相关网站进行搜索，数据每小时即可更新一次，大大提升了研究的效率，改变了传统投研时代数据更新慢且需要研究员深入企业进行实地调研的状况；第三，大数据时代数据实时在线，资产管理机构还可以借助互联网的大数据分析，通过利用关键词提取、语义分析等多种分析手段加以补充，形成更及时、全面的宏观经济分析结果，寻找最佳投资机会并优化资产配置。大数据的出现大大提升了信息的真实性和可用性。就养老金资产而言，由于其对投资标的的安全性要求更高，因此应用大数据技术可以更加全面的评估投资标的经营状况、信用状况，多方检验和验证数据和信息的真实性，提前为投资决策和投资交易发出预警。比如天弘基金开发的智能投资实验室，就是通过互联网实时抓取标的数据，应用云计算技术对上市公司和发债主体在行业内经营状况、产品价格趋势、行业景气度等进行分析预测，对有可能出现的信用违约进行预警。

 

 

　　一般来讲智能投顾就是人工智能＋投资顾问的结合体，即根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并根据市场动态对资产配置再平衡提供建议。根据我们近期进行的一项养老金需求在线调查，在收到的近三万份调查问卷中，无任何高波动性资产（股票、股票型基金等）投资经验的人数占比35%，具有一年以内高波动性资产投资经验的人数占比23%，两者合计将近60%，这也从一定程度上反映了大部分国人没有或者缺少高波动性资产的投资经验。另一方面，尽管投资机构在个人购买产品前进行风险承受能力测试，由于个人对自身缺乏客观的认识，再加上可能遇到的销售误导，一旦其选择的投资产品所具有的风险属性远超自身承受能力并遭遇较大损失，会严重影响未来个人养老金的积累计划。因此个人需要借助外部专业力量为其提供顾问服务。再者，随着资管产品种类的不断丰富和增加，个人投资者很难具备选择产品的专业能力和时间，因此智能投顾逐渐成为养老金个人需求分析和资产配置的重要手段。

　　智能投顾平台对用户数据进行计算、分析得出养老金客户具体需求，由此得出客户的投资目标、风险承受能力和风险偏好，并针对个性化需求进行专业、有效的资产配置建议，结合具备互联网特色的完整运营体系，将投资顾问的服务模式化、产品化。智能投顾平台已经在全球盛行，美国著名资产管理机构，如领航集团、富达集团和普信集团都有自己的智能投顾平台，且都将其作为养老金投资管理的主要方式为投资者选出最适合的产品，从而大幅度提升了养老金管理机构的服务效率，降低了客户成本。

 

 

　　对客户需求进行分析的基础是拥有海量客户数据的账户管理平台，要实现对数据的高效安全的存储、快速便捷的提取、多维度的分析、海量客户的需求响应，也势必要通过互联网技术来实现。

　　比如，目前部分券商已经可以实现网上远程开户，减少了机构的运营成本，提高了开户效率，也为客户提供了便利；部分基金公司已经搭建起海量客户的账户管理和交易平台，以天弘基金为例，凭借高稳定性、低成本、弹性扩张等优点于一身的云平台，可应对超过3亿个人客户每日的交易、消费、转账等数据处理。随着移动互联网技术的发展，可进一步提升养老资产管理服务，在很大程度上解决目前出现的一些低效的问题，将养老金服务植入手机APP后，居民就能够极其便捷的进行个人养老储蓄产品选择、申购和赎回、养老金账户余额和投资收益查询、养老金理财投资知识的学习、退休养老金的运用、取现等等。对大部分个人投资者的咨询，也可以通过机器人客服进行及时的解答。