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2020-2024年中國智能投顧產業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2016年10月最新修訂:2020年6月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 智能投顧產業概述
1.1 智能投顧介紹
1.1.1 主要定義
1.1.2 平臺分類
1.1.3 主要特征
1.1.4 服務范圍
1.1.5 業務流程
1.1.6 技術基礎
1.2 智能投顧優勢
1.2.1 門檻低
1.2.2 費用低
1.2.3 高透明
1.2.4 高效便捷
1.2.5 高專業化及執行力
1.2.6 投資表現優異
1.3 智能投顧與傳統投顧服務對比分析
1.3.1 智能投顧與理財師
1.3.2 智能投顧與基金經理
1.3.3 智能投顧與研究員
第二章 2018-2020年國際智能投顧產業發展分析
2.1 2018-2020年國際智能投顧產業發展分析
2.1.1 市場接受程度
2.1.2 市場發展現狀
2.1.3 傳統企業布局
2.1.4 新興公司興起
2.2 2018-2020年國際智能投顧產業市場服務分析
2.2.1 市場服務范圍
2.2.2 稅務籌劃顧問
2.2.3 投資組合優化顧問
2.2.4 人機結合顧問
2.3 2018-2020年美國智能投顧產業發展現狀
2.3.1 市場發展歷程
2.3.2 行業監管體系
2.3.3 市場發展動因
2.3.4 市場規模分析
2.3.5 市場盈利模式
2.3.6 市場競爭態勢
2.3.7 市場規模預測
第三章 2018-2020年智能投顧產業環境分析
3.1 大數據為智能投顧發展奠定基礎
3.1.1 數據維度增加奠定基礎
3.1.2 大數據券商智能投顧意義
3.1.3 大數據券商智能投顧應用
3.1.4 海量數據重塑競爭格局
3.2 人工智能推動智能投顧進步
3.2.1 智能投顧AI核心技術
3.2.2 人工智能技術應用加快
3.2.3 人工智能產業發展提速
3.2.4 人工智能推動產業發展
3.3 證券行業變革提供發展機遇
3.3.1 券商探索新盈利點
3.3.2 互聯網證券奠定基礎
3.3.3 普惠金融持續推進
3.3.4 客戶需求市場激增
3.3.5 行業競爭格局變化
3.4 社會需求助推產業發展
3.4.1 網民年齡結構變化
3.4.2 中國高凈值人群分析
3.4.3 金融資產占比上升
3.4.4 理財需求不斷增長
3.4.5 財富配置日趨多元化
第四章 2018-2020年中國智能投顧產業發展分析
4.1 中國智能投顧產業發展概述
4.1.1 智能投顧發展演進
4.1.2 智能投顧業務模式
4.1.3 智能投顧模式分類
4.2 2018-2020年中國智能投顧產業發展現狀
4.2.1 政策監管環境
4.2.2 監管新規發布
4.2.3 市場發展規模
4.2.4 市場發展特點
4.2.5 智能投顧產品
4.2.6 市場布局動態
4.2.7 實際應用場景
4.3 2018-2020年中國智能投顧產業競爭格局
4.3.1 市場參與主體
4.3.2 市場競爭格局
4.3.3 行業平臺排行
4.3.4 券商主體布局
4.3.5 銀行主體布局
4.3.6 基金主體布局
4.3.7 保險主體布局
4.4 2018-2020年中國智能投顧用戶群體分析
4.4.1 用戶年齡分布
4.4.2 用戶收入水平
4.4.3 服務人群分布
4.4.4 用戶投資經驗
4.4.5 產品使用狀況
4.4.6 用戶估空因素
4.4.7 用戶關注重點
4.5 2018-2020年中國智能投顧理財平臺分析
4.5.1 平臺技術構架
4.5.2 全球資產配置型
4.5.3 證券投資型
4.5.4 智能選股型
4.5.5 理財超市型
4.6 中國智能投顧產業發展存在的問題
4.6.1 智能投顧發展挑戰
4.6.2 被動投資品種較少
4.6.3 面臨法律合規問題
4.6.4 風控體系有待加強
4.6.5 金融數據開放程度低
4.6.6 無法分散投資風險
4.6.7 接受認知程度不高
4.6.8 初創企業發展障礙
4.7 中國智能投顧產業發展策略
4.7.1 加強合規化監管
4.7.2 完善風控體系建設
4.7.3 規范行業營業行為
第五章 2018-2020年中國智能投顧發展模式分析
5.1 智能投顧發展模式概述
5.1.1 模式類型分析
5.1.2 模式對比分析
5.1.3 典型公司分析
5.2 2018-2020年智能投顧產業模式發展綜況
5.2.1 模式發展現狀
5.2.2 主流模式分析
5.2.3 盈利模式分析
5.2.4 模式混合趨勢
5.3 智能投顧主流開發模式
5.3.1 資產配置模式
5.3.2 數據分析模式
5.3.3 人機結合模式
5.4 智能投顧平臺業務模式
5.4.1 平臺模式類別
5.4.2 獨立建議型
5.4.3 混合推薦型
5.4.4 一鍵理財型
5.4.5 其他類型
第六章 2018-2020年智能投顧相關行業發展分析
6.1 2018-2020年資產管理產業發展分析
6.1.1 資管行業基本概述
6.1.2 資管行業市場規模
6.1.3 資產管理競爭格局
6.1.4 資管科技布局狀況
6.1.5 資產管理企業動態
6.1.6 資管行業影響因素
6.1.7 資管行業發展動力
6.1.8 資管市場發展趨勢
6.2 2018-2020年財富管理行業發展分析
6.2.1 財富管理行業發展背景
6.2.2 財富管理行業發展意義
6.2.3 財富管理行業發展狀況
6.2.4 財富管理行業企業格局
6.2.5 財富管理行業發展機遇
6.2.6 財富管理市場發展趨勢
6.2.7 財富管理行業發展方向
6.2.8 財富管理行業發展展望
6.3 2018-2020年金融科技行業發展分析
6.3.1 金融科技行業發展歷程
6.3.2 金融科技行業政策環境
6.3.3 全球金融科技行業分析
6.3.4 中國金融科技發展規模
6.3.5 金融科技市場競爭格局
6.3.6 金融科技企業布局態勢
6.3.7 金融科技行業發展趨勢
6.4 2018-2020年互聯網金融行業發展分析
6.4.1 市場發展回顧
6.4.2 行業監管政策
6.4.3 市場融資規模
6.4.4 網貸市場狀況
6.4.5 傳統市場分析
6.4.6 新型市場分析
6.4.7 新互聯網金融模式
6.4.8 市場發展展望
第七章 2018-2020年國際智能投顧典型企業分析
7.1 Wealthfront
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 業務發展特色
7.1.3 企業盈利模式
7.1.4 企業產品服務
7.1.5 企業發展動態
7.2 Betterment
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 業務發展特色
7.2.3 企業主要特點
7.2.4 業務服務流程
7.2.5 服務模式分析
7.2.6 盈利模式分析
7.3 Personal Capital
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 主要服務分析
7.3.3 盈利模式分析
7.3.4 主要投資產品
7.3.5 產品服務特色
7.4 Future Advisor
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 市場服務定位
7.4.3 競爭差異分析
7.5 嘉信SIP
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 產品服務優勢
7.5.3 產品運作流程
7.5.4 企業發展動態
第八章 2017-2020年中國智能投顧產業重點企業分析
8.1 華泰證券
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 智能投顧布局
8.1.3 經營效益分析
8.1.4 業務經營分析
8.1.5 財務狀況分析
8.1.6 核心競爭力分析
8.1.7 公司發展戰略
8.1.8 未來前景展望
8.2 廣發證券
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業業務布局
8.2.3 智能投顧產品
8.2.4 經營效益分析
8.2.5 業務經營分析
8.2.6 財務狀況分析
8.2.7 核心競爭力分析
8.2.8 公司發展戰略
8.2.9 未來前景展望
8.3 光大證券
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 智能投顧業務
8.3.3 智能投顧產品
8.3.4 經營效益分析
8.3.5 業務經營分析
8.3.6 財務狀況分析
8.3.7 核心競爭力分析
8.3.8 公司發展戰略
8.3.9 未來前景展望
8.4 長江證券
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 智能投顧業務
8.4.3 經營效益分析
8.4.4 業務經營分析
8.4.5 財務狀況分析
8.4.6 核心競爭力分析
8.4.7 公司發展戰略
8.4.8 未來前景展望
8.5 同花順
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 企業業務分析
8.5.3 相關公司對比
8.5.4 智能投顧產品
8.5.5 經營效益分析
8.5.6 業務經營分析
8.5.7 財務狀況分析
8.5.8 核心競爭力分析
8.5.9 未來前景展望
8.6 藍海智投
8.6.1 企業發展概況
8.6.2 投資標的選擇
8.6.3 企業競爭優勢
8.7 其他企業
8.7.1 銀河證券
8.7.2 工商銀行
8.7.3 華夏財富
8.7.4 摩羯智投
8.7.5 理財魔方
8.7.6 螞蟻金服
8.7.7 百度股市通
8.7.8 騰訊理財通
8.7.9 京東智投
8.7.10 投米RA
第九章 中投顧問對中國智能投顧產業投資綜合分析
9.1 智能投顧產業投融資現狀分析
9.1.1 中國智能投顧融資規模
9.1.2 互聯網金融投融資規模
9.1.3 智能投顧投資效益分析
9.1.4 智能投顧機構投資動態
9.2 中投顧問對中國智能投顧產業投資價值評估分析
9.2.1 投資價值綜合評估
9.2.2 市場機會矩陣分析
9.2.3 進入市場時機判斷
9.3 中投顧問對中國智能投顧產業投資壁壘分析
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 政策壁壘
9.3.3 技術壁壘
9.3.4 資金壁壘
9.4 中投顧問對中國智能投顧產業投資建議綜述
9.4.1 項目投資建議
9.4.2 競爭策略分析
9.4.3 行業風險提示
第十章 2020-2024年智能投顧產業發展趨勢及前景分析
10.1 智能投顧產業發展趨勢分析
10.1.1 總體發展趨勢
10.1.2 金融市場趨勢
10.1.3 “券商+”趨勢
10.1.4 “互聯網+”趨勢
10.1.5 市場監管趨勢
10.2 中投顧問對2020-2024年中國智能投顧產業預測分析
10.2.1 2020-2024年中國智能投顧產業影響因素分析
10.2.2 2020-2024年中國智能投顧市場規模預測

圖表目錄

圖表1 智能投顧與傳統投顧的對比
圖表2 智能投顧依托算法基礎提供投資管理全價值鏈服務
圖表3 智能投顧業務流程
圖表4 傳統金融機構私人銀行部門與智能投顧公司的最低投資限額對比
圖表5 部分智能投顧費率總結
圖表6 智能投顧與理財師對比分析
圖表7 智能投顧與基金經理對比分析
圖表8 智能投顧與研究員
圖表9 2016-2022年全球智能投顧管理資產規模及用戶數量
圖表10 智能投顧產業服務內容
圖表11 美國基金行業演進歷程
圖表12 美國智能投顧重要事件及資產管理規模變化
圖表13 美國智能投顧監管體系進展
圖表14 2018年美國家庭持有共同基金比例
圖表15 美國智能投顧盈利模式
圖表16 2018年美國智能投顧前五大平臺的資產管理規模
圖表17 美國三款主流智能投顧產品對比
圖表18 2017-2023年美國智能投顧管理資產規模及增速
圖表19 2017-2023年美國智能投顧市場數量及滲透率
圖表20 人工智能在各行業帶來價值的定量總結
圖表21 2015-2018年中國人工智能產業市場規模統計情況
圖表22 2013-2020年中國網民數量及互聯網普及率
圖表23 2020年中國網民年齡結構分布
圖表24 2008-2018年中國高凈值人群數量統計情況
圖表25 2008-2018年中國高凈值人群可投資資產規模統計情況
圖表26 2018年中國高凈值人群區域分布結構
圖表27 我國居民家庭所擁有的金融資產分化情況
圖表28 2019年中國高凈值人群家庭可投資資產
圖表29 2019年中國高凈值人群打理財富的方式
圖表30 2019年中國城市居民家族金融資產分布情況
圖表31 2019年中國居民家庭所擁有金融資產的實物資產分化(79.6%)情況
圖表32 科技驅動投顧服務走向3.0時代
圖表33 國內智能投顧模式的主要分類
圖表34 投顧和資管業務監管實踐國際對比
圖表35 智能投顧監管政策一覽
圖表36 2016-2022年中國智能投顧管理規模估算
圖表37 國內智能投顧的主要參與者
圖表38 2018年中國智能投顧平臺綜合因素排名及對比
圖表39 2018年智能投顧產品月度累計收益率對比
圖表40 2019年中國智能投顧平臺排行榜
圖表41 各年齡段愿意使用智能投顧服務程度
圖表42 不同年齡群體愿意配置智能投顧比例
圖表43 智能投顧用戶月均收入水平情況
圖表44 智能投顧與網絡借貸對比
圖表45 智能投顧用戶投資理財經驗情況
圖表46 各派系智能投顧產品使用率
圖表47 用戶尚未使用智能投顧進行理財的原因
圖表48 用戶對智能投顧的看重因素
圖表49 證券公司智能投顧平臺技術構架
圖表50 智能投顧模式分析
圖表51 智能投顧五種模式對比分析
圖表52 智能投顧五種模式的國外典型公司
圖表53 國內智能投顧三大類公司
圖表54 國內智能投顧的主要模式
圖表55 智能投顧盈利模式拆解
圖表56 智能投顧的四種發展模式
圖表57 資產大類的投資范圍
圖表58 國內部分智能投顧理財平臺一覽
圖表59 獨立建議型智能投顧平臺運營模式
圖表60 混合推薦型智能投顧平臺運營模式
圖表61 一鍵理財型智能投顧平臺運營模式
圖表62 主動型理財資訊平臺分類及典型公司類舉
圖表63 個人財務賬戶管理公司分類與簡介
圖表64 互聯網理財顧問平臺分類
圖表65 國內國外自助化財富管理平臺對比及簡介
圖表66 中國資產管理行業發展階段
圖表67 資產管理業務范疇
圖表68 我國境內居民及企業金融資產配置概覽
圖表69 2016-2018年中國資管行業規模
圖表70 2019年中國各類資產管理業務只數及規模
圖表71 資產管理行業影響因素
圖表72 中國資產管理行業政策環境
圖表73 財富管理行業主要經營機構
圖表74 2020年中國獨立財富管理公司TOP20
圖表75 中國金融科技行業發展歷程
圖表76 中國金融科技行業政策環境
圖表77 2013-2020年中國金融科技營收規模及增長預測
圖表78 2019年中國六大國有銀行金融科技投資金額
圖表79 2020年中國金融科技企業TOP20
圖表80 2020年中國金融科技獨角獸企業
圖表81 2020年中國金融科技獨角獸公司區域分布
圖表82 2019年中國互聯網金融政策
圖表83 中國互聯網金融企業海外上市情況
圖表84 網貸公司持牌情況
圖表85 2019年八家征信機構大事記
圖表86 2019年銀行在金融科技領域的投入和布局
圖表87 2019年以來銀行APP整合情況(安卓系統)
圖表88 8家香港地區虛擬銀行情況
圖表89 部分券商APP智能交易功能對比
圖表90 網絡互助計劃的行業四格局
圖表91 2020年主流的網絡互助平臺會員數
圖表92 互聯網支付機構分類
圖表93 2017-2019年云閃付越活越用戶數量
圖表94 第三方支付整治、整改與未來
圖表95 數字貨幣的分類
圖表96 中國DCEP研究進展
圖表97 中國借記卡發行數量與M0供應量情況
圖表98 消費金融與小貸對比
圖表99 Wealthfront智能投顧平臺的特點
圖表100 Wealthfront的盈利模式
圖表101 Wealthfront直接指數化組合配置
圖表102 Betterment融資情況
圖表103 Betterment投資收益對比示意圖
圖表104 Betterment投資組合資產配置界面
圖表105 Betterment盈利模式
圖表106 免費的投資組合檢測和風險識別
圖表107 Personal Capital私人投資顧問費用表
圖表108 嘉信智能組合的成本優勢
圖表109 2017-2020年華泰證券股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表110 2017-2020年華泰證券股份有限公司營業收入及增速
圖表111 2017-2020年華泰證券股份有限公司凈利潤及增速
圖表112 2019年華泰證券股份有限公司主營業務分行業
圖表113 2019年華泰證券股份有限公司主營業務分地區
圖表114 2017-2020年華泰證券股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表115 2017-2020年華泰證券股份有限公司凈資產收益率
圖表116 2017-2020年華泰證券股份有限公司資產負債率水平
圖表117 2017-2020年華泰證券股份有限公司運營能力指標
圖表118 2018-2019年廣發證券分業務收入情況對比
圖表119 2017-2020年廣發證券股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表120 2017-2020年廣發證券股份有限公司營業收入及增速
圖表121 2017-2020年廣發證券股份有限公司凈利潤及增速
圖表122 2019年廣發證券股份有限公司主營業務分業務
圖表123 2017-2020年廣發證券股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表124 2017-2020年廣發證券股份有限公司凈資產收益率
圖表125 2017-2020年廣發證券股份有限公司資產負債率水平
圖表126 2017-2020年廣發證券股份有限公司運營能力指標
圖表127 2017-2020年光大證券股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表128 2017-2020年光大證券股份有限公司營業收入及增速
圖表129 2017-2020年光大證券股份有限公司凈利潤及增速
圖表130 2019年光大證券股份有限公司主營業務分行業、地區
圖表131 2017-2020年光大證券股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表132 2017-2020年光大證券股份有限公司凈資產收益率
圖表133 2017-2020年光大證券股份有限公司資產負債率水平
圖表134 2017-2020年光大證券股份有限公司運營能力指標
圖表135 iVatarGo差異化優勢
圖表136 2017-2020年長江證券股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表137 2017-2020年長江證券股份有限公司營業收入及增速
圖表138 2017-2020年長江證券股份有限公司凈利潤及增速
圖表139 2019年長江證券股份有限公司主營業務分業務
圖表140 2017-2020年長江證券股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表141 2017-2020年長江證券股份有限公司凈資產收益率
圖表142 2017-2020年長江證券股份有限公司資產負債率水平
圖表143 2017-2020年長江證券股份有限公司運營能力指標
圖表144 同花順主營業務結構
圖表145 2014-2019年主要免費炒股APP月活人數對比
圖表146 2016-2019年各可比頭部APP的相對活躍用戶滲透情況
圖表147 2010-2019年東方財富營收結構
圖表148 2018年同花順主營業務結構
圖表149 同花順、東方財富、大智慧三家公司C端付費軟件對比
圖表150 東方財富、大智慧、同花順金融終端價格對比
圖表151 基金代銷機構統計
圖表152 2018年基金銷售公司代銷基金只數對比
圖表153 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表154 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司營業收入及增速
圖表155 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司凈利潤及增速
圖表156 2018-2019年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表157 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表158 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司凈資產收益率
圖表159 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司短期償債能力指標
圖表160 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司資產負債率水平
圖表161 2017-2020年浙江核新同花順網絡信息股份有限公司運營能力指標
圖表162 京東財富業務布局
圖表163 投米RA產品特色
圖表164 中國智能投顧平臺投融資動態
圖表165 2019年中國互聯網金融投融資情況
圖表166 中國智能投顧運營狀況
圖表167 全球知名大型金融機構在智能投顧方面的動向
圖表168 智能產業投資價值四維度評估表
圖表169 智能投顧行業市場機會整體評估表
圖表170 中投市場機會矩陣:智能投顧產業
圖表171 智能投顧行業進入時機分析
圖表172 中投產業生命周期:智能投顧產業
圖表173 智能投顧競爭者
圖表174 智能投顧業務所需牌照
圖表175 智能投顧相關監管政策時間推進
圖表176 中投顧問投資機會箱:智能投顧行業
圖表177 中投顧問的投資建議
圖表178 中投顧問對2020-2024年中國智能投顧市場規模預測

2016年,金融科技成為金融領域的新寵,越來越多企業開始用技術手段改善金融體系的各個方面,其中人工智能對于傳統金融行業的改變尤其引人注目。在投資管理領域,金融科技也開始發揮作用,智能投顧產品不斷面世。所謂智能投顧(也稱機器人投顧),就是用云計算、大數據、機器學習/深度學習等技術將資產組合理論等其他金融投資理論應用到模型中,結合投資者個人財務狀況和風險偏好,為投資者提供最佳投資組合。

相對于傳統投顧模式,智能投顧具有門檻低、費用低、信息透明度高三大顯著優勢。海外市場方面,在美國以Wealthfront、Betterment、Future Advisor與嘉信SIP為代表的智能投顧公司層出不窮,在具體運營上也各具特色。在中國市場方面,我國智能投顧概念的出現一方面是在普惠金融、全民理財的趨勢引導下,傳統投資顧問行業自然轉型的結果;另一方面是互聯網、大數據技術、量化投資技術的加速發展推動的。2016至2017年是智能投顧產品的集中爆發期,越來越多的傳統金融機構和創業公司嘗試利用大數據挖掘,對用戶行為、市場、產品等進行分析,為客戶提供量身定制的資產組合建議和決策輔助工具。

2017年我國的智能投顧管理的資產達289億美元,其年增長率高達261%,資產規模在全球僅次于美國。預計到2022年,中國的智能投顧管理資產總額有望超6600億美元,用戶數量超過1億。

2016年下半年以來,我國監管層面開始重點關注智能投顧行業的動態,密集發聲規范市場環境,監管規則落地可期。2017年11月17日,中國人民銀行、銀監會、證監會、保監會、外匯局等部門聯合起草的《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見(征求意見稿)》公布。這份文件指明了智能投顧的發展方向,標志著智能投顧野蠻生長時代正式終結,行業逐步實現規范化發展。2019年11月18日至19日,中國互聯網金融協會秘書長表示,當前協會正在按照人民銀行《關于發布金融行業標準,加強移動金融客戶端應用軟件安全管理通知》的要求,在積極開展加強客戶端軟件行業自律管理的職責,牽頭開展APP實名備案的工作。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國智能投顧產業深度調研及投資前景預測報告》共十章。首先介紹了智能投顧行業的相關概述,其次分析了智能投顧產業發展驅動力,接著重點分析了國內外智能投顧產業發展狀況,隨后報告著重分析了智能投顧產業主流模式及國內外重點企業;最后報告對智能投顧產業投資狀況及發展前景進行了分析。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、中國證券行業協會、中國基金業協議、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對智能投顧產業有一個系統深入的了解、或者想投資智能投顧產業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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