36氪独家 | 获凯洲资本、MKIC天使轮投资，「Lumiq」在用Boinics技术为资管行业提供独有策略

36氪独家获悉，新加坡资管平台Lumiq已完成数百万美元天使轮融资，由凯洲资本、MKIC联合投资。公司在不久前的品牌升级中，从Finvese正式更名为Lumiq，创始人Aaron Low表示，本轮融资将用于进一步提升IT技术，增强平台的安全性和易用性，并让FA管理客户资产的过程更透明。

简单介绍下本轮资方，凯洲资本（Triumph Capital）是澳洲Triumph在中国成立的资产管理公司，在资管领域有20余年历史，在全球开展私募股权投资和另类资产的投资管理，对前沿金融技术的战略性投资布局包括资产组合管理、智能投顾、风险控制和大数据应用及家族办公室领域的多个全方位综合软件解决方案提供商。

MKIC（Malaysian Kuwait Investment Co.）成立于1980年9月，是马来西亚政府和科威特政府共同成立的合资公司，股东分别是马来西亚财政部、科威特房地产投资协会和科威特公共保障社会局。MKIC主要投资长远有利于两国双边关系、能带来可持续性回报的公司。

凯洲资本表示长期看好金融科技行业，会深度挖掘金融科技细分领域。而两家资方丰富的行业资源，也有利于Lumiq正式商用后接触到更多的目标用户。

Lumiq定位于Boinics资管平台，同时面向包括私人银行、理财规划师、财富顾问、家族办公室和高净值客户在内的B端和C端用户。其中，Bionics是指比普通的机器人顾问更复杂、更全面的算法技术，不仅在弱相关数据面前有更强的归因能力，能为顾问提供独有的投资解决方案，也组合了机器人顾问的多项技能，即使投资标的类别混搭，也可以带给顾问顺畅、易用、高效的服务体验。

为了能更好地理解资管这件事有多复杂，我们借用波士顿咨询的一张图来说明。

图中，红色代表目前财富经理尚未提供的功能，黄色代表可提供基础功能，蓝色是可提供高级功能，绿色是可提供尖端功能。由此可以看出，市场进步空间还很大。

Lumiq则通过增强旗下的“机构Bionics”、“顾问Bionics”和“机器人顾问”三个平台的功能，在收集市场数据、呈现最优表现组合、资产分级和风控、税收管理、信息可视化等基础应用上，增加了“市场损失指标”、“输入全球预期收益”、“模拟投资计划”等模块，覆盖现有技术和服务的空白，同时为不同的使用者（如银行、家族办公室）提供4种风格的决策引擎，最终提升投资的回报表现和顾问的工作效率，并让客户能随时看到顾问管控风险的过程和资产预期收益的变化。

Aaron认为，AI和人结合在一起最安全高效。因为机器擅长总结历史，却不善预测未来；专业顾问可以使用自己的策略最大化收益，但一般依靠个人判断，很难对比更多不同类型的策略。在Lumiq上，人利用经验主导和切换策略，机器负责模拟并找出实现策略的最短路径。打个比方，个人投资者就像打车的乘客，顾问作为经验丰富的司机，可以为了多赚钱而绕路（就像推荐有高额分成、却不适合客户的投资组合）；无人驾驶不会绕远，更省成本，但乘客缺乏掌控感，会担心安全性。Lumiq想做GPS和自动驾驶中的芯片，辅助司机送乘客快速到达目的地，也让司机能灵活应变。

Lumiq对标在全球有超过3万亿美元资产的资管巨头Vanguard。不同在于Vanguard只销售自家产品，Lumiq想在综合性上建立优势，所能覆盖的资产种类不仅限于FOF、ETF、对冲基金、保险等，还涉及另类投资等标的。与市场上使用机器人顾问的竞品相比，Boinics的特长在于用历史数据预测未来回报，并给到顾问独有的策略。

Lumiq另一个核心优势在于团队，虽然只有7人，但团队在全球顶尖资管机构的工作经验加起来超过100年，对市场趋势和两端用户需求都有较深的认识，既有尖端技术专家，也有熟悉各国投资环境的金融从业者。

Lumiq目前仍在迭代中，预计于明年上半年推出商用版。Aaron表示，Lumiq在技术上有一定窗口期，又是给专业人士提供投资服务，对平台自身的安全和稳定性要求较高，为了创造更好的用户体验和价值，Lumiq不会匆忙上线。公司预计明年启动下一轮融资，Aaron透露，资金将全部用于IT，而非市场推广；相比纯财务投资，更看重资方的战略资源；Lumiq还在与某大学就AI技术在金融领域的应用展开合作，未来将在美国、中国和中东地区（三者环境不同但都市场巨大）首先落地产品。

再来看中国做财富管理和资产管理技术服务的创业公司，36氪曾报道过妙盈科技、数禧金服、NewBanker等，此前在《36氪新风向 | 先卖水后淘金，泛资管时代的第三方服务能切交易、做平台吗？》一文中也介绍了不同展业路径的公司如何借助科技提升投资能力，以及初创公司的成长空间。虽然中外市场环境不同，但核心KPI在于扩大AUM。对尚处于早期阶段的Lumiq而言，如何吸引更多理财师使用他们的平台，将是未来重点考虑的问题。

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