SEI、Envestnet、AssetMark2019年度观察 ——美国TAMP行业代表性公司对比分析
原创 Kay Beta财富管理 2020-07-02

作为财富管理行业分支之一的统包资产管理平台(Turnkey Asset Management Platform,TAMP)赛道,在美国已经形成一个相对成熟的业态,为理财师尤其是注册投资顾问(Registered investment advisor, RIA)提供一站式的资产管理和财富管理服务。致力于将理财师从各项繁琐的日常经营操作中解放出来,使理财师可以将更多精力用于开拓和维护客户,释放生产力、提高价值创造能力。

本篇通过对SEI这家美国TAMP行业资产管理规模第一梯队的公司,以及其与Envestnet和AssetMark两家TAMP行业代表性公司的对比分析,希望对国内方兴未艾的TAMP行业提供一些借鉴。‍

SEI成立于1968年,是美国TAMP行业第一梯度中成立时间最早的公司,最初为银行信贷部门提供计算机模拟培训,1972年开始为银行信托部门(bank trust department)提供投资相关的会计系统,并逐步成为领先的投资流程相关服务的供应商和外包采购商,主要目标群体是美国的银行和信托机构。在此基础上,SEI进一步拓宽业务范畴,开始提供资管产品(investment managementproducts)的采购服务,进而逐步作为资产管理方提供各类金融产品。

SEI的基因和发展经历一定程度上决定了SEI的目标客户群体以机构客户为主,公司及业务定位则是科技驱动的财富和资产管理服务供应商。

收入规模上,受美国家庭可投资资产持续增长、注册投资顾问(RIA)尤其是独立渠道理财师数量持续增长、以及美国近10年资本市场的持续繁荣影响,美国财富管理行业整体规模持续扩大,SEI、Envestnet、AssetMark收入规模持续上升。

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

但与SEI稳定的盈利能力表现不同,AssetMark净利润逐年下降、Envestnet更是多年在盈亏线徘徊。这其中虽然有上市相关薪酬激励计划的影响(AssetMark),但作为TAMP行业资产管理规模前三甲中唯一持续盈利的公司,SEI稳定的盈利能力表现并非偶然。

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

定位差异:科技驱动的财富管理和资产管理服务vs 财富管理相关的金融科技服务

在50多年的发展历史中,SEI最初为银行提供计算机培训服务和会计系统服务,天生带有科技和流程服务的基因。中期伴随美国财富管理行业包括独立理财师在内的独立渠道的发展、行业整体费率的降低、“基金超市”等新业态的出现,SEI将外包采购服务的业务范畴,从单纯提供技术服务扩大到提供金融产品采购,成为一家技术驱动的提供交易流程服务、资产管理服务和运营服务的财富管理和资产管理综合服务商。

可以说,SEI从技术服务商到技术驱动的财富管理和资产管理综合服务商的跨越,是自身业务基因与行业发展进程综合作用的结果。

相比之下,成立于90年代下半段的AssetMark和Envestnet,错过了90年代初期由嘉信理财“共同基金一账通”引领的美国财富管理行业业态巨变,成立伊始面临的已是金融产品分销市场巨头林立的场面。但却搭乘了90年代中期开始的美国财富管理行业和券商经纪行业“互联网化”的东风,在这股线上化的浪潮中,成为财富管理领域的金融科技服务商。

基因+历史机遇的不同,造就了SEI与AssetMark、Envestnet不同的业务和公司定位,也是SEI与AssetMark、Envestnet差异的本源。

客户群体:机构 vs 理财师

SEI的业务以服务银行和信托机构起家,在50多年的发展过程中,始终以机构客户为主要客户群体,包括私人银行、投资经理、理财师和机构投资者(各类非盈利机构),截至2019年服务11,300家客户,同比增长2.72%。

资料来源:SEI各年年报

资料来源:SEI各年年报

AssetMark主要服务独立理财师,截至2019年服务7,958家,同比增长5.08%。

Envestnet服务理财师(包括独立理财师和机构理财师)、财富管理公司、机构客户和金融科技公司(后两者主要采购Envestnet的数据及数据分析服务),截至2019年服务10万理财师、4,700家公司客户,同比增长分别为4.17%和34.29%。

从客户群体上,AssetMark切的用户群体是最小的,以独立理财师为主。AssetMark和Envestnet在理财师这个客户领域,与SEI形成竞争,在SEI的私人银行、投资管理人和机构投资者领域,AssetMark和Envestnet不在SEI的主要竞争对手清单里。

To B型业务由于机构客户对于服务稳定性、连续性的要求以及合作方转换的高成本,粘性往往远高于一般C端用户。形成护城河之后,面临的竞争往往来自于客户内部(出于业务发展需要、机构客户将原有外包业务内化)以及行业变革性发展带来的挑战。

对于入局较晚的AssetMark和Envestnet,大型机构客户或已有稳定合作方、或通过收购等方式将金融科技服务的供给内部化,伴随美国财富管理行业以RIA为代表的独立渠道的崛起,为这批市场上新涌现的、没有能力自行研发的理财师人群提供金融科技和平台服务,由此切入市场则成为AssetMark和Envestnet立足和发展的不二选择。

对于长期以来以机构客户为主要客户群体的SEI而言,机构客户相对独立渠道理财师更大的体量以及相对较低的价格敏感度,对比AssetMark和Envestnet,无疑给SEI带来了更大的利润空间。

资产管理规模差异:SEI>AssetMark+Envestnet

虽然只有SEI提供资产管理服务,但由于三家都通过一定的服务平台(Platform)提供服务,客户会在该服务平台上管理和托管(manage/administer)资产,因此各家都有资产管理规模AUM/AUA这个概念。

截至2019年,SEI管理1万亿美元的资金,其中包括3,520亿美元的AUM和6,833亿美元的AUA,同比增长13.13%;Envestnet的AUM/AUA共5,506亿美元,同比增长24.42%;AssetMark平台资产620亿美元,同比增长37.19%。

虽然从服务客户数量上,SEI远不及Envestnet,但由于服务客户群体的不同,SEI所服务客户的平均单户资产规模远高于Envestnet和AssetMark。

截至2019年,SEI客户平均单户资产规模9,162万美元,而这个数字对于Envestnet和AssetMark 则分别是551万和774万美元。

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

注:此处资产管理规模是指三家各自的AUM(Assets under management)和AUA(Assets under administration),涵盖提供TAMP服务和其他服务的管理资产规模。根据Cerulli Associates统计数据,截至2018年Envestnet在TAMP行业占据36.7%市场份额,名列第一。

费率差异:SEI≫ Envestnet

按照资产管理规模和以资产为基础的收入(Asset-based)简单估算,SEI费率在1.4-1.5‰,远高于同期Envestnet费率1.1-1.2‰约,比同期Envestnet费率高出25-27%。

相对于价格敏感型、体量较小的理财师用户,SEI服务的机构用户无疑能够并且愿意为持续稳定的服务承担相对而言更高的费率。

资料来源:SEI、Envestnet、AssetMark各年年报

美国TAMP行业是伴随以RIA为代表的的独立渠道发展成长起来的,国内财富管理行业在2016-2018年期间涌现出了一批从传统金融机构独立出来的独立理财师,形成了中小型理财工作室业态。相对应的,国内也涌现了一批对标美国TAMP行业公司的机构。

从发展方向上看,独立渠道(注册投资顾问、双重注册和独立经纪交易商及保险经纪交易商等)的发展带来了更多的科技、运营等服务的外部采购需求,刺激了TAMP行业的快速发展。根据咨询公司Tiburon的估算,美国TAMP行业的资产管理规模将从2018年的7.4万亿增长到2024年的13万亿美元。行业的快速发展带来了新的入局者,相对于传统TAMP行业平台化、一体化(all-in-one platform)的特点,行业新入局者开始提供菜单式、可选式服务,服务方式更加灵活,引领了服务分类化(unbundling)风潮。

而从目前TAMP行业第一梯队三家的情况来看,提供平台式、一体化TAMP服务的AssetMark和Envestnet虽已是行业龙头,但公司整体盈利情况仍然可称为惨淡。相比之下,以技术驱动的提供综合财富管理和资产管理服务的SEI则实现了稳定的盈利。TAMP行业的前进方向仍然值得探讨。

从客户群体来看,除来自于独立渠道的业务需求持续增长之外,根据SEI的机构客户构成来看,资产管理机构的业务需求在持续增长,而来自私人银行的收入在下降。结合实际情况,出于合规、效益等各方面考虑,美国私人银行类财富管理机构频繁出手、通过不断收购金融科技类初创公司使服务供给内部化,降低了私人银行对技术等各项服务外部采购的需求。

国内TAMP行业尚处于萌芽阶段,美国TAMP行业的发展或能为国内TAMP行业的市场参与者提供一定的启发和思考。

-END-

SEI、Envestnet、AssetMark2019年度观察 ——美国TAMP行业代表性公司对比分析相关推荐

  1. 2021年中国集成电路市场现状及封测行业重点企业对比分析:通富微电vs华天科技vs长电科技

    一.集成电路市场现状 集成电路(integratedcircuit)是一种微型电子器件或部件.采用一定的工艺,把一个电路中所需的晶体管.电阻.电容和电感等元件及布线互连一起,制作在一小块或几小块半导体 ...

  2. 2021年中国奶油行业上市企业对比分析:海融科技VS 立高食品[图]

    一.发展背景 奶油是指乳经离心分离后得到稀奶油,经成熟.搅拌.压炼而制成的乳制品.奶油是以乳脂肪为主要成分,营养丰富,可直接食用或作为其他食品如冰淇淋等的原料 .如今市面上销售的奶油主要分为动物奶油和 ...

  3. 福利篇1——嵌入式软件行业与公司汇总

    前言 汇总嵌入式软件行业与公司,供参考. 文章目录 前言 一.嵌入式软件行业和公司汇总 1.芯片行业代表性公司 2.人工智能代表性公司 1)智能驾驶方向代表性公司 2)机器人方向代表性公司 3.消费电 ...

  4. 2014年中国新闻业年度观察报告

    随着互联网的迅猛发展,新闻网站正成为我国媒介版图中的重要组成部分.许多受众不再是通过传统媒体.而是通过新闻网站获取新闻.根据中国互联网络信息中心(CNNIC)2014年1月发布的调查数据[ii],网络 ...

  5. 04_美国医疗保健行业的医疗分析类别介绍

    美国医疗保健行业的医疗分析类别介绍 医疗保健中有数百个未解决的问题正在通过机器学习和其他分析方法来解决.如果您曾经在Google中输入过"医疗保健中的机器学习"一词,那么您可能已经 ...

  6. 深脑链获2017年度中国区块链行业优秀评选活动“优秀项目奖”

    点击上方 "蓝色字" 可关注我们! 记者:铅笔盒 深脑链(DBC)于近日参加了中国高科技产业化研究会区块链产业联盟主办的2017年度中国区块链行业优秀评选活动颁奖盛典,并获得了由中 ...

  7. 知识计算决策智能年度观察|知识计算价值逐渐凸显,决策智能重塑企业竞争优势

    完整链接: 可信AI年度观察|知识计算价值逐渐凸显,决策智能重塑企业竞争优势 一.认知决策技术发展路径愈发明晰 图深度学习的发展促进知识建模能力进一步增强.知识的向量表示是模型更好地利用和学习知识的重 ...

  8. 外媒:为何说中国对美国科技行业的影响与日俱增

    9月14日消息,<财富>网站今天发表文章称,全球科技产业的未来在很大程度上取决于中国和美国的关系. 这是周三在旧金山举行的世界移动通信大会(MWC)科技与金融会议上得出的一个结论.尽管中美 ...

  9. RigUp 数据库暴露7.6万份美国能源行业文件

     聚焦源代码安全,网罗国内外最新资讯! 编译:奇安信代码卫士团队 安全厂商 vpnMentor 发布报告称,美国能源行业劳力市场和服务提供商 RigUp 的一个 AWS S3 存储桶遭暴露,导致美国能 ...

最新文章

  1. VMware静态地址上网
  2. 艾伟_转载:.NET内存管理、垃圾回收
  3. PTC Creo7.0中文版
  4. linux系统修改系统时间
  5. python pytest mark
  6. 什么时候用到全排列_初学讲义之高中数学二十一:排列组合和二项式定理
  7. oracle重做日志的信息,Oracle重做日志和日志挖掘
  8. 查看局域网中的其他机器的IP地址
  9. 创维广电服务器无线,创维电视与电脑无线投屏条件
  10. MFC TabCtrl 控件修改标签尺寸
  11. 网线为什么要分A、B类接法?区别是什么?
  12. windows2003下卸载ie8
  13. VISUAL STUDIO调试器指南---断点和跟踪点
  14. Python量化交易平台开发教程系列7-顶层GUI界面开发(1)
  15. redmi airdots手动串联_【更正】关于小米AirDots青春版和Redmi红米AirDots所支持蓝牙协议内容的更正...
  16. 带例子的测试用例模板
  17. SQL Server数据库建表以及使用方法
  18. OPengl学习(二)——opengl环境搭建
  19. Java IO流---字节流
  20. 云计算时代——本质、技术、创新、战略

热门文章

  1. 模型评估指标 AUC 和 ROC,这是我看到的最透彻的讲解
  2. 网站访问时提示ERR_CONNECTION_TIMED_OUT(操作超时)!
  3. UnsupportedOperationException异常解决
  4. python实现寻找最长回文子串
  5. Python操作SQLServer
  6. java weblogic.wlst_Weblogic - 使用Wlst获取部署类型
  7. 通过tushare获取金融数据的方法
  8. UV镜 不镀膜、单层镀膜和多层镀膜 , “暗中”测试 数码相机UV镜效果对比
  9. mysql geohash_算法:geohash
  10. android外卖实验报告,基于Android平台的外卖app设计与实现.doc