--- title: "FACET / Range vs 傳統 RIA / XYPN：四種 fee-only 模型對照｜FACET 深度文，第四篇" url: https://joelin.cc/p/9144 source: https://joelin.cc/p/9144 id: 9144 lang: zh-Hant slug: "facet-range-vs-chuan-tong-ria-xypn-si-zhong-feeo" pubDate: 2026-05-15 date_modified: 2026-05-15 updatedDate: 2026-05-15 schema_type: BlogPosting description: "適合閱讀：對美國 fee-only 行業全貌好奇的人、思考要不要在台灣推動類似結構的人、想理解「同樣 fee-only 紀律下的多種商業模型」的內容創作者" ai_summary: "本篇對美國 fee-only 行業四種主要商業模型進行全面對照：傳統 RIA（1% AUM、獨立執業、個人品牌）、XYPN（B2B2C 平台、訂閱、獨立顧問）、FACET（D2C flat-fee、全職員工、集中品牌）、Range（tech-forward 高端、全職員工）。四種模型各自服務 USD 100K 到 USD 50M+ 不同客群，分別滿足不同顧問職涯偏好與客戶需求差異，呈現互補而非競爭關係。對台灣的啟發：fee-only 紀律與商業模型是兩個維度，台灣的關鍵瓶頸不是模型選擇，而是『真正堅持 fee-only、有獨立執業意願、有平台級營運能力的 CFP 人才庫』的窄度。" key_facts: ["四模型客群跨度從 USD 100K 至 USD 50M+，無單一贏家，各占據不同市場位置", "長期戰略張力包括 CFP 人才搶奪、客戶獲取成本上升、科技平台軍備競賽", "台灣最大瓶頸不是商業模型本身，而是符合條件的 CFP 人才庫受限"] categories: ["商業/科技前沿參考"] tags: ["EAM"] about: - name: "Registered Investment Advisor" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q7309386"] mentions: - name: "NAPFA" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q17154111"] changelog: [{"date":"2026.05.15","note":"文章發佈"}] entity_ids: author: https://me.joelin.cc/#joe publisher: https://me.joelin.cc/#joelincc --- # FACET / Range vs 傳統 RIA / XYPN：四種 fee-only 模型對照｜FACET 深度文，第四篇 ## 摘要 本篇對美國 fee-only 行業四種主要商業模型進行全面對照：傳統 RIA（1% AUM、獨立執業、個人品牌）、XYPN（B2B2C 平台、訂閱、獨立顧問）、FACET（D2C flat-fee、全職員工、集中品牌）、Range（tech-forward 高端、全職員工）。四種模型各自服務 USD 100K 到 USD 50M+ 不同客群，分別滿足不同顧問職涯偏好與客戶需求差異，呈現互補而非競爭關係。對台灣的啟發：fee-only 紀律與商業模型是兩個維度，台灣的關鍵瓶頸不是模型選擇，而是『真正堅持 fee-only、有獨立執業意願、有平台級營運能力的 CFP 人才庫』的窄度。 ### 重點 - 四模型客群跨度從 USD 100K 至 USD 50M+，無單一贏家，各占據不同市場位置 - 長期戰略張力包括 CFP 人才搶奪、客戶獲取成本上升、科技平台軍備競賽 - 台灣最大瓶頸不是商業模型本身，而是符合條件的 CFP 人才庫受限 **TD;LR** * fee-only 行業在美國有四種代表性商業模型——**傳統 RIA(1% AUM)、XYPN(B2B2C 平台 + 獨立顧問)、FACET(D2C flat-fee + 全職員工)、Range(D2C flat-fee + tech-forward + 全職員工)**——四種都堅持 fee-only 紀律,但商業結構、目標客群、單位經濟、長期戰略各自不同。 * 四種模型不是「**誰會贏**」的關係,是**互補共存**——分別服務 USD 100K 到 USD 50M+ 的不同客群,加上「**獨立執業 vs 員工 / 平台 vs D2C**」的多重交叉。 * 對台灣的啟發是——**台灣未來的 fee-only 顧問生態,可能不會抄任何一家,而是設計適合台灣市場結構與 CFP 人才庫的混合模型**。 --- **適合閱讀**：對美國 fee-only 行業全貌好奇的人、思考要不要在台灣推動類似結構的人、想理解「**同樣 fee-only 紀律下的多種商業模型**」的內容創作者 **不適合閱讀**：想找「**哪一種模型最好**」的二元答案的人(這個問題沒有通用答案) --- ## 一、為什麼最後一篇要做四模型對照 前三篇集中寫 FACET 與 Range—— 但 FACET 與 Range 不是 fee-only 行業的全部—— 要理解這兩家的真實位置,必須把它們放在 fee-only 行業的完整光譜裡—— 對照另外兩種模型——傳統 RIA(行業最大宗、最老的 1% AUM 模型)與 XYPN(平台 + 獨立顧問模型)。 --- 老喬之前在「[XY Planning 深度文第四篇](#)」已經做過 NAPFA、Garrett、XYPN 三家對照—— 那篇文章的視角是「**fee-only 行業內部的不同商業結構**」。 這一篇的視角是「**fee-only 行業裡四種主要的商業模型怎麼共存、各自服務什麼**」—— 把傳統 RIA、XYPN、FACET、Range 攤平對照,看出 fee-only 模型多樣性的全貌。 --- ## 二、四模型快速對照表 | 維度 | 傳統 RIA | XYPN | FACET | Range | | --------------- | -------------------- | ------------------- | --------------- | ----------------- | | **代表時期** | 1980s–現在 | 2014–現在 | 2016–現在 | 2021–現在 | | **顧問身份** | 獨立執業(自有 RIA) | 獨立執業(掛靠平台) | 公司全職員工(W-2) | 公司全職員工(W-2) | | **商業模型** | B2C 個人 RIA | B2B2C 平台 | D2C 集中式 | D2C tech-forward | | **收費方式** | 1% AUM(浮動) | 月費訂閱 | 年費 flat | 年費 flat | | **典型客戶資產** | USD 500K–10M+ | USD 200K–2M | USD 500K–3M | USD 2M–10M+ | | **典型客戶年費** | 1% AUM(USD 5K–100K+) | USD 2,400–6,000(月費) | USD 2,000–8,000 | USD 3,000–12,000+ | | **品牌歸屬** | 個別顧問品牌 | 個別顧問品牌 | 公司集中品牌 | 公司集中品牌 | | **資本結構** | 自有資金 | bootstrap + 策略投資 | VC USD 250M+ | VC USD 40–50M | | **規模(2024 估算)** | 數千家 RIA | \~1,800 顧問 | \~10,000 家庭 | \~1,000–2,000 家庭 | | **行業地位** | 行業最大宗 | 平台模型代表 | D2C flat-fee 龍頭 | tech-forward 新銳 | --- 這張表攤開來看,可以看出四模型的根本差異—— **傳統 RIA**:獨立顧問、個人品牌、1% AUM、行業最大宗。 **XYPN**:獨立顧問、個人品牌、月費訂閱、平台支援開業。 **FACET**:全職員工、集中品牌、flat fee 訂閱、規模化 D2C。 **Range**:全職員工、集中品牌、flat fee 訂閱、tech-forward 高端。 四種對應不同的顧問需求、不同的客戶需求、不同的資本路徑—— 這個多樣性本身就是 fee-only 行業成熟的證明。 --- ## 三、傳統 RIA(1% AUM 模型)：行業最大宗 要理解 fee-only 行業,要從 RIA(Registered Investment Advisor)開始—— --- ### RIA 的法律定義 RIA 是依美國 1940 年《Investment Advisers Act》註冊的投資顧問實體—— 關鍵特徵—— * 對客戶負法律 fiduciary 責任 * 註冊在 SEC(資產 USD 100M+)或州政府(較小規模) * 必須揭露利益衝突 * 受嚴格的合規與審計要求 (老喬之前在「[資產管理行業地圖第三篇](/p/9052)」已詳細寫過 1940 年法案如何發明 RIA。) --- ### 傳統 RIA 的商業模型 絕大多數傳統 RIA 採用 **1% AUM 收費**—— 具體結構—— * 客戶資產的 1.0–1.25% 作為年度費用(部分大型 RIA 採用分層,例如首 USD 1M 收 1.0%、超出部分收 0.75%) * 從客戶帳戶按季度或月度自動扣繳 * 包含投資管理 + 部分財務規劃 * 不收佣金、不推商品、不收 referral fee --- ### 傳統 RIA 的規模 美國的 RIA 行業極度分散—— * 全美超過 15,000 家獨立 RIA * 多數是 1–10 人的小型 / 中型 boutique * 少數大型 RIA(Edelman Financial、Mariner Wealth、Creative Planning 等)規模達 USD 100B+ AUM * 整體行業 AUM 估算超過 USD 100T(2024 年) 這個規模遠超過 XYPN、FACET、Range 任何一家—— 傳統 RIA 仍然是 fee-only 行業的主體。 --- ### 傳統 RIA 模型的優勢 * 高 ARR 客戶(USD 1M+ 客戶帶來穩定的高年費) * 顧問自有,長期關係深 * 行業認可度最高 * 自由度最高(顧問自己決定服務內容、定價、客群) --- ### 傳統 RIA 模型的限制 * 1% AUM 對 mass-affluent 客戶相對昂貴 * 多數 RIA 設 AUM 門檻(USD 500K–1M),把年輕客戶擋在外面 * 開業門檻高(資本、時間、合規負擔) * 個人能力天花板限制服務量(typically 50–150 客戶) * 規模化困難(招募新顧問慢、品牌分散) --- ### 客戶選擇傳統 RIA 的理由 mass-affluent 上端與 UHNW 客戶仍然偏好傳統 RIA—— * 已經有長期信任的顧問關係,沒有理由換 * 1% AUM 在資產較大時可換到深度服務(USD 5M+ 客戶常常有專屬團隊) * 部分客戶仍偏好「**面對面**」的傳統服務體驗 * 傳統 RIA 服務範圍可定制(部分大型 RIA 含 estate、tax、保險、私募投資全包) --- ## 四、XYPN(B2B2C 平台模型)：服務獨立顧問 XYPN 的完整背景在「[XY Planning 深度文第一篇](#)」已詳細寫過—— 這裡簡要對照其在四模型光譜的位置。 --- ### XYPN 的核心位置 XYPN 不直接服務終端客戶—— 服務的是**顧問本身**—— 提供合規、技術、行銷、社群一條龍支援,讓 CFP 可以「**像律師 solo practice**」一樣經營 fee-only 業務。 --- ### XYPN 的差異化 跟 FACET / Range 對照—— * XYPN 的 CFP 是獨立顧問,不是公司員工 * XYPN 不持有客戶關係,客戶屬於個別顧問 * XYPN 的品牌建立在 Kitces 個人權威 + 1,800 個別顧問品牌的疊加 * XYPN 沒有 VC backing,bootstrap + Kitces 內容引擎驅動 --- ### XYPN 的客戶光譜 XYPN 顧問服務的終端客戶,主要在 mass-affluent 中段—— * USD 200K–2M 資產 * 30–50 歲 Gen X / Y 雙薪家庭 * 不適合傳統 RIA 的 AUM 門檻、不適合 FACET 的標準化服務 XYPN 的客戶與 FACET 客戶有部分重疊,但 XYPN 的服務更個人化、更 niche-driven—— 每位 XYPN 顧問通常聚焦特定 niche(例如「**矽谷工程師夫妻檔**」),提供高度定制化服務。 --- ## 五、FACET(D2C 全職員工模型) FACET 的完整背景在第一篇詳細寫過—— 這裡放在四模型光譜中對照。 --- ### FACET 的核心位置 FACET 是 fee-only 行業裡第一個成功把「**全職 CFP 員工 + flat fee + D2C**」規模化的公司—— 打破了「**fee-only 只能個人 / 小工作室經營**」的行業預設。 --- ### FACET 的差異化 跟傳統 RIA 對照—— * 所有 CFP 是員工,不是獨立執業 * flat fee 取代 1% AUM * 集中品牌取代個人品牌 * VC 資本支持規模化擴張 跟 XYPN 對照—— * D2C 直接服務客戶,不是 B2B2C 平台 * 客戶屬於 FACET,不屬於個別 CFP * CFP 是員工,不是獨立顧問 * 有 USD 250M+ VC 資本,XYPN 主要 bootstrap --- ### FACET 的客戶光譜 FACET 服務 mass-affluent 中段—— * USD 500K–3M 資產 * 35–55 歲、家戶年收 USD 200K–500K * 想要 fee-only 紀律 + 標準化服務 + 集中品牌的客戶 --- ## 六、Range(tech-forward + 高端 D2C 模型) Range 的完整背景在第二篇詳細寫過—— 這裡放在四模型光譜中對照。 --- ### Range 的核心位置 Range 是 FACET 之後的下一代 flat-fee 公司—— 主打更高端客群、技術為核心、會員制框架—— 定位接近「**個人版本的家辦 SaaS**」。 --- ### Range 的差異化 跟 FACET 對照—— * 客群往上(USD 2M–10M+ vs FACET 的 USD 500K–3M) * 技術平台投入更深(AI 輔助、整合 dashboard、情境模擬) * 「**Member**」框架取代「**Client**」框架 * 平均年費較高(USD 5,000–12,000 vs FACET 的 USD 3,500–6,500) * 累計融資較少(USD 40–50M vs FACET 的 USD 250M+) 跟傳統 RIA 對照—— * flat fee 取代 1% AUM * 全職員工 CFP 取代獨立執業顧問 * 平台 + AI 取代純人工服務 * 集中品牌取代個人品牌 --- ### Range 的客戶光譜 Range 服務 mass-affluent 上端 + 科技 / 創業者—— * USD 2M–10M+ 資產 * 35–50 歲、家戶年收 USD 300K–800K * 想要 tech-first 體驗 + 整合平台 + CFP + AI 雙引擎的客戶 --- ## 七、四模型的客戶適配光譜 把四種模型按「**客戶資產**」與「**客戶偏好**」兩個維度排成適配圖—— --- ### 按資產等級的適配 | 資產區間 | 最適配模型 | | ------------- | --------------------------------- | | USD 100K–500K | XYPN(時薪 / 訂閱)+ Garrett(時薪) | | USD 500K–2M | FACET、XYPN、部分 Range | | USD 2M–5M | Range、FACET 高階、部分傳統 RIA | | USD 5M–10M+ | Range 高階、傳統 RIA、部分 family office | | USD 10M–20M | 傳統 RIA、boutique RIA、family office | | USD 20M+ | family office、Tiger 21、頂級 RIA | --- ### 按客戶偏好的適配 | 客戶偏好 | 最適配模型 | | ------------------------- | ----------------------------------------------- | | 「**我要面對面**」 | 傳統 RIA | | 「**我要 niche specialist**」 | XYPN(可選擇 niche 的顧問) | | 「**我要集中品牌、標準化**」 | FACET | | 「**我要 tech-first、整合平台**」 | Range | | 「**我要時薪、單次建議**」 | Garrett | | 「**我要同儕學習,不是顧問**」 | Tiger 21 / R360(這已經跨出 fee-only,進入 peer network) | --- 四模型(加上 Garrett、傳統 RIA 等其他變體)各自服務不同的客戶—— 不是「**搶同一個客戶**」的關係—— 是「**不同客戶各自找到適合的服務**」的生態系。 --- ## 八、四模型的長期共存邏輯 為什麼四種模型可以長期共存,沒有出現「**贏者全拿**」? 老喬整理多份行業分析,歸納出三個結構性原因—— --- ### 原因一：fee-only 紀律 vs 商業模型,是兩個不同維度 「**fee-only**」是收費紀律——只收客戶直接付費、不收佣金。 「**商業模型**」是怎麼把這個紀律包裝成可規模化的事業—— 可以是獨立執業、平台、員工、tech-forward,任何形式。 兩個維度交叉,可以有很多組合 * fee-only + 獨立執業 + AUM = 傳統 RIA * fee-only + 獨立執業 + 訂閱 + 平台支援 = XYPN * fee-only + 員工 + flat fee + D2C = FACET * fee-only + 員工 + flat fee + tech-forward + 高端 = Range * fee-only + 員工 + AI 為主 + CFP 為輔 = 未來可能出現的「第三代」 每一種組合對應不同的客戶需求,都有自己的存在空間。 --- ### 原因二：客戶需求本來就多元 mass-affluent 到 UHNW 的客戶,需求並不單一 * 有人想要面對面、長期關係 → 傳統 RIA * 有人想要 niche specialist → XYPN * 有人想要標準化、品牌信任 → FACET * 有人想要 tech-first、整合 → Range * 有人想要時薪、單次 → Garrett * 有人想要同儕、不要顧問 → Tiger 21 / R360 行業健康的訊號是「**不同需求都有對應的供給**」,不是「**一家通吃**」。 --- ### 原因三：顧問本身的需求也多元 不同 CFP 對職涯的偏好不同—— * 想自己當老闆、自由度最高 → 傳統 RIA * 想當老闆但不想處理開業細節 → XYPN * 想當員工、有穩定薪水、品牌支援 → FACET * 想當員工、做 tech-forward 業務 → Range * 想做時薪、彈性最高 → Garrett 每一種顧問需求都有對應的平台,讓人才庫被最大程度利用—— 而不是「**只有一條路**」逼所有 CFP 走同一個方向。 --- ## 九、四模型的長期戰略張力 雖然共存,但四模型之間有結構性的張力—— --- ### 張力一：CFP 人才搶奪 整體 CFP 人才庫有限—— * 全美 CFP 持證人數約 100,000(2024 估算) * 其中真正活躍服務客戶的約 60,000 * 多數 CFP 仍在傳統 RIA、wirehouse 任職 XYPN、FACET、Range 都在從這個池子裡搶人—— * XYPN 吸引「**想自己當老闆**」的 CFP * FACET 吸引「**想要穩定員工身份**」的 CFP * Range 吸引「**想要 tech-forward 環境**」的 CFP 這個搶奪會持續,但因為 CFP 偏好多元,各家都有各自的腹地。 --- ### 張力二：客戶獲取成本上升 四家(以及傳統 RIA)都在競爭同一批 mass-affluent 客戶—— paid acquisition 的成本逐年上升—— FACET 與 Range 因為有 VC 資本可燒,短期可承受高 CAC—— 但長期回報率必須證明能撐得起,否則 VC 退場時會壓力很大。 XYPN 與傳統 RIA 主要靠 organic + referral,CAC 較低但成長較慢。 兩種路徑各自有風險。 --- ### 張力三：tech 平台投入的軍備競賽 Range 的成功讓「**技術平台 + AI**」的投入成為新標配—— FACET 也在加大技術投入—— XYPN 在後台技術上持續升級—— 傳統 RIA 多數還沒跟上,部分大型 RIA 開始花大筆錢做技術更新。 這個軍備競賽會繼續—— 對小型 / 個人 RIA 是長期挑戰(沒有資本投入技術)—— 對 FACET / Range 等 VC-backed 公司是機會(可以持續拉開技術差距)。 --- ## 十、對台灣的具體啟發 把美國 fee-only 行業四模型拼起來,回頭看台灣,記下幾個觀察—— --- ### 啟發一：台灣連「**fee-only 紀律本身**」的市場認知都還沒建立 美國 fee-only 行業從 1969 年起算,已經演化 56 年—— 從 NAPFA(1983 行業認證)到 Garrett(2000 時薪)到 XYPN(2014 訂閱)到 FACET(2016 D2C)到 Range(2021 tech-forward) 整個演化是「**fee-only 紀律已被市場接受 → 多種商業模型百花齊放**」。 台灣現在站在這條曲線的**第 0 階段**—— 「**fee-only 紀律本身**」還沒被市場認知為一個獨立選項—— CFP 多數在銀行、證券、保險業任職,不堅持 fee-only --- ### 啟發二：台灣的順序可能跟美國不同 美國的順序是 NAPFA → Garrett → XYPN → FACET → Range—— 從紀律 → 時薪 → 訂閱 → D2C → tech-forward。 台灣不一定要照這個順序—— 2026 年的技術條件、消費者習慣、資本市場成熟度,跟 1983 年完全不同—— 台灣可能跳過某些階段,直接從某個更成熟的模型起步。 例如—— * 跳過「**hourly 時薪**」階段,直接做訂閱 * 跳過「**B2B2C 平台**」階段,直接做 D2C 全職員工 * 從 day one 就採用 tech-forward 設計 但跳階段也有風險 跳得太快,市場可能不接受;跳得太保守,沒有差異化。 具體的順序需要對台灣市場結構的深入理解,不是抄海外能直接得到。 --- ### 啟發三：台灣的關鍵瓶頸是「**人才**」而非「**模型**」 美國 fee-only 行業有 100,000+ CFP 的人才庫支撐—— 任何模型都能找到適合的人才。 台灣有 CFP 但**真正堅持 fee-only 紀律、有獨立執業意願、有平台級營運能力**的人 可能沒幾個 任何模型在台灣的最大瓶頸,是 CFP 人才庫的窄度—— 而不是商業模型本身的選擇。 這個瓶頸跟 Tiger 21 系列討論的「**Chair 從哪裡來**」是同一個結構性問題—— 兩者都指向「**台灣需要先培養一批願意走獨立 fee-only 路徑的 CFP**」這個前提任務。 --- ### 啟發四：台灣可能需要「**內容權威 + 平台**」的組合起步 美國四模型裡,XYPN 的成功跟 Kitces 的個人內容權威密不可分—— 沒有 16 年 Nerd’s Eye View 的內容累積,XYPN 的招募、認可、行業地位都不會有今天。 台灣未來如果要長出類似結構—— 可能也需要先有「**內容權威**」這個前提—— 有人持續寫 fee-only 行業的深度內容,教育市場、教育潛在 CFP、建立行業認可—— 然後在這個內容基礎上長出平台或公司。 這個「**內容先於平台**」的順序是 XYPN / Kitces 模型的核心啟發。 --- ## 十一、觀察小結 四篇 FACET 系列寫到這裡,三個跨篇的結構性觀察—— --- 第一,fee-only 行業的多樣性是「**紀律統一 + 模型多元**」的最佳示範—— 「**fee-only**」這個紀律本身只規定「**怎麼收費**」 不規定「**怎麼經營、誰當顧問、品牌怎麼建、規模怎麼擴張、技術怎麼用**」。 這個紀律下的開放性,讓行業能持續演化出新的模型 從 1983 NAPFA 到 2021 Range,每隔幾年就有新模型出現,把「**fee-only**」這個底盤推向新位置。 這個演化會持續 未來可能還會有「**AI-first fee-only**」「**垂直細分 fee-only**」「**跨境 fee-only**」等新變體。 --- 第二,客戶與顧問的需求都遠比想像中多元—— 美國 fee-only 行業的成熟,不是因為某一家公司贏了—— 是因為**多種模型同時服務多元的客戶與顧問需求**—— 讓每一種偏好都能找到對應的供給。 這個多元性才是行業健康的真正訊號—— 「**贏者全拿**」反而會讓行業萎縮、選擇變少、創新停滯。 --- 第三,fee-only 行業的核心競爭不在「**模型**」,在「**信任**」—— 不論傳統 RIA、XYPN、FACET、Range—— 每一家最終競爭的都是「**客戶相不相信你會把他的利益放在第一位**」—— 商業模型只是把這個信任包裝成可規模化的事業—— 但信任本身仍是核心資產。 任何後進者(包括台灣未來的潛在玩家)如果跳過信任的建立、直接做商業模型,都會撞牆—— 信任是這個行業 56 年來唯一不變的底盤。 --- ## 十二、系列回看：FACET 深度文四篇全覽 「FACET 深度文」系列至此完結—— | 篇次 | 主題 | 核心 | | ------- | --------------------------------- | ---------------------------------- | | 第一篇 | [FACET 完整背景](#) | 創辦三人組 + 商業模型 + 融資 | | 第二篇 | [Range 完整背景](#) | Hassan + tech-forward + 與 FACET 差異 | | 第三篇 | [Flat-Fee 訂閱模型的客戶現場](#) | 客戶第一年的旅程 | | 第四篇(本篇) | FACET / Range vs 傳統 RIA / XYPN 對照 | 四模型的結構性比較 | 四篇加起來約 26,000 字—— 是老喬目前對 FACET、Range、與 flat-fee 模型最完整的研究產出。 --- ### 系列總覽：海外財富顧問業的完整 mapping(三系列共 12 篇) 過去三個深度系列共 12 篇,把美國財富顧問業光譜完整寫完—— **Tiger 21 深度文(4 篇)**：UHNW peer network 的完整解剖。 **XY Planning 深度文(4 篇)**：B2B2C 平台 + 內容權威 + 獨立顧問模型。 **FACET 深度文(4 篇,本系列)**：D2C flat-fee + 全職員工 + tech-forward 模型。 三個系列加起來,涵蓋 fee-only 與 peer network 行業裡最重要的代表性公司—— 從 USD 100K mass-affluent 到 USD 50M+ UHNW,從 hourly fee 到訂閱、到 peer network、到 family office—— 完整的客戶端顧問業地圖已經建立。 --- ### 系列回看(全部) 「Tiger 21 深度文」系列——第一篇 / 第二篇 / 第三篇 / 第四篇 「XY Planning 深度文」系列——第一篇 / 第二篇 / 第三篇 / 第四篇 「FACET 深度文」系列(本系列)——第一篇 / 第二篇 / 第三篇 / 第四篇 「資產管理行業地圖」系列—— * [第一篇](/p/9042) / [第二篇](/p/9047) / [第三篇](/p/9052) / [第四篇](/p/9054) / [第五篇](/p/9056) / [第六篇](/p/9058) / [第七篇](/p/9060) 「EAM 深度文」系列——[第一篇](/p/9062) / [第二篇](/p/9064) / [第三篇](/p/9066) 「Fee-Only Planner 深度文」系列——[第一篇](/p/9068) / [第二篇](/p/9070) / [第三篇](/p/9072) / [第四篇](/p/9075) 美國財富報告系列——從這裡進:[系列總覽](/p/8997) 台灣財富報告系列——[台灣財富 2.0 正在重新組裝](/p/8944) \+ [台灣 1 億元以上淨資產的人有多少人?](/p/8783) --- ## 十三、資料來源 ### 一、傳統 RIA 行業資料 * SEC 對 RIA 行業的年度統計報告 * CFP Board 公開的行業年度報告 * Investment News、Financial Planning Magazine 對 RIA 行業的長期追蹤 * Cerulli Associates 等行業研究機構的 RIA 市場報告 ### 二、XYPN(已詳細列於 XY Planning 深度文系列) * [XYPN 官方網站](https://www.xyplanningnetwork.com/) * [Kitces.com](https://www.kitces.com/) * Financial Advisor Success Podcast ### 三、FACET(已詳細列於本系列第一篇) * [FACET 官方網站](https://facet.com/) * Crunchbase 融資紀錄 * 創辦人多場媒體訪談 ### 四、Range(已詳細列於本系列第二篇) * [Range 官方網站](https://www.range.com/) * Crunchbase 融資紀錄 * 創辦人多場媒體訪談 ### 五、行業整體研究 * AdvicePay Annual State of Subscription Report * Cerulli Associates、Capgemini、Knight Frank 等行業研究 * Family Wealth Report、Citywire RIA、ThinkAdvisor 對 fee-only 行業的對照分析 ### 六、本篇的限制 * 四模型的對照基於各家公開資料 + 媒體推估,部分數字(規模、ARR、CFP 員工數)為交叉比對結果 * 對台灣的啟發是基於海外觀察的延伸推論,不是台灣行業共識 * 部分對照維度(如客戶滿意度、退會率)各家公開程度不同,本篇盡量以可比較的指標為主 --- ## 老喬備註 本篇為研究產出，如果有幻想的地方 歡迎與老喬反饋 這代表老喬也被腦補了 XDDDD ---