智能投顾的浪潮始于2010年的美国的两家知名公司—Betterment和Wealthfront，他们面向个人理财用户推出了基于互联网技术与算法的资产管理组合建议，包括基金配置、股票配置、股票期权操作、债权配置、房地产资产配置等，开启了智能投顾时代。

金融研究评论（the review of financial studies）去年5月出版了以金融科技为话题的深度分析文章，本文就其中一篇报告（The Promises and Pitfalls of Robo-Advising）讨论分析智能投顾Robo-Advising对投资者的投资行为和投资表现的不同的影响。不可否认的是，我们据其研究成果得出的关键性结论是：采用智能投顾可以减少所有投资者的一系列行为偏差。本篇通称的智能投顾与智能投顾机器人为同一概念。

何为智能投顾

智能投顾视运用金融科技（FinTech）实现智能化投资顾问的工具，该工具通过数字化程序与平台向个人投资者提供投资组合多样化的建议，不需要人力顾问的干预。

智能投顾的原理组成

其基本组成是经典的Markowitz 均值-方差优化方法。该方法以平均收益向量和方差协方差矩阵作为输入，返回一组有效的投资组合。

针对个人投资者，智能投顾机器人能带来哪些影响？其重要结论如下：

l  智能投顾可以成为帮助投资者实现投资组合多样化的有效工具

证据表明，未采取多元化投资的人群能从智能投顾中获益更多——其技术使得不太精明的投资者也可以简单地实施建议。

The evidence that undiversified investors benefit more from robo-advice—whose technology makes implementation of advice simple also for the less savvy investors— suggests robo-advice can be an effective tool to help investors diversify their portfolios, compared with other forms of advice (Bhattacharya et al. 2012; Linnainmaa, Melzer, and Previtero 2017).

l  使用智能投顾能显著减少个人投资者在买卖股票时表现出的行为偏差（但不能完全消除）

当然，使用智能投顾未必没有应用偏差，即：

l  使用自动化工具时，个人不愿将所有决策权交给算法（个人层面）；

l  智能投顾可能会将公司利润置于投资者利益之上（公司层面）；

l  均值-方差优化法未考虑投资机会集的时间变化也没有明确地考虑到有效边界是每个个人投资者视野的函数（技术层面）；

l  方差协方差矩阵难以精确估计等（技术层面）。

中国的智能投顾发展

据一位15年投入智能投顾业务的从业者说，“15年前后国内的智能投顾公司还挺多，除了我所在的弥财，那会有名气的还有刘震老师的蓝海智投，叶鑫王蓁的财鲸，宜信的投米RA，就连现在在币圈如雷贯耳的田甲大神那会也在创业做一家叫财富函数的公司。一时间智能投顾概念风头无两，现在的行业标杆理财魔方，那会还不算走在舞台中央。”

挖一挖当前的智能投顾

根据兴业证券金融研究院的报告，智能投顾的三大支点是数据、算法和模型。

招商银行的摩羯智投

招商银行是第一个传统金融机构试水智能投顾的，它的摩羯智投具有强大的客户和产品资源优势。引领银行业理财从传统财富管理进入了智能机器人理财时代。

据招商银行官网介绍，摩羯智投以现代投资组合理论为基础，运用机器学习算法，融入招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，并在此基础上，为使用者构建以公募基金为基础的、全球资产配置的智能基金组合配置服务。具体来讲，摩羯智投将用户投资期限分为三个阶段：一年以下/一年到三年/三年以上。并且在每一个时间段中都给出 10 个风险承受等级。用户只需确定投资期限和可承受风险等级，系统便会自动构建出相应的基金组合。

理财魔方

理财魔方创始人袁雨来博士清华计算机毕业，是百度的大数据和人工智能专家出来创业，联合创始人马永谙老师是国内基金业专家。在理财魔方的软件中，通过一组评测题将所有人的风险等级评为1-10级。看一下对应的智能投顾产品过去五年的表现，前一个数字是年化收益率，后一个数字是最大回撤。其中1-3级推荐的都是稳健组合，以债券为主，混合基金为辅。

智能投顾软件使用以中信建投为例，具体功能板块展示有直播、内参、仙人掌、锦囊、投顾。另外以一款最早专注股票智能交易的券商软件为比较，它的全部板块划分更为详细。此外，第二家券商除了较早开创的条件单，还有新研发的智投机器人。具体使用界面暂未通过审核不便附上。

智能投顾的核心优势在于通过技术的引入，极大降低人力成本，从而降低客户获取投顾服务的门槛和费用，有助于推动普惠金融发展。而智能投顾引入了人工智能和大数据等技术，可以快速处理海量信息，根据客户填写问卷反馈的信息进行风险偏好判别，通过算法模型为投资者提供资产配置建议，极大节约了专业投顾的人力成本，降低了客户获取投顾服务的门槛和费用，具有低门槛、低费用、投资广、易操作、透明度高和个性化定制六大优势，充分挖潜投顾行业长尾市场。

基金投顾业务与智能投顾

今年3月，券商中国记者获悉，工商银行、招商银行、平安银行已陆续收到证监会下发的无异议函，成为首批获得基金投顾业务试点资格的商业银行。

根据证监会去年底的发布，前两批试点公开募集证券投资基金投资顾问业务试点的机构有腾安基金、蚂蚁基金以及珠海盈米基金（第二批的三家）；嘉实、华夏、易方达、南方、中欧钱滚滚五家基金公司，具有公募基金投顾业务资格的机构（第一批10月份的八家）。

基金投顾业务作为一种新的资管类牌照，其业务模式由“产品销售导向”转为了“财富管理增值导向”。

基金投资顾问业务，主要是指拥有相关资质的投资顾问机构，接受客户委托，在客户授权的范围内，按照协议约定为客户做出投资基金的具体品种、数量和买卖时机的选择，并代替客户进行基金产品申购、赎回、转换等交易申请。通俗讲，其本质就是发了一张可以收取投资顾问费的牌照，简而言之就是可以收投顾费了。

不论是基金投顾还是智能投顾，不可或缺的是后台投研实力。投研实力决定着客户的投资收益率水平。而通过运用金融科技的大数据，可以让投顾平台更充分的把握市场节奏、历史表现和风格。

如果基金投顾业务能够快速、顺利的开展，与其相同属性且更具价格优势的智能投顾同样会迎来快速发展，并对基金投顾产生冲击。如何平衡两者的发展，是行业发展所面临的新挑战（苏宁金融研究院）。

结论

最后还是想表达，智能投顾想让你‘’躺着赚钱‘’。

其克服投资中的人性弱点、行为偏差是个人投资者难以弥合的，而智能投顾的便捷性不论从文义上还是实践中都能做到让你躺着赚钱的。

法律层面看智能投顾的发展

智能投顾的法律风险从监管角度主要包括：分类实施准入监管，推进放开综合账户；严格把关问卷设计，加强提高风险意识；有效开展算法监控，探索构建试错机制；明确强化信息披露，合理考量责任追究（中国法学杂志）。

智能投顾从功能使用上，必然也面临着合规风险。包括而不局限于合规风险、画像风险、算法风险、信用风险（中国法学杂志）。

合规风险主要在于智能投顾服务提供商的资质问题。比如牌照。

画像风险主要集中在对投资者适当性管理的角度出发，持续收集其风险能力测评。

算法风险和信用风险较为复杂。

附录

The Promises and Pitfalls of Robo-Advising原报告的文章思路

研究对象：Our study focuses on a financial technology (FinTech) robo-advising tool that delivers diversification advice to individual investors and does not require the intervention of human advisers.

报告概括（key findings）：We examine the uptake of the tool and assess its impact on investors’ financial decision-making. We find that adopting roboadvising has different effects on the investment behavior and performance of investors based on their ex ante level of sophistication. We also find that adopting robo-advising reduces a set of well-known behavioral biases for all investors.

假设：We interpret the robo-adviser as a way to simplify the set of decisions investors have tomake to rebalance their portfolios.

分析过程：We start by analyzing the adoption of the robo-advising portfolio optimizer to understand the types of investors receptive to technological innovation in the realm of financial advice.

We next analyze the effects of robo-advising on portfolio diversification, risk, and investment returns in a within-investor analysis, which separates out all the time-invariant determinants of adoption. I