简单来说，智能投顾是金融科技浪潮中的一个产品。金融科技本身其实是一个新概念，是随着现在的大数据、人工智能和移动计算等新兴技术与原有金融模式的结合和创新，演变/发展出的新东西。典型的产品包括如今已经改头换面的阿里巴巴虚拟信用卡，花旗银行计划以机器取代分行员工人力的智能银行，以及芝麻信用的大数据征信等，还包括今天要讲的主题——智能投顾。

     智能投顾是一个新兴的产品，它的出现和成熟有以下几个前提：

     1.金融在不断发展，投资不再偏向艺术，而成了一门科学。在科学领域，只要用正确的方法，就可以得到正确的结果。但在艺术领域，用同样的方式，不一定得到同样的结果。现在，金融投资理论基本上发展到了照搬方法就能得到与理论中相近结果的程度。

     2.金融市场的有效性和开放性正在增强，流动性更多，套利机会更少。不管散户手头有多少钱，光从产品来看，机构可以买到的产品，散户基本上也可以买到。反过来，纯粹靠信息不对称套利的机会也越来越少。

     3. 由于软件及互联网技术的进步，计算成本急剧降低，使得个人定制化服务成为可能。以前做智能投顾至少需要具备价值几千元、便携性低的电脑，而现在的智能投顾可以在低至几百元的手机上下载免费应用来完成。只要能用得起手机，就用得起智能投顾。另外一方面，因为所谓的“二八法则”，智能投顾运用同样的理论向投资者提供一个产品，这个产品或许不是最优的，但却可以满足投资者最基本的八成需求。

目前智能投顾领域的典型产品包括Wealthfront, Motif Investing, Betterment等。

在详述智能投顾产品之前，我下面先简单介绍几个刚才提到的典型金融科技产品：

     阿里巴巴虚拟信用卡——花呗

     其实就是阿里巴巴给用户一个临时的授信。尽管额度比较小，其他银行也不一定接受，但是可以作为一张虚拟信用卡供用户使用。花呗是基于阿里巴巴后面的大数据征信——芝麻信用对用户信用评分，决定给每个人多少信用额度，什么时候调，什么时候降。

     花旗银行的智能银行

     花旗业务的主流方向是用智能平板取代所有的柜员。我认为国内各个零售支行也会慢慢朝这个方向发展。不过国内的人工成本比较低，因此减少柜员的数量并非当务之急。

     大数据征信——芝麻信用

     利用大数据来对人的信用做出实时，多维的评估。目前不止阿里在用，有很多传统的银行业在购买阿里的数据做征信应用。

     二、智能投顾的市场定位

     下面介绍一下智能投顾产品的市场定位。一般来讲，资产管理、财富管理类行业的客户群分类如下：

     最有钱的是大的机构。它们的特点是并不追求最高的回报率，但一定需要长期稳定，而且资金量最大。它们可以雇专业的团队，运用最顶尖的技术进行研究，投资能力应该是最强的。

     其次是超高净值人群以及规模较小的机构。他们有追求资产增值的能力，想得到比大规模机构更高的回报。这类机构一般会合理分配它们的资产，它们的投资能力比较强，也可能有专业团队的帮助，但不一定是非常顶尖的团队，因此投资能力较强。

     再接下来就是有一定的钱，也渴望更多的钱的高净值人群。他们一般不做大类资产配置。高净值人群的资产基本只涉及自己要用的东西，例如房子、车子，很少涉及商业地产、房地产开发及油田矿山等。这类人的投资能力比较一般，偏向于依靠自己的个人信息和经营企业的直觉来决定投资的方向和方式。

     最后是普通人群，也就是包括我在内的大多数。这类人没什么钱又想一夜发财，经常收到各种各样类似武林秘籍之类消息，但一般发不了财。这类人非常渴望资产增值，但是他们的投资能力和经验非常弱。

     不同客户群都有相应的投资服务提供商。对大规模的机构来说，投资服务提供商的选择最丰富，总的费用也最高，例如对冲基金或资产管理公司。超高净值人群也有比较好的选择，例如私人银行、对冲基金、投资顾问、信托等。高净值人群能选择的比较少，大多数的私人银行不接这种单，也负担不起对冲基金。只能选择银行几十万的信托、理财计划等，或是接触一些普通的投资顾问。普通人群只能选择银行存款，无门槛，有利息，但不能指望它带来高回报。比如中国现在的定存利息是3%，支付宝利息略高于3%。

     现在看来智能投顾的目标客户群就是高净值人群和普通人群，这两类人数最多，但是钱却不是最多。他们非常渴望赚钱，但是一般都赚不了，所以希望可以得到好的投资服务。刚才提到，好的投资顾问服务都很贵，轻易负担不起。因此智能投顾就运用人工智能及移动互联计算技术，把投资顾问的成本降下来，使每个人都可以以很低的价格接触到比较不错的服务。 

     三、智能投顾的常见模式

     （一）超市模式

     智能投顾常见的模式有大概有三种：第一种是利用大数据、人工智能和专家团队提供尽可能多投资策略的超市模式。投资者就像进入一间超市，里面有成百上千的产品，然后客户基于个人偏好进行选择。这种模式的代表产品包括Motif Investing和金贝塔。

     这种模式听起来很美好，但现实是，大多数情况下，散户之所以投资失败并不是因为买错了东西。例如最简单的买指数，任何人随机赌涨跌，总有一半的几率买对，长期来看，至少不会亏手续费以外的钱。投资失败的问题在于散户缺乏对自己风险偏好及投资风格的清晰认知，不是被吓跑，就是一变再变。

     超市模式无法解决这个问题，因为超市模式提供了太多的选择。客户今天看A好，明天看B好，后天看C好，就像逛超市一样，本来想买方便面，结果买了一大堆的洗衣液回来。

     （二）股票社交模式

     第二种是股票社交模式。互联网上有个很著名的网站叫Forex Factory。他的运作模式是牛人们把自身交易信号分享出来，大家可以跟着投，一起发财。在国内，股票社交模式的代表产品是牛股王和雪球。

     股票社交模式有什么问题呢？美国以前有一个线下版本的股票社交，stock investment club，就是一堆人在一起讨论股票的买卖，分享研究与交易思路，但人们逐渐发现，最后这些人都不再谈赚钱，而是谈起恋爱了。这种牛人、牛股模式的关键在于社交，而不在于投资、赚钱。牛人发一条45度的、一天翻几倍的收益曲线，目的是看下面有多少人点赞，而不是真的挣钱，这就是股票社交模式的问题所在。当然了，既然叫股票社交模式，关键不在于赚钱。用户得到的是学习的机会，和娱乐及社交。

     （三）医院模式

     最后一种模式，也是我本人觉得比较靠谱的模式，是以Betterment为代表的医院模式。基本就是像在传统意义里的医院里，医生按照病人的症状开药施诊，医生不需要让病人选择，也不太需要向病人解释。此处的医院模式中，用户说自己想赚钱，智能顾问就会问想赚多少钱、可以承受多大的风险。诊断过后，再提供一个对症的解决方案。

     这种模式的问题在于，如何确定这个医生值得信任？如何判断这个医生是不是庸医？现实生活中有各种职业资格考试和正规的监管体系，但网上的智能投资顾问说可以挣钱，能信任吗？能赚多少？这是一个比较尖锐的问题。

     四、智能投顾的量化分析

     （一）超市模式/股票社交模式

     下面给大家提供股票社交模式的一些数据。首先是Motif Investing。我统计了一下，在过去的一年里，大约有20%的官方投资策略不赚钱。尤其令人吃惊的是，一个用4个ETF做的策略，在这一年里亏了42%。

     或许大家认为自己不会这么傻，选择如此糟糕的策略。下面这是五项最热门的一年期投资策略，超过30%的用户选择了这些热门策略，而他们其中只有三个策略在过去一年里赚钱。我认为，作为一个散户是避不开热点的，对热点的关注是人的本性。

     股票社交类平台对投资没有设立任何门槛，100个人就有100个策略，而1万个策略中，只有5%的人赚钱，95%的人都在亏钱。历史数据表明，大多数Forex Factory的跟踪客户是不赚钱的。Motif Investing虽未提供详细数据，粗略估计也只有少数用户赚了钱。

     散户为什么赚不了钱呢？投资者欠缺的并不是投资选择，而是衡量策略和风险偏好的能力。这种欠缺造成的第一个后果是选策略时盲目追随高回报的热点，第二是缺少耐心，第三是抱有娱乐心理，哪个好看买哪个。当然，赚不了钱还有策略过度拟合的原因——股票社交类平台的散户提交的策略经常会出现这类问题。最后还存在一个资金风险管理的问题，而散户一般意识不到这一点。

     （二）医院模式

     医院模式的策略需要一定的弹性，所以只能选择流动性比较好的策略。投资顾问可能接触到无数的客户，但顾问的策略是有限的，所以必须把客户都集中在几个有限的策略上。但是顾问又不能保证每个策略上的客户是否会超过市场容量，所以会尽量把容量扩大。扩大容量最简单的方法就是使用流动性比较好，标的也比较大的ETF。

     医院模式平台的代表Betterment就使用同样一批ETF，通过调节组合管理的风险偏好来适应每个客户，也就是调整风险和收益。大多数医院模式下的智能投顾平台都采取了类似的方式，但这种方式存在一个同质化倾向的问题。尽管具体的模型、参数上有一些细微的差别，但大的框架都是一样的。

     医院模式的策略只有几种，专家团队的研究表明引用这些策略确实可以赚钱，但是投资时间偏长、投资收益有限——5%～10%的投资收益，期限一般在几年。但我个人觉得这个结果是正常的，这是市场定价的问题。作为散户，只愿意付出很少的费用，就不可能获得费用为2%到20%的对冲基金产品所提供的投资服务。

     五、智能投顾的一些问题

     就算有着智能投顾平台强大的人工智能、庞大的数据和厉害的专家团队，我们如何说服投资者接受只有5%到10%的收益？散户也想发财，如果收益率低、平台界面不够新潮、不解释测试风险偏好的意义，散户会对平台缺乏信任。从中国的实践经验来说，网红远比比专业人士更容易成功推荐投资策略。一个漂亮的网红推荐的股票，会比我这样的专业人士推荐的股票受到的关注还要多。

     再就是投资者心理的问题：牛市时，投资者会对仅5%的回报率很不满意；而熊市时，投资者会觉得被所有人欺骗，温柔一点的就删软件，暴力一点的就砸电脑，甚至围攻营业部、地方政府和证监会。如何让投资者相信医院模式确实可以帮他治病？这需要长时间的投资者教育。

     另外中国投资环境也存在着问题——中国经历了很长一段无风险、高利率时代，早些时候大概能达到10%甚至更高的无风险收益。那时候获得这样的收益是很平常的，所以大家都觉得你在我承担风险的情况下应该有更高的收益。但现在很难获得这个收益，而大家已经逐步的接受了以前模式，也接受了这个想法了。

     最后总结几点：

     智能投顾前景广阔，但国内目前尚未形成潮流；

     超市模式用户赚钱不易，但专业度较好，同时交易费用较为低廉；

     股票社交模式很难赚钱，但娱乐性较好，容易结识好友及人生伴侣；

     医院模式几乎都可以赚钱，但透明度差，用户识别产品教难，适合长期投资。

     以上是我的演讲，谢谢大家！

     10月29日，2016北京大学全球金融论坛暨北京大学金融校友联合会年会在北京大学汇丰商学院召开。某外资投行量化投资主管杨立功受邀在分论坛发表题为《从量化角度看智能投顾》的演讲，本文根据演讲实录整理而成。

     编辑:袁媛 , 绳晓春, 郭倩