Fintech这么火，可我们为什么这么挑？

    金融之家11月22日讯：金融的本质是什么?是资源的优化配置。科技和互联网的本质是什么?是提高效率、连接万物。过去的5年，是金融科技的1.0时代。现在，我们正步入2.0时代。

    1.0时代的关键词是“连接”(Connectivity)，用互联网的方式连接资金、资产、人群，实现金融领域资源的对接，降低准入门槛，扩大服务人群。在线支付、P2P网贷、金融超市、理财平台、股权众筹等类型的创业都属于此。

    而现在，我们进入2.0时代，Fintech的关键词转变为“定价”(Pricing)：在1.0时代耕耘起来的土地上“深耕细作”，通过先进的技术手段，运用高效的大数据挖掘，对资产进行科学定价，真正实现金融资源的最优化配置。线上消费信贷、征信与风险管理、智能投顾、金融大数据服务等均在此范畴。

    有人说，过去是“互联网金融”，现在是“金融科技”，在我们看来，仅仅是反映了同一个生态体系在不同时期的进化阶段。

    2015年全球风投对各类Fintech初创公司总投资额为138亿美元，共计投资653个项目，在中国这一数字为27亿美元，覆盖100多个项目。然而，即便市场如此火热，我们对Fintech的投资却仍然精挑细选。

    为什么?因为我们不只看当下，我们看长期规律，我们看商业模式的高增长性和可持续性。我们相信互联网的一些基本定律在金融这个特殊的生态环境里依然适用。

    资金端是个慢生意

    常常有人问，资金端的生意有没有价值，值不值得做?我们认为“It depends, but in most cases NO”。

    无论做什么生意，本质还是在“买卖”。做电商，是买卖商品；做O2O，是买卖服务;而做金融，是买卖资金。

    那么问题就来了：买卖资金和商品有什么区别?买卖资金和服务有什么区别?买卖商品，用户把商品用完就结束了。买卖服务，用户把服务体验完就结束了。可是买卖资金，用户和卖方的关系是在完成交易后才刚刚开始，整个“反馈周期”非常长。用户把钱投出去，那颗心要悬在那里一直等到钱收回来才落地。也就是说，资金买卖获得一个用户并且留下一个用户的成本相比其他生意都要高很多。

    其次，在金融这个行业里，永远都会有“制度套利”、“牌照套利”、“品牌套利”，而所有这些都不是对创业公司有利的，因为时间是创业公司的敌人。把流量做到累死，可能还抵不上一个银行支行的吸储规模(资金成本另当别论)。银行之外还有保险公司、社保基金、信托、资产管理公司。归根到底，资金这个市场“做批发的也能做零售，可是做零售的却做不了批发”。传统金融机构在资金生意方面要进入互联网领域就是“降维打击”，游刃有余。

    从市场现实来看，也是如此。从2012年开始，国内P2P网贷出现了爆发式增长，相关网站达数千家之多。然而，经过一大波P2P网贷平台的坏账曝光、公司倒闭、老板跑路等，使“被教育”用户对各类P2P借贷甚至互联网理财投资更加谨慎。现在市场上同质化产品越来越多，流量成本也越来越贵，对于Fintech创业者而言，如何让用户“信任”互联网平台，如何保持低成本获客和高用户留存，如何保证盈利增长，是个难题。

    另外，资金端的生意盈利空间其实非常有限，毛利通常都不会超过资产规模的1%。只有将规模做到非常大，才有可能晋级独角兽。支付宝、理财通这类平台是在其它互联网业务发展成功之后的“衍生品”，不独立，不具备可比性。

    “投资策略”不是商业模式

    放眼全球，几乎很难找到持续性年化收益超过10%的资产。即便过去几年国内一些理财平台收益率超过10%，也只是短期现象，而非长期所能维持。在与部分金融创业者交流时，他们会认为其目前所使用的投资策略表现很好很赚钱，但我们想说的是，单一策略即便现在表现良好，也不足以支撑起整个平台今后业务的持续性发展。

    如果真的对某一个策略非常有信心，最好去融一个基金自己来做，没有必要去做一个互联网平台。世界上投资最牛的人最终都去开了对冲基金(“2/20”)、或者就管自己的钱(“0/100”)，没有人会真正愿意把好的投资机会放到互联网上来。

    智能投顾水土不服

    以Wealthfront、Betterment为代表的智能投顾项目在中美两地可谓激起千层浪。然而，对于国内创业者而言，智能投顾市场看似美好无限，可能也只是镜花水月。

    抛开资质要求和技术实现问题不说，单就市场情况和用户认知就决定了相同模式下巨大的地域差异。美国金融体系已成熟，数据的积累全面且持久，投资型产品可涵盖全球资本市场众多品类，能真正帮助用户进行量化分析与分散投资，平衡市场风险。而在中国，投资的品类主要为固收类、债权类和股权类投资，数据并不完善，市场也不成熟，创业公司大多会选择ETF及主动型管理基金进行资产配置。

    其次，对于个人投资者而言，美国并不存在刚性兑付，即便是进行债券投资也很可能亏本。用户选择智能投顾产品的目的主要是节省时间精力，分散资产投资风险，而且可以避税(资本利得税)。但在国内，绝大多数用户更偏爱主动型投资，习惯有刚性兑付保底，希望能搏得高收益，这就注定了智能投顾业务在中国不容易获客。

    跨境投资“坑”太多

    跨境理财投资虽能帮用户实现海外分散投资，对冲国内风险，但在高收益上却无法保证。而对创业公司本身而言，一端需要在流量成本逐渐增高的情况下不断获客，另一端又需要花较大的精力和较高的资金成本在全球寻找高收益性的资产标的。除了需要较强的技术随时分析市场行情打磨产品外，还需要较长时间对用户进行市场教育，时间成本太高。这条路注定会走的艰难。

    除了业务本身，跨境投资的外部环境也并非理想，会受到监管及政策的很多限制。比如首先遇到的门槛就是“外汇问题”。创业公司如果直接提供人民币换汇业务投资海外市场政策风险太大，而如果要求用户直接使用外币，则资金出口通道的搭建需要保证合法与稳定，无论个人还是机构的资金规模也都会受到制约。因此，这个领域的“天花板”可能不是市场本身的需求空间，而是外汇管制的批文。

    网络信贷是“自我革命”

    近两年，依托于互联网的小额信贷业务如雨后春笋般出现，既有背靠不同渠道的金融分期(电商、农业、教育)，也有面向不同人群的小额信贷或消费信贷(白领、蓝领、大学生)。对创业公司而言，除了要对接和保障较低成本的资金供给，建立可靠的风控模型，严控违约率，还需要依托(或自建)渠道以促进“销售”。

    但无论是自建地推销售团队，还是依托别的平台站点，都摆脱不了被渠道“驱动”的事实。很多做分期的公司都是如此。一旦渠道成本攀升，或渠道维护出现问题，都将严重影响公司的业务发展。我把此类业务称之为“self-destruction”，意味着平台发展越快，业务规模发展越大，则那个领域里的套利空间越小，越难保证持续性高收益。

典型的例子是校园分期市场，短短三年时间，利率水平从过百降到不足20个点，套利空间完全蒸发殆尽。而这样一种天生就“self- destruction”的模式就注定了持续转移阵地、“打一枪就换个地”的命运。

    什么模式将胜出?

    说了这么多“批判”的话，那么我们到底看好什么样的business?

    我们一如既往地偏爱有网络效应(Network Effect)的模式，出行如此，外卖如此，电商如此，Fintech亦如此。而在Fintech领域中有显著网络效应的一是支付，二是数据。基于移动互联网的支付领域目前已被微信支付和支付宝占据了半壁江山，对创业公司而言已不存在大的结构性机会。而基于大数据分析的Fintech业务，则还有机会尚待挖掘。

    现在国内可获得的数据源越来越多，计算机技术尤其是深度学习的突破式发展也使大数据处理和模型训练更为高效和精准，因此基于数据的金融服务，比如征信与风险管理、反欺诈、金融搜索引擎、金融大数据众包服务、AI与Fintech相结合的Chatbot服务等都有机会出现市场领导者。

    这里需要着重说明的是，如果用AI的方式做金融大数据服务，数据的产生、供给、流动如果能形成正向循环，则正循环本身就具有网络效应，能够让创业公司业务“越滚越大”，形成壁垒。

    目前国内提供金融大数据服务的公司如集奥、百融、同盾都做的不错，但真正能把AI在金融领域用的好的公司还不多(金融领域用人脸识别技术只是做反欺诈辅助，并没有触动金融核心)。在国外，有一些公司把大数据和AI应用在金融领域，做的挺有意思，比如 Premise、Kasisto、 Kensho等，值得参考。

    最后一点：不要忽略经济周期

    相比于前几年，现在的创业与投资可谓处于经济周期的“下行”阶段。虽然整个市场遭遇“寒冬”，但请不要忽视与经济周期相伴而生的机会。

    因为每次经济周期的变化都会催生金融资产的重新配置，会将资源导向某个特定领域，而在这些特定领域，就会有大的市场机会或“风口”出现。比如现在中国的不良资产市场，或者人民币国际化所带来的利好。当然，这样的市场机会必须是能够维持较长时期的结构性机会，否则对创业公司来说所拥有的发展时间和空间都远远不够。

    此外，长期性结构性的大机会，除了源自经济周期的更迭，也会产生于新技术平台的迭代。上一个平台性的机会是智能手机，下一个是什么，现在没有定论，还需要观察。

    Fintech创业前(钱)景美好，但真正做起来并不容易，看起来风光无限的公司，也有可能暗潮涌动，甚至很快遭遇滑铁卢。当然，越难啃的骨头，越期待强者的征服。我们希望与更多Fintech创业者交流，共同探讨Fintech领域的机会与挑战。

10万美金交给“机器人”打理，“智能投顾”概念在中国萌芽

     如果机器人和股神巴菲特一起做投资竞赛，谁会获胜？在投资界，这个问题越来越受到关注，它引申出一个前沿新事物——智能投顾，又叫“机器人理财”。在8月28日由宜信公司发起的2016“硅谷对话北京”人工智能与机器人投顾高峰论坛上，资深业内人士解答了中产阶层关心的热点问题：未来10万美金资产交给机器人打理，靠谱吗？经济之声记者丁玲娜报道。 

     眼下，智能投顾在美国华尔街刮起了一阵旋风，尽管目前在投资界占比不到1%，但业内预计它可以达到年均28%的复合增长率，2020年，经济产值将达到2.2万亿美元规模。智能投顾究竟是什么？已经在尝试并推广这项业务的宜信公司CEO唐宁做了通俗易懂的解释。

     唐宁：拿出手机，实时的做出自己的风险测评，知道自己的风险偏好、风险接受度，机器人投顾基于风险测评的结果，推荐一个合适于您风险承受度，合适于您的理财目标的一个资产组合，您去选择接受。之后机器人投顾24小时乘以7天的帮助您监控，如果有重大事件发生，就不定期做调整。

     简单来说，就是如果你有10万美金，不再是给人打理，而是交给机器人，在全球知名的管理大师拉姆·查兰看来，支撑这种投资方式的核心是计算机技术、海量数据，这代表着未来世界发展的趋势。

     拉姆·查兰：人工智能可以有这样精深的算法，与此同时可以分析海量数据，而且海量数据当中找到一些不为人所洞察的规律和机会，这些做在一起，形成很好的组合。

     IDG资本合伙人高梅介绍，机器人理财，可以节省人力成本，多种工具组合可以分散风险，国内的年轻人接受度比较高。

     高梅：我觉得智能投顾收费特别低，加上风险的分散，很受年轻人的欢迎，给投资者带来很多选择，所以在中国特别有发展的空间，中国人很愿意接受新事物，中国人有77%愿意用智能投顾给他们提供金融投资的建议。

     不过，Totum公司大中华区首席代表黄志超说，跟美国市场相比，智能投顾在中国的发展，还要积极解决几个难题，包括：中国投资者改变追求短期高收益的投资理念，拓展多元化的资产类别等等。

     黄志超：智能顾问还是做资产的配置，长期投资分散化为主，中国的投资者还不具备这样一个投资的理念，追求短期、高收益。另外一方面是资产的类别比美国少，这也是一个问题。当然中国还存在一个问题就是很多数据也是不全面的，很多行为上的数据、信用上的数据都没有美国那么全面，智能投顾还是要挖掘很多客户的数据，这些问题我们要积极去解决。

     来源：央广网

监管政策渐明 人工智能投顾撬动资管万亿市场空间

     以大数据为基础，越来越多的服务商以及科技企业，开始尝试开发能够完全消除人类参与投资管理价值链的人工智能系统。

     随着大数据以及人工智能技术的发展，自2012年以来，以美国Wealthfront、motify、Betterman为代表的机器人投顾（RoboAdvisor）、人工智能投顾（AI Advisor）迅速发展，据有关报告预测到2025年前后，将会有高达2.2万亿美元的资产管理由人工智能投顾管理。

　 2014年以来，在国内以资配易等为代表的人工智能投顾公司也迅速发展起来。围棋人工智能AlphaGo以悬殊的4:1战胜李世石之后，全世界范围内掀起了对人工智能投资的极大热情，可以预见将会有更多、更好、更强的人工智能运用到资产管理行业。作为一种全新的业务形态，如何拟定发展政策、如何监管这些创新的投顾工具，就成为一个业界十分关注的话题。

　 2016年3月15日，美国金融业监管局（下称FINRA）发布了一份名为《Reporton Digital Investment Advice》的报告（下简“DIA报告”）。虽然这份报告不是正式的法规，但其明显具有前瞻性指引的作用。作为首个对包括人工智能投顾监管方面的官方文件，研究和分析它的意义就十分重要，对于促进我国人工智能投顾的发展具有非常好的借鉴意义。

　 数字化投顾工具的功能

　 首先，FINRA的报告用“Digital Investment Advice”而不是用“Artificial Intellgence Investment Advice”或其他带有“robos”的概念，体现其本身是从监管层面视角来考察的立场，明确了其监管的对象和目标。作为监管层，没有办法也没有必要对服务商提供的人工智能艾真体的“智能”进行明确的度量，因此，FINRA从外部来看，无论这些服务商采取什么样的方式实现“智能”，它的输出在FINRA看来都具有统一的表现形式，即Digital Investment Advice（数字化投资建议）。

　 FINRA确定了其监管的一些理念：不关心服务商的人工智能是如何做的，而主要关心它向用户提供了什么，即它的输出。与此同时，FINRA也无法区分一些“在线投顾”的数字化投资建议到底是纯机器产生的，还是有人类参与的。因此，采用这样的概念，也涵盖了提供“在线投顾”服务的各种“人＋机器”混合投顾业务。

　 其次，FINRA的这份报告使用了一个非常新和重要的概念：Digital Investment Advice Tools（数字化投顾工具）。FINRA指出了“数字化投顾工具”应该可以支持一项或多项下列投资管理价值链的功能：客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规划以及投资组合分析。这些“数字化投顾工具”可被分为两种：一种为金融从业者使用，也就是“面向金融从业人员”；另一种为客户使用，即“面向客户”。

　 FINRA的执行副总裁Dan Sibears关于这个概念进行了比较直接的说明：FINRA是从功能的角度来监管新型的投顾工具的。使用这个概念，突出了其“过程监管”的视角，来审查新技术在投资管理价值链上的各个环节的功能以及影响。

　 笔者认为，这一方面增加了政策的包容性，兼顾很多已存在、正在发展的和创新的投顾工具类型和商业模式；另一方面采用“技术中性”的立场，即不对行业采用哪种技术做偏好性指引，给业界采用包括人工智能等各种新技术在投资管理方面的应用提供了更宽的政策空间。

　 虽然业界比较期待FINRA对新出现的“robo advisor”或其他“智能投顾”进行正式的定义，但在这份报告中，FINRA显然一方面注意到这种关切，但另一方面，也非常审慎地采用了一种描述的方式而非官方定义来回应：能够支持前六项功能的面向客户的“数字化投顾工具”（即从客户分析至税收规划）通常被称为robo advisor。

　 FINRA认识到科技在金融创新领域扮演着核心角色。鉴于目前大量证券公司引入了人工智能来帮助创建并管理投资组合，FINRA对目前市场的一些“数字化投顾工具”进行了审查，以评定这些发展对于行业、客户的影响。这份DIA报告的依据是FINRA与提供或使用“数字化投顾工具”的金融服务企业、供应商、国外证券监管机构的谈话以及管理经验。报告中提及的金融服务企业包括券商及投资顾问公司。虽然在报告中提出的规章只适用于券商，但所讨论的有效措施适用于在FINRA注册的所有企业。

　 2015年至今，以大数据为基础的深度学习和运用，让“人工智能”再次取得突破性进展。越来越多的服务商以及科技企业，开始尝试开发能够完全消除人类参与投资管理价值链的人工智能系统。目前包括国外的Bridgewater、Wealthfront，国内的资配易都已经实现了这样的系统开发和商业化运营。由于金融市场本身具有的不确定属性、复杂性以及投资管理业务的特点，在这样的任务环境下工作的“robo advisor”的智能水平的要求就越来越高。

　 为了区别于公众对“汽车装配生产线上工作的机器人”的认知，在围棋人工智能Alphago以4:1战胜李世石事件后，采用“人工智能＋云计算”系统结构的服务商，更愿意使用“人工智能投顾”而非“robo advisor”来描述自己提供的“数字化投顾工具”与之前的robo advisor的这种差异。

　 对投资者的建议

　 FINRA认为合理的投资建议依赖于对于投资者个体的特殊需求与信息的了解基础上。投资者应估计服务商是否收集了详细的信息并提出足够的问题来了解他们的需求、风险承受能力以及这些特点是否体现在他们收到的建议中。若投资者认为相关信息并没有被考虑在内，他应在决定进行投资前向服务商提出该问题。

　 投资者应了解他们收到的关于资产配置与建立投资组合的建议与“数字化投顾工具”所使用的算法和潜在假设。可能的话，投资者应熟悉这些投资方法及核心假设，以了解关于证券及资产配置的建议是如何产生的。

　 由于投资者收到的投资建议可能包含某些利益冲突，投资者应评估这些利益冲突是否对投顾建议的客观性造成危害。“数字化投顾工具”并不一定消除利益冲突。

　 投资者应了解他们得到的服务和相应的费用。对此，投资者应查问所提供服务相关的各项费用，包括如共同基金管理费等第三方收取的费用。

　 FINRA也认为，在今后的资产管理领域，“数字化投顾工具”会发挥越来越大的作用。它提醒服务商，无论采用什么算法、模型以及技术提高其“数字化投顾工具”的能力时，要时刻把投资者保护作为其首要目标。对于“数字化投顾工具”服务，服务商需要建立并维持投资者保护机制。FINRA认为这个机制的核心因素，一是了解客户需求；其次应使用由合理方法支持的工具；第三就是了解这些工具的局限。FINRA在报告中对这些重要、关键问题所列出的有效措施将帮助“数字化投顾工具”服务商的发展，也是推进投资者保护的有效途径。

    文 | 北京资配易投资顾问有限公司董事长 张家林

智能投顾是P2P“马甲”？面临多重考验

  　今年互联网金融行业什么最火爆？一定是智能投顾，或称之为机器人理财，是什么原因导致这一概念迅速在国内走红？是科技金融必然的趋势，也是P2P行业转型升级之路，尤其在P2P行业面临转型关键年份，自我升级才能获得更大机会，于是在国内互联网金融行业刮起了一股以智能投顾为背景的狂风。

　　本月早些时候，国内积木盒子也宣布整合旗下各业务成立了智能金融服务集团PINTEC(品钛)，并表示将于近期会成立一家智能投顾公司。而长期关注人工智能领域的资深人士杨剑勇看来，现阶段不少互联网金融、P2P机构一窝蜂地包装其智能投顾概念，可以说游走在监管与技术边缘，不排除以智能投顾为嘘头的机构存在，以人工智能为核心的智能投顾在国内显然还未成熟，不仅面临来自监管层面制约的风险，还有市场、技术等多重考验，值得行业反思，且行且珍惜吧。

　　智能投顾将面临政策制约 前景尚不清晰

　　早前读了一篇名为《证券类“智能投顾”的本质与困惑》的文章让我感触良多，直击我国当前 以“智能投顾”为噱头涉嫌虚假宣传，提示互联网金融企业经营者，必须深刻认识到智能投顾在我们法律规定下的本质及特定资质。文章中指出，智能投顾本质上属于证券投资顾问业务，投资顾问服务人员应具备相关执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券投资顾问。

　　不论是证券投资顾问，还是智能投顾，其核心是为投资者提出理财规划等服务，提供智能投顾服务机构必须要符合我国相关法律法规，须取得相应牌照，但杨剑勇进一步指出，很遗憾适用于证券投资顾问的政策条例并不适用于智能投顾。就在近日，不少媒体报道称：江苏证监局关于证券期货经营机构与互联网企业合作开展业务自查整改的通知，提供投资顾问服务是自查重点。这一发文，并综合国内金融市场管理模式，如不能代客户理财，不能碰用户账户等诸多因素，对于P2P行业转型智能投顾来说，无疑将会受到政策等原因的制约，前景尚不清晰，转型之路也将变得更加坎坷。

　　智能投顾有P2P“马甲”之嫌

　　作为科技界最热门的领域，人工智能不断无限放大，杨剑勇表示：“在科技金融趋势之下，如何避免P2P机构打着智能投顾旗号，实际上是换个“马甲”招摇过市、重新包装？”显然来自监管层的监管尤为重要，毕竟P2P行业鱼龙混杂，平台跑路、倒闭以及兑付难等困境，负面事件时有发生。

　　作为对外宣称以人工智能、大数据等技术为背景，向智能金融、智能投顾平台转型的P2P机构，宣称利用人工智能来帮助人们理财，扛着智能投顾的概念，宣传智能投顾优势等等，甚至大肆宣传机器人理财将取代人类投资顾问这一职业，对此我也一直在深思，所谓机器人帮你理财是否存在P2P换个“马甲”重现上阵之嫌？尤为担心个别不怀好意的机构，以智能投顾为由进而演变成一场新的金融骗局。

　　我在本月早些时候也曾发表过一篇《智能投顾：游走在监管与技术边缘》文章，智能投顾不仅面临监管层面的问题，同样技术也面临较大的考验，实际上智能投顾依然还处在萌芽期，机器人理财、智能投顾还是有相当长的一段路要走。对于那些宣称拥有智能投顾平台的机构，鼓吹的很牛逼、高大上的样子，但给我的感觉是鱼目混珠而已，如果仅仅依据用户风险偏好、财务状况等，并给出相应的投资组合，把这个视作为机器人理财、智能投顾，只能说是哗众取宠。

　　人才稀缺 智能投顾技术不成熟

　　机器人理财、智能投顾核心是利用人工智能、深度学习等关键技术，但精通人工智能领域的人才还是很稀缺，比如在美国硅谷的科技巨头，不断在网罗顶尖人才，甚至给刚毕业的人工智能领域博士开出了超过200万美元的年薪。在国内，百度、阿里巴巴同样也在全球范围内寻找人工智能的顶级人才，几年前百度还曾在全球启动“少帅计划”（指寻找人工智能领域优秀人才），主要针对30岁以下的优秀人才甄选和培养，面向全球范围招聘，年薪百万元人民币起步，且上不封顶。其中有一条招募标准：：这个人必须在某一个或多个人工智能相关知识领域是顶尖牛人。

　　人工智能、深度学习领域的人才相当稀缺，也相当珍贵，不管是Google X、还是阿里系的IDST，抑是百度深度学习研究院，可谓是高手云集，在他们的团队介绍中，均有来自擅长机器学习和人工智能领域的顶级大咖掌舵，那么在国内一些互联网金融、P2P等机构，宣称打造、甚至说自己拥有了“智能投顾”功能的理财平台，他们人才储备在哪里？也很少看到人工智能领域的技术大牛加盟的新闻报道，在访问人人贷、积木盒子等部分P2P机构的官网，在团队介绍中难以找到人工智能、深度学习领域的技术大牛成员身影。

　　这是一个很现实的问题，在没有人工智能、深度学习领域的大牛等人才的积累，仅凭几行代码就敢宣称自己是智能投顾平台？对于人工智能领域，懂就算懂，不懂就是不懂，做智能投顾并不是想象中那么简单，技术基础薄弱的机构，宣称智能投顾只能说忽悠大于实际，就算他们宣称是智能理财的平台，也不过是哗众取宠而已，所渲染的机器人理财也仅仅以简单的风险投资偏好为基础来调整资产配置，还谈不上是智能投顾。

　　总之，智能投顾面临来自监管、市场、技术等多方面的考验，处在萌芽期的机器人理财（智能投顾）还有相当长的一段路要走。

　　作者系传感物联网创建人杨剑勇（物联网权威人士、科技名人），致力于传播、解读物联网相关信息，长期关注物联网、智能家居、可穿戴智能设备以及人工智能等前沿科技产业。

智能投顾 互联网金融新糖衣

    “线上的私人银行”、“机器人理财”……继P2P之后，金融与科技又结合出了一个新名词“智能投顾”。北京商报记者注意到，近期有多家互联网金融平台发行了智能投顾产品，在这些平台看来，智能投顾将成为互金行业的下一个风口。但事实是否有想象美好？在分析人士看来，国内的智能投顾现在还处在概念阶段，更多是针对不同客户类型的资产配置，谈不上智能投顾。除此之外，合规性问题以及亟须转型的利差盈利模式也是摆在这些平台面前的两大挑战。

     扎堆背后仅停留在概念阶段

     近期国外的智能投顾风开始吹向中国，引发不少互联网金融平台纷纷跟风，据不完全统计，目前国内已有十多家互联网金融平台及金融科技公司有智能投顾工具，但不少分析人士认为，目前国内的智能投顾仍停留在概念阶段。

    “智能投顾”，也叫机器人投顾、智能理财，主要通过电脑代替人工投资理财。优点是成本低、无情绪性严格执行策略和海量信息中快速决策。

     在业内人士看来，面对繁多的金融产品、金融工具，其实很多用户是无从选择的。金融科技的出现，正在改善这一现象。比如在美国兴起，并已经引入中国的机器人理财，就是通过科技创新，降低金融服务门槛，改善金融体验的一种实践。目前看来，这种实践代表着未来金融的一个发展方向。

     国内的智能投顾市场到底处在一个什么样的真实境况呢？北京一家互联网金融平台日前推出的智能理财主打“固定+浮动”双收益模式，产品投资期限分为1天、7天、2个月、6个月四档，用户的资金一部分用于投资固定收益类理财产品，一部分投资于收益相对较高的高风险类产品，如股票期权等。

     北京商报记者在该平台的App上自主选择投资组合，投资混合定制1天期年化收益率为2%-24.5%的产品，其中固定收益产品占比为99.39%，标的为货币基金，而浮动收益部分仅占比0.61%,配置资产包括一个看跌期权，2个看涨期权。而北京商报记者通过尝试多个理财组合后发现，无论风险偏好大小，客户可选择的理财组合中固定收益类资产均占到90%左右。

     另一家互联网金融平台也标榜自己为一站式大众（理财）资产配置平台，据其官网显示，该平台的定期资产组合有1月、3月、6月、1年4个期限，年化收益率在7.5%-9.5%。由P2P的小微信贷、消费信贷、货币基金等8种资产构成，而事实上是把17个平台的不同资产进行了一个打包组合。

     一家主打“智能算法定制组合”理念的互联网金融平台则通过测试投资者的婚姻状况、社会角色、收入支出情况、可接受的投资损益程度以及理财目的、理财目标等，对投资者的风险偏好进行分类，之后决定资产的配置比例。但该平台的资产主要有偏股型基金、货币基金以及纯债基金，较为单一。

     网贷之家首席分析师马骏表示，智能投顾现在还处在概念阶段，更多是针对不同客户类型的资产配置，谈不上智能投顾。智能投顾一定要实现对细分产品的量化，美国的智能投顾市场是有一个庞大的ETF市场，目前中国ETF市场份额很小，可选标的非常少，所以说目前中国并没有智能投顾发展的土壤，更多是一种概念上的炒作。

     真融宝董事长吴雅楠表示，目前很多智能投顾平台的资产多数是非标资产，未来需要转变为标准资产，这也是这些平台的一个挑战。因为未来3-5年，非标资产可能都消失了，都变成标准化的产品了。

合规性问题待解

     不同于单纯的网贷平台，也与一站式金融超市平台不同，做智能投顾的平台主要是把资产做个组合，打包成一个产品，提供给一些不知道如何选择的投资者。这个资产包涉及面较广，包括各类基金、P2P资产、期货、期权等。

     由于国内属于分业监管模式，不同的资产对应的又是不同的监管层，又加上是纯线上的平台，不少业内人士直言，对于这个行业的监管难度确实较大。

     吴雅楠表示，从国际上看，目前金融监管体系十分完善的美国也没有对智能投顾平台建立一个监管体系。通过线上的方式如何进行代客理财，风险怎么鉴别，出现问题谁来承担责任，都没有定论。从国内来看，目前监管层也没有对处于一站式以及类资管的平台发布相应的监管细则，平台也在和监管层进行沟通，希望能给备注的文件。

     零壹研究总监李耀东直言，目前业务的合规性缺乏监管指引和参照条例，面临着一定的监管不确定性。资产端的混业经营导致其合规问题涉及不同的监管机构，增加了监管的难度。

     由于缺乏监管，智能投顾平台面临的核心问题在于资金池问题、公众化风险问题以及风险溢出问题。

     吴雅楠表示，对于做智能投顾的平台而言，有两个监管底线不能碰，一个是资产池，一个是自融。平台必须做好信息披露工作，由于投资者的资金是分散到不同的资产中，因此要做到资金和资产一一对应，将投资者购买的具体资产以及所占的比例及时披露，这样能保证平台不涉及自融，投资人也知道资金的流向。

     利差盈利模式需转型

     传统资产管理公司的收入主要是通过资产管理费，目前来看，多数智能投顾平台主要通过利差转为服务费的盈利模式，这种盈利模式也亟须转型。

     一位智能投顾平台负责人向北京商报记者表示，他们目前主要是通过将资产端和投资端的利差转变为服务费的模式。“资产包的利率与投资人的利率有一个利差，平台会转变为服务费，这个也是我们目前的收入模式。”该负责人说道。

     但这种薄利模式对于智能投顾平台而言，可能难以持续。“智能投顾平台其实具有较高的门槛。首先，要组建一支兼具金融和IT背景的团队；其次，要有较强的资产管理能力，具有筛选、判断、重新组合资产的能力以及大数据处理能力。平台要想在这个市场中立足，引入人才方面、研发方面以及市场开发方面的投入并不会少。”一位行业分析师分析道。

     “未来我们将可能采取超额收益分成的方式。”上位智能投顾平台负责人表示。

     李耀东认为，目前国外的智能投顾平台，收入主要来源于资产管理费，在国内收取管理费的路子能不能走通，还需要摸索。如果采用收交易佣金的方式，确实可能带来道德风险，这方面需要平台的资产透明、费用透明，能让投资人享有充分的知情权。

     麦肯锡中国互联网金融业务负责人方溪源表示，对于平台而言，需要提前设计好盈利模式和路径，切忌无的放矢。  

     绝大多数互联网理财平台怕向客户收费，认为互联网逻辑就是先让利获客，再相机而动。但是在理财领域，尤其针对有一定投资经验和财富基础的富裕人群，这样的思维恐怕是行不通的。这里的关键词是“物有所值”。如果平台能够提供差异化的服务和投资建议，为客户带来极大的便利性和优越的投资回报与风险组合，那么自然有能力打造多元化的盈利模式，而不是仅仅依赖于交易与产品销售佣金。

     北京商报记者 岳品瑜 刘双霞/文 张彬/制图

智能投顾 颠覆传统金融行业服务模式

     随着金融科技的火热，源于美国的智能投顾，作为金融科技的代表性产品，将深刻影响金融服务各个环节，改变中国金融生态环境，重塑行业格局。

     近日，天弘基金的三位专业人士——天弘基金产品部总经理李骏、天弘基金互联网金融业务部副总经理张牡霞、天弘基金智能投资部总经理助理刘硕凌与知名财经专栏作家石述思展开対谈。一方代表企业的变革需求、一方代表了用户和市场，针对智能投顾开展深入探讨。智能投顾的天然属性，将深刻影响金融服务各个环节，改变中国金融生态环境，重塑行业格局。

     传统市场饱和 科技创新提高金融生产效率

　  中国基金行业发展多年，几乎覆盖了国际上所有可能的投资标的、运用了所有的投资策略，除了国际主流的，还创新发展了发起式基金、分级基金等基金组织方式。基金单品创新空间临近饱和，而智能投顾的出现突破了这一局面。

　  智能投顾是什么概念呢？访谈中李骏介绍：“智能投顾这四个字还是拆开，首先是智能，利用了一些新科技的东西，但是他的本质是后面的字，就是投顾。”简单来说，智能投顾是基于公募基金产品，针对客户具体需求，借助电商技术和大数据技术等新技术，将投资顾问服务模式化、产品化，并将之以良好体验在线呈现。

　  智能投顾用科技改变了金融产品的基因序列。正如访谈中刘硕凌提到的，这个时代其实是利用大数据的技术，用一些数学模型再去处理行情数据，首先在金融产品的生产上就做到了创新。金融科技时代，智能投顾无疑降低了金融服务的门槛，让普通投资者享受到“私人银行”级的顾问服务，扩大了金融服务半径。同时，大数据技术的运用，减少了人工服务的成本以及线下开设网点的成本，而不收取佣金的方式也使得智能投顾与投资者利益保持一致。这一切，都将大大提高金融生产效率。

      以用户为中心 智能投顾将颠覆金融行业服务模式

　  传统的基金销售环节一直面临着一种尴尬——逆周期或者跨周期的营销服务难以开展。智能投顾的出现为解决这一困境提供了一条可行的路径。李骏举了一个例子，“我们推出了一个‘二八轮动’的策略销售，告诉用户如何择时投资。牛市来的时候，持有相关股票资产；跌的时候，持有债券基金。”通过这样的逻辑，把基金销售从给客户创造牛市预期的套路中解放出来，并增加了业务的多元性。张牡霞也表示，“我们不再是仅仅告诉投资者结果，而是清清楚楚的说明投资逻辑。”

　　智能投顾对基金销售的颠覆还在于它能实现精准营销，优化基金销售理念。基金销售将不再需要从产品出发，而是以客户需求为中心，真正满足当前普通投资者对专业投资能力的迫切需求。智能投顾能直接、准确的触及投资者，减少金融产品与消费者的中间环节，并依据大数据描绘出真实的用户肖像和用户习惯，依据投资者个性化的投资需求，为其提供最优组合，投资者将不再需要具备专业的产品组合选择和择时能力。

     金融科技时代来临 天弘基金构建金融新生态

　  相较于互联网金融时代各种平台野蛮生长，金融科技时代对大数据等数字技术的要求将提高行业的准入门槛，或将进行新一轮的行业洗牌。金融科技是通过科技手段提高金融生产力的产品和服务创新，在未来的金融业将逐步成为常态。它将打破传统金融边界，改变金融生态，建立行业新秩序，最终颠覆传统金融行业，推动社会变革。刘硕凌认为，“智能投顾将带领我们进入金融科技时代。”

   “在未来发展趋势里，用户的变化将导致整个金融体系的大融合、大繁衍。金融机构将改变过去那种以自我为中心的模式，而将围绕客户的理财需求，提供个性化的服务和产品。金融机构本身的分工、定位也将随之差异化，从而形成良性竞争，也使得整个行业更富生命力。”这是张牡霞的展望，智能投顾将为建设更健康的金融生态圈发挥重要作用。

     巨大的市场空间和迫切的变革渴望，为中国智能投顾的成长提供了肥沃的土壤。可以想象，智能投顾将在平衡国民资产配置，推动行业创新等方面发挥巨大作用。

     来源：《盈众传媒》

人工智能做对冲基金——哪怕你死了，它还在为你赚钱

     Ben Goertzel和他的公司Aidyia开启了一个完全用人工智能来进行股票交易的对冲基金——不需要任何人为干预。Goertzel是这家公司的首席科学家，也是一个AI专家，他说：「如果我们都死了，它也会继续交易。」

     他说这话是认真的。 Goertzel等人共同开发了这个系统。当然，这个系统还不够完善，他们还在逐步调整。但是他们创造出来的系统能够完全自动地识别和执行交易。这个系统借鉴了多种AI形式，包括一种受遗传演化启发而来的AI，以及另一种基于概率逻辑的形式。每一天，这些AI引擎都会分析大量的数据，包括大盘行情和宏观经济数据，之后会做出自己的市场预测，并对最好的行动进行「表决」。

    「如果我们都死了，它也会继续交易。」——Ben Goertzel, AIDYIA 

     尽管Aidyia位于香港，但这个自动化系统是在美国证券市场中进行交易。根据Goertzel的说法，在它上线的第一天，它就在一个未披露的资金池中产生了2%的回报。这算不上不惊人，从统计的角度来说也不相关。但是它展现了金融世界中的一个值得注意的转变。从去年开始，获得了1.43亿美元投资的旧金山创业公司 Sentient Technologies就已经开始用类似的系统悄无声息地进行着交易。以数据为中心的对冲基金（如Two Sigma和Renaissance Technologies）也曾说过，他们依赖着AI技术。根据报道，另外两家由华尔街大佬Ray Dalio和Steven A. Cohen运作的公司Bridgewater Associates 和Point72 Asset Management，也正在朝同样的方向前进。

     自动化的进展

     长期以来，对冲基金都依赖计算机来帮助交易。根据市场调研公司Preqin的研究，大约有1,360支对冲基金的大多数交易都是在计算机模型的辅助下完成的，约占到了所有基金的9%，总额达到了1970亿美元。但是，这通常需要涉及到数据科学家（用华尔街的行话，叫做「宽客（quants）」）使用机器来构建大型的统计模型。这些模型非常复杂，但是从某种意义上说它们是比较静态的。当市场发生变化，它们的效果或许不会再像过去那样好。根据Preqin的研究，通常情况下，系统运行的基金的表现并不总能像人类基金经理运行的一样好。

     然而，近几年来，基金开始转向真正的机器学习，在这个领域，人工智能系统能够高速分析大量的数据，并且在分析过程中自我改进。一些公司依赖于一种叫做「贝叶斯网络（ Bayesian networks）」的机器学习形式，用一些机器来预测市场趋势并确定具体的交易，其中包括一家名为Rebellion Research的纽约公司，由棒球明星Hank Greenberg的孙子创立。与此同时，还有一些诸如Aidyia 和Sentient这样的公司正在学习在几百台甚至几千台机器上运行AI。这涵盖了一些技术，例如受遗传学所启发的演化计算，以及现在Google和微软用来识别图像和语音等任务的深度学习。

     他们希望，这些系统能够自动识别出市场中的变化，并以宽客的模型无法做到的方式来适应这些改变。《A Wealth of Common Sense: Why Simplicity Trumps Complexity in Any Investment Plan》一书的作者Ben Carlson说：「它们试图在事情发生前预见它们的发生。」他在一个捐赠基金工作了10年时间，这个基金经过了许多基金经理的管理。

     不要把这种AI驱动的基金管理与高频交易相混淆。它并不寻求抢先交易或通过行动的快速来赚钱。它寻求的是未来更长时段（小时、天、星期，甚至月）的最好交易。说得更确切一些，机器（而不是人）在选择策略。

     进化的智能

     尽管Sentient公司还没有公开销售它的基金，但是首席执行官Antoine Blondeau说，他们从去年开始，已经在使用私募投资者的资金进行正式的交易（在一段长长的测试交易期之后）。根据Bloomberg的一篇报道，这家公司已经在和摩根大通的基金业务合作开发AI技术，但Blondeau拒绝讨论它的合作伙伴。不过，他确实说到，它的基金完全由人工智能来操作。

     整个想法就是要做其他人（以及其他机器）没有在做的事情。

     首席科学家Babak Hodja说，这个系统允许公司调整某些风险设定。当Siri还没有被苹果收购之前，这位科学家是Siri的创始团队成员之一。除此之外，这个系统完全可以在没人帮助的情况下自行工作。Hodja 说：「它会自动产生一个策略，并给我们指示。它会说：『现在多买进这个，用这种方法，按这个顺序。』它还会告诉我们什么时候应该退出、减仓等等。」

     根据Hodia的说法，这个系统能抓住亚洲等地多个公司的数据中心、网吧、电脑游戏中心内「数百万个」计算机处理器中空闲的计算能力。与此同时，它的软件引擎基于演化计算——与Aidyia系统中受遗传学启发而来的技术相同。

     用最简单的话说，这意味着它创造出了一个数字股票交易员的随机大集合，并检验它们在历史股票数据上的表现。在挑出表现最好的那些之后，就会用它们的「基因」来创造出一组更厉害的新交易员。这个过程不断重复。最终，这个系统创造出了一个能够自行完成成功交易的数字交易员。Blondeau说：「在几千代之中，万亿个『存在』崛起又衰落。最终，你得到了一群真正可以部署的聪明交易员。」

     深度投资

     尽管今天驱动着系统的是演化计算，但Hodja依然很看好深度学习算法——经过证明，这种算法在识别图像、语音，甚至理解人类说话的自然方式方面非常有用。他解释说，正如深度学习可以在一张照片中准确地指出猫的特征一样，它也可以识别出股票市场中能让你赚钱的特征。

     Goertzel却不同意这一点。他还管理着OpenCog Foundation，这是一个旨在建立开源强人工智能框架的项目。他不同意的原因，一部分是因为深度学习算法已经成为了一种商品。「如果所有人都在使用某件东西，它的预测就会在市场中被定价。你必须做一些奇怪的事。」他还指出，尽管深度学习很适合分析带有特殊模式的数据，例如照片和语言，但这些模式不一定也存在于金融市场中。如果这些模式真的存在，也不一定那么有用——因为每个人都可以发现它们。

     然而，Hodia认为，人们要做的事是继续改进今天的深度学习。这也许涉及到将其与演化计算结合起来。他解释说，你可以用演化计算来构造一个更好的深度学习算法。这被称为「神经演化（neuroevolution）」。Hodja说：「你可以让深度学习中的权重进行演化，你也可以让深度学习自身的结构进行演化。」微软等公司已经开始通过某种自然选择来构建深度学习系统，但他们可能还没有使用演化计算本身。

     AI操盘基金，未来几何？

     不管采用什么技术，都有人怀疑AI是否真的能在华尔街功成名就。就算真有一家基金用AI获得了成功，也存在风险——其他公司或许会复制这个系统，从而破坏它的成功。如果市场中的大多数人都采取同样的行为，这将会改变整个市场。Carlson说：「我有点怀疑AI是否真的明白这一点。如果某人发现了一个行得通的花招，不仅其他基金会迅速抓住这一点，其他投资者也会将资金倾泻而入。真的很难想象出只有它能套利的情形。」

     Goertzel也看到了这个风险。这也是为什么 Aidyia不止使用了演化计算，还使用了一系列其他技术。如果其他人效仿这家公司的方法，它将使用其他的机器学习类型。整个想法就是要做其他人（以及其他机器）没有在做的事情。Goertzel 说：「要在金融市场中赚钱，光有聪明是不够的，还需要用一种与其他人不同的聪明方式来做事。」

当金融遇到科技，智能投顾能走多久？

      当机器人逐渐开始成为一种工业生产线设备替代劳动力之后，不仅仅意味着工作效率的提高，也意味着越来越多的领域开始运用智能化产品来替代原有效率较低、以经验为主要依据的人类决策，比如智能医疗、智能交通等。

而在互联网金融领域，目前正在呈现出这样的一种趋势：将金融的投融资服务和目前流行的IT技术相结合，产生一种可以通过科技化金融工具来提高效率、降低成本，或者是提高成功率的新金融业态，而智能投顾就成为了这种趋势下的弄潮儿。

     智能投顾成互金巨头竞争红海

     智能投顾已经成为了国内很多平台的优先级产品，包括网易智能金融管家小8、平安一账通、京东金融、宜信、积木盒子、聚爱财、人人贷、蚂蚁聚宝、蓝海财富、百度股市通、资配易、雪球网、盈米财富等。

     虽然智能投顾的市场很大，看起来各家参与者也是摩拳擦掌，但是从实际产品运作和配置标的，以及客观环境来看，智能投顾在国内却并不能说发展成熟，只不过还处于一个懵懂的初始阶段。

智能投顾“扩围”尚需跨越三座大山

     第一座大山：智能投顾需全资产配置，但国内投资渠道单一、匹配难度较大

     美国金融市场发展至今，主流产品基本可覆盖全球资本市场，这使多元化的资产配置成为可能。中国的资产配置则相对单一，投资金融产品以固收、债权类产品居多，主动管理型基金为市场主流，ETF总体规模较小，种类不全。

     第二座大山：智能投顾的产品理念和国内投资者观念存在较大差异

     智能投顾产品本质价值在于通过更全面和智能的全资产匹配，给用户一个更科学化、高效化的理财投资配置体系，实现跟踪市场热点的投资组合和购买通道，并不能以简单的保不保本来衡量，而是看长期性和组合优势。

     美国学者GibsonBrinson曾在1986年发表于《金融分析家杂志》上的一篇名为“组合绩效的决定”的文章表明：投资收益的约91%由资产配置决定。

     也就是说，剔除资产配置所产生的收益，具体的证券品种选择、择时操作以及其他因素所带来的投资收益所占比重不足10%。所以，资产配置的优势在于全面的产品匹配和风险分担。

     而在中国证券市场，个人投资者对“风险”的认知相当薄弱，参与股票投资只看重绝对收益的高低。所以，简单以收益高低或者是要求保本来衡量智能投顾都是有失偏颇的。

     第三座大山：政策、监管的缺失，导致行业性风险较大

     监管层面，目前与投资顾问业务相关的法律法规均基于人对人的服务，未界定机器人投顾是否具备合法性。

从合规性来看，国内智能投顾也不具备为个人投资者账户提供投顾服务的基础。投顾平台若想为个人证券投资账户提供咨询服务，必须要取得投资咨询牌照，之后才能提供投资咨询服务，但实际的账户操作仍只能客户自己进行。这导致中国智能投顾平台无法直接为客户管理资产，只是提供投资理财建议，无法做到智能的高效配置及调整。

      最根本的缺陷：智能投顾很美，但技术的成熟还需假以时日

      人工智能投顾的技术门槛是相当高的，目前大部分所谓的“智能投资组合”仅仅是简单的产品打包，国内智能投顾技术离成熟还有很长一段路要走。对于机器的建议，通过非常简单的问卷调查所提供出来的一个投资方案，显然是不充分的。

     首先，仅仅依据风险偏好就提供方案有失偏驳，还应依据用户现状的财产结构来配置。比如中国投资者已持有大量高风险高收益金融产品，在配置中应该加入规避风险的配置。

     其次，一次成功的投顾不仅仅在于回报率，更要关注投后。在一些市场发生变化的时候，好的投顾会及时地帮助客户进 行投资组合的调整。市场的气息瞬息万变，纯粹的机器工具很难提前捕捉到所有非规律性的、细微的市场变动。

      行业发展不能急功近利，完善数据分析模式为当下重点

      智能投顾在中国还是一个新兴事物，由于从大环境到操作模式，以及技术等层面的原因，中国的智能投顾只能停留在理财规划层面，难以进入投顾的全流程当中。从现实意义上看，国内 “智能投顾”平台的智能化程度参差不齐，依然和美国同类企业有很大差距。

      对于大多数参与者来说，面对困境，只能先比好“理财咨询”这前半段赛程，抛开“智能投顾”这顶高帽，提供更完善的投资建议模式，等各方面条件成熟之后，再去考虑智能投顾领域的创新。

      过去，在线下，诺亚财富、歌斐等理财咨询公司已经发展出很成熟的模式。

      当下，在线上，不少公司也在理财领域持续发力。比如，一直以技术著称的网易在去年推出了一款“网易有钱”的产品，就将服务重心锁定在个人资产管理上。

      网易有钱的最初模式是提供自动化记账服务，通过记账这一互联网金融个人理财入口导入用户流量。由于网易拥有数亿的邮箱客户群和资深的数据处理和分析经验，网易有钱在前期沉淀了数量可观的活跃用户信息数据，可以由此判断用户的收入水平、消费习惯与能力，生成用户画像，为提供让用户信服的投资理财推荐奠定了基础。

      类似的还有同类产品挖财，其“资产体检”功能可以对用户目前的资产配置种类和比例进行系统评分，并通过6个维度生成个人金融资产配置建议，也算是在国内互联网资管领域试图探索出的一条最具实操性的智能投顾路径。

      无论金融体系中融入多少科技因素，金融的本质依然没有发生变化。机器学习永远都只是投资的一部分，智能投顾在未来一定会有更广泛的应用空间，但现阶段，我们必然需要在科技的想象力和金融的严谨之间找到一个平衡。

      智能金融在中国都还算不上迈出了第一步，在现阶段去伪存真，少点套路多些务实，参与者们还是应该多些耐心。

（来源：钛媒体　 足亦）

智能投顾潮流兴起

　 成本低廉、个性定制、克服情感弱点、以客户为中心的智能投顾或将成为未来行业发展的热点与潮流。

　　投资顾问通过提供理财建议来帮助客户配置资产和选择投资标的，然而伴随着大数据、人工智能、云计算等新兴技术的出现，为金融科技的创新发展创造了更多的可能性，以客户为中心的智能投顾开始在金融领域兴起。智能投顾利用现代资产组合理论等相关算法，搭建数据模型、优化资产配置，通过分析客户提供的投资数据，以及投资环境数据，为客户提出个性化的投资理财建议。

　　天弘基金副总经理周晓明在接受FT中文网采访时指出，在互联网时代以及基金行业遇到发展瓶颈的背景下，近期智能投顾兴起符合理财市场演化的进程和趋势，本质上是直面客户痛点，满足客户需求的产物。当前，中国投资者主要面临经济环境恶化、理财产品与资讯选择困难、投资成本过高等“三大痛点”，以低成本、个性化、定位准确、克服情感影响为优势的智能投顾逐渐受到青睐。

　　首先，当前中国经济下行压力大，系统性的投资机会较少，投资市场的收益率下降是投资者的一大痛点。公募基金行业的动力不足，不能实现2006年、2007年大牛市时跨越式的发展，债券市场和货币基金理财方面收益率都在下降。从行业角度看，之前基础市场系统性机会，是公募基金行业发展的契机，但现在似乎已不再是重要因素。公募基金行业需要真正基于客户需求，将产品和FOF服务精准定位。

　 其次，移动互联网时代，理财产品和资讯纷繁多样，如何选择对客户来说已经成了一个痛点。而且随着移动网络的发展，大量的新客户，特别是在线交易的客户，开始进入理财市场，但是这些人理财经验相对匮乏，面对五花八门的资讯和产品，更加难以做出抉择。再加上，投资者面对股市、基金的变化可能产生情绪化的波动，这就使得投资选择成为一道更加复杂的难题。

　　最后，智能投顾的兴起还有一个很重要的背景，就是客户更加注重压缩投资成本，这也成了美国今年养老金改革的重点。今年上半年，美国劳工部对独立财务顾问推出了一项新政策，要求他们以客户利益为中心，控制交易成本，将包括投资顾问费在内的总成本限定在养老金账户资产规模的1%以内。高费率的产品并不符合客户的利益，这是传统投资顾问的一大弊端。

　　周晓明认为智能投顾以客户需求为中心，在对客户需求定义之后，利用优化的算法和模型可以对投资者的“三大痛点”对症下药，提出满足客户需求的理财投资策略和产品组合。只是当前智能投顾还处于较为基础的阶段，未来将朝着真正的“一对一”个性化服务的方向发展。

　 不论是传统投资顾问还是智能投顾，都要理解客户的需求，要定义客户的需求。很多时候客户提出的需求是模糊宽泛的，需要进一步的定义，比如投资者理想的投资回报周期，能够承担的波动风险，以及获得一定的回报概率。智能投顾从了解客户需求到定义客户需求的过程，本身就是对各种技术和运营能力积累的应用。

　 现在智能投顾了解客户需求有两种方式，一种是基于客户的信息和行为数据分析,构建几类用户需求最多的基金投资组合;另一种是客户将自己的情况输入，系统给一个解决方案;后者与前者相比更加个性化。虽然前者尚未做到完全的“一对一”，数据选取可能存在一定的主观差异，但在在线交易的时代，在由能够满足广大人群需求的产品带动后，会逐渐向着千人千面、客户定制的方向发展。

　 在定义了客户需求之后，智能投顾运用很多传统经典的投资理念与新兴的技术结合，针对客户在购买基金、持有基金、赎回基金过程中一些典型的行为和痛点，提供产品化理财顾问服务。产品化的智能投顾可以提供投资理财策略、基础产品组合和基金经理理财服务。投资理财策略，实际上是一种约定的基金交易方式，即在一定的规则下进行基金的交易，客户会承担一定的风险，获取一定的回报。而基础产品组合则是提供多样化的风险收益产品组合，供客户选择。客户还可以选择FOF产品，让基金经理通过一定的经典的分析和模型的分析，来帮助客户操作基金。

　　周晓明指出，与投资者直接投资单个基金或者炒股相比，智能投顾主要有平滑风险、克服人性弱点等两大优势，未来可能会成为公募基金行业主流的新服务方式。

　 一方面，智能投顾服务与投资单个基金，或个体炒股相比一大优势是减少波动的风险。智能投顾提供的策略、组合以及服务，本身就是加载着投资服务的交易策略。这些策略的产生目的主要是平滑掉波动的风险，让客户能够获取比固定收益回报高一些的回报。投资者虽然会承担一定的风险，但波动不会像基础市场或单一基金那样剧烈。

　 另一方面，智能投顾产品有利于克服人性的弱点，智能系统在股指波动的情况下会自动转换投资策略，转换过程中会有短期的损失，但是长期来看是保护客户收益的，这是与自主投资基金和股票相比的另一大优势。如果客户自己去投资的话，很可能牛市的时候开始不敢买，后来买高，熊市的时候又相信牛市，跑的不快。智能投顾通过系统来解决“牛市骑不住，熊市跑不快”的问题，使客户更加理性的投资。同时也提供各种各样的投资组合选择，解决客户投资单一基金和炒股方面的问题。组合投资的规则虽然没有明确的呈现出来，但是有一定的模型分析和基金经理的判断。通过智能投顾，帮助客户更好的投资权益市场，另外把固定收益的投资和权益投资更好的结合起来，基于他人生的目标和周期等等这些构建服务，帮助客户更好的打理他的理财生活，实现财富管理。

　　作为一个新兴金融科技产物，智能投顾面临着监管问题：部分公司有打着智能投顾的旗号进行欺诈，或者数据模型建立存在偏差导致投资失败的可能性，就像之前的P2P平台一样存在着潜在的监管漏洞。周晓明认为，近年金融监管都是采取一个比较开放务实的思路，也就是放松管制，加强监管，虽然对于一些新兴的事物或业务，短期法律法规和监管没有覆盖到，甚至现行的法律法规和监管原则有一定的限制，但也采取开放的态度看待这些原则。现在智能投顾领域的法律法规边界和监管的原则还是比较清晰的，像基金销售牌照准入制度，基金销售过程中的行为规范，销售适用性的原则，与非法集资的界限，与账户管理的界限等等都是非常明晰的。在具体应用中，可能有一些裁量的问题，但是规则的基础是非常清楚的。不论是基金销售还是基于客户的需求去做积极的创新，都需要整个行业严格的遵守法律法规红线，不能去触及红线。

　 此外，现在一些智能投顾平台为了解决国内ETF基金等高流动性金融产品较少、投资产品同质化的问题，将一些海外投资产品纳入投资组合范围中，帮助客户实现全球配置。但是也有专家质疑引入海外金融产品存在着一定的风险。周晓明认为，在引入的过程中，公募基金需要采取与海外机构密切合作的方式，不管是监管、法规以及市场，更多借助海外机构的力量。

　　虽然现在智能投顾的相关技术还未完善，但是成本低廉、个性定制、克服情感弱点、以客户为中心的智能投顾直击当前投资者痛点，是未来行业发展的热点与潮流，是未来投资者财富管理的新方式。

来源：中国商业网