“监管沙盒”制度是否适合智能投顾

香港交易所首席中国经济学家办公室和创新实验室曾经发布研究报告《金融科技的运用和监管框架》。报告称，智能投顾和投研等人工智能技术是目前各国监管“沙盒”测试的重点内容，借鉴其他国家做法，可能是香港市场下一步的尝试方向。

什么是监管沙盒？监管沙盒，又称为监管沙箱，英文是RegulatorySandbox。这一概念是英国政府由2015年3月首次提出，按照英国金融行为监管局(FCA)的定义，监管沙盒是一个安全空间，在这一空间中，监管规定有所放宽，在保护消费者或投资者权益、严防风险外溢的前提下，尽可能创造一个鼓励创新的规则环境。金融科技企业可以在其中测试创新的金融产品、服务、商业模式和营销方式，不需要担心在碰到问题时立刻受到监管规则约束。

这一设计本质上是一种金融创新产品的测试与激励机制，同时也能保护广大消费者权益，是一个短周期、小规模的测试环境，可以缓冲监管对创新的制约作用。

其流程怎样？其具体流程总体上可分为申请、评估和测试三步，运作核心包括两方面：在既有的监管框架下降低测试门槛;同时确保创新测试带来的风险不从企业传导至消费者。

监管沙盒目前在全球推广如何？除英国外，新加坡、澳大利亚、美国等国家也纷纷在2016-2017年推出了关于沙盒监管的相关文件，对准入条件与操作方法进行了说明。据说中国大陆在2017年5月23日，在贵阳启动了区块链金融沙盒计划，是中国首个由政府主导的沙盒计划。

中国大陆的目的是，针对ICO实施“监管沙盒”既可以弥补现有金融监管机制的不足又可以相对控制风险、保障投资者的利益，是平衡区块链行业创新与ICO风险的有效监管手段。对于ICO监管如果采取一刀切或者监管过严，势必会影响区块链这个新兴行业的发展与进程。不过，事实是落实情况并不好。区块链技术特别是比特币、ICO在中国大陆已经命令禁止。发展基本停滞。

沙盒监管制度应用最好的是新加坡监管局，在人工智能投资顾问、区块链技术等方面持非常开放的态度。实践中效果比较好。

沙盒监管制度是否适合应用到智能投顾领域呢？这个值得商榷。目前一个事实是香港根据人工智能技术在智能投研、智能投顾领域的运用，试图在监管上采用沙盒监管制度。主要是基于围绕区块链和人工智能这两大技术与证券行业的结合点展开，探寻这些新技术如何与证券业的投资及交易、结算、监管层面等业务具体结合，为金融科技找到在资本市场的具体运用模式，以实际的、可操作的案例来说明金融科技对资本市场和证券交易的影响和意义。

不过，智能投顾与区块链技术、ICO和加密货币一个区别是前者已经实践很长时间，基本是一个成熟的技术，仅仅是进一步提高智能投顾的准确率和效果的问题。这个时候把其纳入到沙盒监管里，不仅会限制其发展，而且或引发智能投顾技术的严重倒退。

必须认识清楚沙盒监管制度的准确适用范围与对象。近年来，以区块链、大数据为代表的一系列金融科技快速发展，各种新兴的金融产品、服务和商业模式陆续产生，快速改变着传统金融行业的生态格局。而金融科技的业务模型和应用模式都十分多样而复杂，监管机制则难以同步发展，用滞后的监管机制来管控日新月异的金融科技时，如何平衡风险防控和促进创新之间的关系，成为一大难题。在这样的需求下，监管沙盒应运而生。从中可以看出，沙盒监管制度就是给区块链技术、ICO和加密货币量身定制的。而应用到较成熟的智能投顾上需要谨慎研究与思考！

文章来源：慢钱头条

与Vanguard联姻后，蚂蚁金服一脚踏进了智能投顾的蓝海

中国智能投顾市场管理的资产在未来数年内会出现指数级上升。

蚂蚁金服把手伸到了券商的核心领域。

最新的进展是在6月初，蚂蚁金服与世界上最大的共同基金，美国的先锋集团（Vanguard）在上海的子公司共同成立了先锋领航投顾（上海）投资咨询有限公司。蚂蚁金服控股51%，先锋领航投资管理（上海）有限公司持股49%。 注册资本2000万元人民币。

这一注册资本与这两家的体量相比简直是九牛一毛。先锋基金资产管理规模超过了5万亿美元。蚂蚁金服的估值则达到1500亿美元。

两者合并的意义在于，蚂蚁金服能够通过控股这家合资企业，进入到投资顾问市场当中。5月在清华五道口全球金融论坛中，先锋集团上海公司董事长林晓东表示，关于先锋集团在中国本地的发展，将会更多地关注在中国的零售市场及个人投资者方面。

蚂蚁金服在金融零售市场上多年积累的经验、数据和Fintech技术，使其与先锋集团能够在业务上形成互补。这是Vanguard进入中国市场两年后果断与蚂蚁金服“联姻”的原因。

这次蚂蚁金服的投资，也延续了其一贯生态发展打法，即通过“业务+技术双轴开放”，依托技术优势，将业务延伸到券商的核心领域，投资顾问业务领域。

值得注意的是，先锋集团不但是全球最大的共同基金，它也是全球最大的智能投顾基金，管理资产超过470亿美元。

鉴于蚂蚁金服在Fintech上所具备的技术能力和全球超过10亿用户的数据，它与先锋集团合资，无疑是看准了国内的智能投顾市场。这一市场通过更多的技术手段为客户进行资产配置，并从中获利。

智能投顾市场刚刚兴起几年，在国内外都是蓝海市场。据行业分析公司埃森哲在2018年6月发布的一份报告显示，在2017年，中国智能投顾管理的资产为289亿美元，但到2022年，这一数字将会上升到6600亿美元，用户数量超过一个亿。

除了经济发展带来的增量，中国智能投顾市场增长如此迅速的原因是市场刚刚进入井喷期。直到2014年，理财魔方、招商银行和广发证券等机构才陆续推出最早的智能投顾产品，带动资产从传统投顾领域转入智能投顾。

在国内的互联网巨头中，雪球财经、京东智投和同花顺的iFinD等平台凭借流量以及数字技术优势，加入到智能投顾平台的队伍中。蚂蚁金服2015年推出了蚂蚁聚宝试水智能投顾。与京东智投一样，蚂蚁聚宝也是将自己的用户导流到蚂蚁金服旗下的各个金融产品中，引导他们进行合适的资产配置。

2017年4月，阿里旗下的云锋金融在香港推出了“有鱼智投”平台，面向海外基金和个人投资者。此前云锋金融拿到了香港的证券牌照，可以视为是阿里在金融监管制度比较完善的香港市场对智能投顾的一次尝试。

相比之下，腾讯理财通号称在2018年要杀入智能投顾市场。但是在过去这一年中，它保持了相对低调，没有看到推出相关产品。

在中国的智能投顾平台，其盈利模式大多是资产端和投资端的利差获得收入，客户以散客为主。但是，由于牌照、监管和交易成本等风险因素，互联网巨头的智能投顾盈利模式不明朗。例如，在牌照方面，就需要获得基金销售和证券投资咨询两张牌照。如无牌照，则只能获得咨询费用，或者部分基金的销售佣金。

目前蚂蚁金服与先锋集团的合资公司具体的业务形态还没有确认。不过先锋此前从传统投顾转向智能投顾时将自身的客户导流到智能投顾平台上，迅速在一年多时间内成为智能投顾的头部企业。这一做法很可能会在与蚂蚁金服合作中复制。

蚂蚁金服已通过各种方式获得基金和券商牌照。它现在需要在与先锋的合作中，摸索出合适的盈利模式。

文章来源：慢钱头条

智能投顾是什么？可以做什么？

智能投顾是什么？顾名思义，智能投顾就是用机器人取代人为大家提供理财服务。智能投顾最早出现在美国，时间大概在2010年左右。事后总结，智能投顾之所以能够出现，有三个基础条件。一是2008年的美国金融危机，重创了美国财富管理机构以及投资顾问的声誉，这些机构和独立的投资顾问，在金融危机爆发之前向投资者推荐了大量的次级债，金融危机爆发后，投资者为此蒙受了巨大的损失。因此，希望找到能够替代传统投顾的、相对透明的投资顾问。这为智能投顾的出现打下了需求的基础。二是人工智能技术的进步，尤其是深度学习取得突飞猛进的发展，因此人工智能得以在包括金融等众多领域内一试身手。这为智能投顾的出现打下了技术的基础。三是美国资本市场的有效性。

经过近200年的发展，美国的资本市场越来越有效，美国的共同基金市场中，只有不到10%的主动管理的基金能够打败市场，被动投资的理念大为流行。这为智能投顾的出现打下了市场的基础。智能投顾早期的先行者，例如Wealth Front和Betterment，就尝试推出基于人工智能的，以指数基金为底层资产的智能投顾服务。智能投顾成本低、投资收益不输主动管理的基金，得到了投资者的广泛欢迎，管理规模屡创新高。大约在2015年左右，智能投顾进入中国，之后银行、券商以及三方财富管理机构纷纷推出智能投顾。

智能投顾能为大家做什么？智能投顾为大家提供的是投资顾问、也就是理财服务。为了做好投资顾问，苏宁智投精心设计了五个环环相扣的步骤，一步一脚印地做好理财服务。这五个步骤是客户画像、大类资产配置、投资组合构建、业绩归因以及动态再平衡。

大家都知道，不同的人有不同投资理财需求。因此，智能投顾首先是投资者的投资需求，包括投资者的风险承受能力、投资期限，也就是投资时间的长短等等信息。在掌握投资者的投资需求后，基于“人工智能算法+经典的资产配置模型”我们的智投会给出贴合这个投资者需求的大类资产配置建议。这里的大类资产包括现金、债券、股票、商品以及另类资产。在这个大类资产配置建议的指导下，智投通过一个基金筛选算法精选各类资产中的佼佼者，形成一个可配置的投资组合。

在构建好投资组合之后，智投提供一键申购的功能，通过一键申购投资者可以一次购买我们提供的投资组合，不需要单只基金逐次购买。投资者下单之后，就能在自己的持仓记录中看到自己购买了哪些基金，每个基金的份额以及占比是多少。智投与此同时也会启动业绩归因分析。我们构建了一个包含100多个因子的因子库，通过这个因子库来分析每个投资组合它的风险和收益可以归集到哪些因子上面。

在这个分析完成之后，我们将每月给投资者一个持仓分析报告，清楚地告诉投资者他所持有的投资组合的风险和收益特征。在业绩归因的基础上，我们会结合一个动态再平衡算法检查当前的持仓组合是否是最贴合投资者投资需求的，如果当前的持仓组合因为市场的变化或者投资者需求发生变化而不能最好地满足投资者的投资需求，系统就会发起再平衡的动作，也就是调整成分基金或者它的占比。动态再平衡的整个过程都是在一个算法的指导下自动进行的，自动判断、在投资者的授权下自动执行。

通过客户画像、大类资产配置、投资组合构建、业绩归因以及动态再平衡这五个环环相扣的步骤，智投努力做到两点，一是让我们为投资者推荐的投资组合贴合投资者的投资需求；二是确保我们推荐的投资组合是当下最优的组合。

文章来源：公众号昔日老王

智能投顾 不可忽视的投资手段

智能金融是智能技术和金融业的巧妙融合，传统金融业被物联网、大数据、人工智能以及区块链等新兴技术进行深度改造后，呈现出广泛连接化、深度智能化、海量数据化等特征的新型金融业态。在大数据资源和深度学习算法的支持下，智能金融的发展呈现出显著的自我学习、自我进化的特征。随着使用范围的不断扩大、应用频次的不断增加，智能金融的效率也在不断提升。

智能金融的一项重要应用便是智能投顾。智能投顾，即通过大数据挖掘技术和深度学习算法来完成的投资顾问系统，一方面对客户投资行为进行精准画像，另一方面对机构提供的产品组合进行深度挖掘、优化，从而能够对客户的个性化需求进行精准配置。

从发展历史来看，智能投顾于2010年左右兴起于美国，用人工智能系统替代原先人工投资顾问和行业研究员。在美国等海外市场，近年来智能投顾的发展已经初具规模。智能投顾虽然是资本市场投资的新生事物，但其低成本、高效率的特点还是获得了业内越来越多的关注。智能投顾平台和其产品仍在初始发展阶段，不过花旗集团预计在未来十年时间内，智能投顾平台资产管理总额将突破5万亿美元，呈现出指数级高增长态势。

智能投顾可以理解为以人工智能为手段推荐股票和投资组合、自动执行策略交易的服务模式。智能投顾大多基于诺贝尔奖得主马科维茨在1952年提出的现代投资组合理论。该理论是所有资产配置模型的先驱，后来通过夏普和华尔街的发展，形成了更为完整的投资体系。智能投顾的相关操作都基于预先设定的投资者风险偏好和财务情况，智能化地进行大类资产配置和投资组合管理。智能投顾利用互联网技术为包括中小投资者在内的各类用户提供服务，快速、高效地解决投资难题。相比传统的投资顾问，智能投顾具有五个突出的优势：1、成本低，充分发挥互联网技术的作用，大大降低投资理财的服务费用；2、容易操作，提高投资顾问服务的效率；3、避免投资人情绪化的影响，机器人严格执行事先设定好的策略；4、分散投资风险，越来越多的用户熟练使用互联网，接受智能投顾服务；5、信息相对透明，平台披露了大量的信息。

我国居民家庭财富稳步增长，中产阶级日益壮大，财富管理市场空间巨大。随着互联网金融的普及，互联网理财开始逐步流行起来。与此同时，大众的风险意识也有所提高，年轻一代对互联网财富管理方式非常认同。在这样的大背景下，智能投顾概念开始引入我国，随后大量的金融科技创新企业逐步涌现，传统金融机构也开始大力布局智能投顾。

我国众多智能金融平台已经推出智能投顾概念，致力于为投资者提供自动化、智能化的投资服务，提升用户体验，增强客户黏性。多数平台的投资标的主要包括国内外股票、债券、房地产市场相关指数的ETF。招商银行的摩羯智投就是比较有代表性的智能金融投顾平台。此外，广发基金、华夏银行、南方基金、博时基金、汇添富等公司也都在加速推进智能投顾业务。按照研发主体可以大体分成三类：一是以弥财、蓝海财富等为代表的独立第三方智能投顾平台；二是以京东智投、雪球财经为代表的互联网公司研发的智能投顾平台；三是以平安一账通、招商银行为代表的传统金融公司研发的智能投顾平台，同花顺、华泰证券、广发证券、申万宏源、中信建投等传统金融公司也正通过收购、自建和合作等方式开始布局智能投顾领域。

整体来看国内智能投顾平台智能化水平参差不齐，部分平台仍处于概念化阶段，并未通过人工智能手段来构建投资模型，而是单纯用概念进行市场宣传、吸引用户。相比于国外较为先进的智能投顾发展水平，智能投顾在国内的发展仍然相对落后，但这也意味着未来巨大的发展空间。据慧辰资讯预测，2020年中国智能投顾资产规模将超5万亿元。按0.2%管理费计算，智能投顾行业整体收入规模约为100亿元。随着银行、基金公司、券商等传统金融机构纷纷布局，中国智能投顾业务有望呈席卷之势。

智能投顾在国内的大规模发展主要面临着投资者和监管的难题：

从投资者角度来看，一方面，国内股票市场散户占比较高，他们更倾向于以市场风向为主导，关注市场短期波动，依赖于追涨杀跌的短期策略，更倾向于个股的简单化操作，较少采用智能投顾推行的分散投资组合投资；另一方面，智能投顾提供的预期收益率与隐含刚性兑付的信托资产相比并无明显优势，国内投资者或许不会积极购买智能投顾的投资产品。

从监管层面来看，很多专注于智能投顾的平台面临着牌照、法规等政策限制。证券投资咨询（投顾）受《证券法》和《证券投资顾问业务暂行规定》监管，限定其只能提供投资建议，不得进行全权委托管理，这就使得相关智能投顾业务在国内主要限于做投资推荐，且不能以机构为主体或受托在二级市场上进行直接交易，所以只能将购买门槛低的公募基金作为资产配置的主要标的。截至目前，智能投顾平台暂未获得证监会颁发的咨询业务牌照。

展望未来，智能投顾的发展前景非常广阔，人工智能和大数据赋能传统金融业的步伐将不会减慢。国内智能投顾业务的开展可以先从提供产品和服务的合规性切入，取得相关业务和产品投资的资质和牌照。除股票和基金已有明确获取牌照流程外，智能投顾往往还会涉及债券、票据等资产，这就需要平台与相关的监管机构保持密切沟通，协调相关业务顺利开展。

文章来源：中国电子银行网

机器人将抢理财师饭碗？智能投顾靠谱吗？

“智能理财”是风向之一。它是一种在线财富管理服务，为用户提供自动化的、以计算机算法为基础的证券投资组合管理服务。也可以被称作机器人理财师、自助理财、数字化理财，具有大数据分析、较低的资金门槛、便捷的用户体验等若干优点。

我们已经进入财富管理的2.0时代。1.0时代就是在网上列出理财产品，向用户展示理财产品。2.0时代就是理财产品精品店模式，对理财产品进行筛选并根据客户的需求进行推荐。这种方式我们称之为“机器人理财师”，在国外也称之为“智能理财”。

智能理财最早缘于美国华尔街，被用户亲切地称呼为理财“顾问”，此“顾问”被称为“智能理财服务”。如华尔街基因主导的WealthFront或者Betterment。简而言之，智能理财就是基于客户自身的理财需求，通过算法和产品来完成以往人工提供的理财顾问服务。用比较通俗的话来说，智能理财有点类似商业银行的私人银行线上化。

智能理财的确在多方面能人所不能：

首先，智能理财能实现一次设定、长期免操心。我们常提到的基金定额投资以及各家银行推出的智能化储蓄理财工具，还有炒股软件中的一些智能化服务，都是相当便捷的。一次设定后，长期可以自动使用，大大缩减了投资者花费在理财上的时间。比如，现在银行在投资者允许的情况下，会自动将高出设定额部分的资金智能申购增值基金，本来都只能是活期储蓄收益，现在高出设定额部分的资金就可以享受到货币市场基金的收益，十分方便。

其次，它比手工操作更“聪明”。我们中大多数人只会使用定期定额投资，只有一部分人比较舍得下功夫做功课，为了追求更好的效果，会自己主动进行“定期不定额”投资，或者“不定期也不定额”，以便资金投入更灵活，时点选择更佳。智能理财可以通过我们事先指定某一个指数和均线，设定基准投资额的不同比例，追踪市场趋势，借助电脑系统操作根据预先的设置来进行投资，省得每天或每个月操心看盘、调整操作，大大提升了理财效率，而且大多数时候智能理财表现地都比我们个人手工操作更“聪明”。

机器人理财的概念最近又炒得火热，越来越多的投资者开始青睐这种全新的理财模式。

和小伙伴们交流，不懂理财机器人可能都要被鄙视了呀。

机器人理财是啥玩意，到底有多神奇？

和在国内红火的众多金融产品一样，机器人智能投顾也是舶来品。它是人工智能和金融的结合，属于一种在线财富管理服务。简单地说，就是电脑代替人工帮你投资理财。

机器人理财到底灵不灵？真的能比人脑牛逼吗？

对于“机器人理财”小苗童鞋觉得不能盲目崇拜，机器再厉害也只能算人脑智慧的延伸。

不过，机器人理财的优势的确毋庸置疑，传统理财师可能会迫于业务压力向用户推荐不恰当的理财产品，偏离投资初衷，但机器人投资顾问规避了人类的情绪波动问题，更加客观尽责，会根据市场实际情况做出判断，避免人的因素干扰。

其次，它可以从海量信息中快速决策，实现对于理财的实时管理，且更加高效。总之，机器人理财一切凭数据说话，相应地在成本方面也要低于人工。

听起来这么高能，你敢把投资理财交给机器人来做吗？

在欧美等发达国家，利用大数据挖掘分析、大规模计算等互联网科技，降低传统金融门槛，提高金融服务效率的机器人理财早已成为一种潮流。

简单介绍下国外的机器人投顾的一个流程：先是收集用户信息，包括理财水平、风险承受力、理财目标等，然后基于用户提供的信息和计划，运用计算模型模拟计算出客户的投资组合在市场表现好、一般、糟糕三种情况下的收益，并最终让用户决策。

紧接着就是投资追踪，当投资组合运作后，给用户实时操作上的投顾服务，比方调整投资期限、降低目标金额、增加一笔投资等。

再看国内的情况，现在已有十多家互联网金融平台及金融科技公司配置了机器人理财工具。

然而，名不副实的平台随处可见，不少平台配置的产品，表面上看起来产品较多，但真正投资的大类资产只有一两种，真实目的就是销售互金产品。

而且，所谓的技术途径仅限于将传统金融产品搬到线上售卖，真正计算机的智能决策能力还仅仅只是辅助基金经理等做投资策略的参考，绝大多数时候仍以人为干预为主。

毫不夸张地讲，现在国内的一些平台只要在投资决策中有电脑程序参与了，都能给自己戴个机器人理财的花帽子。

它们所谓的智能投资大致分为两类：第一种是利用电脑计算速度快，信息处理量大的特点，对市场信息进行实时分析，做出投资判断，目的是追求投资的高回报，各种程序被对冲基金们开发着，获取高回报，但这些策略都是对冲基金自己的机密，能让你用么，做梦呢。

文章来源：娱乐有看头

当公募基金遇上“智能投顾”，这些事情你都知道吗？

随着人工智能和互联网技术的成熟，“智能投顾”的概念逐渐走进投资者的视野。据小智所知，智能投顾又被称作“机器人理财”，是虚拟机器人基于投资者自身理财需求，通过算法和产品来完成以往人工提供的理财顾问服务。

大家不要感觉智能投顾是个特别“高大上”的东西，其实简单来说，它就是基于投资组合理论，利用大数据、人工智能、云计算等手段来代替人工的投顾。

今天，小智就简单和小伙伴们聊一聊关于“智能投顾”的那些事。

智能投顾的概念

据小智所知，智能投顾的概念最早出现在美国，自2008年在美国兴起后，就获得了巨大发展。至今，在模式、算法、法规、监管等方面已较为成熟。2017美国证监会(SEC)给出了一个关于智能投顾的概念：智能投顾是指通过基于网络算法的程序、利用创新技术为用户提供全权委托的账户管理服务的注册投资顾问。

另一方面，在美国传统的投顾模式下，一些专业的投资顾问只服务于高净值人群，普通的投资者或许无法支付高成本的人工投顾。于是，投顾公司开始开发了一批“通用的模板”，试图用“智能技术”解决一部分人的理财需求，从而降低人工成本。所以，追根溯源，海外的智能投顾是基于人工成本的降低。

此外，在海外的投资者支付一定服务费用，投资顾问就会提供相关服务。不过，国内与海外的情况往往相反，国内基本上是免费提供咨询服务，而获得的是推荐产品的返佣。

国内智能投顾的发展模式

据小智所知，国内智能投顾的应用场景与国外也有着较大差别。随着国内理财人群的增长，尤其是大众理财群体的增长，人们已经不满足于传统的理财产品。越来越多的投资者选择追逐公募基金、股票等产品，不过，基金或者股票所需要的专业知识较高，而自己又不是专业投资者，在此背景下，“智能投顾”产品也就应运而生。

“公募基金＋智能投顾”背后的逻辑

据小智所知，智能投顾一般都会选择公募基金作为标的。那么，这背后的逻辑是什么呢？

首先，公募基金的门槛低，适合大众理财需求；其次，这类产品的逻辑是大类资产配置，而公募基金的投资标的里，基本囊括所有的大类资产，包括股票、债券、大宗商品、黄金、海外市场等，类容丰富。

一般来说，互联网系的智能投顾往往是利用大数据分析，配置不同的资产类型及比例，最终落在公募基金的配置上。利用互联网独有的技术手段，做的“一键购买”“自动调仓”等功能。最后，加以包装、宣传推广。这就是小伙伴们常看到的智能投顾。

具体如何利用大数据配置资产，最简单的方式就是收集用户信息，将用户信息分类、打标签；将不同大类资产分类、打标签。用技术手段，将用户标签与产品标签相匹配，最终生成资产配置的比例。

有人说：“90%的收益是来自资产配置！”小智认为，这句话是有一定道理的。因为从理论上来看，智能投顾的效率非常高，关键在于配置的模型是否有效，是否适应市场，而这些都是需要持续不断优化、改进的。

最后，小伙伴们要注意的是，目前市面上用“智能投顾”做噱头的基金产品有很多，可谓鱼龙混杂，大家在决定买入之前一定要仔细辨别！

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智能投顾--投资理财的新“神器”

2019年7月22日，“科创板”的上市，吸引了无数投资者的目光，市场的表现再一次告诉我们，科技可以我们改变生活，而“科创板”改变我们对投资的认知。在科技迅猛发展的当下，金融科技愈发成为众多金融机构的新宠，而智能投顾作为金融科技服务广大投资者的代表，也掀起了人们对投资理财方式的新思潮。

那么，智能投顾究竟是“何方神圣”？

智能投顾一词起源于金融危机后的美国，许多科技行业的公司开始将智能投顾列为战略发展目标，例如在美国市场赫赫有名的Betterment、Wealthfront、Personal Capital等，近几年由于智能投顾逐渐被市场认知与接受，许多传统金融机构也开始布局智能投顾服务，且后来者居上，著名的先锋基金、高盛、贝莱德、德意志银行等行业巨头的智能投顾服务也应运而生。预计2020年智全球智能投顾管理资产规模将超过财富管理总规模的10%。

智能投顾国内发展状况

在当下，财富管理市场的竞争日趋激烈，愈发成熟的用户群体及其多样化的需求、新兴的数字技术、严格的监管政策正在颠覆传统的财富管理模式。

走在金融科技领域前端的华鑫证券以及五矿证券等众多券商，已将智能投顾作为面向普通投资者服务的新力量。

智能投顾国内发展状况

虽然国内的智能投顾起步较晚，但其惊人的发展速度也越来越引起金融机构的关注。2017年国内智能投顾管理资产规模达290亿美元，年增长率超260%，且管理资产规模紧跟美国。预计到2022年，国内智能投顾管理资产将超过6650亿美元，服务用户数量超过1亿。

智能投顾究竟有何优势？在未来几年内，智能投顾的普及将改变万千投资者对投资理财的认知，改变投资者现有的投资方式，甚至影响其投资结果。以我们天鼎睿赢智能金融研究院最新推出的睿赢智投为例，具体原因可总结为一下三个方面：

一、 降低主观情绪对投资决策的影响

投资是风险交换收益的过程，而传统的投资方式往往容易受到主观情绪的干扰，导致很多投资者在短期利益的诱惑下忽略了其背后隐藏的巨大风险，从而形成了追涨杀跌的恶性循环。智能投顾，多采取标准化、数量化、智能程序化等方式制定投资决策，且具有较长的回测数据来验证策略的有效性，便于不断完善策略，以达到在风险与收益之间的平衡，科学理性的投资效果；

二、 适宜人群更为广泛

传统金融机构的专业服务多面向于高净值人群，普通中小散户只能望而却步，而智能投顾具有很高的普适性，既能服务高净值人群，又可为难以达到百万资产的中小投资者提供更为专业的服务，帮助更多人摆脱迷茫的困境；

三、 可针对不同客户的投资理财需求制定差异化解决方案

由于智能投顾核心多为数字化投资方式，因此其有效覆盖了现金管理、基金、股票、期货、期权等众多投资标的，可针对客户的年龄、收入、家庭状况、风险偏好、收益预期等因素构建差异化资产配置方案，实现资产的最优配置。

综上，随着未来智能投顾的普及，不仅对于投资者的财富管理方式具有深远的意义，也将为更多投资者带来一种更为科学理性的投资体验。

文章来源：睿赢智投

风口之上，智能投顾怎么突然失声了

智慧金融一直被认为是AI目前最被看好的落地领域，特别是智能投顾。虽然在欧美国家，智能投顾正在如火如荼的进行，可是我国，情况似乎并不明朗。

作为银行系首家上线的智能投顾，摩羯智投无论是体量还是影响力上都榜上有名，虽其规模已超80亿，但其未设置风险评测机制，基本处于以销售为导向的阶段。而宜信旗下的投米RA，最初上市时主打海外投资，去年6月推出人民币版本，其风险等级共9等，无论最高还是最低，反反复复就是8只基金，对大额用户而言，显然风险不能分散。除了摩羯智投外，其他多家智能投顾们少有向公众袒露其资产管理规模的，个中原因就值得玩味了。

为什么智能投顾这把火似乎还没有燎原之势？

瑞士银行设在美国的交易场2011年和2016年的对比

雾里看花还是蓄势待发，智能投顾之困局

我国的智能投顾从万众期待到门可罗雀，智能相对论认为主要有几点原因：

1、缺乏生长的土壤，智能投顾概念重于形式。

Wealthfront是美国最知名的智能投顾公司之一，主要目标客户是有充足的现金流，却没有时间精力和投资知识来打理自己资产的年轻人。投资的准入门槛很低，设定为5000美元，10000美元以内不收取管理费（超过部分费用约为0.25%），交易程序也被大大简化，增长速率非常快，在2018年初就已经管理了100亿美元的资产。

而我国当前市场上正常的智能投顾均以公募基金为资产标的，通常其认购、赎回、托管成本和管理费用综合达1%－2%，是国外智能投顾的2－8倍。

智能投顾的实现基于对细分产品的量化，国外的智能投顾投资组合主要以ETF为主。目前美国大概有1600只ETF，共2万多亿美元的市场，而中国仅有100多只ETF，大多数为股票，没有债券、大宗商品和针对不同的产业的ETF，不能做到分散投资，有效配置资产更无从谈起。因此，现在很多所谓的智能投顾，只是投资经理根据自己掌握客户的投资偏好做统计并推介投资方案，本质上还是披着人工智能‘马甲’的传统投顾业务。

同时，智能投顾涉及到投资咨询、产品销售和资产管理三块业务，而国内这三块牌照是分别发放和监管的。由于是纯线上的平台，监管难度非常大，监管层也处于观察阶段。

因此现阶段，智能投顾依然处于概念重于实质阶段。未来将如何走，还有待进一发展。

 2.大数据大而不“精”，深度学习黑箱迟迟难揭。

人工智能发展起来的关键是有了大量的数据，甚至可以说人工智能发展80%归于数据的丰富，20%归于算法的提升。

在金融行业，数据极易标签化，这给人工智能在金融领域发展极大的利好。然而，从数据大上来说，智能投顾所获得的数据还不够多，这个不够多不是指数量上不够，而是指维度上的单一。

智能投顾主要是基于用户画像和资产刻画提供精准服务。用户画像需要投资者交易行为数据的搜集和分析，而我国客户的投资行为习惯非常脆弱，客户是基于长期被动投资、指数投资还是主动投资，带来的结构对智能投顾的挑战是截然不同的，因此客户的风险画像有时候很难精准表述它的特征。而资产画像需要对金融产品，以及结合市场的数据的搜集和分析，国内目前在这块上略显薄弱。

国内拥有成体量的有价值的数据信息的公司很少（BATJ等寥寥几家）, 而拥有优质数据资源的公司组建了牢不可破的数据封闭体系，并不能很好的互通，再有就是数据整合模式不成熟，缺乏大的平台型数据公司，造成有价值的数据过于分散，接入成本高。

如果算法在智能投顾赋能中占比20%，那深度学习起了至少一半的作用。据说深度学习领域所认可的人才分两种。

第一种是开宗立派的人物，比如发明CNN(卷积神经网络)、DNN(深度神经网络)、RNN(循环神经网络)的宗师级人物。

还有一种，是真正能够把参数调好的人，这极其稀缺。比如对于多层神经网络，是设置10层、5层还是7层效果最好？每层都有很多参数，应该输入多大的数据量才会产生理想结果，这是一个经验值，甚至没有规律。比如当你输入大量数据后，得出一个结论后，你没办法回溯怎么得出这个结论的，甚至你无法证明这是最优解。所以深度学习最大的问题是黑箱。

在我国对金融与科技领域的高压监管下，你显然无法向监管机构充分解释神经网络的运作原理。

3. 背后的商业逻辑未变，即配置资产和金融服务的属性没变。

传统投资顾问由专业人士担任，主要针对高净值人群，由于人力成本高，传统投资顾问的管理费普遍高于1%，且边际成本下降不明显。但基于计算机算法辅助的智能投顾，管理费普遍在0.25%－0.5%之间，边际成本随客户增多而下降，边际效应明显。

但是，相比于传统机构，智能投顾公司投入市场和运营的花费却很大。这是典型的互联网发展模式，先砸钱做用户量。但是，这样就增大了获客成本。这就难免使投资者感到疑惑，估值这么高，你的核心竞争力呢？慧牛也出现了类似的问题，其产品创新乏力，和投米、灵犀智投区别不大，均是基于风险评测得出投资组合，产品同质化严重不说，其基金数量极少，风险很大。同时，智能化程度不高，公司盈利率也并不理想。

智能投顾想要颠覆传统投顾似乎还为时过早。哈佛商学院教授克里斯坦森认为颠覆性分两种，新市场颠覆——能够开辟一片新的市场；低端颠覆性——能给现有产品，提供一个更简单、低价或更方便的替代品，而智能投顾想要颠覆传统投顾，似乎还为时过早。

 理想丰满现实骨感，智能投顾接下来该怎么破局？

虽然与人相比，机器不会疲劳，可以24*7小时工作，对数据拥有更强的记忆力和掌控力，但是，实践起来并不容易，是时候打破这一迷雾了。

1.    优势互补，技术与流量的结合

上文提及的Betterment，辛苦10年积攒20万用户，资产管理规模100亿美元，在短短两年内，就被老牌资产管理机构Vanguard超越，Vanguard当前管理规模是830亿美元，已经是Betterment的8倍。智能投顾的竞争优势是品牌，而品牌恰恰是老牌资产管理公司的强项。品牌弱，则获客成本高。高财力、高信任的用户，转化成本不是独立智能投顾所能接受的。

比如中农工建这种大银行，很早就和BATJ等互联网金融企业合作。这里合作的一大关键就是技术能力。而一些缺乏技术能力的中小银行，城商行，农商行也显然有进军智能投顾的趋势。他们一方面被大银行压的不行，但往往也在地方上有一定的获客优势，另一方面他们也往往有锐意创新的需求在，但是碍于其薄弱的技术实力往往很难推进类似的创新，这便可以与具有技术优势的智能投顾们优势互补。

银行天然对风险很敏感，切入点可以是低风险的定投或者偏固收类的资产配置等。总之，采取相互赋能的形式，最大程度的将蛋糕做大。

 2.AI+HI，人工智能为主基金经理为辅

金融市场上的收益产生过程与方式千变万化，只有通过人脑的思考、理解与创新能力，才能够将其架构成应有的模型。而智能投顾只能在部分程度上完成这个任务，因为它没有创新与发展的能力。同时智能投顾侧重于“投”，缺乏“顾”。

因此现阶段，人的干预就显得十分重要。智能投顾作为一种参考，最终投资建议必须经过人工检视、处理后才能提供用户使用。一般，用户与传统投资顾问有更多的互动，可以涉及用户税收筹划、房地产投资、子女教育投资等更广泛的财富管理增值服务。

从用户的角度出发，顾比投甚至更重要。因为对于用户来说，“投”本身就是智能投顾的分内事。而做到“顾”，需要在投的过程中的适当的人文关怀，就算没有客套话或者不做大跌时候的心理辅导，也应该给用户一个投资理念的正确引导。想人之所想，这是获得用户信任的不二法门，有时候甚至比投得好（赚钱）还有效。

从行业发展情况来看，由于依托传统金融机构的平台资源和客户渠道，AI+HI的模式是现阶段最为有效的方式之一。虽然未来的趋势势必是资产配置建议完全由机器人投顾的人工智能算法给出，但是技术的发展是有阶段性，先驱和炮灰往往只有一墙之隔。

3. 提供数据分析，让用户自主选择

当前我国证券市场仍然以散户为主，市场情绪波动巨大，很容易出现不理性的投资行为。这种非理性行为某种程度上助长了上市公司的有恃无恐，因为投资者的决策并不是依托长期价值，而是通过小道消息、讲故事。

通过金融学中公认的科学投资方法，如组合投资、资产配置等概念，引导投资者理性配置自己的资产。同时，智能投顾的主要目标人群势必是年轻人和一大批新中产，这些互联网原住民对智能投顾的接受度可能略高于一般群体，但对机器的信任值也达不到轻易拿出自己口袋里的钱。

基于这种情况，企业方可以提供很多方便的投资工具或者分析工具。比如基金的优选及诊断，同时配上一些诸如数据回测工具，估值概率分位，因子强弱分析，MPT之类的分析工具。一般来说，人对机器的容错度往往高于人对人的容错度，对用户进行市场教育的同时，给用户一定的自主选择，某种程度上增加了其对机器的容错度。长时间来看，有利于人们对智能投顾的接受。

而当企业采取这种方式，无论是TO C还是TO B，都会产生新的赢利点。

回到最开始的问题，智能相对论认为智能投顾处于蓄势待发阶段。虽然在我们国家既有智能+投，也有智能+顾问，既有机器主导，也有人机融合，不乏各种“挂羊头卖狗肉”的情况，但我认为这是变革转型期的常态，无论是欧洲、美国，都会面临这种鱼龙混杂的现象，相信伴随着AI技术的成熟和相关政策的落实，智能投顾必将颠覆现有的投顾模式。

智能相对论：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

文章来源：智能相对论

智能财富管理时代，如何修炼好智能投顾能力？

当AlphGo打败了人类最复杂的大脑，将机器引进金融市场成为了可实践的想象；当财富管理遇上新兴金融科技，智能财富管理将人类投资理财引进了新时代；智能投顾是在这个新时代背景下被业界普遍关注的一大热点。

智能投顾起源于金融危机后的美国，Jon Stein 创立了Betterment，随后Wealthfront等智能投顾公司拉开了其序幕。2016年智能投顾浪潮抵达中国，传统金融机构、独立第三方财富管理机构和互联网巨头都开始涉足这种新型的理财服务领域，其中招行的摩羯智投是国内的标杆企业。

但当前我国的智能投顾尚处于起步阶段，埃森哲中国认为投资者教育欠缺、智能化程度较低、人工服务欠缺、监管政策不确定、盈利模式模糊都是制约企业未来发展智能投顾的因素。如何迎难而上、自我革新、修炼出真正的智能投顾能力是企业需要深思的难题。

本篇文章首发自埃森哲中国，以下是亿欧智库为您带来的精选分享：

作为人工智能在金融领域的典型应用，智能投顾被业界视为财富管理行业的下一个风口。然而其表现却差强人意，规模小，品种少，收益率不高，并不受客户待见。

反观大洋彼岸却是另一番发展景象。在美国市场，独立型公司、银行、券商、资管公司纷纷布局智能投顾。比如，先锋基金旗下的“个人顾问服务”已成为首个资产管理规模超过1000亿美元的智能投顾平台。中国智能投顾市场的出路在何方？

尽管智能投顾在中国的现状不容乐观，但随着无风险收益下降、被动投资产品的兴起，以及资管新规推行后给低风险且收益稳健的金融产品所带来的发展机遇，智能投顾产品势必会迎来更大的发展空间。尤其是对亟需突破转型的传统金融机构来说，大有作为。

重塑财富管理行业的智能投顾

智能投顾，简言之，就是基于投资者的投资需求和风险偏好，利用云计算、大数据、智能算法、机器学习等技术构建数据模型和后台算法，为其提供数字化、自动化、智能化的财富管理服务。

智能投顾发展历史及路径  

智能投顾服务的主要流程  

智能投顾对财富管理的重塑，主要体现在3个方面：

新的客户群体：和传统投顾相比，智能投顾最大的特征就是门槛低、费用低、高效率，对作为“长尾用户”的中低净值人群颇具吸引力，扩大了财富管理的服务对象。预计到2022年，全球智能投顾管理资产规模将达到1. 4万亿美元；智能投顾的全球用户数量也将跃升至1.2亿，是2017年的9.3倍。其中，中国将分别贡献逾6600亿美元的资产规模和超过1亿的用户。

新的市场主体：智能投顾催生了新的财富管理服务提供商。除了以银行、券商、基金为代表的传统金融机构，出现了独立第三方财富管理机构。这类公司主要以技术驱动的智能投顾创业公司和转型中的互联网金融公司为主。此外，互联网巨头也凭借其客户流量和数字技术优势开展智能投顾业务。

新的财富管理模式：智能投顾的出现及快速发展，给传统的面对面财富管理模式带来了冲击，并形成了当前三种财富管理模式：传统财富管理模式、纯智能投顾模式，以及混合模式。其中，以数字化驱动的人力结合机器的混合模式将脱颖而出，成为未来财富管理模式的主流。根据MyPrivateBanking预测，到2025年，混合模式所管理的资产规模将占纯智能投顾和混合模式之和的86%。

财富管理三大模式

未来发展仍面临重重挑战

无论何种主体、何种模式，目前国内的智能投顾尚处于起步阶段。考虑到中国当前资本市场的发展及投资者状况，智能投顾服务提供商若要继续前行，需要直面不少挑战：

投资者教育欠缺：国内资本市场投资者以散户为主，更关注短期收益，大多偏向短期投机、追涨杀跌。智能投顾所秉持的资产配置、长期价值投资、被动投资等投资理念尚未深入人心。一旦客户使用后无法达到其预期高收益，极其容易导致客户流失，客户粘滞成本极高。

智能化程度较低：智能投顾的核心是高效可靠的智能化产品画像，即智能投资决策系统，其依赖数据、模型和算法。但就目前而言，智能投资决策系统仅停留在自动化层面，加之用户画像简单化、静态化，造成场景过于单一，智能化程度低。人工智能级别的投顾决策，需要长时间序列的金融数据进行学习和修正，也需较长时间周期的市场检验。

人工服务欠缺：多数智能投顾的具体投资策略并不向用户公开，不能穿透到底层的核心投资理念上，不能给客户阐述其核心逻辑和内在关联，客户对投资的风险厌恶情绪会占上风。因此，提供人工服务在中国显得格外重要。

监管政策不确定：国内投资顾问与资产管理两块牌照分离，投资顾问只能提供投资建议。这将国内智能投顾业务主要限制在投资推荐的范围内，且因为不能以机构为主体或受托在二级市场上直接交易，只能将购买门槛较低的公募基金作为资产配置的主要标的。目前，大多数初创公司的智能投顾平台属于“双无”产品。

盈利模式模糊：针对大众的智能投顾提供商，多数都对客户免收服务费或账户管理费，仅收取客户交易、购买产品相应标准的佣金或申赎费用。无牌照在手的初创公司还得与基金代销机构分食基金销售佣金，加上基金行业仍处在申购费价格战中，而平台自身的交易成本不低，严重挤压了利润空间。

传统金融机构如何打造智能投顾业务

在智能投顾市场的三大主体中，传统金融机构虽有长期积累的客户和投资产品资源优势，但也有尾大不掉的历史负担。面对新兴市场进入者的挑战，其转型发展之路，是一个很有意义的话题。

明确战略方向

埃森哲认为，战略层面，传统金融机构需明确智能投顾的战略方向，依据其细分客户群体和智能投顾服务的直接使用者，创建定制化的智能投顾价值主张。

为个人客户提供智能“投”服务：聚焦公司外部用户——个人客户，通过APP和网页提供投资服务；全自动化投资流程，辅以人工客服协助沟通客户及解答客户疑问；

为财富顾问或基金经理提供智能“顾”服务：聚焦公司内部用户——财富顾问或基金经理，帮助他们降低投资决策时间；利用智能投顾机器人实现实时投资决策；实现理财咨询流程中部分任务的自动化和智能化。

找准战略方向后，下一步金融机构应该结合自身的商业计划、现有能力、目标客户和渠道特点，可选择研发不同版本的智能投顾解决方案：

简化版：服务之前缺乏财富顾问服务的长尾客户；

进阶版：针对大众及中产阶级人群中的智能投资需求；

财富顾问版：帮助财富顾问及客户经理向客户提供投资建议；

基金经理版：实现基金经理部分日常事务及投资分析任务的自动化、智能化；

专业版：帮助资深私人银行顾问节省时间，以投入到更高价值的服务中去。

智能投顾战略

培育三大能力，打造混合模式 

混合模式是智能投顾服务的主流，尤其是对于超高净值和高净值客户，智能投顾是现有服务的补充，而不是完全替代财富顾问和投资经理。从长远发展来看，财富管理服务想要做大规模，必须满足高净值客户的差异化需求。产品和服务、渠道交互和工具，以及组织和人员这三方面能力，则是其实现业务转型的关键所在。

这里有一张诊断问题清单，传统金融机构要想在智能投顾市场脱颖而出，需要对以下问题做出回答——

确定竞争差异化策略

应对快速变化的市场，对你来说有多重要？你对智能投顾市场了解多少？如何让你的智能投顾产品与众不同？

开发多元化的产品

你将提供什么样的产品？如何利用银行经纪能力提供高质量和有竞争力的产品？

评估数字化战略和现有能力

客户更加期待“无缝”的用户体验，现有网站和移动端融合程度如何？

寻求合作伙伴

你要寻找什么样的合作伙伴？你了解提供智能投顾解决方案的公司和科创企业吗？如何对他们做出评估？

定义投资方法，利用投资经验

如何利用资产管理方面的专业能力来设计具有竞争力、差异化的产品组合？

智能所在，投其所好，顾其所有。智能投顾，不仅是消费者财富管理的全新模式，同时也是包括传统金融机构在内的各方参与者自我革新的契机与挑战，过程中难免会雾里看花，但直面挑战、积极转型，一定能开启财富管理的新时代。

文章来源：亿欧智库