如何让智能投顾有趣起来？

当前，各家银行都在大力发展金融科技，而金融科技在银行业最常见的应用场景之一，就是“智能投顾”。在银行业内，从招行摩羯智投开始，各家银行的智能投顾纷纷出台，嵌入手机银行，开始对客户提供投资顾问服务。在银行业外，大量互联网金融创业企业，不满足于简易链条的基本存贷业务，对智能投顾这种深度服务领域虎视眈眈。

互联网巨头，背后也厉兵秣马暗潮涌动，在不为人知的地方深挖洞广积粮，力求有朝一日在投资顾问有所突破。在风光无限的背后，银行基层大量缺乏有足够经验和能力的投资顾问人才，培训学习压力剧增，辅助工具缺乏，急需智能投顾填充服务空间。随着移动互联网的普及和普惠金融的深化，越来越多的客户需要投资顾问的支持。

智能投顾，在中国从一开始就面临巨大的需求，并且一开始就进入了一个竞争的红海。

智能投顾，本意是通过智能手段实现投资顾问技术。这个技术的指向是需要进行投资，但投资能力不足的客户，通过顾问方式为他们提供合理的投资策略。而实现顾问的核心手段是人工智能。

智能投顾现状

大部分产品特征体现出“专业性很强”“复杂程度很高”“需要形成组合”的行业，都需要顾问技术，比如：婚庆公司就是结婚仪式的顾问；旅行社就是旅游活动的顾问。而银行在财富管理的角度，就是客户投资的顾问。

1、智能投顾的发展

银行系智能投顾一经面世以来，就受到银行业的高度关注，但在客户当中的反馈却没有想象中好，除了作为银行业第一个投顾的“摩羯智投”，几乎未产生足够的市场反响。从功能来看，主要衍生出两种投顾：产品推荐型和资金托管型。

产品推荐型：顾名思义，就是根据客户的各种信息，分析出客户都需求，推荐适合客户的产品给他们，一定程度地减少了客户的选择成本。这种方式类似银行网点员工的推荐方式。对客户来说，好处是透明，能够了解自己的投资具体产品和细节，坏处是复杂，需要有一定的金融基础才能很好的做出判断和选择。

资金托管型：资金托管型就是客户将资金委托给智能投顾系统，系统根据客户风险偏好和收益目标，自动选择合理的投资产品和投资方式，客户只需要到期获得自己的收益即可。对客户来说，这种模式的智能投顾并不透明，投向了什么产品客户是不知道的，所以这类智能投顾需要客户对投顾的主体（比如银行）具有很高的信任。

2、智能投顾的困境

智能投顾从上线以来，一直发展得不温不火，甚至很多时候连只卖产品的APP都比不上。坚持吧，看不到前途；放弃吧，确实又是未来重要的发展趋势。一时间，陷入了发展的困局。这些困局体现在：

（1）手机银行的附属

银行的智能投顾很多时候，并不产生客户流，所以一般是成为手机银行的附属工具之一。利用手机银行的流量，为智能投顾打开市场，而这种策略，在手机银行并不受到客户欢迎的今天，实在是举步维艰。

（2）不够“智能”

当前我们常见的人工智能，不够“智能”成为最大的障碍。主要体现在四个方面：一是客户数据采集不够智能，X行智能投顾，竟然还问客户“年龄所在区间”；二是投资策略不够智能，另一家行的智能投顾客户画像大概十几种，也就是基础客户只对应十几种投资策略；三是客户认知不够智能，银行的数据都集中在金融交易，所以缺乏对客户所处生命阶段可能产生的金融需求的认知；四是对客户的行为策略不够智能，大部分智能投顾采取“一笔钱”的投资策略，而没有关注客户如何“获得一笔钱”。

（3）反人性

投资策略的核心，就是与欲望做斗争，尤其是在中低端客户层次。而这个层次，恰恰是智能投顾覆盖的范围。时间价值、控制欲望、日积月累……每一条投资的金科玉律，都是反人性的。当前的智能投顾几乎不考虑如何填补“人性”的空缺。

（4）复杂的监管逻辑

无论任何银行甚至非银智能投顾，如果是以产品推荐为核心，那么都必须经过“理财风险评估表”这一关。一方面证明是一个合格投资者，另一方面监管看不懂新金融模式下，如何分析客户数据获得投资顾问的策略。

客户需要什么样的智能投顾

我们发现，上面所谓的智能投顾障碍的核心原因，往往是忽略的客户体验。而直接原因是“智能投顾缺乏客户流量的入口”。要构建智能投顾的流量入口，我们就要关注客户的需求、符合客户的行为特征，最终形成新的智能投顾形态。

1、客户的需求

“客户在什么情况下需要智能投顾？”这个问题，才是智能投顾的根本。通常意义上，存在两种情况：一种是有闲置资金需要打理；另一种是要实现一个资金目标。

（1）管理闲置资金

你有钱多，需要打理，这就是典型的“一笔钱”投资逻辑。这种情况下的客户投资心态是放松的，所以关注焦点在收益水平，热衷于挑产品，而会忽视风险特征和时间因素。

（2）目标资金实现

为了一个目标，想办法“获得一笔钱”。比如，要环欧洲旅游，希望2年内存够5万元；或者，要去美国留学，要在5年内存够20万。这种情况下的客户投资心态是紧绷的，关注焦点在如何持之以恒获得稳定收益，会综合考虑风险、收益和时间等多重因素。更重要的，客户认识到需要把关注点放在自己身上。

2、客户行为特征

从上面我们可以看出，无论是客户需要哪种投资顾问技术，最终都需要解决收益问题、风险问题、时间因素。但与之相对的，人本身有着很多“人性”特征，这些会影响客户长期持续的投资计划，比如：

（1）欲望

人的欲望是投资最大的障碍，主要体现在两点。第一是欲望会打乱计划，比如制定了一个每月投资2000元的计划，但这个月吃夜宵多花了300元。第二是欲望会削弱判断，这个体现在为了追求收益而忽视风险。

（2）惰性

无论计划多好，惰性总是打破计划的杀手。其实很多人知道这一点，但要做到克服惰性却非常非常难。比如一个年轻人要省钱投资出去旅游，那么就要每天自己做饭，而不能点外卖。

（3）缺乏远见

明明自己定了一个比较长期的目标，在欲望与惰性滋生的情况下，很容易被前期较为缓慢的收益左右情绪。远见的缺乏，没有让客户看到投资收益后的美好人生。

（4）缺乏监督

欲望、惰性、远见，等等之类，靠自己坚持往往很难。怎么办？帮助客户建立监督体系。在互联网与社交媒体高度发达的今天，通过各种技术手段，让自己的家人、朋友、同事，甚至是有共同目标和理想的陌生人成为监督自己的重要力量。

3、智能投顾的新形态

从以上这些角度出发，智能投顾将不再是提供理财策略的工具，而是一种服务方式。形成新的智能投顾形态，这些形态不但可以形成流量入口，还能通过社交化传播，并且可以构建客户深层数据来源。

（1）记账型

想知道客户的投资特征，最简单的就是了解客户的消费特征，所以记账型智能投顾就成为首选。在投资顾问之前，先帮助客户做日常记账：今天20元买了面，明天40元买了米，后天150元请同事吃饭，大后天200元交了一个月电费……通过各种有趣的方式促进客户主动记账，或者通过技术手段降低记账难度，这是记账型智能投顾的核心。

（2）目标型

立个Flag，人生就有目标了，实现目标的路上就有伴了。比如打工5年存够10万自己开店。在提供一些起始资金、每月收入、日常消费等基本信息之后，智能投顾就自动拿出一个方案，通过什么理财产品，再加上适当的创业贷款，可以3年实现客户这个目标。如果再增加一个目标，比如半年存够1万元陪女朋友出国旅游，优先级高于开店的创业资金，智能投顾将会根据需求调整方案。

（3）监督型

Flag就是拿来打破的。所以客户能坚持下去的非常少，为了要避免客户的“人性”爆发，就需要建立监督体系。比如在客户授权下，定期自动将客户的目标执行进度公布在社交网站，要求大家的鼓励，或者要求大家的监督。

以上三种类型，分别积累了客户的现在财务数据（记账型）、未来发展愿景（目标型）、以及执行力（监督型）。这些数据为更加科学、更有针对性地提供智能投顾方案创造了条件。

如何构建智能投顾

知道了客户要什么样的智能投顾，那么我们如何搭建这种智能投顾呢？

1、客户群定位与入口形态

任何产品都有目标客户群，即使是号称万能白搭的存款，现在都成了老年低收入人群的专属产品。那么智能投顾适合什么样的人群呢？

（1）老年人适合记账型

老年人客户有足够的自律能力，需要清除的知道自己的花费和收入细节，适合记账型智能投顾。但问题来了，记账本身就是一个相对复杂的操作，老年人怎么才能做到？

（2）中年人适合目标型

中年人有稳定的工作，有大量的生活需求，要买车、要买房、孩子要念书、老人要看病，所以适合制定一个目标，让他们日积月累的向目标进发。这样才能锻造出一大批“打他骂他也不敢辞职的中年人……”

（3）年轻人适合监督型

年轻人自律能力很差、欲望很多、定力不足，但是他们热衷社交，具有丰富的社交圈。他们非常清楚自己的优缺点，监督型智能投顾，就是发挥他们的社交优点来弥补他们的缺点。

2、讲好品牌故事

缺乏场景化是智能投顾的重大难题，要让客户愿意接受智能投顾非常难，但让客户接受智能投顾带来的美好未来，却不那么难。这个时候就需要品牌故事。在智能投顾，品牌故事的核心实际上是一句话：“时间见证成长”。如何锻造这种品牌故事？就要集中在三点：记账的简单；目标的美满；监督的温和有效。

3、构建内容分享

无论是记账、目标、还是监督，本质是反人性的，人的本性总是趋向自由的，当智能投顾反人性到让人厌烦的地步时，客户就会选择“放弃”。所以，我们就要构建不同的内容场景，加深客户的体验，让智能投顾有趣起来。

（1）记账场景

记账是一个宽场景，通常并不是一个人完成的，在中国的家庭，仍然存在经济一体化的现象，全家人的经济是一个大资金池。那么，记账就是一个参与度很高的工作，需要全家每一个消费和收入成员的参与。也就是说，一个记账式智能投顾的活跃用户单位是“家庭”。这样可以让用户看到，每一个家庭成员所产生的贡献和所花费的支出，相互之间还能起到促进和监督作用。家庭成员与亲朋好友之间，可以分享一些精致生活案例，比如：妹妹分享了一个50元一桶400g哈根达斯冰淇淋；奶奶分享了单价1.2元的土鸡蛋；爸爸分享了80元的3D电影3人套装……家庭内为彼此之间的智慧选择点赞，家庭外的客户，还可以通过这些分享学习别的家庭如何“会过日子”。当然，记账的方式可能需要技术含量更高一些，比如：提取银行支付短信和微信消息数据、提取支付宝支付数据、提取微信支付数据，实现数据自动导入记账，当然对同一笔交易在银行和支付平台双边记账的情况，也要进行清理，保证数据的正确。不麻烦的记账才会受到欢迎。

（2）目标场景

这就是许下一个心愿，然后一起去实现，那么从社交内容上要如何设计呢？让很多有共同心愿的人组成社群。这种社群根据心愿可以实现几种内容交互：一是了解自己的心愿最后的体验效果，比如：埃及旅游的前辈会告诉你真实的感受，这样会了解是否这个心愿是合理的；二是了解自己实现心愿的方式是否合理，一些心愿成功实现的分享会附上实现路径，比如买了什么产品，日积月累多少金额，选择了什么优惠措施等等，这些方案都是可以借鉴的；三是心愿的实现过程中对进度的跟踪，有着共同心愿的人可以分享心情相互鼓励。

（3）监督场景

监督场景相对就紧张的多，同样是要立一个flag，比如：我收入5000元一个月，要控制除了每月1000元基础消费之外，额外消费不超过2000元。但在监督场景，是为了“避免打破”flag，所以存在机器监督和社交监督两个方面。机器监督，指的是通过智能投顾软件自身对用户行为进行监督，比如：额度锁，消费超过额度的自动锁定手机银行、支付宝、微信，拒绝向外支付；当然，也可以温柔一点，做一些语音提示：您本月的消费已超出设定额度，距离你的梦想又远了一步呦；还可以处罚我，超额度之后，一天之内步行10000步解锁额度，下次再犯步行20000步；还可以当达到一个警戒线的时候，程序帮你在社交网站发出来：本月已用1500，下周可能要吃土，大家注意10块钱以上的AA就不要叫我了。这就已经引入了社交监督的成分，社交监督可以是：最常见的打卡，每个月限定使用2000元，到今天20日已经用了1500元，低于时间进度完成打卡；求赞，限定额度的使用进度发出去之后，求得父母、男女朋友等关键人的点赞；求diss，除了赞还可以批评我。

这样的内容运营，除了对客户自身有好处，还能通过社交媒体高速传播，扩大用户群体；银行可以获得客户的社交关系链、家庭资产结构数据、收入支出数据、最重要的是支出使用方向数据；银行还可以将这些数据用于打造服务生态，合理选择零售合作伙伴，完成生态构建，并对零售合作伙伴进行数据赋能。

4、陪伴成长体系

反人性的过程就是一个压制弱点获得成功的过程，这种过程十分符合智能投顾的特征，所以社交化的智能投顾不仅仅是让用户在财富上获得了成长，还在人的精神上有所收获。那么智能投顾，可以成为一个人成长过程中的陪伴者。

（1）自我感知

客户的自我感知，是一个重新认识自己的过程，其中包括了借鉴别人对自己的认识。比如：同样是5年存够10万元去留学的方案，为什么别人就能成功，而我则推迟成6年？借鉴了别人的方案，失败之后，将别人的执行进度与自己的进行对比，就能让人获得成长。

（2）相互监督

社群中的朋友、现实中的朋友或者身边的亲人，在相互监督阶段需要进行分享，分享的目的可以是约束自己、可以是激励自己、可以是臭美、可以是邀请监督，但更重要的是获得别人的激励和认可。当自己的努力获得肯定的时候，也是一种成长。

（3）成就系统

系统可以自动给出一些比较难做到的事情，构建合理的成就系统，比如：“聚宝盆”成就，连续一年，每个月都没有超出额度；“摇钱树”成就，连续3年每年工资增长10%；“不差钱”成就，连续3周，每周购得半价商品……。这些成就在附上一些特殊的铭牌、logo、buff标记，甚至是优惠措施：比如获得“摇钱树”成就，信用卡额度提升30%，就能够很好的激励客户坚持下去。

当然，坚持是一种痛苦，很多人都倒在实现目标的前一秒。所以，在系统中，很多事情需要再进一步细分，比如消费额度可能就不是月，而要分化成周或者是日，小步快跑会比较容易实现。同时在每个小节点的鼓励，能帮助客户顺利坚持下去，比如：额度还剩10元，还有1天就可以解锁下个月的额度了，你心仪的碎花裙就在向你招手了。

（4）用户反馈

当一个梦想实现、或者一种方案完成的时候，智能投顾需要帮助客户回顾整个梦想实现的过程，并在一些重要节点，让客户回忆体会。比如：有连续三个月，每个月都未实现存款目标，客户的回忆是，那段时间失恋，造成暴饮暴食。谢谢生活经历和人生成长，经过系统整理和客户补充之后。分享出去，既让客户自身获得成长，将成为其他客户借鉴的模板。在这里智能投顾要做的，只是保护好分享者的私密性，以及其他借鉴者的交互性。

四、说在后面

最后，还是有必要说明白。每个人都需要投资，每个人都需要梦想。通过记账、目标和监督的方式，将一个对金钱的投资转化为对梦想和未来的投资，在这个时代将更有意义。而对银行来说，还有这些价值体现：

1、数据聚合

这样的智能投顾解决了传统投顾技术缺乏KYC的困境，大量行为数据、消费方式、投资偏好等等都在每天客户与智能投顾的交互中体现出来。

2、产品平台

其次，智能投顾自己成为流量前端，就可以从手机银行中独立出来，成为一个产品的平台。产品平台是底层，智能投顾是服务中层，客户在智能投顾的支持下选择合理的产品和组合。

3、三方顾问

在智能投顾初期或者高级形态，人的顾问作用仍然不可忽视，这是解决信任问题的根基。由于银行系智能投顾对产品都有偏颇性的立场，所以银行的投资顾问也被设定为“有立场”的。与之对比，没有“预设立场”的三方顾问，与客户是一个立场的，也更容易受到客户信任。

4、进化方向

智能投顾随着互联网的深化和社会核心工具的变化，还会进一步进化，体现在：账户化，由于三方智能投顾的存在，很多金融机构提供了产品，但无法去金融机构开户，所以智能投顾本身也需要账户化；管家式综合服务，智能投顾未来会成为各种互联网顾问技术的组成部分，多种顾问组合在一起解决客户的基本需求，就是管家服务；服务前端还会进一步进化，目前我们可以预见的前端服务类型是“记账型、目标型和监督型”，未来随着技术的进步，还会衍生出更多的服务前端方式。

文章来源：亿欧智库

智能投顾，告别投而不顾

沉寂已久智能投顾行业终于传来了新的消息。

在2019年蚂蚁金服合作伙伴大会上，蚂蚁金服推出了首个智能理财助理产品。虽然名字叫「智能理财助理」，但仔细看下来，似乎又与我们过去所接触的一些智能投顾产品有所不同。

过去几年里，对于智能投顾的布局大多聚焦于「优化资产配置」，即通过新技术去优化投资产品本身，包括投资标的配置、交易时机选择等等，进而提升收益率、减少投资损失。而蚂蚁则选择了从更本质的层面出发，即围绕财富进行人、货、场关系的重组。

「前互联网时代的核心是为少数人提供很多货的服务，代表是财富中心，是私人银行；而余额宝崛起之后，早期互联网理财的核心则是为很多人提供单一的货」，蚂蚁金服数字金融事业群总裁黄浩在2019年蚂蚁金服财富合作伙伴大会上表示。

在他看来，「无论两种形态的哪一种，都不太有基于场景深度全链路的服务，销售的终结大体上是服务的终结」。

但是如今，随着云计算、大数据应用带来技术进步，资管新规带来市场环境变化，利率市场化不断推进，以及金融机构开放合作时代的到来，能够将更多产品提供给更多投资者，并且服务好他们正在成为可能。

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智能投顾行业在中国的发展几经浮沉，一直未能摆脱概念火、产品弱的命运。

上一次，智能投顾受到广泛关注还要要追溯到2016年底，招商银行宣布上线其自己的智能投顾产品——摩羯智投。此后不久，几乎所有的全国性商业银行都上线了智能投顾产品。例如，浦发银行的「财智机器人」、兴业银行的「兴业智投」、工行的「AI投」等等。

在过去几年银行「数字化」、「智能化」的浪潮之下，科技感满满的智能投顾产品在早期都获得了银行全方位的资源倾斜。相比创业型公司，持牌机构在合规、用户、资产等方面的优势尤为显著，这也让外界对于银行系的智能投顾产品一度给予了较多的关注和期待。

以招行的摩羯智投为例，其定位是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」。与此同时，基于招商银行在C端的强大优势，摩羯智投的管理资产规模和用户数量增长迅猛。上线仅半年规模便突破50亿；到2018年初，产品申购规模已经突破百亿。

不过高开之后，银行系智能投顾产品猛涨的势头却并没有持续下去。

招行2018年年报显示，截止去年末，「摩羯智投」累计销售规模为122.33亿元，相较于其在2018年半年报中披露的116.25亿元的销售规模，只有大约6亿的增长。

无独有偶，中行旗下「中银慧投」2018年全年交易量为57亿，其中2018年上半年销售额就达到40亿，同样显示出了增长颓势。还有更多银行选择了在年报中直接隐去智能投顾的数据。

当然，我们无法凭借这些线索就断定智能投顾产品的发展前景，但是至少牌照和用户基础并没有扭转智能投顾的命运。

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或许我们换个角度来看这个问题，关键不在于产品的改善，而是思路的变轨。

结合过去几轮从创业公司到持牌机构的「智能投顾」浪潮来看，大多数公司的思路是通过新技术去筛选优质的产品、优化投资产品组合，包括投资标的配置、交易时机选择等等，进而提升收益率、减少投资损失。

但仅仅是这样就够了么？

证监会此前公布的数据显示，截至2017年底，公募基金行业累计分红1.71万亿元，其中偏股型基金年化收益率平均为16.5%，超过同期上证综指平均涨幅8.8个百分点，远远跑赢大盘。此外，债券型基金年化收益率平均为7.2%，超出三年定期存款利率4.5个百分点。

如果答案是否定的，那么智能投顾产品到底缺的是什么呢？

在刚刚结束的蚂蚁金服的财富伙伴大会上，国泰君安证券网络金融总经理毕志刚提到，「我们有1.53亿的投资者，但是整个行业只有4.7万的投资顾问，换句话说每个投资顾问要服务3300个客户，所以90%的人是没有服务的」。

事实上，这是中国财富管理行业存在已久的发展瓶颈。在毕志刚看来，「这制约了我们非常多年，我们不停地转型从交易转向财富管理，从客户经理转向投顾，转来转去客户都不太认可，因为我们的服务没有做好。」

过去几年金融科技的发展和应用证明了，技术进步之于互联网投资最大的提升空间其实在于解决长尾客户缺乏「服务」和「陪伴」的问题。这也是过去几年里，蚂蚁财富号开放平台创造的最大价值——联合投资机构切入场景为用户提供解读，平化投资门槛，通过各种方式增加与投资人的互动帮助他们优化交易策略。

事实上，过去几年的实践中，财富号开放平台也确实为机构与投资者都提供了价值，整个2018年蚂蚁财富号平台上投资的客户数比上年增加70%，开始做配置的客户比上年增长20%，定投客户数比上一年增长170%，同时用户的持有时长平均持仓时间增加的40%。

此外，黄浩表示，财富号上每天为持仓用户提供的「陪伴」服务的平均停留时长达到60秒、35%的用户会在当天下单之前去逛一逛内容社区、56%的深度理财用户在主动配置多类产品，这意味着用户在销售、交易、产品之外，对于服务、内容以及资产配置等服务有着更高的要求。

回过头来看蚂蚁金服布局的「智能投顾」，其实是随着平台服务能力和用户需求的升级，对于「服务」与「陪伴」的一种延伸而已。

在黄浩对于重构人、货、场的设想中，「人」即使指提供全生命周期的服务；「货」即是指全资管品类；「场」则是指全服务链路、全场景的服务。或许，也只是有实现全生命周期、深入场景的全产品服务才能真正打破「销售即终结」的服务模式。

文章来源：雪球

金融巨头们烧钱搞智能投顾，Why?

近期摩根士丹利正在推出一种新工具，帮助其财富管理客户确定其可持续投资目标，并跟踪其投资组合与事先设定目标的匹配程度。

摩根士丹利金融科技（称为 Impact Quotient）用大数据以及其他分析数据，跟踪投资组合业绩以及其他传统指标，如回报和风险。

金融机构都愿意在金融科技进行巨额投入呢？

在独立咨询公司中，58％的公司计划今年引进投资新技术，其首要原因是希望为更多客户提供服务。

投资顾问表示，软件程序有助于鼓励客户更积极地参与他们的计划。

这些计划还减少了投资顾问花费在相关数据处理上的时间，因此他们可以专注于加强客户关系。

金融科技的投资规模是多少呢？

虽然投资在金融科技上花费的金额很难量化，但风险资本家和其他专业的投资者认为整个金融科技领域是一个充满希望的市场：2018年，166亿美元流入美国金融科技公司，比2017年的113亿美元增长46％。据全球咨询公司埃森哲称，包括其他国家的投资，2018年的金额为553亿美元，是去年同期的274亿美元的两倍多。

在美国，智能投顾平台管理 - 包括像Betterment和Wealthfront这样的独立公司，以及来自Vanguard和Charles Schwab等传统公司 —基于智能投顾服务的资产规模为2000亿美元。

相比之下，投资顾问管理的金额为数万亿美元。根据投资顾问协会和国家监管机构的报告，受联邦监管的注册投资顾问服务的资产高达到82.5万亿美元。

智能投顾往往更便宜，它们的费用从免费到约0.75％不等，具体取决于账户价值和提供的服务，而传统投资顾问收费约为1％。

同时传统投资顾问也在使用金融科技提高自身效率获取更多客户与资产。值得注意的是，使用任何金融科技可能会产生持续费用。例如，规划软件每月费用可以从150美元到350美元不等，而投资组合会计软件通常每个帐户每年费用为30到70美元。通常，投资顾问拥有的帐户或用户越多，相关平均费用就越低。

不仅智能投顾在与传统投资顾问抢客户；

传统投资顾问也在利用金融科技提高自身效率相互抢客户；

大家都在抢客户……

文章来源：雪球

智能投顾：美国为橘、中国为枳？

在美国先锋领航与蚂蚁金服成立基金投资顾问公司之后，望京博格写了一篇《蚂蚁都知道了：基金销售的核心是投资顾问》，该文阅读量达到了几万，说明大家对这个话题非常关注。

继几年之前招商银行摩羯之后，很多银行、券商、基金公司企图在智能投顾上有所作为，但是大家都会暗暗纳闷为什么：“智能投顾：美国为橘、中国为枳？”

（一）美国智能投顾的意义是什么？

在美国市场基金销售的模式变迁：

1980年之前，主流模式赚取销售提成的卖方模式，其实就是中国目前的销售模式，金融机构只管卖基金赚提成，基本不会在意投资者盈亏的问题。在这种模式中，投资者的投资成本为5%申购费+1.5%管理费合计约6.5%。

1980年之后，先锋集团率先推出基金销售的“免佣”模式，就算销售先锋的基金，先锋集团不给销售渠道任何费用，起初找个模式如同倒行逆施，但是投资者得到实惠，投资者开始追捧“免用”基金（没有申购赎回费），但是还需要找人咨询买什么基金好，这时候买方投顾就出现了，投资者向投顾咨询资产配置方案，并支付咨询费用。在这种模式中，投资者的投资成本为0.05%（指数基金）管理费+0.5%顾问费合计约0.55%。

2010年之后，在2006年美国劳工部将401K养老计划变为默认参与，投资基金的需求猛增，但是人工投顾的门槛高，通常需要客户至少投资50万美元以上。所以需要更普惠模式的解决普通投资者的理财需求，出现两种模式，一站式资产配置工具：目标日期基金；另外一个就是智能投顾。在智能投顾模式下，投资者的的投资成本为0.05%（指数基金）管理费+100美元账户管理费合计约0.06%。

我们需要在梳理一下：

（1）卖方模式：投资者的投资成本为5%申购费+1.5%管理费合计约6.5%；

（2）买方投顾：投资者的投资成本为0.05%（指数基金）管理费+0.5%顾问费合计约0.55%

（3）智能投顾：投资者的的投资成本为0.05%（指数基金）管理费+100美元账户管理费合计约0.06%

巴菲特、芒格、博格等投资者大师反复强调股票的投资收益来源企业价值的增长，某种程度上这个增速就是GDP增速，如果增速是确定的，谁的投资成本低，谁获取的利润就更多，因为：

利润=收入-成本

说到这里面，我们就明白了美国智能投顾的意义就是替代人工投顾，降低投资者的投资成本，但是招商银行摩羯的基金申购费是一分钱不打折的。

（二）中国智能投顾面临的问题

在美国市场，智能投顾是帮助投资者节约投资咨询费的，但是中国市场根本没有这个费用，这一下就尴尬了……

在中国市场没有投资顾问费这个东西，第一批登陆中国市场的智能投顾讲资产配置似乎没有什么市场，被迫转型说：“智能投顾可以创造Alpha”，在美国智能投顾是降低投资者成本的，如果把省到就是赚到也算Alpha的话似乎这个逻辑还是讲的通的。

但问题，中国投资者不支付智能投顾咨询费用，智能投顾也是要吃饭的，所以被迫靠赚取"佣金提成"吃饭了，如果想赚更多的提成就必须卖费用更高的产品，问题产品费用高了长期业绩能好吗？

所以没有过几年，中国第一批智能投顾就销声匿迹了。银行的基金申购费为什么不能也打一折呢？银行要求中间业务收入，例如卖基金收入也算中间业务收入，要以每年20-30%的速度增长，如果银行基金申购费打折或者销售低管理费基金的，那么他们当年的中间业务收入增速是一定无法完成的。

继几年之前招商银行摩羯之后，很多银行、券商、基金公司企图在智能投顾上有所作为，如果中国智能投顾无法降低投资者的投资成本，那么这种智能投顾注定又是昙花一现！

文章来源：雪球

回顾与展望：资管科技助推银行理财新生态

2018年是中国资管市场的变革和重塑之年。中国资管市场在经历了数年的快速增长之后，诸如影子银行、刚性兑付、资金池等行业问题和风险也逐渐暴露。

为防范化解金融风险，2018年中国资管市场迎来巨变，《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（简称“资管新规”）及其配套细则的相继出台，为资管市场建立了全新的秩序和规则，护航中国资管行业健康持续发展。

在“资管新规”影响下，各个细分资管市场在调整中砥砺前行。以下重点介绍“银行理财”。

银行理财 规模和结构双双调整 理财子公司蓄势待发

1.市场总规模略有下降

普益标准数据显示，截至2018年年底，银行理财规模约为28.97万亿，较年初的29.54万亿略有下降。另据融360监测数据，2018年12月，各银行机构共发行理财产品1110只，相对于1月份降低24.14%。

2.产品收益率方面连续十一个月下跌，推动“二手理财市场”升温

全年平均最高收益率出现在2月份，为4.91%。2月份以来收益率持续下跌至12月份的4.40%，11个月下跌51个BP。

同时理财收益率在短期内迅速下降，推动了“二手理财市场”升温，包括建设银行、招商银行、中信银行在内的十余家股份制银行都推出了理财转让业务。

3.保本理财逐渐退出市场，净值型产品发行数量激增

在资管新规打破刚兑，回归净值化管理的政策指引下，许多银行在2018年开始全面转型，按照监管要求缩减保本理财规模，并尝试理财产品的净值化管理。

融360数据显示，2018年银行保本理财规模占比持续走低，由1月份的35.53%降低到12月份的26.17%，累计降低9.36个百分点；净值型产品的发现量则持续大幅增长，2018年12月各商业银行累计发行净值型理财产品508款，几乎是上半年发行量的总和。

4.银行理财子公司蓄势待发

自2018年4月“资管新规”明确要求“主营业务不包括资产管理业务的金融机构应当设立具有独立法人地位的资产管理子公司开展资产管理业务”以来，多家商业银行陆续公告或披露了拟设立理财子公司或资管子公司的规划。

前瞻展望 “资管新规”影响延续 “数字科技”促进理财

1.市场在过渡调整中不断规范

在“资管新规”的持续影响下，可以预期在2018年银行理财市场上的表现出的，保本理财持续退出市场、产品逐渐转型净值化管理、刚性兑付被持续打破、机构着力发展资产主动管理能力等市场特征将在2019年延续。这一系列调整可能在短期内带来资产管理市场的市场和规模波动，但长期看将引导市场在过渡调整中逐步走向规范发展。

2.银行理财子公司或将迎发展元年

受2018年《银行理财子公司管理办法》的政策影响，在各大商业银行积极申请设立银行理财子公司。与此同时，银保监会也在积极稳妥的推进理财子公司的审批工作，2018年年底至2019年2月，短短两个多月时间内，先后分三批批准了五大商业银行设立理财子公司的申请。

按照《银行理财子公司管理办法》规定，银行理财子公司设立需要经过筹建申请、筹建审批（4个月内）、筹建期（6个月）、开业申请、开业审批（2个月内）、领取营业执照、开业（6个月内）等几个关键步骤。目前，五大行的理财子公司均已进入筹备期，2019年有望迎来理财子公司的发展元年。

3.智能投顾让理财服务普惠大众

智能投顾（Robo Advisors）最早兴起于美国，美国金融业管理局（FINRA）将智能投顾定义为数字化投资的一种，即利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。

智能投顾相较于传统投资顾问服务的主要优势体现在以下四个方面：

一是低门槛，可以让低净值客户享受专业的理财顾问服务；

二是高效率，运用数字化手段提高各个流程的服务效率；

三是理性决策，帮助投资者克服“追涨杀跌”的不理性投资行为；

四是分散资产：帮助“小资产”实现“大配置”。

2015年随着中国互联网金融概念的火爆，该概念被译为“智能投顾”引入中国。当前智能投顾在中国还处于发展的初级阶段，但前景广阔。

2018年4月发布的“资管新规”首次将智能投顾作为一种“运用人工智能技术开展投资顾问的业务”纳入监管框架，为智能投顾在中国的发展带来更多的想象空间。

4.资管科技推动行业形成“智能资管”生态

随着“资管新规”的不断落地实施，市场对资管机构的主动投资能力提出更高的要求，利用数字化手段实现投资的智能化将成为未来资管行业发展的重要趋势之一。

资管科技即运用大数据、人工智能等先进的数字科技技术全方位助力机构投资者提高自身的产品设计能力、销售交易能力、资产管理能力和风险评估能力，解决行业痛点，实现降本增效。

资管科技作为金融科技应用买入深水区的重要标志，将进一步提升资管行业的智能化运营水平，推动行业形成“智能资管”生态。

文章来源：亿欧智库

财富管理平台为何上线保险服务？AI+多账户系统聚焦中产市场空白

2019年6月20日，理财魔方在京举行产品发布及品牌升级活动，活动现场理财魔方创始人兼CEO袁雨来宣布，正式推出智能保险服务——保险魔方；同时，公司品牌定位升级为“智能财富管家“。袁雨来表示，近几年，“智能投顾”一词在国内兴起，理财魔方由此也被贴上了这一标签。但其实，智能投顾并不是一个行业，而是一种职业，财富管理才是一个行业；正如医生是一种职业，医疗才是行业。

在此基础上理解，“智能投顾”实际是“财富管理”具体实施的一种工作表现，而作为管理标的的“财富”则涵盖多种类型。这也是理财魔方此次品牌升级的题中之意，加上新推出的智能保险服务，理财魔方将为用户提供多账户配置财富的服务，包括：活期现金账户、稳健理财账户、长期投资账户，以及保险保障账户。

配置不同周期的账户源于用户的现实需求，例如，用户在日常消费中想实现便捷支付与资金收益的组合，与之对应的便是活期现金账户；对于教育、养老等长期需求，稳健理财账户的配置结构则更为匹配；如果是为了预防大病重疾引起的财务危机，则对应保险保障账户的功能。多账户财富管理系统的背后是对用户需求的挖掘与满足，其逻辑是：以用户为中心，产品与服务旨在解决核心问题。

在袁雨来看来，无论是新上线的“保险魔方”，还是其他账户提供的财管服务，“用户中心论”和“行业改造以提升服务能力与效率为基点”便是需要围绕的核心。以保险业为例，当前，我国社会的许多阶层都会面临“因病致贫”的现实困境，以“用户中心论”的角度思考，第三方保险平台应注重保障型保险的上线与推荐。于是可以看到，在当前火热的保险中介市场上，“重疾险”“互助险”“大病救助险”等产品方兴未艾，蚂蚁金服、腾讯等互联网巨头纷纷抢滩布局；水滴等互联网保险科技公司纷纷升级第三方保险中介平台、保险商城，或自营相关保险产品。

而以“提升服务能力和效率改造行业”的视角看，目前保险业存在产品过度覆盖、佣金导向、服务流程依赖人工等痛点，以AI为代表的科技能够赋能业务改造，提升服务水平，提高流程效率；于是，“保险科技”成为近段时间的热词，许多保险平台也借此吸引到了资本的青睐。

与众不同的是，在业界纷纷蹭“科技”热点之时，袁雨来却表示：“理财魔方未来不是要做‘金融科技公司’，而是‘科技金融机构’。”前者强调的重点在于技术，而后者则更侧重金融业务，强调技术在业务中的应用。

从背景来看，理财魔方的技术基因相当明显，创始人袁雨来系清华大学计算机系的博士，曾供职于英特尔中国研究院和百度，是大数据和AI领域的专家。但是，他却强调，理财魔方在与银行等金融机构合作时，输出的是业务解决方案，而非技术解决方案。

这样的业务定位或许来自理财魔方对自身优势的认知，及其业务目标的设定。

“金融科技赋能银行业务”，这句话在近期被市场各方主体反复提及。技术与业务的结合并非简单的加法，而是更像一种融合。无论是金融科技公司，还是银行自身，要想真正实现赋能，就必须既掌握技术，又理解业务。在普遍的认识中，银行是懂业务的一方，也因此市场对银行系金融科技子公司寄予厚望，认为其有效融合了业务与技术。不过，袁雨来认为，银行并不是所有业务领域都擅长，“小公司”可以切入“大银行”的细分领域，建立自己的优势和壁垒。理财魔方在总结公司2018年的成绩时便是：高筑墙，广积粮。

值得注意的是，一向以to C业务为主的理财魔方在2018年开始与机构合作，其中，浦发银行和平安银行两家全国性股份行在一众合作伙伴中尤为显眼。据了解，理财魔方与两家银行基于“乐高模式”进行合作，理财魔方输出的业务解决方案作为一个模块内嵌于银行业务系统之中，在该模式下，银行能很快适配，较短时间内便可以运行业务。袁雨来向亿欧金融表示，合作的业务属浮动收益的财富管理领域。银行出于成本、风险等因素考虑，一直以固定收益的资管业务见长，浮动收益的业务正是其不擅长的细分领域，而这便是袁雨来认为的“小公司”的机会。

谈及为何会与浦发银行、平安银行这两家银行合作，袁雨来向亿欧金融表示，一是这两家银行都是全国性的股份制银行，体量大；二是因为这两家银行都在发力零售业务，这与理财魔方的目标定位契合，理财魔方实际上是要做B2B2C。

“银行更懂业务，但我们更懂用户。”袁雨来如是说，“我们与机构合作，服务的实际上是机构的客户，帮助银行等机构触达客户、理解客户。”可以推测，理财魔方此举或许有着更长远的商业考量。“触达客户的客户”是目前讨论to B和to C业务边界泛化的一个热点，但其实这一模式的根本仍在于to C。这便不难理解，理财魔方为何会看重发力零售业务的浦发和平安。

仔细观察理财魔方的产品便可以发现，其在技术优势的基础上对标了很多银行业务条线。例如，在其“VIP服务”中有一项“家庭全生命周期理财规划”，从性质上讲，便是比照银行的“私人银行”业务。某种程度上，这便于其理解银行业务，同时助力业务解决方案的输出。

袁雨来将我国财富管理的历史划分为三个阶段：

青铜时代（2004-2013），以非标资产占垄断地位，同时线下的理财销售快速爆发；

白银时代（2014-2019），标准化资产迅速崛起，移动互联网理财快速发展；

黄金时代（2020-），标准化资产将占主流，AI等科技将深刻改变行业格局。

他预计，我国财富管理市场的黄金时代已来，而AI将是其中的核心因素。

在袁雨来所说的青铜时代，恰是银行中间业务粗放膨胀的时期，以非标资产为主的理财业务为银行带去丰厚的非息收入。而在当前的白银时代，宏观层面，供给侧结构性改革强调发展的“质量”，“资管新规”等政策恰恰针对“非标资产”“刚性兑付”等问题；微观层面，移动互联技术深刻改变用户消费习惯与观念，互联网理财挤占了银行理财的市场。在过去，出于成本考量与粗放经营的模式，针对中产阶级的理财产品没能充分满足这一群体的需求，市场存在空白。袁雨来给出一组数据，我国中产阶级人口占比约11%，财富管理需求年均增长8%，我国财富管理收入可达到AUM的1.5%至2%，这将是一个30万亿的市场。

同时，他认为，技术赋能带来的“降本增效”将填补这一空白，我国财富管理的市场也不再是“遍地开花”，而是“强者愈强”，中小资管机构或被大型机构并购。在他看来，金融市场分为三层：第一层主要是二级证券市场、债券市场等；第二层是产品层，包括各种理财产品、保险、基金、信托等；第三层便是财富管理。他做了一个形象的比喻，产品层就像是“药厂”，生产各种药品，而财富管理层便是“医院”，针对不同病人出具定制化的处方。因此，他认为，银行成立理财子公司对其是利好消息，可以使用的“药品”更多了。AI等科技则能够帮助其在出具“处方”时更科学，即资产配置的潜在收益更稳定、更合理。

理财魔方金融合伙人马永谙指出，我国投资市场的一大矛盾点就是，得益于资本市场的迅速发展，以公募基金为代表的投资标的收益率正向增长，但投资者普遍亏损。对此，马永谙认为，投资者亏损的表象是追涨杀跌，但本质是最大回撤击碎了心理底线。而机器不会受情绪影响，所做的只是在算法下找出投资的最优解。他举了一个体现机器算法前瞻性的例子，理财魔方的长期投资账户投资于包括A股、港股、美股、黄金、债券等多种标的，其中算法得出的结果是在2018年2月份斩仓A股，是年12月份加仓。回看A股市场，这一投资策略的成功性得到印证。马永谙表示，目前理财魔方账户的投资正在打通私募和海外资产。

如何理解AI改造财富管理行业格局，袁雨来的一句话或许揭示了本质：“理财的核心问题就是风险定价，而我们做的就是通过AI把不同的风险适配给对应的人。”

文章来源：亿欧智库

银行智能投顾，你用了吗？

国内智能投顾最早由互联网巨头发起，仍处于早期阶段，但市场空间巨大。有预测称，2020年中国智能投顾行业的资产管理规模将达5.22万亿元。那么，越来越多商业银行推出智能投顾服务，对客户吸引力何在？不足之处又在哪里？

　　门槛低，成本高于国外

　　据介绍，智能投顾(Robo－Advi－sor)是利用大数据分析、量化模型及算法，根据投资者的个人预期收益和风险偏好，提供相匹配的资产组合建议，并自动完成投资交易过程，再根据市场变化动态调整，让组合始终处于最优状态的财富管理服务。其服务流程包括:客户分析、构建投资组合、自动执行交易、动态调整组合、投资组合分析。

　　某商业银行工作人员刘莹表示，传统投顾一般是指投资顾问通过与客户充分沟通，判断其风险偏好水平，定制最优的理财配置方案。但受各家银行考核压力的销售导向，难以很好匹配用户的风险偏好，且个人客户一对一的投资顾问咨询费昂贵，主要为高净值人群提供保值、增值、传承、公益慈善等一系列财富管理咨询服务。中产及以下大众人群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务。

　　智能投顾则降低了投资服务门槛，主要为中产及大众客户提供服务。刘莹指出:“互联网金融平台普惠、共享的特点，吸引众多中小投融资主体，基于互联网提供服务的智能投顾可根据客户以问卷等形式反馈的信息进行风险偏好判断，然后计算机后台利用算法自动计算出满足条件的投资组合，在全球范围内实现资产配置，本质上讲节约专业投顾的人力成本，且可更高效、便捷、廉价地为中低净值客户提供投资理财、资产配置等服务，投资门槛也明显低于传统投顾。”刘莹介绍，传统专业投资顾问的门槛在百万元以上，而私人银行理财起点多为600万元以上；智能投顾平台对客户的最低投资金额要求都很低，有的甚至实现零门槛。

　　刘莹同时指出，智能投顾的服务流程较简便，全流程均可在互联网上实现，相对标准和便捷，一般只需几个步骤，短短几分钟就可完成。

　　刘莹指出，相比人工投资顾问，智能投顾收取更低的费用。“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。”

　　但刘莹强调，我国智能投顾还难以降低交易成本。“欧美等国的智能投顾有一个很重要的优势，其成本大幅低于同等水平的传统投顾服务。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2－4倍。”

　　机器为主，人工辅助

　　工商银行城市金融研究所分析师王雅娟指出，中国智能投顾市场已发展出多种投顾模式，有的专做国内基金组合，有的投资海外ETF(交易型开放式指数基金)，有的投资股票组合，有的投资P2P、理财、基金等产品组合，有的专做策略出售者和策略购买者之间的C2C平台。商业银行智能投顾的主流模式是第一种。

　　国内银行较早推出智能投顾的是浦发银行(600000,股吧)和招商银行(600036,股吧)。据介绍，招行“摩羯智投”是运用机器学习算法，融入招行十多年财富管理实践及基金研究经验，在此基础上构建以公募基金为基础、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标—收益”要求构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务。摩羯智投包含目标风险确定、组合构建、一键购买、风险预警、调仓提示、一键优化、售后服务报告等，涉及基金投资的售前、售中、售后全流程服务环节。同时，摩羯智投有较完善的售后服务:会实时进行全球市场扫描，根据最新市场状况计算最优组合比例，若客户所持组合偏离最优状态，将提供动态的基金组合调整建议，客户认可后，即可自主进行一键优化。

　　浦发银行的“浦发极客智投”(原“财智机器人”)，集投前分析诊断、投中智能交易、投后跟踪提醒为一体。其以零售客群8000多个数据标签的客户视图为依托，通过大数据分析和智能算法结果，了解和检视用户既往的资产及收益情况，根据用户风险承受能力、资产状况、期限偏好等维度分析，进行个性化的跨种类财富产品推荐。用户在此基础上，还可自主选择修改，一键购买以优化整体资产配置。除了资产、交易、风险偏好等数据外，用户的浏览、点击等行为足迹数据也将被纳入智能算法，形成用户分析、策略制定、产品遴选、交易执行、账户持续跟踪再分析的闭环式智能投顾服务。

　　交行金融研究中心高级研究员何飞、首席宏观分析师唐建伟在一篇文章中比较了招行和浦发智能投顾的资产池差异:“招行"摩羯智投"以公募基金做资产标的，主要基于两点考虑。一方面，公募基金具有"穿透面广、标准化程度高、认购起点低、流动性好"等优点。另一方面，招行是目前国内排名靠前的基金销售和资产托管机构，积累多年基金经理个人行为数据库。这预示着"摩羯智投"未来将着重围绕"基金配置优化"这一目标升级。与之不同，浦发"财智机器人"以基金、银行理财、贵金属等作为标的资产，种类较丰富，但同时面临更大挑战。除此以外，大类资产配置的复杂性预示"财智机器人"未来需要加强风险防范。”

　　有专家指出，在投资品类方面，国外智能投顾主要投资标的为低成本的ETF，以及全球各个地区债券资产，包括很多另类投资资产，以真正达到立体化智能资管的效果。而国内证券市场发展时间较短，可投资产品类别有限，ETF的规模、种类和多样性难与美国等较成熟市场相比，不能有效分散风险。

　　何飞、唐建伟另外指出，当前，商业银行在进行KYP(了解你的产品)时，更多采用机械方式提前配置投资组合，尚无法对影响资产收益的不同因素进行具体分析，即无法实现实时调仓目标。

　　招行认为，在中国，由于市场的有效性不同及国内指数基金的多样性不足，智能投顾更适合采用主动管理型基金为主要配置标的。在中国要做好智能投顾，既需发挥机器在数据处理和模型进化方面的优势，也需发挥人在构建非结构化数据库方面的经验，更需人与机器深度融合。因此，摩羯智投并非完全依赖机器，而是人与机器的智能融合方式。

　　“人工智能不一定是全机器化操作，而应是人与机器服务的有机结合。”王雅娟指出，“根据资管新规要求，金融机构在必要时应采取人工干预措施，强制调整或者终止智能投顾业务。事实上，无论风险管控环节还是营销服务环节，银行都应充分发挥"人"的优势，将人工智能与自然人服务相结合。”

　　据了解，浦发极客智投依托浦发智能App的人机交互能力，构建“智能应答、在线专家、理财经理”三位一体的在线服务体系，提升用户服务效率和体验。

文章来源：上海金融报

人工智能时代，把钱交给机器打理，这事靠谱吗？

咨询公司Opimas发布的报告《人工智能之于资本市场：下一场运营革命》显示，到2025年，华尔街将有23万个金融工作岗位消失，人工智能技术（AI）将抢走这些金融从业者的饭碗。根据测算，具体消失的职位分布如下：

从图中可以看到，资产管理从业人员的替代程度最高。

在未来，越来越多的资管行业者、基金经理将被计算机以及AI所取代。智能投资的先驱——西蒙斯和他的量化基金——大奖章基金的成功，也让越来越多的程序员成为了国内外资管行业名副其实的“侵略者”。

今天这篇文章，我们来探讨一下AI在投资领域有哪些落地场景和特点。充分了解这些应用场景，我们才能更放心地把钱交给机器打理。

高频交易

最初让投资者们感受到计算机威胁的是称作“高频交易”的投资工具。

高频交易的最大特点就是：快。天下武功唯快不破。高频交易技术利用高性能计算机自动下单，其毫秒甚至微秒级别的速度远超人类交易员。诸多人工智能算法（如SVM模型、神经网络等）也进一步用在高频交易中，判断极短时间内市场的多空趋势，进而领先人类一步寻求获利。这种技术目前多用在一些以日内回转以及对冲策略为主的私募产品中。

如果真有上面说的这么神奇，那我们搭建一台载有人工智能算法的高频交易机器，不就可以躺着赚钱了吗？然而，事实也许并非如此。

高频交易最可怕的地方就在于，它的“快”将人们对短期高收益的贪婪放大了数倍。市场在一个窗口期内是接近零和博弈的状态，那么当所有高频交易算法以及市场交易者都向一个方向预期的时候，市场的平衡就会被打破。随后发生的事情就是崩溃、踩踏、一地鸡毛。2015年股灾期间，俄罗斯的伊世顿公司借助股指期货的高频交易，先是积极做多，随后恶意做空，非法获利近百亿元。而贪婪的结局就是那一年刻骨铭心的股灾，除了参与者被依法处理以外，还有无数投资者的资产一夜蒸发的悲凉。

需要指出的是，高频交易以及搭载在其上的人工智能算法并非负面的东西，使它们变得可怕的是背后贪婪的人。高频交易如果利用得当，至少可以起到以下两个正面效果。

（1）缩短信息时间差。很多对冲基金包括全天候理财产品需要配置全球资产。然而，由于时差的缘故，往往造成信息不对称、消息获取不及时的问题。一个突发消息不能立马反应，就会造成投资组合的市值损失。通过高频交易及相关AI算法，在很小的时间段内捕捉全球市场的资讯以及走势、识别多空以及影响，就可以立马进行交易以避免投资者损失，甚至抓住转瞬即逝的套利机会。

（2）优化市场流动性。目前，高盛等大型投行和经纪商开始利用高频交易算法参与做市，以增加市场流动性，平滑因流动性缺失造成的价格失真。这有效地推动了市场向更加平稳和理性的方向发展。据高盛公开资料显示：90年代，高盛有500人在为股票做市，而现在只剩下不到10人。取代人工交易员的，是做市效果更好的高频交易算法。

指数跟踪

高频交易需要我们对市场、资产以及交易时机十分了解，这些需要很多专业知识。作为普通投资者，我们可以选择AI技术在投资领域的另一个落地场景——指数基金。

指数基金投资的是对应指数的成分股，通过跟踪这些成分股的走势完成投资交易。因此，指数基金的走势和对应指数有着绝对的相关性。被动跟踪指数的过程，完全可以交给AI来做。目前市场上大多数指数基金都是通过机器来自动化交易的。

不过，很多投资者不屑于选择指数基金，原因主要有2个：

（1）指数基金收益低：因为指数基金购买一篮子股票，那么好的坏的都买进来了，最终的收益也被这些坏股票拖累了。

（2）无法避免市场波动：指数基金傻瓜式地跟随着指数的波动进行被动买卖。指数上涨的时候基金涨，指数下跌的时候基金也不落下。

殊不知，上面这两个所谓的“缺点”正好衬托了指数基金的三个优势：

（1）费用低廉：跟踪指数不需要基金经理的主动管理，他们只需要跟随市场被动买卖成分股就行。目前大部分指数基金也都是通过计算机来管理的。这些特点大大降低了人力成本，直接的影响是，产品端的指数基金标的具有相当低廉的管理费用。目前国内市场上主流的指数基金管理费率大约在0.5%-1%之间，而主动式管理基金费率通常在1.5%以上。

（2）风险较小：因为指数基金购买的是一篮子股票，那么风险也就被分散了。虽然一篮子股票里包含了一些业绩不佳的股票，但是我们普遍认为的好股票也存在着普通投资者无法捕捉的风险。就在上个月，医药领域市值最大的康美药业因突发因素连续跌停，市值近乎跌去一半，上万投资者的资金被套在里面。而指数基金不存在跌停的风险，它们将风险分散化，在极端行情中能够减少损失。同时，市场波动的风险也可以通过定期定投的策略来降低。

（3）收益稳健：只要人们相信经济是向更好的方向发展，指数基金长期来看都是震荡上行的。十年前，沃伦·巴菲特在Longbet.org网站上立下一个赌约：自2008年1月1日开始的十年期限中，追踪标普500的指数基金，其回报表现会打败各类主动管理的对冲基金。这个赌约已在今年到期，那么结果如何呢？我们看下面这张统计图：

由上图可见，标普500指数基金以其超120%的十年累计回报击败了所有主动式基金。这些主动式基金的管理者们，凭借自己“聪明”的大脑和“丰富”的学识，预测着每一次上涨和下跌，最后反而因为看不清大势，而成绩平平。加上高额的基金管理费，投资者的最终收益乏善可陈。

因此，对于投资者，指数基金不失为较好的选择。把钱交给管理指数基金的AI，或许更让人放心。

智能投顾

进行指数基金投资，仍需要我们进行合适基金的挑选。如果我们连这一步都懒得做，那么可以选择智能投顾类产品。

智能投顾是利用人工智能技术落地的更加综合全面的场景。

业务方面，高频交易和指数追踪技术更多地集中在资产管理的上游阶段，即资产配置和投资交易。智能投顾在兼顾这两个方面的同时，甚至还覆盖了下游阶段，包括品牌销售、通道构建以及客户维护。

技术方面，智能投顾除了采用经典的组合模型、机器学习、深度学习算法，还涉及了诸多其它技术，如自然语言处理、知识图谱、语音处理以及智能营销方面的核心技术。

智能投顾的行业规模在迅速发展。作为该行业鼻祖的资管公司Wealthfront，其资产管理规模截至今年上半年已超过100亿美元。咨询公司A.T. Kearney预测，美国智能投顾行业的资产管理规模在2020年将增长至2.2万亿美元，年复合增长率将超50%。

这两年，国内更是将智能投顾产品推向了风口。2016年，广发证券推出了首个智能投顾服务。随后，招商银行作为首家银行机构推出摩羯智投产品。紧接着，第三方机构如蚂蚁金服、苏宁金融、金融界等互联网平台开始介入。根据易观发布的2017年《人工智能理财市场专题分析》报告预测，到2020年，中国人工智能理财规模将达5.22万亿元，占整个资管行业规模5%以上。

虽然未来很美好，但在当下，我国国内的智投产品面临着三个困局：

（1）收益低。据金融界发布的《中国智能投顾行业月度报告》显示，2018年国内智能投顾产品平均收益率无法达到4%，甚至呈现负数。当然，今年由于国际局势变化有一定客观因素，更多原因在于智能投顾的投资模型发挥不出优势。目前，智能投顾在交易端普遍选用资产组合模型（如马克维茨、威廉夏普等提出MPT理论、B-L模型等）。一般，这些模型需要跟踪规模大且流动性好的场内ETF基金。然而，目前国内的场内ETF品种较少，并且大多数行业基金流动性较差，这些阻碍着人工智能技术发挥优势。

（2）费率高。由于资管行业发展的诸多历史原因，国内资管行业的大量从业人员堆积在下游销售阶段，而上游投研端普遍投入较少。因此，销售环节分摊的成本就将人工智能的优势摊薄了。最后的结果是，高佣金高服务费使得产品失去了竞争力。

（3）监管严。2016年和2017年，智能投顾如雨后春笋般在大江南北冒将出来，这其中有不少是互金平台和P2P平台在强监管下打着AI的旗号掩盖自己打擦边球的行径。这给“智能投顾”这个名词罩上了一层阴影，不少知名的智投平台也面临着合规的风险。这在一定程度上阻碍了智能投顾产品和技术的快速推广。

以上三个困局，正是行业突破的关键。根据东方财富Choice数据，10月份，国家队、券商、险资救市的资金，有近百亿流入了各类型的ETF，而并非直接购买个股。诸多大型券商也推出了多种类型的ETF产品，相信规模和流动性随着发展一定会提上去。这将为智能投顾的核心技术奠定基础。

费率方面，很多金融科技团队在销售端推出了智能营销机器人，很多智能客服平台也分担了营销流量，这为降低人力成本提供了技术支持，也将直接降低终端智投产品费用。

监管方面，随着监管政策逐步健全和完善，越来越多成熟的智能投顾技术和产品将脱颖而出，并把该领域引导向更合理的发展轨道。

总结

综上可见，在投资领域，人工智能是一把双刃剑，它既可以服务我们，也可以给我们带来危害。所有的原因在于背后使用它的人。对于大多数投资者而言，我们给出如下建议：

（1）高频交易的技术门槛和专业门槛较高，不建议普通投资者参与。

（2）跟踪指数类的投资产品（如指数基金）是普通投资者较好的选择，这主要缘于它的三个突出优势：风险低、费用低且收益稳健。

（3）智能投顾仍处于发展初期，很多基础设施（如场内ETF）和监管政策还不健全，行业人员结构也需调整。因此，目前建议以观察和开放的心态来看待市场上五花八门的智投产品。但是智能投顾是AI和资管结合的最好方向，也是未来资管发展的大趋势。让我们拭目以待吧！

文章来源：亿欧智库

银行系智能投顾大比拼：未来，谁主沉浮？

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（下称《规划》），提出到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，将中国建设成为世界主要人工智能创新中心。《规划》的发布，正式将人工智能的发展上升到国家战略层面。伴随着传统金融机构的转型升级，国家鼓励在金融业务中应用智能技术。智能投顾便是人工智能与金融行业结合而产生的核心应用。

智能投顾（Robo-Advisor），又称机器人投顾，埃森哲在《智能投顾在中国》中指出“智能投顾就是基于投资者的投资需求和风险偏好，为其提供数字化、自动化、智能化的财富管理服务。 ”

随着智能投顾浪潮涌动，券商、银行、互联网公司等纷纷布局智能投顾产品。其中，银行系智能投顾有着天然优势：

第一，掌握大量用户数据，可以更精准地完成用户画像；

第二，拥有众多存量客户，产品推广更为高效便捷；

第三，基于银行财富管理经验，拥有银行信用背书，更易获得用户信任。

然而，各银行系智能投顾产品的投资标的、投资策略、风险水平等都不尽相同，对普通投资者而言，深入了解并选择适合自己的智能投顾产品成为了一大难题。

在我国众多的银行中，招商银行最早推出了智能投顾产品“摩羯智投”。此外，国有六大行中，中国工商银行和中国银行较早推出智能投顾产品“AI投”和“中银慧投”，并形成了一定的规模。本文选取这三家银行的智能投顾产品进行对比分析，以期为普通投资者选择银行系智能投顾产品提供参考，并为未来各银行推出或完善智能投顾产品提供建议。

产品对比分析

从上线时间来看，摩羯智投推出的时间最早，比AI投甚至其他六大行的智能投顾产品都早了一年的时间。利用这段时间，招商银行进行了许多探索并积累了大量的早期客户，这也为摩羯智投至今仍处于银行系智能投顾中的领跑地位奠定了基础。

从投资标的来看，三款智能投顾产品涵盖的基金类型较为相似，其中AI投包含的基金类型更为丰富。从风险测评来看，三款产品的测评过程都存在很大程度的主观性。摩羯智投和AI投在风险偏好方面完全由用户自行选择，随意性强，在用户画像这一重要环节基本未能体现“智能”的应用。中银慧投相对较好，采用问卷形式进行评估，在一定程度上降低了随意性，但用户的主观选择仍会对测评结果造成较大影响。

从风险等级划分来看，摩羯智投的风险等级划分较为细致，分为了10级。但其对客户依然进行大类划分，千人千面的评估分级仍难践行。同时，摩羯智投的基金组合设置更为丰富。在投资期限划分上，三者相同，但在调仓策略上，三者都采用“黑盒策略”，使得用户难以明晰资产组合推荐和系统调仓逻辑，进而导致用户体验较差。

从起投金额和追加金额来看，AI投和中银慧投较低，特别是AI投的追加金额限制低至1千元。此外，在申购费率方面，AI投和中银慧投优惠力度较大。由此看来，AI投和中银慧投更为适合用于理财的闲置资金较少或希望尝试使用智能投顾的普通投资者。

存在的问题

1、风险测评过程依赖主观选择，随意性强。在风险测评环节，智能投顾产品多依据用户直接选择进行判断；问卷形式的评估在一定程度上引入了“智能化”，但用户的主观选择依然起主导作用。用户可能存在对自己相关情况认识不清等问题，进而导致风险测评结果与自身实际风险偏好相差较大。

2、风险等级划分粗略，用户需求难以保证。三款智能投顾产品中风险等级划分较为细致的摩羯智投也仅进行了10级的划分，笼统的分级很难真正描述用户的风险等级情况。同一等级内的用户的风险承受情况很难相同，甚至可能依然存在较大差异，因而难以真正展示出用户的风险承受能力。

3、投资组合数量相对较少，用户选择余地小。摩羯智投是三款产品中组合设置较为丰富的，目前已设立了30个组合，但按照10个风险等级划分后，每个风险等级内也仅有3个组合可以选择，用户的选择空间非常有限。

4、调仓策略采用“黑盒策略”，用户难以信任平台。黑盒策略下，用户难以了解调仓逻辑，系统的一切变动都是基于用户初始填写或提供的资料。在此情况下，用户难以信任平台，更难以放心地将资金投资于平台的产品。此外，由于调仓依据的初始资料具有很强的主观性，后续的资产配置也难以真正根据用户需求进行动态化的推荐和调整。

5、投资门槛依旧颇高，部分投资者或望而却步。当前，AI投和中银慧投的起投金额均为1万元，但对闲置资金较少或希望尝试智能投顾的普通投资者而言，该门槛仍然过高，或将依旧导致大量长尾客户的流失。

未来发展建议

1、增强风险测评环节的客观性，推动投资组合推荐向“千人千面”发展。风险测评是用户画像的重要环节，也是平台为用户推荐投资组合的重要依据。在风险测评中加强对用户相关信息和投资数据的调用，减少用户的主观随意操作，可以提高所推荐的投资组合与用户的匹配度，进一步提高用户的使用体验，增强用户黏性。

2、放开风险等级划分，实现用户可承受风险范围内的收益最大化。用户在使用智能投顾时，其本质上仍在追求尽可能高的收益，因而可能面临更高的风险。相对固定的风险等级难以真正刻画用户的风险承受能力，也难以真正对用户进行个性化评估。各智能投顾产品要逐步细化并尽可能地放开风险等级划分，实现向动态化、个性化的风险等级评价转变，促进风险收益情况与用户的匹配。

3、丰富基金产品种类和投资组合设置。基金产品种类方面，适当配置更多的净值型产品，如ETF等指数型基金。这类基金运作透明、成本低廉、风险分散，可以满足大类资产配置的需要。投资组合设置方面，在相应风险等级内引入更多的投资组合，让用户拥有更多的选择。

4、促进调仓策略由“黑盒策略”向“白盒策略”转变。黑盒策略下，用户难以了解调仓逻辑，难以放心地使用平台进行投资，后续资产配置也难以根据用户需求进行调整。银行要促进智能投顾调仓策略向白盒策略转变，让用户知晓投资组合背后交易策略的触发规则与特色，方便投资者根据自己的需求进行选择。

5、降低投资门槛，推动智能投顾普惠化发展。各智能投顾产品仍有一定的门槛，尚需拓展更多的长尾客户。银行要推进智能投顾的普惠化进程，让更多用户享受到智能投顾浪潮的福利。

结语

银行系智能投顾的发展在中国刚刚迈入起步阶段，未来还有很长的路要走。

普通投资者在选择银行智能投顾产品时，要从多维度做好衡量，选择最适合自身需求的产品。银行在完善智能投顾系统和产品的同时，也要做好现有用户的运营，增强用户黏性，切实促进智能投顾的可持续发展。

文章来源：亿欧智库