中国智能投顾的信心来自哪里

中国智能投顾发展可以用“起个大早，赶个晚集”来描述。资料显示，中国智能投顾从2004年已经起步，而自2015年以来徘徊不前。美国智能投顾2010年起步，至今发展如火如荼。

中国智能投顾徘徊不前的原因何在？有金融市场大环境的影响，也有投资者利用现代科技意识不强，更有智能投顾一直在浅水区蹚水而不敢到深水区游泳的情况。

中国金融市场大环境规范和市场化空间都很大。特别是彻底市场化空间巨大。一个国家的市场最忌讳搞成一个市场不市场、计划不计划的四不像局面。这种状况将彻底扭曲市场，扭曲市场信息传递的真实性、时效性。这个时候，投资者将无所适从。按照市场机制分析投资决策，还是按照计划与干预信号决策，都会失误。

智能投顾对完善市场机制依赖程度非常高。从智能投顾的流程来看，一般分为六个步骤：信息收集、投资者分析、大类资产配置、投资组合分析与选择、交易执行、资产再平衡。如果针对的是美国市场，通常还会多出一个“税收规划”板块。这些都是智能化操作，都应该是以大数据为前提。一旦第一步“信息收集”中的“信息”是假的，或者人为编造的，那么一切都无从谈起了。智能投顾必须建立在完全市场机制基础上，智能投顾是市场化的产物，与计划干预之类的东西格格不入。智能投顾是在公开透明、公平公正的平台上与其他投资顾问比赛赛跑。这个平台不应该受到任何干扰。

然而，中国目前国内对投资平台信用背书比较混乱，刚性兑付基本没有打破，承诺高收益品种太多，使得智能投顾在中国貌似没有用武之地。

中国的无风险收益率太高，理财产品、货币基金动辄有4-7%的收益，更不用提10%～30%收益的P2P，而美国的货币基金普遍利率仅1%。这样的话，智能投顾在中国有点水土不服，挤压了其生存空间。不过，对于智能投顾在中国未来发展依然充满信心。

从技术上看，智能投顾第一要素的大数据，中国有最为坚实的基础。中国目前线上大数据积累是最为丰富，大数据资源开发是中国智能投顾最大的优势。智能投顾大数据金矿是不能也不会浪费的。因为，一旦理顺市场，企业是会自动自发介入智能投顾的。

从智能投顾优势上看，美国智能投顾发展的核心在于降低各个方面的成本。包括降低投行聘请人工分析师的高昂成本，降低客户费用成本，门槛大大降低，普惠金融扩展到了投资顾问里。传统投顾聘请分析师成本畸高、触达客户难、用户画像成本高、维护用户费精力、传统投顾建议难有效，这些难点都是近年来推动线上化发展的因素，都给智能投顾发现发展提供了机会。

中国近几年智能投顾也有了可喜进步。2014年4月，国内首家智能投顾平台“蓝海智投”横空出世，引导用户通过开立美股账户实现海外ETF投资；2015年10月，被视为“黑马”的弥财正式上线运营，投资标的也是海外的ETF基金；2016年4月，宜信财富上线智能投顾——投米RA，其背后的理论逻辑仍是MPT，投资标的为流动性较强的海外ETF等指数基金；同年8月，璇玑智投成立，主要投资标的为QDII（合格境内机构投资者）基金。

从投资国内产品看，第三方基金代销平台，盈米和好买，以基金为主要配置，推出了机器人理财产品；传统金融机构中，招商银行、广发证券、平安证券的智能资产配置系统有较大的知名度。

此前的互联网创业平台未来更可能转向to B端，而银行、基金、券商也将改变粗放式发展的风格，为了留住客户、满足多元化需求，智能投顾的开发也是大势所趋。

近期，蓝海智投推出了to B的智投云业务，为券商、银行和第三方财富管理机构提供智能投顾的产品、策略的解决方案。此外，除了较早登陆市场的招商银行的摩羯智投，如今还有来自中国银行的中银慧投和工商银行的“AI投”。只要起步，就不怕路途遥远，达到终点只是时间问题！

文章来源：雪球

中国智能投顾具有巨大发展潜力

中国智能投顾整体发展落后于欧美和日本。特别是落后于美国。与此同时，智能投顾环境非常糟糕，炒作概念、噱头、讲故事的多，真正扑下身子、脚踏实地研究的少之又少。

偶然的机会看到了两份智能投顾排行榜，一份是2018年的，另一份是2019年1月的。看到这个排行榜的第一感觉是好笑。搞这个排行榜机构本身就是在炒作。中国的智能投顾远远不到搞排行榜的时候。上榜的智能投顾企业大多不是真正的智能投顾机构，还是概念化炒作，智能投顾时髦高大上就往上面攀附。

这样的话就会得出一些错误的结论，即所谓中国智能投顾准确率不高，收益率低，合规性差的结论。本身就不是智能投顾企业非弄到智能投顾排行榜里，结论就必然是错误的了。

AI三要素是大数据、算法和算力。仅大数据排行榜上90%都不具备，算法和算力就更不用说了。

中国智能投顾率先突破必须首先依靠蚂蚁金服、腾讯金融、百度金融和京东小米等大型互联网金融的发展和涉足智能投顾。大型国有金融企业已经觉醒，开始涉足智能投顾。虽然现在还不成气候，但前景可期待。

智能投顾是金融行业的下一个发力点已经成为行业共识。银行、券商、互联网创业公司近几年都在研发智能投顾产品。2017、2018年更是银行智能投顾产品上线频率最高的一年。工商银行、江苏银行、光大银行、广发银行、兴业银行、平安银行都推出了自己的智能投顾产品，中国银行的中银慧投也在今年面世。而作为先行者，招商银行在2016年推出的摩羯智投资产管理规模已经在百亿左右，已然是行业标杆。

银行智能投顾产品的集中涌现体现了智能投顾加速进入实际应用，只有参与者增加，智能投顾技术才能不断走向成熟，商业应用才能进一步落地。银行系拥有雄厚的资金实力和很大的客户规模，同时在风控上也有充足的经验。各大银行加大在智能投顾方面的投入，对智能投顾的发展来说是极大的利好。

毕竟，智能投顾考验的是平台的金融服务能力和人工智能技术实力，在人才、技术上的投入不够，很难做出让人惊艳的智能产品。

中国的智能投顾必须首先扎扎实实做基础。把大数据基础做扎实是第一位。这就需要银行、券商、基金、保险、信托、资管公司与华为、BATJX等互联网巨头合作，打通和整合大数据平台，实现数据共享，各自付费。同时，在云计算、算法、算力上与华为、阿里、百度和腾讯合作，与谷歌、亚马逊、苹果合作等。先把三大基础夯实了，再谈智能投顾的大发展。

中国的智能投顾远远谈不上规范与监管的时候。任何一项新兴技术的发展初始期，都是鱼龙混杂、泥沙俱下的阶段。在这个阶段，噱头大于实际，概念大于实际应用。智能投顾也不例外，很多智能投顾产品并没有做到千人千面，同时，一定程度上还是依赖人力。随着深度学习、人工智能技术的成熟，技术标准的建立，智能投顾会逐渐走向规范化，真正实现“智能化”。一定要给智能投顾一个自由自在、无拘无束、思想思维奔放放纵期，把创新的灵感全部释放出来。然后，针对问题有的放矢谈规范话监管。

我一再强调，中国智能投顾的发展还属于初期，无论是技术成熟度还是管理资产规模，亦或是用户数量，都远远不及美国。美国智能投顾企业Betterment的资产管理规模在2017年已达40亿美元，而中国的很多企业资产管理规模仍不到百亿人民币。

美国有机构预测，到2020年智能投顾市场总规模将达2.2万亿美元。而在中国，到2020年智能投顾管理资产规模预计超5万亿人民币。中国巨大的人口规模以及不断增长的资产管理规模，都是智能投顾未来发展的基础。

智能投顾只有在算法模型上不断成熟，从自动化走向智能化，能够准确识别不同用户的不同需求，才能真正实现资产的优化配置。同时，只有对接更多的优质资产，用户端有更多小白用户进入智能投顾的覆盖范围，智能投顾才能发挥出自己的优势，资产管理才能进入新的发展阶段。

金融业发展到今天，技术发挥的作用越来越大，互联网金融对传统金融业态形成的冲击有目共睹，智能投顾也一样，人工智能技术在金融业务上的应用，也会进一步改变人们做金融业务的思维方式。

任何一项新兴的技术都要经过一个从概念到实际应用的阶段，都会有一个成熟的过程，人们对待新技术应该理性客观，不盲目跟风，也不要夸大其辞高估技术的影响力。理性，理性，再理性！

文章来源：雪球

大数据时代的投资之道：智能投顾开启全球资产配置新时代

近年来，随着个人投资者理财需求的提升和大数据技术的发展，智能投顾作为一种低门槛的定制化投资方式发展迅猛，美国更是成为领跑者，出现了不少全球知名的智能投顾平台，如Wealthfront、Betterment、Personal Capital等。

我国智能投顾市场从2015年发展至今，早已不复当年风采，渐行渐冷。究其原因，和国内智投产品收益率偏低、成本高、智能化程度欠缺、监管模糊等因素不无关系。反观美国，凭借全智能化技术，智能投顾产品真正实现了“低门槛理财、管理费率低、效率高、收益稳健”，让更多普通投资者享受到私人银行级的投资建议服务。

国内和国外的智投产品到底有何区别?和自行投资黄金、股票、债券、房产等其它资产相比，智能投顾会是更好的选择吗?面对国内良莠不齐的智投平台，普通投资者又该如何抉择?

面对种种疑惑，来自香港金融科技公司——弘量研究的联合创始人&量化研究主管黄耀东博士，在3月16日由华盛证券主办的“智投·全球 华盛私享会智能投顾专场”分享会上，为投资者做了全面深入的解读。

一、重新定义智能投顾：算法为根基的全球资产配置服务

谈及什么是智能投顾，相信很多人还比较陌生。概括来说，智能投顾是指利用云计算、智能算法、机器学习等技术，将现代资产组合理论应用到模型中，结合投资者个人财务状况、风险偏好和收益目标，为投资者提供最佳组合。

目前国内的智能投顾产品，更多采用的是“半人工+半自动”的半智能投顾模式为主。黄博士认为，真正的智能投顾，是提供以算法为根基的全球资产配置的服务，是一个全自动化、数据驱动的过程：由采集金融市场的数据，到对数据进行分析和加工，再根据投资者个人风险偏好，去生成一个定制化的资产配置方案，均通过机器进行，人工只采取必要干预甚至不干预。

“智能投顾背后的算法，实际上是要解决两个问题，第一个是到底要买什么资产;第二个是要怎么投，包括如何决定组合权重及如何进行投后监控”黄博士在当天分享中，关于智能投顾背后算法实现逻辑做了重点分享。

据介绍，黄博士所在的弘量研究，是一家专注于开发算法驱动的资产配置模型的香港金融科技公司，投资方包括阿里巴巴创业者基金和中银国际附属投资机构，服务的金融机构包括银行、保险、券商等。华盛证券是弘量研究合作的第一家互联网券商，今年2月底，双方合作推出的智能投顾产品正式上线，为投资者提供高效便捷的一键全球资产配置服务。

“我们的目标很简单，就是希望能通过AI和互联网技术去升级目前的财富管理和资产管理方式，为投资者带去更好的定制化理财方案”。据黄博士介绍，此次双方合作推出的智能投顾产品，投资标的以香港上市的ETF为主，透过华盛证券旗下港美股服务平台华盛通APP，投资者可以一键购买包括股票类、债券类以及另类投资类ETF，涵盖全球1400类资产。

二、智能投顾的现状：国内VS国外

提及国内的智能投顾产品，其智能化程度和收益率似乎并不如人意;由于监管缺失，市场上还有不少打着“智能投顾”幌子的P2P平台在滥竽充数，这让很多人逐渐对智能投顾产品失去了信任。

事实上，受智能化程度、市场基础、监管要求、投资者心态等因素影响，国内外智投产品存在很大差异，正是这些差异，影响了智能投顾产品能否为投资者实现“稳健收益、分散风险”的价值。黄博士从以下三个方面，做了进一步解读：

第一，技术水平决定了国内外智投产品智能化程度不同。成熟的智能投顾服务，背后都是以算法和数据为根基。以弘量和华盛的合作为例，双方共同推出的智能投顾产品，采用的就是机器7X24小时盯盘，每次调仓会严格按照客户组合及最优组合的偏离程度来衡量，根据市场数据的变化来动态调整。而目前国内不少智投产品，可能受到盈利模式的影响，更多采用人为调仓的方式，提升调仓频率，违背了智能投顾产品理性决策的精神。

第二，底层资产配置模式不同。国内的智投产品，底层资产基本以国内公募基金为主，穿透来看，最终投资标的主要聚焦在国内的股票或债券，市场仍较为单一，相关性偏大，很难达到通过分散投资来降低投资组合风险的目标。不少智能投顾产品，资产配置方式偏保守，货币市场基金的配置比例高达百分之五六十，并没有给投资者带来额外的附加值。这也是为什么很多投资者觉得智投产品收益率低的根本原因。

弘量研究推出的智投产品，沿用的是国外智投模式，不会只局限于A股市场，其底层资产主要以全球ETF为主，品种丰富。得益于ETF的出现及发展，投资者可以以便捷，低门槛，高流动性的方式通过ETF去跟踪美国、欧洲、新兴市场的股票市场以及债券，还有另类投资ETF如黄金等加入进一步分散，将全球的优质资产都囊括到个人的资产组合中。而这在过去，并非人人触手可及，单是全球数据的处理，全时段的交易以及风险控制，均需要耗费大量人力，亦意味着转嫁到投资者身上的高额成本。

ETF这种可以一次购买一篮子股票组合的产品，无疑是最省心省力的投资产品。以购买股票为例，标普500指数涵盖了美国各行业上市的大公司，投资者无需花费大量时间和精力，逐一研究这500只个股然后建仓，只需购买标普500指数基金，就能达到风险分散的目的。同时，ETF还具有低费率的优势。以香港市场可供交易的ETF为例，平均年化管理费约为0.5%甚至更低，而一些境外公募基金，一年的管理费多为1.5%，还不包括基金转换费用、申购费和赎回费用。

第三，国内外对于智能投顾的监管也略有不同。无论是美国还是香港，对提供智能投顾服务的金融企业亦有明确的监管要求。而国内对于金融科技类企业的监管还处于探索阶段，不少“伪智投”产品却已经招摇过市。

“弘量研究和华盛证券都持有香港证监会牌照，双方对合规都十分重视。”黄博士在现场提及和华盛的合作时表示，同为出身于香港的金融机构，双方对于遵循监管要求、保障投资者利益有着共同的诉求，这也让双方的合作一拍即合，顺利启动。

三、全智能投顾的价值：低门槛、低成本的全球资产配置服务

“智能投顾的出现，让从前只为高净值人群服务的私人银行理财服务，成为普通投资者触手可及的个性化理财服务。”在谈及智能投顾的价值时，黄博士指出，技术进步提升了效率，也极大的降低了投资门槛。

在过去，投资者想要享受到定制化的全球资产配置服务，往往意味着高门槛。不仅需要本人亲自前往办理，而且对于投资者的资产规模有更为严苛的挑选要求。其高端、专业的团队服务，也将转化为高昂的收费转嫁到投资者身上。现在，想要通过智能投顾投资全球，投资门槛最低仅需几万人民币;每年的投咨询费、ETF管理费仅为传统金融服务的几分之一。投资成本的降低对提升投资者资产组合收益具有极大价值。

技术的提升也为投资者带来了更高效率的投资体验。以弘量和华盛联合推出的智能投顾产品为例，投资者只需通过华盛通APP，完成风险问卷调查后，系统会根据投资者个人风险偏好，即时生成定制化的投资组合建议;随后，投资者便可自助一键下单，快速完成全球资产配置。平台背后的机器会全天候实时监测、追踪市场动态，依据投资者当前持仓情况及市场数据及时发出调仓提醒。投资者仅需在碎片时间登陆APP，便可随时查看个人资产组合表现，省心又省力。

智能投顾以其高效的数据处理方式，为投资者提供千人千面的投资建议服务，同时其分散风险的作用也十分显著。纵观过往行业数据，难有单一的资产能够持续表现优异。例如，房地产信托基金，2006年在所有资产中表现最佳，但是到了2007年却为最差。投资者很难预测资产未来走势，却可以通过分散投资，以资产组合获取更为稳健的表现。华盛证券和弘量研究推出的智能投顾产品，在诺贝尔经济学奖得主马科维茨的现代投资组合理论的基础上进行延展与突破，帮助投资者尽力实现更高的风险调整后收益。

智能投顾产品还能很好的消除投资者“追涨杀跌”的投资心理。贝莱德的数据显示，1997年至2016年期间，持续持有美国股票的年化收益为7.68%，持续持有美国债券的年化收益为5.29%，而个人投资者的平均回报仅为2.29%。各类交易费用及追涨杀跌的心里，让不恰当的“频繁打理”降低了最终投资收益，可谓伤神又伤心。智能投顾遵循严格的投资纪律，使用严谨科学的投资技术，“反人性”地为投资者带来长期稳健的投资收益。

“随着技术的进步和投资者对于理财认识的逐步加深，智能投顾将为投资者开启全新的智能化全球资产配置新时代。”在被问及对智能投顾发展前景有何看法时，黄博士表示，能够为投资者提供“低门槛、低成本、定制化”的全智能投顾服务将成为未来市场主流

数据来源：雪球

智能投顾的出现，是对传统投顾的颠覆还是互补？

以数据和技术为核心驱动力的金融科技，凭借其智能性、便捷性、低成本的特性迅速变革着传统金融，对传统金融各领域的冲击不言而喻。如今，金融科技的风向标又指向了资产管理市场，依托大数据和人工智能技术的智能投顾正将资产及财富管理“去人工化”，提供一种门槛低、成本低、客观透明的智能投资服务模式。那么智能投顾的出现，是对传统投顾的颠覆还是互补？

智能投顾能否助力传统投顾？

智能投顾（Robo-Advise）也称作机器人(19.78,-0.90%,诊股)投顾，是根据投资者的投资偏好、风险承受水平以及预期收益目标等要求，依托大数据分析和人工智能算法，并运用经济学中的现代资产组合理论（MPT）和资本资产定价模型（CAPM）理论，为用户提供投资建议，制定个性化资产组合方案，并实时监测市场动态，对资产配置进行动态调整，以提高资产回报率，让个人投资者也能享受到专业的、低成本的投资咨询和资产管理服务。

在传统投顾模式下，公司会根据客户的投资风格偏好、风险承受能力和预期收益水平，提供包括资产管理、信托、税务、保险和房地产咨询在内的多种服务，主要服务对象是高净值客户，且多以一对一的模式为主，这就使得传统投顾存在业务受众面窄、投资门槛高、知识结构单一等问题。实际上，传统投顾虽然仍占据市场主流地位，但其问题早已暴露。首先，传统投顾的获客率并不高，且需花费大量时间为大客户定制专业报告，而后者往往没有时间或耐心研读报告。其次，人的精力和知识领域毕竟有限，很多所谓的传统投顾专业知识并不扎实，有时会被资深投资人问得无言以对。最后，传统投顾难以做到客观公正。由于薪资和理财产品销售业绩直接挂钩，不少投资顾问会推荐有利于自己而并不适合投资人实际情况的产品。在这样的背景下，具备投资门槛低、管理费用少、客观公正且服务面广的智能投顾应运而生。

对于传统投顾而言，智能投顾优势明显。第一，投资门槛低。传统上的资产配置主要为私人银行加主权基金等大型金融机构提供服务，服务对象受限。而智能投顾将投资门槛降低至几百到几千元不等，彻底释放了长尾市场的潜在发展空间。第二，管理费用低。传统投顾的账户管理费都在1% 以上，而智能投顾依托于大数据抓取和云运算技术，节省了人工成本，管理费低至0.25% ～ 0.5%，且随着客户的增多边际成本降低。第三，公开透明。机器人会挑选最适合投资人的投资组合，不会因个人业绩而破坏投资者的利益。第四，战胜人性。投资最重要的是设定止盈止损点并严格执行，然而，人性的弱点常会动摇投资者的决心，做出不理智的决定。智能投顾会按预先设定好的程序执行，帮助投资者战胜人性的弱点。

智能投顾引爆全球，美国先行

目前，智能投顾已成为金融科技领域继区块链后又一个风口，而其在全球的兴起并不是偶然。

首先，在大数据时代，数据量呈规模增长为重塑投资领域新格局奠定基础。根据EMC 和IDC 联合发表的《数字宇宙研究报告》，2013 年至2020 年全球数据量将增长10 倍，从4.4 万亿G B 增至44 万亿G B。海量的数据从多维度记录客户的消费行为、信用记录和社交信息，通过大数据分析，能够更精准进行用户画像，从而深入描绘客户的投资与风险偏好，给出符合客户需求的投资组合及投资建议，提升用户体验，增加用户黏性。其次，经济的快速发展，从一定程度上驱动着投资者理财需求旺盛，长尾客户潜在空间巨大。据贝恩公司《2015 年中国私人财富报告》，2012 年～ 2014 年中国个人持有的可投资资产年均复合增长率已达到16%，远高于同期G D P 增速。而在投资于互联网理财的3 亿人中，可投资资产在1000 万人民币以上的高净值客户只有不到1%。智能投顾的出现，使长尾客户巨大的蓝海市场的挖掘成为可能，弥补了传统投顾流失的客群和商机。最后，投资者资产结构配比发生变化，对于高风险的股票类投资和混合型基金，智能投顾可以运用人工智能和实时数据跟踪，对该类资产进行动态平衡调整，保障投资者收益，做出正确投资决策。

毋庸置疑，智能投顾的发展离不开资本的驱动。据野村证券研究，智能投顾的核心技术人工智能全球投资规模呈爆发式增长，2015 年高达23.88 亿美元，与此同时，智能投顾的资产管理规模也日益扩张，截至2015 年年底，全球智能投顾资产管理规模已经达到500亿美元，预计将于2020 年达到2.2 万亿美元，占到全球资管行业的2.2%。

智能投顾在中国市场有望爆发

2015 年，Fintech热潮席卷全球，中国也成为了受益方之一。智能投顾作为Fintech最具代表性的细分领域之一，为中国资管市场改革带来了无与伦比的机遇和挑战。具体来说，国内智能投顾平台在业务模式上存在差异，大致可以分为三类：独立建议型、混合推荐型和一键理财型。

值得一提的是，独立建议型的智投平台与国外的Wealthfront、Betterment等明星公司最为相似，通过问卷调查的方式，对客户的基本信息、风险偏好、投资期望收益和期限等方面进行分析，为用户配置满足其要求的金融产品组合。这类智投平台只为客户提供投资建议，并不代销其他机构的金融产品，平台本身也不开发金融产品。

与独立建议型不同的是，一键理财型智能投顾平台的用户不直接参与具体的金融产品配置方案的制定，用户只需选择“智能投顾”这项业务，平台就会根据用户的需求和以往的社交、行为数据自动配置金融产品。这类智投平台适合对理财产品不了解，或是没有时间研究产品的小白用户使用，投资者只关注“收益率”这个结果，其他过程都交给机器人来完成。这类平台的代表公司有懒财网，以信托和现金为主要投资标的，以及“网银贷”旗下的理财产品“钱大人”。

混合推荐型平台作为独立建议型和一键理财型两者的融合模式，其在产品推荐中融入部分平台自身产品，既向用户推荐其他机构的金融产品，也推荐平台参与开发的金融产品。

在大资管时代下，智能投顾让高门槛的财富管理行业从小众化转向普惠化、多元化，无疑已成为资管行业公认的发展方向之一。然而，由于存在投资产品的市场不同、分业监管的限制以及投资者的差异等不同点，与美国等先行者相比，机器人投顾的中国发展之路仍存在许多局限性。

第一，中美ETF资产规模和存量存在巨大差异。在美国，资产配置的理论和实践均经历了多年积累和验证，且在长远视角下，股票、债券等基础资产的表现及相关性趋于稳定，使得资产配置拥有相对较强的依据；而中国股市波形大，T +1 的制度和缺乏做空机制等均限制了资本市场的创新发展。同时，美国ETF体量大，品种全。

第二，国内分业监管阻碍着智能投顾的发展。在美国，投资顾问监管牌照涵盖了资管和理财服务两块业务，这从一定程度上节省了企业获取不同牌照和重复监管的成本；而我国投资顾问和资产管理是两项分属不同法律法规的业务，仅有投顾资格的公司无法代客户交易，并且从事资产管理需先成立产品才能募集资金。现阶段，尚无专门的法律条款对智能投顾业务进行规范，使得智能投顾在中国市场发展出现瓶颈。不过，2015 年3 月证监会发布的《账户管理业务规则（ 征求意见稿）》中已经呈现出了投资顾问可涉足资产管理业务的趋势， 两项业务不能同时开展的问题有望在不久的将来得到解决，而这也将有助于准确定义机器人投顾及其未来的发展。

第三，投资者的差异。美国投资者大多是机构和大户，长期投资的理念在美国有着很高的接受度，且资本市场的有效性加之税收、复杂的交易机制让机构投资者的专业价值得以凸显。而在国内的投资市场，散户占到绝大多数，投机性强，追求短期收益的趋势大于长期稳定的理财，因此更关注投资的短期价格波动。

结语

综上所述，目前美国智能投顾市场规模在500 亿美元，我国市场正处于初期培育期间，13 亿的市场体量让我们有理由相信智能投顾在中国的崛起指日可待。然而，初期存在市场教育成本高、监管制度不健全等诸多问题，需要理性对待和处理这些问题。具体来说，我国应因地制宜，针对金融市场上高比例的个人投资者，个性化制定以主动投资为主的策略，通过对股票等投资品进行大数据分析并提供相应的买卖策略来开拓智能投顾的新方向。

当然，从长期来看，以风险分散为主的、追求长期稳定回报的资产大类配置模式仍是我国智能投顾需要把握的未来发展趋势。此外，智能投顾的发展与金融监管的核心使命并不冲突，两者的协同互助，能够显著地减少市场的趋同交易和化解羊群效应的负面影响，因此，我国的智能投顾雏形逐渐清晰，飞速发展计日可期。

文章来源：瀚德金融科技研究院

智能投顾能成为理财的好帮手吗？

中基协最新的数据表明，大多数基民的年化收益率在2%左右，跑输各类资产。背后的原因主要是普通投资者没有专业的投顾。

传统投顾，资金门槛高，收费也相对较贵，普惠人群难以承受。新兴的智能投顾，资金门槛低，收费低甚至免费，得到了很多投资者的关注。然而，很多人往往止于“心动”，不敢投入真金白银付诸于“行动”。

智能投顾是什么？它能为投资者做什么？我们在挑选智能投顾时需要注意些什么？本文通过对上述问题的解答，为大家揭开智能投顾的神秘面纱。

智能投顾的前世今生

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。

它最早出现在美国，时间大概在2010年左右，发展历程参见图1：

智能投顾应运而生，得益于以下三个条件：

一是快速增长的普惠投顾需求。传统投顾门槛高、费用贵，一般家庭和个人难以承受，投资者希望找到门槛低、费用便宜、相对透明的投资顾问。这是智能投顾的需求基础。

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。这是智能投顾的技术基础。

三是美国资本市场的有效性。经过近200年的发展，美国资本市场越来越有效，美国的共同基金（类似于我国的公募基金）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。这是智能投顾的市场基础。

智能投顾早期的先行者，例如WealthFront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。这种投顾成本低、门槛低、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、券商以及第三方财富管理机构纷纷推出智能投顾。

  智能投顾能为投资者做什么？

智能投顾为大家提供的是投资顾问，也就是理财服务，它一般包括五个子功能，分别是客户画像、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，不同的人有不同的投资理财需求，投资顾问提供的理财建议必须与投资者的投资需求相匹配。因此，智能投顾首先是了解投资者的投资需求，包括投资者的风险承受能力、投资期限（即投资时间的长短）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”，智能投顾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，智能投顾通过一个筛选算法精选各类资产中的佼佼者（主要是各种类型的公募基金），形成一个可配置的投资组合。在构建好投资组合之后，智能投顾会启动持仓跟踪，通过一个指标体系（由各种能够解释持仓组合风险和收益的因素构成）来对持仓组合进行业绩归因分析（即这个组合的风险以及收益主要受哪些因素的影响）。

在业绩归因的基础上，智能投顾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。

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，智能投顾努力做到两点：一是为投资者推荐的投资组合贴合投资者的投资需求；二是确保推荐的投资组合是当下最优的组合。

智能投顾如何选  

一看平台。首先，智能投顾是一个相对复杂的系统，对管理团队的要求比较高，需要有投资、人工智能与大数据、风险控制等方面的专业人员，因此小型的公司或者团队恐难以胜任。其次，大的平台能够对接很多基金公司和资管机构，因此平台接入的公募基金和资管产品数量多、种类丰富，这就为智能投顾进行大类资产配置打下了良好的基础。

二看业绩。智能投顾一般会根据投资者的风险承受能力和投资期限构建15-30个不等的投资组合，首先大家要看不同组合在风险收益特征上的区隔是否明显，也就是稳健的是否稳健，承受风险博取收益的在风险收益比上是否出色；其次对于中高风险的组合，要看智能投顾在下跌时能否比别人跌得少，上涨时能否比别人涨得多；最后可将智能投顾中的中高风险的组合和公募FOF以及混合型基金进行比较，看看它的风险和收益表现的排名如何。

三看服务。智能投顾一般都提供O2O（线上和线下相结合）服务。线上服务主要满足投资者共性的服务需求，例如持仓跟踪分析服务，申购、赎回等与交易流程相关的服务等等，这些服务一般通过智能客服机器人在线提供；线下服务主要满足投资者个性的服务需求，一般由线下的专业营销顾问或者投顾团队负责。大家在选择智能投顾时，需要比较线上线下服务的专业化程度、响应速度。

因为了解，所以信任。和传统投顾一样，只有对智能投顾有较多的了解，才能够放心使用它，让它帮我们理财、生财。这需要财富管理机构、监管机构和投资者共同努力，打造让投资者用得起、用得放心的专业投顾系统。

文章来源：苏宁财富资讯

“智能投顾”和“传统投顾”优缺点比较

自从阿尔法狗战胜李世石之后，关于智能技术的运用得到广泛关注。在金融领域，大家突然意识到人工智能可以运用在投资、金融、交易等方方面面，并且还能用人工智能技术来指导大家投资。

那么作为新鲜事物的智能投顾相对传统投顾各有哪些优缺点呢？我们来细数一下。

智能投顾的优点

1.客观性。机器人会根据后台数据进行分析，不会为了业绩去误导客户操作。相对人工来说，更客观。

2.非常注重风险。智能投顾的原理是现代组合理论，它的一个基本原则就是高收益、高风险。国外智能投顾第一步就是鉴别投资者的风险承受能力，绝不会推荐老年人买P2P理财。

3.执行力。机器人根据固定的设置，达到止盈或者止损，一定会叫你卖出或买入。这样有效克服了人性的弱点，我们知道，往往亏损都是因为太贪婪。

4.服务面广，成本低。网络可以低成本服务最广大的人群，这就是互联网的特点。

智能投顾的缺点

1.恶意代码。软件也是人编的，很可能会为了公司利益，向你推荐不那么好的理财产品。比如某只基金给智能投顾公司一定费用，或智能投顾公司自己也开发理财产品。

2.人才稀缺。现在人工智能的人才全球的稀缺，而人工智能力量的核心就是人才储备。试问国内这些小的智能投顾公司，怎么去和谷歌那样的大公司抢人？国内真懂人工智能的，又有几个人？

3.法律风险。现在这块又是监管空白，如果智能投顾公司出现道德问题，谁来保障我们投资者的权益？

4.夸大宣传。你看到那些宣传的业绩，往往都是一些排名靠前的。可能指导了一千个客户，但只是把业绩靠前的给你看，来误导更多人跟进。历史业绩模拟，也可以截取一段表现最好的来展示。

传统投顾的优点

投资人去证券公司开户，证券公司会给我配一个投资顾问；去银行买理财，理财经理也就是我的投资顾问。跟会员交流，其实也是扮演着投资顾问的角色。人和人直接交流，更加人性化一些。

传统投顾缺点

1.成本高，服务对象少。比如个人顾问可以服务的对象撑破天，也就几百个。毕竟人的精力有限，所以经常有小伙伴问理财问题，如果没有及时回答，还请见谅。

2.道德风险。银行的理财经理，很多给你推荐的理财，不是从你的风险特点出发，而是看理财提成高低。券商的投资顾问，肯定也最怕你长线持有，这样就赚不到佣金了。

3.能力参差不齐，知识结构单一。一个人擅长的领域是有限的，比如不熟悉期货的顾问很难告诉你期货怎么玩，而今年期货行情还一直不错，我们也就会错过了。

文章来源：智投新闻网

如何解决中国智能投顾路上遇到的问题？

　中国的智能投顾技术和业务目前走到了哪个阶段？国内的智能投顾企业自2014年开始产生，至今只有五年时间，可总结为三个阶段：

　　1.第一阶段是创新型技术公司入局

　　创新型技术公司开始尝试智能投顾技术为客户提供服务的可能性。早期的探索机构基本都是独立的技术型公司，如理财魔方、弥财等。这个阶段主要的服务模式是2C：直接面向客户，试图解决客户的问题。

　　2.第二阶段是传统的财富管理机构加入

　　传统的财富管理机构如银行等也开始尝试智能投顾技术，少部分采取自行开发的方式，大部分则囿于技术积累匮乏，尝试引入第三方进行开发。

　　这个阶段也使得原本只能2C的创新型技术性公司开始分化，部分觉察到国内客户和市场的复杂程度超过国外、照搬国外模式很难成功的创新型公司转向2B端服务。

　　必须得理解，智能投顾的核心是面向客户、分析客户、管理客户，而不仅是做好投资。

　　因此，解决不了2C的问题转而向2B端，是解决不了问题的，因此采购服务的B端，最终也要2C。这个阶段行业开始进入深水区，部分坚持2C的创新型机构和部分传统型财富管理机构，逐步摸索出针对中国市场的智能投顾业务模式和方法，完成技术积累和准备。部分传统的金融科技巨头也在这个过程中完成了路径探索和初步的技术准备。

　　未来这个行业，是会继续沉寂下去还是会像国外市场那样爆发？为什么中国的智能投顾业务自2014年产生后，经历了开始的火热之后很快转入沉寂？在理清这个问题之前，我们需要分析两个错误的认知：

　　（1）不要低估门槛：中国的智能投顾行业要一步跨越两阶段

　　首先是理财行业从销售导向向投顾导向的转变；

　　其次是投顾服务由人工向机器的转变。

　　在成熟市场上，这两个转变中间的缓冲期是30年-40年（上世纪80年代开始到2010年前后），而中国的投顾市场，需求在前，已不太可能再给我们这么久的时间来实现转变。中国的智能投顾，需要在一步里就走完这两个过程。这个意味着很高的门槛。

　　（2）不要低估时间：买方投顾既要贴合市场也要贴合客户，而市场和客户都是独特的

　　中国的投资市场和投资者都不成熟。市场不成熟，意味着为了获取平均收益或控制特定风险，要付出更多精力和构建更复杂的体系。客户不成熟，因为这对客户的识别、定位、引导与抚慰，是高频率的和极其个性化的，这些都需要时间积累。

　　因此，中国的智能投顾需要走过较长的“厚积”过程才能实现“薄发”。指望一蹴而就、快速成功，在这个领域里起码是不现实的。但正是因为这个需要积累的东西较多，一旦积累成熟，先进者的爆发速度将会更快，壁垒将更难以被打破。

　　3.第三阶段是技术准备成熟、各方开始发力狂奔

　　中国的智能投顾行业，或者叫技术驱动的浮动收益财富管理行业，正在进入第三阶段。Gartner曲线认为，技术也有自己的生命周期。Gartner曲线将一项技术从胚胎萌芽，到茁壮成长划分为五个不同的时期：技术诞生期、期望过高期、泡沫幻灭期、缓慢爬坡期、稳步增长期。

　　中国的智能投顾业务快速地经历了技术诞生期、期望过高期、泡沫幻灭期，目前正在缓慢爬坡期向稳步增长期转换的路上。部分领先企业已管理有数十亿元以上的规模。以理财魔方为例，在2017年底时候管理规模就超过了10亿元人民币。随着技术的成熟，外部环境也“万事俱备”，相信行业很快会进入爆发式成长期。

　　四、智能投顾的中国之路：面临问题

　　（1）仍旧采用产品思维，拼收益，不重视客户体验、客户服务和客户引导

　　目前国内的智能投顾公司也存在着以销售为导向，和传统金融机构一样拼收益、拼费率的问题。当然，这个问题的大部分原因，是目前智能投顾公司没有合理的收费渠道和依据，只能与传统销售导向理财机构一样收取销售费用。

　　（2）法律定位之惑

　　传统的金融体系对于投顾业务重视力度不足、定位不清晰。基金公司、三方销售渠道、买方投顾的关系，类似于药厂、药店和医院的关系，我们的传统金融体系里非常重视药厂（就是基金公司等产品生产机构），也很重视药店（就是销售平台），但是对于医院（就是买方投顾）这个角色，既不重视，也没有清晰的法律定位。

　　期望让药厂治病，或者让药店治病，这都是不现实的。只有尽早给医院地位，把治病的主要责任放在医院身上，居民理财难和金融体系结构高度依赖收储放贷型的业务模式的弊端，才能得到真正的解决。

文章来源：雪球

中国的智能投顾遇到了什么问题？

       1.居民财富无处可去，未来只能选择浮动收益为主的理财方式

　　（1）居民的收入增长放缓，被动收入的增加越来越重要

　　经过30年的高速成长，中国人积累了巨量的财富。但随着高速成长时代的结束、中等成长速度时代的来临，居民靠主动收入（工作）来大幅增加财富的时代正在结束，相对应的，财产性收入对居民财富增长的重要性越来越高。国民总收入增长率在上世纪90年初高达30%左右，但随着高速成长的结束，国民总收入的增长率也一路下滑，近五年收入增长率基本都在10%左右，最新2018年的数据是9.37%，不如从前。

　　（2）浮动收益类标准化资产成为理财的主要方向

　　各类固收理财市场的收益率持续下滑，已经很难承担帮助居民财富增加的重任。2008年至今，银行定期存款1年利率从4.14%下降到1.5%、理财产品1年期预期收益率从最高11%下降到4%左右、信托产品1年期预期收益率从9%左右下降到7%左右，所有类别固收产品的收益率都在持续下降。

　　各类固收产品的风险也不断爆发，截至2019年最新数据，信托业的风险项目数量从2014年的397个增加到1006个，P2P行业的问题平台数量从2014年的106个增加到2767个。传统理财模式已经不适用。

　　因此，居民资产迅速向标准化浮动收益资产转移。或者说，浮动收益理财时代正在快速来临，如美国上世纪80年代和90年代一样。

　　2.浮动收益率理财时代的特点决定了买方投顾化是财富管理行业的未来

　　传统的理财模式，以固定收益类资产为主。固定收益类理财相对简单，因为收益确定，理财机构只需要把产品卖出去即可。

　　浮动收益理财模式有三个自身特点。

　　（1）目标导向

　　浮动收益率理财因为其收益的不确定性，不像固定收益率基本是“万能的”，这就决定了其必须得有清晰的理财目标，由目标驱动理财方案的形成，即“目标导向”。

　　（2）个性化

　　每个人的理财目标都有所不同，同一个人的不同资金理财目标也不同，因此理财方案一定是“个性化”的。

　　（3）伴随式

　　由于浮动收益理财的不确定性特征，理财服务必须得伴随客户，帮助客户应对不确定的外部环境，帮助客户度过理财中的不适阶段。因此，要求“伴随式”。

　　目标导向、个性化、伴随式的三个特征，决定了财富管理行业的未来，站在客户立场上、协助特定的客户解决特定的理财需求的业务模式，即买方投顾。买方投资顾问是财富管理行业的未来。

　　3.中国的传统财富管理机构是真“传统”，担负不起理财行业转型的重任

　　中国的传统财富管理机构，其业务体系存在几个弊端：

　　（1）重固收，轻浮动

　　以传统财富管理机构中的佼佼者招商银行(35.440, 0.04, 0.11%)为例，查询其官网列明的在售产品，63个理财产品中，高风险评级的平衡型产品共15个，其余为低风险评级的稳健型或者谨慎型产品。固收或类固收理财占比76%。其他机构占比更高。

　　再比如依托互联网成长起来的所谓新型理财机构，如蚂蚁财富。查询其APP上在售产品情况，20个理财产品中，稳健型产品共14个，浮动收益型净值产品共6个。固收类产品占比70%。

　　并非固收产品不好，但居民资产主要放在固收类市场上，随之带来的必然是高杠杆率，以及居民财富增加缓于经济增长。因此，理财市场成熟的过程，一般都是浮动收益类资产占比逐步升高的过程。失败的理财市场则普遍有个共性，即固收类资产占比过高，如台湾地区。

　　（2）重销，不重管

　　与固收业务模式一脉相承的，传统理财机构即便在浮动收益理财服务中也是以销售思维而非管理思维在展开业务。无论是考核、激励机制，还是业务培训模式，甚至内部的理财文化，都是为销售服务。站在客户立场、建立合理理财方案、伴随客户成长、最终实现客户理财目标等这些浮动收益理财的基本逻辑，在当下的大部分传统理财机构里都是天方夜谭。

　　（3）重前台，轻中台

　　无论是银行还是第三方财富管理机构，在驱动决策、驱动客户服务的中台体系建设上，都十分吝啬。相比较而言，它们更愿意花钱来奖励销售行为，建立促进销售的销售支持系统。可以说，中国的传统财富管理机构，类似于美林证券的TGA和MIDAS系统这样的中台系统建设，如果不是空白，也基本上无限趋近于零。

　　4.智能投顾，是买方投资顾问业务的唯一可能

　　鉴于客户需求在前，而传统理财机构又不堪重任，智能投顾才是买方投资顾问业务的唯一可能路径。上述判断原因如下：

　　（1）需求在前，时间紧迫

　　根据瑞信的研究报告，中国在2000年时，居民财富状况还只是美国1905年的水平，而到2018年则已经赶上了美国2000年水平，预估在2023年达到美国2007年-2008年水平。我们观察到美国居民财富在这些年中的结构改变，认为中国居民财富的浮动收益化可能会比美国更快。

　　（2）缺乏人员积累

　　中国的财富管理行业从业人员，数量不够，且以销售为主，截至2018年数据，中国个人投资者大约是1亿人左右，而浮动收益投资顾问的人数只有4万人左右，加上银行以销售为主导的传统理财服务人员，人均投顾数量也非常低，远不能满足市场需求。而美国截至2017年，仅以公募基金为对象的理财服务人员就达到近5万人。

　　（3）人工投顾没有大规模快速培训的可能性

　　浮动收益理财人员，其培养过程相对漫长。

　　美国从《1940年投资顾问法》开始规范性地出现理财行业，行业及其从业人员的培养历经70余年。

　　（4）传统的人工投顾，合规与可靠性管理仍然是解决不了的问题

　　中国的上一轮投顾业务实践，事实上是以失败告终。根本原因是，以人作为服务主体，在量价敏感的品种（股票）作为服务标的，及理财服务缺乏合理收入来源的情况下，业务往往走向变异。而几粒老鼠屎往往坏了一锅汤，导致中国的买方投顾业务迟缓于财富管理行业的整体发展。

　　这个问题，如果继续采取人员服务为主的模式，还会继续存在，毕竟理财服务，尤其是浮动收益理财服务要求高频率地触达用户，而任何机构都很难24小时盯着这些投顾人员。

　　一边是紧追的需求，一边是缓慢而无望的传统财富管理模式，智能投顾，或者是技术驱动、中台制胜的买方投顾模式，将是这个需求唯一的解决之道。

文章来源：雪球

美国智能投顾的发展趋势是什么？

       智能投顾行业自2008年诞生以来，已经过去了11年。

　　就目前来看，海外的智能投顾行业已不再是一个独立的行业，或者说，从来没有过这样一个独立的行业。我们能看到的，是传统财富管理行业的快速智能投顾化。

　　相比较而言，国内由于传统买方投顾业务的不成熟，智能投顾的发展更曲折、也更复杂一些。

　　一、海外智能投顾的发展趋势

　　——没有独立的智能投顾行业，只有传统财富管理行业的快速智能投顾化

　　（1）美国智能投顾行业

　　美国智能投顾行业的发展分为三个阶段：

　　第一阶段，2008年开始，以wealthfront、betterment等创新型技术公司为发端，开创了智能投顾业务领域。技术创新型公司规模小、灵活度高、技术敏感度强，在智能投顾业务发展成熟的早期，对业务模式、技术手段应用等进行了大量探索，推动了行业的成熟。

　　第二阶段，2015年开始，传统财富管理机构大规模进入智能投顾领域，以智能投顾技术对传统投顾业务进行大规模改造。这标志着行业对是否应该发展智能投顾业务的观望和争论结束了，智能投顾甚至不再是一个独立的行业，而成为财富管理业务的一个主要发展方向。

　　第三阶段，以2016年3月美国金融业监管局（FINRA）发布《Reporton Digital Investment Advice》报告（非监管法规），以及2016年4月美国劳工局（DOL）的退休账户管理新规中对“受托人诚信义务规则”（Fiduciary Rule）的修订（要求投资顾问要把投资者利益置于自身利益之前，从而限制了传统投顾收取高额投顾费，以及以高频交易获取高额佣金等行为）为标志，智能投顾行业进入高速发展期。

　　根据Statista在2019年2月发布的美国智能投顾市场报告，美国智能投顾管理的资产在2019年将达到7497.03亿美元。

　　预计2019年-2023年管理资产的复合增长率为18.7%，到2023年总金额为14862.57亿美元。美国市场智能投顾的用户数量和渗透率也将持续增长，预计到2023年，用户数量将达到1378.21万，渗透率达到4.1%。

文章来源：雪球