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(000900)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(600036)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(600015)、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(300033)、华泰证券(601688)、广发证券(000776)、申万宏源(000166)、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：证券时报

国内外智能投顾发展有何不同？

虽然国内的智能投顾起源于海外，并继承了国外智能投顾的业务形态和操作流程，但由于萌芽土壤和市场环境的不同，国内智能投顾发展出了一条与国外智能投顾截然不同的道路和模式。

首先，国内外资本市场的有效性程度不同。

美国等海外发达国家资本市场经过上百年的发展，信息披露制度和配套系统设施完善，股票价格能充分反映所有已公开的有关公司营运前景的信息，在市场有效性理论中被认为是半强有效市场。此时，技术分析和基本面分析基本失效，很难有一种投资策略可以持续持续击败市场。放眼过去的20年，美国主动管理型基金（Mutual Fund）平均年化收益率为4.67%，远低于标普500指数8.19%的平均年化收益率。可见，在美国的资本市场，运用不同投资策略的主动管理型基金基本上难以战胜代表市场趋势的被动管理型基金。

而中国资本市场的发展历史较短，只有近30年的历史，信息披露制度不完善，虽然股价可以基本反映出过去证券的历史价格和成交量等因素，但不能反映出其他已公开的信息，存在一定的套利空间，被认为是弱有效市场。此时，虽然技术分析基本失效，但通过基本面分析和内幕消息，仍然可以获得一定的超越市场的超额收益。因此，优秀的主动管理型基金可以通过一定的投资策略战胜市场，获取超额收益。而反观上证指数，在过去几十年中涨涨跌跌未有趋势性的增长，近17年更是仅增长29%，复合年化增长率仅为1.5%，远低于主动管理型偏股基金16.18%的平均年化收益。

正是因为中美两国资本市场有效性的巨大差别，及不同类型基金在不同国度的不同表现，在投资标的的选择上，美国智能投顾多选择被动管理型的ETF作为底层资产，而中国智能投顾多选择主动管理型的公募基金作为底层资产

其次，国内外资本市场的可投资标的情况也不同。

美国智能投顾选择价格低廉、被动跟踪资产表现的ETF作为底层资产，重要的原因之一是美国ETF市场经历多年发展后的完善与成熟。截止2019年4月，美国市场共有2017支ETF，资产规模高达3.9万亿美元，投资标的涵盖股票、债券、期货、大宗商品、房地产等，投资地区包含单一国家、地区或全球，投资行业包含生物科技、医疗、能源、金融、贵金属、农产品、电信及不动产等。也就是说，只要通过投资成本低廉的美国ETF，就可以足不出户投资全球大部分市场的大部分行业，实现全球性的资产配置，为智能投顾提供了绝佳的投资标的。

而在中国，情况却大不相同，除去被动管理型的指数和ETF基金无法战胜主动管理型基金之外，ETF的匮乏也是智能投顾模式进入中国市场的过程中遇到的阻碍之一。截止2017年底，中国市场上的ETF共141支，资产规模仅2300亿人民币，不管在产品支数还是资产规模上都完全无法与美国比较（这个数据到2018年底也仅为149支和3372亿元）。更重要的是，在中国市场的141支ETF中，92.4%均为跟踪股票或股指的ETF，其中仅有不到8支为跟踪境外市场的ETF；跟踪商品的ETF仅占5.9%，而跟踪债券的ETF仅占1.7%。由此可见，中国的ETF市场，无论是在投资标的、投资地区和投资行业上均无法实现全面的资产配置，更不用说全球性的资产配置。

第三，国内外个人投资者接受的收费模式不同。

国外服务行业发展较早，因此国外的消费者早早就养成了为服务买单的习惯，为遛狗买单，为除草买单，甚至是酒店的门童为你开门，服务员为你整理房间都需要支付一定的小费作为他们服务的酬劳。在金融行业当中也一样，国外的个人投资者要得到银行投资顾问的服务，需要缴纳独立的咨询顾问费用，而这笔费用是在产品的申购费用之外产生的。因此，智能投顾在美国诞生时，仍然采取了收取咨询顾问费的方式作为盈利模式，但由于不需要人工而是大部分都通过系统进行完成，智能投顾的咨询顾问费用仅为传统银行咨询顾问费的1/4。

而在国内情况则完全不同，由于长期以来人力成本较低，且财富管理行业一直处于买方市场，因此国内金融机构在为客户提供投资顾问服务时，并不会向投资者收取咨询顾问费用，而是从产品发行方的佣金中分成的方式进行盈利。以公募基金为例，银行在向客户推荐公募基金产品时，并不会向客户收取咨询顾问费用，而是从公募基金向客户收取的申购费用和管理费中进行分成，一般来说公募基金的申购费用完全归代销机构所有，管理费分成也视代销机构的强势与否在20%至50%之间。因此，在国内的智能投顾的商业模式中，也并没有设置额外的咨询顾问费用，而是从底层所投资的公募基金的申购费用和管理费中分成，这种模式虽然在营销过程中的客户感受好于收取咨询顾问费的模式，但可能会造成机构优先选择费率较高或分成较多的公募基金，做出不公允的投资决策

第四，国内外个人投资者使用智能投顾的目的不同。

美国智能投顾的蓬勃发展依赖于美国民众养老金的巨大投资需求，因此美国几大智能投顾巨头在为客户进行配置时，首先确认的就是客户的投资目标：养老。当然，为了更好地实现终极目标，智投巨头们将目标拆分为较小的子目标，例如：买房、买车、小孩上学等，并分别根据目标的期限和刚性进行投资。

而在中国，虽然投资的目标在宏观上看是与世界趋同的，无非是老有所依，并在老之前和之后可以实现一些物质上的目标，但在微观上看，大部分中国投资者进行投资的目标，都是在短期内获得最大的盈利。数据显示，中国股民持有股票在2年以上的仅占8.86%，而73.77%的股民持有股票的时间不足1年；而基金可能由于申购赎回费率的问题，投资者的平均持有年限稍长，但仍然有70%的投资者持有基金不足3年。

虽然部分智能投顾在为客户进行风险测评时会询问客户打算投资的年限，但七叔相信投资者实际持有智能投顾的平均年限一定短于客户在风险测评时填写的年限，因此在资产配置时，需要考虑到客户在短期内赎回可能造成的亏损，整体智能投顾投资者的风险等级其实是被高估的。

文章来源：十七号街金融笔记

国内智能投顾发展处于什么阶段了？

与美国的情况不同，中国的个人投资者暂时没有养老金的个人投资需求（都由社保基金统一投资运作），在进行公募基金投资时的资本利得也享受免税的待遇，因此中国没有美国智能投顾蓬勃发展的相同土壤。但即便如此，由于激增的个人理财需求、基民惨痛的投资经历和日益激烈的市场竞争，使得智能投顾在2014年进入中国后，仍然受到了金融行业、乃至全社会的巨大关注，迎来了迅速的发展。

首先，个人投资者理财需求的飞速增长促进了国内智能投顾的发展。

截止2016年底，中国个人持有的可投资资产总体规模达到165万亿元，2014-2016年的年均复合增长率高达21%。其中，非现金及存款类资产的增长远远快于现金及存款类资产。具体看来，个人持有的公募基金资产增长最快，近年来的年均复合增长率高达44%，信托、资管、私募等另类资管产品的增速仅次于公募，高达35%，个人持有的银行理财产品和保险产品紧随其后，增速分别为29%和23%。而现金及存款类资产的增速仅为15%，低于整体增速。迅速膨胀的理财投资需求，对传统的金融机构的产品体系、服务能力和人员配备都提出了更高的要求，而此时此刻出现的智能投顾，无疑为投资者提供了一种新的投资方式和投资渠道，也在一定程度上缓解了金融机构的压力。

其次，中国个人投资者惨痛的投资经历也是智能投顾受到广泛关注的重要原因。

18年2月28日，证券日报社发布《公募基金20年专题报告》，显示在近19年来，偏股型基金的平均年化收益率为16.18%，理论上投资者持有基金3年的赚钱概率接近80%。但理论是美好的，现实是残酷的，中国的基金投资者们并没有感受到基金带给他们的赚钱效应。根据中国基金业协会发布的《基金个人投资者投资情况调查问卷分析报告（2017年度）》（下称“分析报告”）显示，仅36.5%的基金投资者投资基金以来有盈利，剩余63.5%的基金投资者都未从基金投资上赚到钱，甚至有近10%的基金投资者亏损大于30%。这显然与80%的赚钱概率相去甚远。

究其原因，国内基金投资者教育水平参差不齐，基金投资知识不足，导致基金投资行为不当是主要因素。根据上述分析报告显示，83%的基金投资者持有单只基金的平均时间不足3年，甚至有55%的基金投资者持有单只基金的平均时间短于1年，基金投资者的短线操作风格明显。

由此可见，赌性严重，习惯短线操作，是造成基民亏损的最主要原因。因此，通过智能投顾进行基金投资，借助科学的算法来挑选值得长期配置的基金，也许会成为中国基金投资者未来进行基金投资的更优方案之一。

第三，公募基金销售渠道的争夺愈发激烈，销售机构需要一种创新的基金营销方式占领市场。

公募基金发展20年以来，规模增长迅速：从1998年的108亿，到2018年底的13万亿的规模，银行作为主要的销售渠道，为公募基金规模的增长做出了巨大的贡献，功不可没。但近年来，随着互联网金融的逐步发展和普及，基金公司纷纷建立自己的线上直销渠道，直面终端投资者，逐步抢占了银行的市场份额，而众多第三方销售机构和互联网销售平台也纷纷加入战局，发展迅猛，不可小觑。

我们试着从基金投资者购买基金时对渠道的选择，来推断公募基金销售渠道的市场份额，并进行对比。在2009年，有近90%的基金投资者选择通过银行购买公募基金，与券商和基金公司直销渠道7%的占比相比，银行是公募基金销售渠道中当之无愧的顶梁柱。

但近年来，基金公司建立的直销渠道通过低廉的费率，货币基金与非货币基金构成的快速申赎的封闭体系，将客户资金吸引并留存，逐渐发展壮大；而以支付宝、天天基金网为代表的互联网销售平台，也凭借其全面的基金产品体系，低廉的基金认申购费率，简单易懂的产品展示，和丰富的投资者教育手段，吸引了一大批基金投资者，在市场上获得了一定的口碑。到2017年，通过银行购买公募基金的基金投资者占比出现了断崖式的下滑，从09年的90%下降至19.6%，而选择基金公司直销渠道进行基金交易的投资者达到34%，选择互联网销售平台购买基金的投资者也达到了30%，还有部分投资者选择了券商（11.5%）和第三方销售机构（4.6%）进行基金投资，银行渠道迅速丧失了基金销售的主导地位。 

随着民众理财意识的崛起，以及资管新规后银行理财刚兑的打破，公募基金市场必将迎来新的历史性的发展机遇，因此，可以预见到的，未来在公募基金销售渠道上的争夺，也将更加激烈。在产品同质化的当下，智能投顾的出现，无疑是为基金销售机构带来了一种创新的营销工具，通过量化算法和程序操作为客户获取稳健的投资收益的同时，也将为机构带来源源不断的稳定的市场规模。

 由此，在个人投资者对稳健收益的急切需求下，在代销机构对市场规模的急切渴望下，智能投顾在中国开始落地生根并且迅速发芽。

文章来源：十七号街金融笔记

智能投顾国外发展现状

（一）国外智能投顾发展的背景

智能投顾诞生在2008年的美国。在全球性的金融海啸后，传统的金融行业同时面临着业绩危机和信任危机的双重考验，一方面产品表现较差却仍然收取着高昂的人工费用，另一方面投资交易流程不透明，内幕交易老鼠仓等事件频发。产品业绩和投资者信心都跌落低谷，传统的财富管理业务亟待革新，而这个时候，智能投顾应运而生。

智能投顾，本质上是利用量化算法为客户提供投资顾问服务的一种模式，而体现在具体的产品上，则是通过了解投资者的财务状况和风险偏好，为客户定制适合其自身状况的资产配置组合的一种服务。智能投顾在美国之所以能够受到广泛的关注和欢迎，得到迅速的发展，主要是由于它可以通过降低税费成本为投资者创造额外收益。

1、智能投顾大幅降低传统财富管理行业中高昂的人力成本，为投资者提升收益。

美国的人力成本极其昂贵，一般来说，一个真人投资顾问的顾问费用大概在组合规模的1%左右，且投资门槛动辄数十万美金。而智能投顾一方面选择交易费用低廉的被动管理型基金，另一方面通过量化算法自动为客户配置投资组合并执行在线交易，大大降低了组合的交易和顾问成本，也降低了投顾服务的门槛。目前，美国最著名的两家智能投顾企业Wealthfront和Betterment的顾问费用均在0.25%左右，仅为真人顾问费用的1/4。

2、智能投顾为投资组合进行节税安排，降低投资者税务成本。

美国税务名目繁多且课税较重，智能投顾通过一定的税务规划，利用特定交易品种和税收损失收获策略，起到节税的效果，大幅降低投资者的税务成本。具体的操作方式是，智能投顾在市场低点时卖出持有的浮亏ETF，确认亏损，随后又买入一个同类ETF，实际仓位和市值并无变化，但确认的亏损可以抵扣当期盈利，起到延后税收的作用。

（二）国外智能投顾的主要玩家

由于大幅降低了投资顾问的服务门槛，使得普通人也能享受到资产配置带来的福利；同时通过大幅节约人工成本和交易税费，间接帮助投资者提升了投资组合整体收益，智能投顾在国外，特别是美国，得到了迅猛的发展，在短短的十年时间内，便涌现了例如Betterment、Wealthfront等各有特色的行业巨头。

2008年，Betterment成立于美国东海岸的纽约，同年晚些，Wealthfront成立于美国海岸线另一侧的加州。2010年，Betterment和Wealthfront开始分别提供线上智能投顾服务，标志着智能投顾的正式诞生。在短短的几年内，这对巨头开疆拓土、攻城略地，管理规模成指数增长：截止2019年4月，Betterment管理资产规模已达164亿美元，Wealthfront管理资产规模也已达114亿美元。

在智投的商业模式上，Betterment和Wealthfront都是首先通过让客户回答一些关于投资目标和投资期限以及风险偏好的问题，再根据客户的回答进行分析，并给出相应的投资组合建议，为客户下单并收取一定的投资顾问费用。

在具体的业务逻辑上，Betterment和Wealthfront有着不同的侧重。Betterment更加注重目标导向：客户可以为自己生命周期中的每个目标定制个性化的投资策略（例如退休、子女教育、买房等），将其分成独立的子账户进行投资，并且支持从银行自动将资金定期转入投资账户。而Wealthfront则更加注重通过为客户降低投顾费用和税收成本提升投资组合的整体收益，强调被动投资带来的长期收益。

在组合的投资标的上，Betterment和Wealthfront类似，都是根据客户风险等级的不同，将客户的资金按一定的比例投资到跟踪股票和债券指数的ETF当中，包括美国股票指数ETF，全球股票指数ETF，发展中国家股票指数ETF，美国国债指数ETF，美国市政债指数ETF，美国公司债指数ETF，通胀债券指数ETF等。Betterment较Wealthfront相比，还多收录了全球国债指数ETF作为投资标的。

美国智能投顾行业的发展依赖于其广袤的养老金市场。截止2018年底，美国养老金总规模高达27万亿美元，而美国智能投顾行业在经历了十年发展后，规模也仅为7497亿美元，空间巨大。于是，在看到Betterment和Wealthfront大获成功后，许多传统金融行业巨头开始涌进智能投顾行业。Vanguard是全球最大的ETF产品发行方，也是大多数智能投顾企业底层投资标的的提供方。2013年，Vanguard推出智能投顾产品Personal Advisor Services，凭借着其历史悠久的品牌，2000万存量用户的超大客群，以及出色的资产管理能力，仅6年的时间便大幅超越了Betterment和Wealthfront辛苦经营十年带来的业绩，在2019年管理规模便达到了1150亿美元，是Betterment规模的7倍，Wealthfront规模的10倍。 

文章来源：十七号街金融笔记

中美的智能投顾现状有何不同？

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。

文章来源：亿欧

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。

文章来源：亿欧

《2018智能投顾白皮书》 ——智能投顾的商业模式

同济大学智能投顾实验室和羽时金融日前联合发布了《2018智能投顾白皮书》，白皮书对目前国内的智能投顾市场进行了盘点，并梳理了当下智能投顾市场的商业模式，如果按业务模式划分，可以分为B2C，B2B2C和B2B三类。其次《2018智能投顾白皮书》还提到，目前国内金融监管部门还没有针对智能投顾出台比较明确的监管政策和法规。

《2018智能投顾白皮书》认为，当前智能投顾领域的发展现状主要包括以下三种商业形态，第一种形态是提供智能化的投资顾问业务，第二种是利用智能化的方式来构建量化投资策略，进行资产管理业务，第三种是为上述两种业务提供智能化的技术服务，包括大数据分析，知识图谱数据库，以及利用智能化的投资研究工具。

兴起于2015年的智能投顾，正赶上国内互联网创业的高峰期，早期的智能投顾，都是B2C模式，基本借鉴了传统互联网创业企业的营销模式，这种模式一方面大量采用互联网的营销手段，如通过网站、直播、微信、微博、社交媒体、口碑营销、病毒式营销等。另一方面，这种模式基本上都需要大量导入流量，需要花费大量费用去购买流量。这些早期的智能投顾企业，一方面积极引入社会资本，另一方面大量的招聘善于进行互联网营销的团队，这不仅包括电商模式的营销团队，也有很多企业引进了网络游戏的营销团队。但是，实践证明，Betterment和Wealthfront运用的非常成功的模式，在国内并没有取得成功。

为什么美国成功的模式在国内没有获得成功？同济大学智能投顾实验室副主任李延刚告诉记者，其一、国内投资环境投机性较强。尽管最近几年，资产配置的投资理念开始被重视，但是真正地接受资产配置理念的用户少之又少，哪怕是很多高净值用户，也不是真正的能坚守资产配置的理念，短期个别资产的大幅波动，会对他们造成巨大的影响。

其二、国内大多数投资者更相信传统的“听”来的信息。这样的信息是通过投资者相关联的人传播的，更容易获得他们的信任。而智能投顾，早期基本都是贯彻通过机器智能自动的输出服务，很难获得用户的信任。

其三、业务牌照问题。绝大多数的智能投顾公司，既没有第三方基金销售牌照，也没有投资咨询业务牌照，这样无论是资产配置方案中具体的各种资产品种的执行，还是策略组合的交易，都难以打通。其四、互联网流量红利的衰落。智能投顾兴起的2015年，基本上也是国内互联网流量红利开始走下坡路的时期，不仅互联网流量大家争夺的越来越激烈，而且互联网流量获取的成本越来越高。通过烧钱模式来获取流量难以持续。

文章来源：中国商业电讯

智能投顾重构财富管理生态

财富管理与新兴金融科技的结合，使得财富管理行业正在进入新的阶段——智能财富管理。2008年智能投顾起源美国，据Credio数据显示，美国智能投顾行业资产规模从2014年的43亿美元，上涨至2015年的1218亿，而2016年资金管理规模飙升至3000亿美元左右。我国智能投顾在近年发展迅速，据Statista估算，2017年中国的智能投顾管理的资产达289亿美元，其年增长率高达261%。
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促成了新的财富管理模式。相较于传统的投资尽调工作需全部由人工来完成，国美金融智能投顾相关负责人认为，人工智能之基础在于大数据及模型算法，应用人工智能的技术后，尽调工作的效率与准确性将得到极大提升。

其中，另类数据可以辅助财富投资机会识别，未来另类信息将不再另类。 另类数据包含网站数据抓取、舆情数据、地理定位、信用卡追踪、卫星定位等，国美金融在智能投顾业务方面采用大量另类数据。例如，在国内会出现基金备案类型与实际投资类型不相符的情况，则需要智投模型抓取实盘诸多数据来判断基金实际类型从而进行合理的投资组合;此外，在国美智投实际应用中还会抓取财经新闻、研究报告、社交数据以及基金经理过往实盘业绩数据等要素来进行判断。

相较于美国成熟商业模式，目前国内的平台存有算法同质化等问题。国美金融智能投顾相关负责人表示，目前境外智投模型被广泛借鉴应用,但应注意到国内的投资环境、投资理念等有所不同。
成熟的智能投顾首先应该做到“千人千面”。基于客户交易行为的用户画像，分别从客户主观风险承受意愿、客户客观风险承受能力，以及客户交易行为表现出的真实风险偏好，三个维度综合评估客户真实的风险偏好和风险承受能力，并实时追踪和动态评估变化，对不同的客户构建定制化的投资组合，真正实现不同客户的个性化调仓和动态风险等级调整。

文章来源：中华网

穿透中国式“智能投顾”：难题不是技术，而是资产定价

业内人士看来，随着以互联网方式展业的银行，包括内地的直销银行、香港的虚拟银行等牌照陆续发放，通过智能投顾，“机器管钱”应是未来长期的趋势。

不过，各大金融机构推出的智能投顾的底层资产、策略差异极大，在相似风险偏好、久期的情况下，底层资产配置存在差异。

造成这一情况的原因，在于各家机构仍以“卖理财”的思路做智能投顾，人为干预因素影响智能投顾。

算法“黑箱属性”

目前，智能投顾的“算法”得到监管和许多智能投顾创业公司的关注。此前，有媒体报道称，智能投顾模型同质化严重，导致同涨同跌情况明显。

从算法来看，历史上有过严重依赖算法投资失败的惨痛教训。1998年，长期从事债券量化分析的美国长期资本管理公司（LTCM）突然巨亏，一位业内人士表示，LTCM等从美联储等历史数据去做模型，即使加入人工智能等技术，风险往往也是系统性的、很难把握，实际上还是需要人工干预。

近日，弘量研究CEO雷春然认为，智能投顾需要算法创新，全球50多类大类资产中，比如美股与土耳其里拉的关系是什么，德国国债与阿根廷农产品的关系如何量化？这需要相关性矩阵估计，通过机器学习实现。

人工神经网络应用到特定系统的最大障碍之一是其“黑箱”属性，这一点引起了央行的特别注意。

央行4月27日以答记者问的形式表示，金融科技的发展正在深刻改变金融业的服务方式，在资管领域就突出体现在智能投资顾问。近年来，智能投资顾问在美国市场快速崛起，在国内也发展迅速，目前已有数十家机构推出该项业务。

央行认为，运用人工智能技术开展投资顾问、资管等业务，由于服务对象多为长尾客户，风险承受能力较低，如果投资者适当性管理、风险提示不到位，容易引发不稳定事件。而且，算法同质化可能引发顺周期高频交易，加剧市场波动，算法的“黑箱属性”还可能使其成为规避监管的工具，技术局限、网络安全等风险也不容忽视。

风险与组合不匹配

不过，在业内人士看来，目前，国内智能投顾的问题在于人工干预因素太大，资产组合和风险不匹配。

雷春然认为，从底层资产看，要穿透基金的过往净值、风格漂移、收益等，智能投顾需要选择风格明确、业绩稳定的基金，“我们会把基金的风格漂移指数控制在5%-8%，如果基金飘逸现象比较严重，就说明基金管理人配置了很多不在投资范围内的股票等资产。”

但是，一些智能投资组合中，有的中等风险组合，货币基金占比过大，甚至达到40%-50%。一些风格越进取，风险偏好越高的智能投顾组合，股票型基金占比反而越低，货币基金、债券型基金占比反而越高。有一些智能投顾组合，调仓次数过于频繁。

与之相对，境外的智能投顾组合底层资产基本为ETF基金，采用零手续费等做法，这使得养老金、强积金等机构投资人进入，智能投顾市场得以快速发展。近日，北京市网络法学研究会副秘书长赵鹞认为，智能投顾的投资对象多为ETF基金，但并不是所有的ETF都适合作为智能投顾的投资标的。要实现客户风险偏好与投资期限的匹配，需要自上而下的选择投资标的ETF，排除（高）杠杆、风险分散不充分和单一市场投资的ETF，以及历史短、市场流动性不充分、业绩较差等的ETF等。

文章来源：搜狐财经