智能投顾奇葩发展术：越靠“爹”，越有机会

随着近年来“科技赋能”企业的浪潮，金融作为与科技高融合性领域之一，自然被推向新的风口。

而智能投顾作为金融业的“智能化”载体，自然也顺势成为新的焦点。无论是阿里、腾讯、京东等互联网巨头企业，还是平安、招商等传统金融机构，亦或是初创公司，都已经顺应潮流，搭上了智能投顾这辆班车。

目前行业格局雏形初现，Statista数据显示，预计到2022年，中国智能投顾管理资产总额将超6600亿美元，覆盖人群将达到1.03亿。在市场发展前景之好下，该行业正走向何处，更是备受市场关注。

智能投顾可以说是传统投顾借助人工智能、大数据、云计算、算法等新科技之力，所发生的“突变”，具有门槛低、费用低、效率高等新特点，但本质上，依旧是以提供财富管理服务为主。这也就说明了一点，智能投顾依然承担着用户和金融产品之间的桥梁作用，而能否成为被客户选中的理财咨询平台，这取决于客户对该平台的信任度。

再加上，去年国内大量互联网金融平台的频频暴雷，严重打击了投资者对相关理财平台的信心，理财人对于平台的风控能力、专业水平等因素的考量更加敏感。因此，平台的“安全指数”也成为投资者选择理财平台的一项重要参考准则，对于日益崛起的智能投顾平台亦是如此。

而这些说法从榜单中可以看出，能挤进前20名的智能投顾平台，有很大的原因离不开自身具有的强大且发展较为稳定的大企业这一重要的助力器，这也就是我们俗称的“拼爹”。如具有互联网巨头企业作为背景的有蚂蚁财富、理财通、京东智投；具有银行背景的壹账通、摩羯智投；具有上市背景的小赢理财、璇玑；专业背景下的投米AR等。

站在投资者的角度来看，那些具备“拼爹”背景的平台，该智能投顾平台也具有大企业技术水平、风控能力、市场影响力等资源的基因，较其他初创公司，其稳定性、专业性、可靠性更高。因此，高度关切理财平台风控水平的消费者，他们对这些具有强大企业作为支撑的平台，青睐度更高、信任度也更高。

而站在平台发展的角度来看，各智能投顾平台自起步开始就伴随着营销、影响力、用户关注度、用户体验等厮杀，再加上投顾业务的智化，实际上前期就伴随着对人工智能等高成本技术的输出，前期的切入压力并不小。

若能借助互联网巨头BATJ、传统银行、上市公司等这些大企业“财力”、“物力”及“影响力”，不仅可以缩短技术输出周期和缓解成本压力，更是提高了企业的起跑点。这样一来，“拼爹”的平台所需要跑的距离较短，发展速度自然比其他新创平台的发展速度更快。

因此我们可以看到在市场竞争正从“单打独斗”走向“强强联合”的大环境下，寻找一个强大的靠山作为支撑，对于智能投顾的发展具有很重要的驱动作用。或者说，未来能在市场上脱颖而出的绝大部分智能投顾平台也将会是那些具有强大外力作为支撑的平台。因此，“拼爹”也正成为一个影响企业竞争和消费者选择的一个重要的影响因素。

文章来源：企鹅号

智能投顾或成为中国个人财富管理和资产管理升级的突破口

智能投顾又称机器人投顾，是数字化投顾的一种，具体来说，是指“通过互联网技术，以投资者的风险偏好、财务状况和投资目的为依据，利用大数据和量化模型（主要是现代组合投资理论），为客户提供基于标准化资产的配置方案，并根据市场变化进行持仓追踪和动态调整的一系列财富管理服务”。

　　随着中国经济快速发展和金融科技深层融合所带来社会生活的变迁，大众的投资需求和投资习惯也在经历升级，与当前如火如荼的消费升级相对应，中国的财富管理市场亟待一场投资升级。京东数字科技研究院研究员张彧通表示，与美国相比，中国的智能投顾拥有更为广泛的客户群体。智能投顾作为定制化、数字化的财富管理解决方案，有望成为中国个人财富管理和资产管理升级的突破口。

　　智能投顾经历了暂时性的退潮

　　张彧通表示,国外机构对数字化投顾普遍看好，花旗银行预测至2020年该市场AUM有望突破2.2万亿美元。2015年前后，数字化投顾商业模式被引入中国，与之相关的创业浪潮出现，一年内宣称开展智能投顾的企业数量跃升至50余家。经历几年的发展，市场热潮逐渐扩大，但是受制于金融市场发展基础和政策，企业只能提供基于算法的资产配置建议，很难提供简单便捷的交易，基本上以公募基金作为资产配置的主要标的。

　　据他介绍，目前，我国的智能投顾产品以所依托的产业领域划分，可分为三大类：

　　第一类，以互联网公司为基础的智能投顾创业公司。互联网公司的智能投顾商业模式历史包袱较轻，且思路比较开阔，所以一般以境外资产管理的运作方式移植到境内平台的方式开展。在投资方式和投资标的方面，选择具有较低相关性的大类资产，帮助用户构建AFOIF，实现充分分散风险的目的。

　　第二类，以银行、基金等金融机构为基础的智能投顾产品。背靠国内银行、基金的强大的零售能力，此类智能投顾产品可谓是含着金钥匙出生。但是银行、基金系的智能投顾产品在互联网思维上稍显薄弱，并没有贴合互联网用户的需要。例如银行系智能投顾虽然零售能力较强，但缺少投研能力，在配置能力上较弱；基金系智能投顾虽然投研能力足够，但互联网角度较少，营销色彩较浓，且销售能力欠缺。。在我国，类似基金系智投往往扮演的是卖方营销手段的角色，具有无法规避的利益冲突。

　　第三类，以券商为基础的智能荐股概念“智投”和其他衍生“智投”。智能选股类“智投”是否是真“智能投顾”，一直饱受非议。因为智能投顾是为用户构建一个低成本、低门槛的去中心化FOF，而智能选股很难在分散性上、管理成本上、以及用户的风险偏好匹配上满足大众投资者的要求。很多券商基于其经纪业务的需要，也开发了一些选股工具号称智能投顾，一些智能投顾从业者对此持保留态度。

　　张彧通认为，由于至少三个方面的问题存在，导致这三类智投产品都无法打开市场，进而无法满足客户的需求。这也是最近一两年智能投顾市场经历了一波退潮与蛰伏的原因。

　　第一，中国智能投顾行业的交易成本高。智投行业投资标的主要是ETF产品。与美国ETF市场规模效应下交易成本低和标准化程度高不同的是，中国的智能投顾公司主要以代销场外基金作为主要的配置方法，其中的损耗非常大。例如，股票型基金或债券型基金，当前场外公募基金的赎回+申购的总周期约为5~8天，而QDII则更是长达10~25天。

　　第二，中国智能投顾的可选产品少，分散效果有限。国内的公募基金主要是A股的股票型、混合型基金，基于国债、金融债或者企业债的债券型基金，相对来说较为丰富的货币型基金，以及少量的QDII和黄金ETF。分散效果非常有限。

　　第三，中国智能投顾行业还未摆脱卖方投顾的角色。囿于监管环境和市场特征，国内智能投顾还未能摆脱卖方投顾的角色，存在利益冲突。智能投顾多是沦落为营销工具，而非真正的个人资产管理账户。绝大多数的智能投顾，包括互联网创业公司或银行基金的智能投顾，都是通过销售金融产品，向卖方收费，这在本质上就不可能规避掉利益冲突。以基金销售为例，智能投顾公司通过销售基金，从基金公司收取申购费用分成、赎回费用分成以及管理费用分成，其中申购和赎回是按笔收费，管理费用是按年化收取。此时，智能投顾公司有两种选择，鼓励用户频繁调仓以更大程度转圈申购赎回的手续费，或是鼓励用户长期持有以收取管理费分成。当智能投顾公司发现频繁调仓获取的申购赎回手续费更多时，很难再照顾到用户的长期利益。

文章来源：中国金融新闻网

品钛解读智能投顾的五大迷思

智能投顾作为舶来品进入中国以来，被提及得多，被理解得少。对于投资者而言，相对于选择某项产品或某个平台，拥有健康、科学的投资观念更为重要。

　　1、欣欣向荣的市场，机会与风险并存

　　2019 年年初以来，资本市场呈现欣欣向荣的景象：国内方面，沪深300、中证500、创业板普遍反弹约20%;全球市场方面，港股、新兴市场指数、标普 500 的涨幅约为10%。

　　主流观点认为，这其中的原因主要有二：

　　• 第一，中美贸易谈判有了新进展。一月底，特朗普方面表示有意愿与中国继续谈判，以达成贸易协议。这个与去年剑拔弩张贸易战的语调非常不一样，对于市场无疑是一个积极信号;

　　• 第二，证监会新任主席易会满对于设立科创板试点注册制发表了意见，市场对科创 版作为中国证券业的改革试点，抱有很大的期望。

　　品钛智能投顾团队认为，今年年初的市场反弹是消息驱动的结果，市场情绪和市场消息驱动的市场。但是，现阶段市场上有一些宏观数据也需要引起投资者关注：

　　• 宏观数据方面，中国二月PMI指数为49.2%，创三年以来PMI月度指数新低;

　　•3 月初，中国海关发布数据显示，中国 2 月以美元计价出口同比下降20.7%;剔除春节因素观察，整个1- 2 月，以美元计价贸易顺差 437 亿美元，收窄13.6%;

　　• 美国债市方面，十年期国债收益率和短期的国债收益率出现了倒挂现象。短期利率的上升意味着大家短期不愿意把钱借出，表示市场对短期经济仍持观望态度。

　　2、智能投顾不是事件驱动，而是数据驱动的

　　资本市场是消息驱动(event-driven)的市场。与消息驱动的模式不同，智能投顾的模型是数据驱动的模型。从长期来看，数据驱动的模型是更理性的决策模型。

　　品钛在设计模型时，会将技术面、基本面指标作为是否增配资产的重要因素之一，但这仅仅是一方面。

　　我们在配置资产时，更看重夏普比例(Sharpe Ratio)。简单来说，夏普比例是风险和收益之间的“性价比” ，如果同等收益下需承担的风险较小，或同等风险下能获得较大的收益，就可以被认为风险收益比“合算”。所以，即便市场有上涨信号，但如果风险太高，风险收益比“不合算”，我们便不会进行配置。

　　一切由数据、模型驱动，这是智能投顾与消息驱动型的投资行为，在投资依据上的一个较大不同。

　　3、指数上涨，不一定立刻赚钱

　　很多投资者对智能投顾的最大迷思之一是：是不是指数涨了，模型就会给我调仓，然后我就赚钱了？

　　回答是，我们不会根据市场波动去频繁调仓，这里的主要原因有二：

　　一个技术性的原因是：交易有成本，调仓需谨慎。品钛用的是以基金为主的模型，频繁调仓必然会带来高额的交易成本，给投资者带来较大的交易负担。

　　另一个是更加根本性的原因：如上文提到的，市场对情绪面和消息面的反应很快，所以趋势的建立更多是基于对消息面的解读。但是，我们不认为这适合于以基金组合长期配置为底层的组合模式。

　　投资是一个长跑。长跑中最重要的不是在其中一两个月抓到涨幅，而是在长期的过程中不要跌倒，不要中途退出比赛。

　　同样，投资者使用智能投顾进行投资，他们最大的期望不是能有一个抓底逃顶的策略，而是能以很低的波动和很小的回撤去放心地持有资产，直到长期趋势建立。当市场风险很大的时候，投资者的财富能够被守住。

　　我们认为，这是智能投顾这种投资方式能给投资者带来的最大的价值。

　　4、对于长期投资者，个人风险偏好“不重要”

　　如果一笔资金可以被用作长期投资，那其实这笔投资的风险偏好与投资者个人的风险偏好关系就不大了，而是与这笔钱本身能够承受的风险相关。

　　若是投资者确定这笔资金可用作长期投资，那根据我们的模型获得最高收益的，会是最高风险等级的账户。

　　因为，根据品钛的智投策略，长期来看这笔钱能承受的风险非常小，它可能会在途中遭受一些损失，但市场是一个周期，当周期过去后资金会回来，并产生较好的回报。

　　但实操过程中，大部分人赚不到这笔长期的钱，原因可能是在中途回撤较大的时候心理承受不了，或是因为其他不可抗的原因，就提前赎回了。

　　5、绝大多数情况，机构比个人专业

　　有的投资者会有疑问：无论是自行购买或是通过智能投顾产品持有，其本质所持有的资产都是公募基金，那为何不自行去申购费相对较低的基金超市购买基金，而要使用相对服务费较高的智能投顾系统？

　　这里需要说明的是，如果投资人非常注重自主的投资行为，那去选择收取较低申购费的基金超市类服务，是理性的。

　　一般来说，智能投投顾产品，相较于普通的基金超市，提供了更多增值服务，包括(基金)产品的筛选，基金组合的构建，交易成本的优化等等。所有的这些会需要一些技术和服务上的投入。

投资领域的一条铁律是，绝大多数情况下，机构的专业度比个人投资者高。

文章来源：站长之家

智能投顾的价值在于什么?

2019年银联网络风险培训工作交流会于海南海口市举行，国美金融智能投顾首席顾问、清华大学五道口金融学院紫荆教育金融人工智能专家王蓁博士应邀出席并发表主题演讲《科技助力金融风险管理和支付创新》。

会上，王蓁指出，当前大多数“人工智能”其实是业务流程的自动化，距离智能还有较大空间。智能金融系统目前真正的价值，不是直接帮投资人稳赚不赔、保本保息，而是通过人工智能建立起金融机构的大规模自动化系统，让监管、银行、投资机构等决策行为，获取更全面的信息，减少对个人经验的依赖，做出更准确的决策、建立更有效的风控系统、提升更及时的黑天鹅响应机制、培养更有价值的长期资产筛选和大类配置能力。

王蓁表示，中美金融市场大不相同，国情和制度也截然不同，直接使用美国的模型(例如，财富管理和智能投顾领域的现代资产组合理论MPT, MVO, BL等)都不是最优的。

以财富管理领域的前沿技术智能投顾为例，直接使用美国现有的资产配置和智能投顾算法模型，通常会出现超配低波动率资产、配置结果不稳定以及较多人工干预等问题。并且，底层资产从美国ETF迁移到国内公募基金等，也会出现新的本土化过程中的实际交易流程和合规性问题。这些都需要从业机构研究符合中国国情的本土化智能投顾模型和产品。

尽管国内一些金融机构，落地过程中困难重重，但王蓁认为智能投顾在国内是可以做的很好的。例如国美智投，针对国内客户及市场特点，结合国内外的长期投资经验，构建了具有自己知识产权的大类资产配置和投资组合构建算法，更适合现阶段国内情况和银行客户使用，并且全套模型和系统已经服务包括国美金融在内的国内多家大型金融机构，实盘效果领跑行业。

王蓁认为，好的机器学习模型专家，一定需要兼备对具体业务的深刻理解和各个算法模型的熟练掌握，作为一个大脑，构建解决具体业务问题的解决方案流程框架和大体思路，然后对框架拆分的各个子系统和子模型，配备99个“流水线”研究和建模人员，辅助完成具体建模细节和调参等工作。然而，当前在国内，具有一个大脑能力的金融人工智能专家是极其稀缺的。

文章来源：Yesky天极新闻

中国智能投顾的类型有哪些？

近年来我国智能投顾起步较快，但由于监管政策和市场特点不同，在商业模式和运行机制上与美国的情况存在一定差异。可以说，多数智能投顾尚未实现真正的智能化，自动化理财程度较低，总体上呈现为半智能、初级智能、智能因素甚至是“智能包装”等情形。据笔者统计，[1]目前我国的智能投顾模式主要可归为以下三大类。

1. 主流模式

此类智能投顾通过和海外证券公司合作的方式，根据投资者的风险偏好和投资目标，甄选合适的投资标的，实现风险分散化，向用户提供多区域、跨类别、综合性的最佳资产组合投资路径。

2. 资产配置建议模式

此模式通过收集调查问卷评估用户风险偏好，但后续所提供的投资组合多由主动型基金、理财产品、P2P产品构成，而非传统意义上的ETFs，且不提供后续调仓操作服务，仅提供大类资产配置建议。此模式具有一定的半智能性，事实上多以金融产品销售为主。

3. 证券投资模式

证券投资模式是指智能投顾直接服务于专注股票市场的用户，为其提供股票市场分析服务。这类服务通常依托股票交易及看盘软件，多由券商或股票IT公司提供，作为其增值服务的一种。

相较于传统投资顾问，智能投顾具有三大特点：成本小、门槛低、规避情绪化交易。

成本小。传统投资顾问的管理费用普遍高于1%，而智能投顾的管理费用普遍在0.15%左右，且不需要实体经营场所和线下理财顾问团队，边际成本随着客户量增多而下降。

门槛低。传统投资顾问面临“10万美金”困局。富裕人群普遍拥有财富顾问，而家庭收入在10万到50万美元之间的客户群却无法得到个性化的咨询服务。智能投顾对客户的最低投资额度要求低，有利于实现财富管理从少量高净值客户向大量中产阶级人群的下沉，能够扩大C端客户的数量。

规避情绪化交易。贪婪与恐惧是人性的弱点，容易造成止损与保盈的不及时。在传统证券投资中，投资者的投资决策易受心理因素影响，羊群效应和锚定效应等心理误区造成的失败案例层出不穷。智能投顾往往能够在用户情绪低落时及时干预，帮助用户做出更为理性的投资理财决策，依据大数据的巨量信息监控各种信号，克服人性中的弱点，比较准确地做出买入抛出等多种投资决断。

文章来源：腾讯金融研究

银行智能投顾，你用了吗？

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和招商银行。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：上海证券报

中国银行业智能投顾的潜力巨大

目前，智能投顾在全球范围内越来越火，各个国家都非常重视。特别是欧美日本可以说是智能投顾的领头羊。美国在智能投顾的“心理”上是想捷足先登，当领头羊。试图汲取在互联网金融包括支付、金融科技等方面落后于中国的状况。

中国由于监管特别是对互联网金融时期的混乱如临大敌，一朝被蛇咬 十年怕草绳，结果影响到了智能金融、智能投顾的发展。尽管如此，中国有互联网金融、金融科技的强大科技基础，对于智能投顾这个金融业最具前景的行业，企业有动力去探索研发。只要你在金融领域，错过AI金融，错过智能投顾，必将错过金融业未来。敏锐的中国企业是不会袖手旁观的，最可喜的是中国商业银行包括大型商业银行都开始涉足智能投顾，尽管是初步的，也非常值得肯定。

如果说互联网金融是普惠金融的话，那么智能投顾就是标准的普惠金融投资顾问。我们知道在现有人工分析师投资顾问中，门槛都至少在100万以上才有资格享受到投资顾问的“辅导”。传统的投资顾问是富人的专属投资产品，根本没有一般投资者的份。

智能投顾涌现后，其普惠性迅速显现出来，一般投资者几乎都可以享受到这个高层次顾问待遇。特别是工农中建交五大国有银行推出智能投顾后，其普惠性受众群体迅速扩大。服务人群更广、投资门槛更低、管理费率更低，还能实现相对高的投资回报。不过，需要清醒的是，目前银行业的智能投顾不能算作真正的智能投顾。充其量仅仅是一种数量化工具而已。智能投顾与数量化工具是有本质区别的。

所谓“智能投顾”是指提供自动化，并主要以算法驱动的财务规划服务的数字化平台。典型的“智能投顾”通过在线调查收集客户的财务状况和未来理财目标等信息，然后使用数据提供建议与支持客户投资。

在投资理财的过程中，能体现智能的环节有三个：一、投前：运用智能技术提供自动化投资风险倾向分析、导入场景化需求、投资人理财目标分析等。二、投中：实现自动化分仓交易、交易路径的最大效率或最小成本算法、以及比对市场动态所衍生的交易策略等等。三、投后：自动化帐户净值跟进、自动调仓提示、智能客服、与其他可预先设定场景的服务规划等等。

智能投顾自身的学习能力等是数量工具所不具备的。中国银行业智能投顾具有很大的提升空间。

文章来源：财富动力网

智能投顾未来有巨大的市场

智能投顾是传统投顾和人工智能、大数据等技术结合孕育的产物。传统投资顾问是以投资顾问的专业素养和从业经验为基础，结合投资者的资产状况、风险偏好、预期收益等，为投资者提供专业的投资建议。智能投顾将人工智能等技术引入投资顾问领域，运用智能算法以及组合投资后的自动化管理技术，帮助用户实现主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务，能够提升投顾效率，推动投顾行业智能升级。智能投顾最早起源于美国，发展历程大致可分为三个阶段。

在线投顾阶段：20世纪90年代末期，可供投资者选择应用的投资分析工具的技术水平和规模开始扩大。2005年，FINRA 颁布 NASD IM2210-6 Requirements for the Use of Investment Analysis Tools 规章，允许证券自营商将投资分析工具（investment analysis tools）直接让投资者使用，投资者可以利用投资分析工具进行不同投资策略的投资收益分析，对收益和风险有更好的把控。此后，在线资产管理服务规模迅速增长，更多长尾客户在此阶段受益。此阶段的特点主要是机器智能应用比较有限，主要应用领域是投资组合分析。

机器人投顾阶段：2008年～2015年期间，大量新兴科技企业开始为客户直接提供各类基于机器学习的 “数字化投顾工具”，机器人投顾商业模式开始发展。这些公司开发的面向客户的投顾工具提供的功能之前只被金融从业者应用，目前已经广泛被客户所直接应用。在这个阶段的很多实际应用案例中，证券公司对他们的“数字化投顾工具”提供的投资策略负责。

人工智能投顾阶段：2015年至今，以大数据为基础的深度学习被广泛应用，人工智能技术取得突破型进展。智能投顾服务商和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Bridge Water、Wealthfront，国内的弥财等都已经实现了这样的系统开发和商业化运营。通常采用“人工智能+云计算”体系结构的服务商，在计算设备和软件开发方面投资巨大（少则1-2亿，多则几十亿），能够同时服务千万、亿级别的海量用户。

智能投顾的服务流程

美国金融业监管局（FINRA）指出，智能投顾提供的服务应该包括下列投资管理价值链中的一项或多项：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。其中投资组合分析仅面向专业用户。客户分析：客户分析是提供符合个人情况的精准投资建议的前提。目前，主流的智能投顾平台在进行客户分析和画像时，基本均采用调查问卷和询问打分形式。

大类资产配置：根据现代资产组合理论，在确定性收益情况下是存在最优投资的。大多数智能投顾服务都利用此原理建立了分散的投资组合。并且依据其不同的商业模式做了优化。

投资组合选择：主要有两种类型，一种是由风险等级选择不同的投资组合，而另外一种是根据投资风格选择不同的投资组合。

交易执行：大多数智能投顾基本都是利用自有的券商或合作券商提供顺畅的交易执行服务。

投资组合再平衡：组合再平衡主要是指随着市值的变化，如果资产投资配置偏离目标资产配置过大，投资组合再平衡可以实施动态资产配置向静态资产配置的重新调整。

税收规划：是美国智能投顾平台特色，产品自动提供税收亏损收割节税功能。具体操作是卖出投资者亏损的资产，抵免一部分资本利得税，同时买入其他类似资产，从而达到合理节税和增加客户净收益的目的。

投资组合分析：投资组合分析主要是智能投顾为客户提供的投资分析，一般包括：业绩展示，业绩归因，风险因子分析，组合描述性统计分析，回测和模拟等。

智能投顾的核心优势

智能投顾的核心优势在于通过技术的引入，极大降低人力成本，从而降低客户获取投顾服务的门槛和费用，有助于推动普惠金融发展。传统投顾服务的费用昂贵，主要客户为高净值人群。而智能投顾引入了人工智能和大数据等技术，可以快速处理海量信息，根据客户填写问卷反馈的信息进行风险偏好判别，通过算法模型为投资者提供资产配置建议，极大节约了专业投顾的人力成本，降低了客户获取投顾服务的门槛和费用，具有低门槛、低费用、投资广、易操作、透明度高和个性化定制六大优势，充分挖潜投顾行业长尾市场。低门槛：传统的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，部分私人银行甚至将门槛设定到1000万元，主要针对高净值客户。智能投顾平台对客户的最低投资金额要求普遍很低，最低要求普遍在1万元-10万元左右，这一设定扩大了投顾服务覆盖半径，能够覆盖大部分中产及以下长尾人群，使得C端客户的数量指数级增长。

低费用：传统投资顾问由专业人士担任，人力成本高，管理费普遍高于1%，且边际成本下降不明显。但是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，边际成本随着客户的增多而下降，边际效应明显。

投资广：智能投顾平台往往通过与第三方ETF基金公司或国外金融机构合作的方式，为用户提供全球范围内的投资组合，若涉及到税率问题还可自动选择最佳方案。例如Wealthfront涉及多达11项资产类别，包括美股、海外股票、债券、自然资源、房产等，投资组合的载体为指数基金ETF。智能投顾的投资决策和投资组合管理由人工智能平台完成，可同时对多个投资标的进行投资管理，产品投资范围广，分散度高。

易操作：智能投顾的服务流程较为简便。全流程均可以在互联网上实现，相对标准和固定，大幅简化用户操作过程，投资者只需要在平台上回答相应的投资调查问卷，智能投顾系统便可以评估出投资者的风险偏好水平、确定理财方案，自动生成相应的投资配置组合。整个流程下来所花的时间仅需几分钟，达到高效、精准匹配用户资产管理目标。

透明度高：传统投资顾问服务的信息披露晦涩，存在金融产品供应商与客户需求不匹配的问题，而智能投顾对投资理念、金融产品选择范围、收取费用等披露充分，且客户随时随地可查看投资信息，具备较强的专业性和客观性。智能投顾严格执行程序或模型给出的资产配置建议，采取自动化策略为客户提供资产组合服务，不会为了业绩而误导客户操作而获得更高的佣金收入，相对传统投顾而言，减少了道德风险，更加客观公正。

个性化定制：基于多元的理财目标提供丰富的定制化场景。智能投顾在用户主动提供或测评得到风险偏好及投资期限之后，为其个性化定制最佳投资组合，并且将详细方案清晰呈现。

文章来源：新财富

人工智能与金融结合，“智能投顾”能否成为一个好的金融管家？

创新一直以来都是互联网金融行业的核心，近些年越来越多的企业开始投入到科技金融的大潮当中。智能投顾作为金融创新的一种，利用人工智能的优势，结合投资人的风险水平、期望收益以及市场动态，采用多种算法和模型给予投资人综合的资产配置服务。在海外市场具有低成本、专业化等特点，发展十分迅速。是近年来风靡华尔街的创新性金融科技 。

但究竟什么是智能投顾？

智能投顾概述

1、定义

智能投顾是智能金融的一种应用模式，指通过智能算法，结合投资者的投资状况、风险偏好和理财目标为投资者提供自动化的投资组合，并可根据市场的动态提供资产配置建议。

2、发展背景

政治环境：

2014年第十二届全国人民代表大会上，国务院总理李克强在政府工作报告中提出要促进互联网金融健康发展，完善金融监管机制，重点强调了互联网金融在整个国民经济中的积极作用。互联网金融为智能金融的前身。

2015年3月份，证监会发布《账户管理业务规则（征求意见稿）》，提出“持照投资咨询机构可以接受客户委托，代客执行账户投资和交易管理，对智能投顾公司同时开展投资咨询和资产管理业务释放了积极信号。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》，其中提到在智能金融方面，要建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备；建立金融风险智能预警与防控系统，这意味着人工智能金融应用得到了国家层面的力挺。

经济：

我国宏观经济态势良好，尽管2008年受美国次贷危机的影响，我国国内生产总值出现回落，经济发展遇冷，但在接下来4万亿投资的影响下，我国经济快速发展，从2011年起，我国经济增长速度始终维持在10%左右，良好的经济环境为金融创新及智能金融的发展提供了基本条件。

国民收入稳步增加，2000年以后，我国城镇居民可支配收入一直呈上升趋势，且增长较快，资产的剩余带来了巨大的理财需求。

社会：

市场的波动性，使得个人投资者之间参与市场交易获利有较大难度。

传统的投顾只覆盖了机构投资人和高净值人群，且收费较高，中低端人群的理财市场是一个巨大的缺口，且市场上优质的投顾资源较少，行业水平参差不齐，投资门槛低的智能投顾应运而生。

年轻一代正处于的财富快速积累的阶段，这部分人群对于互联网的接受应用程度较高，这部分人群的市场上升空间巨大。

技术：

人工智能的发展给智能投顾提供了技术的支撑，包括云计算、大数据、智能算法、深度学习等；互联网及APP的发展成熟也已经为智能投顾铺好了渠道。

文章来源：鲸准干货