智能服务机器人四大投资领域

　　6月17日下午，苏宁宣布无人车「卧龙一号」已完成上岗测试，将于6月18日进入常态化运营。「卧龙一号」承担苏宁小店周边社区3公里范围内，线上订单1小时生活圈的即时配送服务。

　　近几年“工作岗位将被机器人蚕食”的话题不断，阐述观点的角度更是层出不穷，单论效率而言，机器人确实能在某些地方做的比人更效率。比如苏宁小店近日还将推出世界杯主题店“深夜加油站”，24小时营业，通宵提供商品和免费服务，2公里1小时配送到家等。这里机器人就比人更有经济性。

　　机器人产业现状

　　根据机器人的应用环境，国际机器人联盟（IFR）将机器人分为工业机器人和服务机器人。

　　其中，工业机器人指应用于生产过程与环境的机器人，主要包括人机协作机器人和工业移动机器人；服务机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家用服务机器人和公共服务机器人。

　　《中国机器人产业发展报告（2017年）》预计，2017年全球机器人市场规模将达到232亿美元，2012～2017年的平均增长率接近17%。其中，工业机器人147亿美元，服务机器人29亿美元。

　　而2017年中国机器人市场规模将达到62.8亿美元，2012～2017年的平均增长率达到28%。其中，工业机器人42.2亿美元，服务机器人13.2亿美元。

　　无论是市场规模，还是年均增长率，中国都在全球机器人市场占有较大份额。尤其近几年不断有中国企业对国外技术垄断实现突围，主要是机器人三大核心零部件的生产，即控制器、减速器和伺服电机，加上国内机器人产业旺盛的需求，中国工业机器人迎来爆发式增长。

　　中国出现同样快速增长的还有服务机器人，相比工业机器人，由于客观原因——服务机器人还不是一个成熟的产业（工业机器人已经是一个成熟的产业）。不成熟意味着无限可能，服务机器人市场依然有着巨大的想象空间，除了对传统机器人领域核心技术的创新突破，结合具体商业场景的智能服务机器人将成为另一个突破口。

　　智能服务机器人市场

　　发展智能机器人既是高屋建瓴、另辟蹊径的重要路径，也是实现产业跃迁的新兴增长点。

　　中国在人工智能技术方面与全球基本处于同一起跑线，特别是在图像识别、语音识别、语义识别等多模态人机交互技术领域，部分已接近和达到全球领先水平。

　　国内一些企业通过技术推动产品迭代，凭借智能交互和特定场景整合迅速切入人们日常生活，利用市场收益进行技术革新，已经在智能服务机器人领域有所建树，主要集中在医疗、金融、仓储/物流、客服等热点领域。

　　医疗机器人

　　医疗行业对机器人感兴趣的原因很多，机器人为行业带来的好处，可能比最专业和最勤奋的医疗工作者更多，主要包括，速度、准确性、可重复性、可靠性和成本效益。一个机器人不管“工作”多久，都不会疲劳。

　　就目前来说，医疗机器人主要分为以下几类：外科手术机器人、康复机器人、医用服务机器人、辅助机器人等。

　　据统计，目前手术机器人占比最高，在六成以上。而凭借售价两千万的达芬奇手术机器人，美国公司IntuitiveSurgical轻而易举地霸占了当前医疗机器人市场的半壁江山。

　　国内医疗机器人的发展起步较晚，目前市场活跃企业主要有妙手机器人（第一家临床使用的国产手术机器人）、博实股份（上市公司，推出微创腹腔外科手术机器人系统）、天智航（新三板公司，推出骨科医疗机器人）、钱璟（康复机器人重点企业）等。

　　金融机器人

　　金融行业的基础是信息处理，某些以往需要人工参与的金融工作正在自动化，包括运营、理财、算法交易，以及风险管理等。

　　摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件。原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，这款软件只需几秒就能完成。而且错误率大大降低，还可以24小时工作。

　　机器人的优势还体现在对投资的完全理性。近些年火起来的量化交易，用数学模型替代人为的主观判断进行开仓和平仓的交易方式。避免了情绪波动对交易的影响，克制了人性中的贪婪、恐惧、侥幸的心理弱点，同时克服了我们主观上的认知偏差，提高投资的理性。

　　目前金融机器人应用落地的4大场景：智能投顾、风险管理、搜索引擎、智能客服。国内各场景的活跃企业包括：弥财（将经典的投资理论与最前沿的互联网技术相结合，为普通大众提供智能的、高端的定制投资服务）、信而富（基于人工智能技术，通过建立模型，对海量数据进行筛查，来确定对方是否为真实的借款人）、人工智能牛（整合自身独有的金融数据报告资源、大数据、人工智能技术，开创了智能金融搜索先河）、“娇娇”（交通银行2015年推出了智能客服实体机器人）。

　　仓储/物流机器人

　　传统仓库里都是靠人手分拣、包装、搬运，为了实现效率，仓库的设计必须满足员工的活动需求，太局促的空间影响效率。而仓库员工，则需要对仓库里的商品位置了如指掌，只有做到瞬间反应，分拣的效率才可能最大化。

　　物流机器人的出现，解决的不只是工作效率问题，更是将仓库利用率提升一个高度。传统仓库的逻辑是“商品中心化”，也就是人找货；而搭载了物流机器人的仓库的逻辑是“分拣中心化”，实现了货找人。

　　物流机器人会根据订单信息，直接将商品所在货架移动到分拣工面前，分拣工取走商品后机器人再将货架运回原处，至始至终，分拣工只需待在一处地方等待“商品来找自己”。而以机器人的交互协调，提供比人活动小的多空间就可以了。

　　物流机器人不只提升了工作效率，更是设计了全新的仓储结构。这方面以美国亚马逊旗下的AmazonRobotics为行业典范，前身是KivaSystem，2012年被亚马逊收购后正式更名为AmazonRobotics，这家公司重新定义了仓储。

　　目前常见的物流机器人可以分为三类：AGV自动导引车、码垛机器人、分拣机器人。国内的物流机器人系统企业基本集中在AGV领域，被广泛应用在工厂内部工序间的搬运、制造系统和物流系统连续的运转以及国际化大型港口的集装箱自动搬运。

　　客服机器人

　　在客户致电或在线咨询客服代表的问题中，超过60%的问题都是常见的，也就是说大部分客服人员每天都在应对重复的问题，机械工作消磨着客服人员的工作热情。

　　标准化服务也是人工客服的一个难点，不同的客服代表可能会给客户不同的答案，这让客户感到恼火。而在统一算法支配下的机器人客服，可以给客户真正意义上的标准化服务。

　　目前国内智能客服机器人的定位，以辅助客服工作为主，回答客户的常规、重复性的问题，进而提高客服工作效率。

　　但国内很多商家只是提供机器人给客户，却不考虑机器人问答知识库才是大门槛。具体需要给机器人添加哪些问答、怎么添加识别效果最好、客户的一句话有多种不同的问答要怎么实现......这些都是客户遇到的痛点。从提供客服机器人到提供企业客服机器人解决方案，这将是行业竞争的核心所在。

　　总结：

　　机器人似乎取代了一部分工作，从金融行业的交易员，到物流行业的分拣工。但是取代以后，又会给人类带来新的工作，新的更灵活、更有创造性的工作，“等货来”肯定比“满仓库跑”更受分拣工青睐。

智能投顾崛起，人类投顾仍然至关重要

　　近年来，智能投顾的增长速度十分迅速，去年管理的资产规模已超过2000亿美元。

　　科技对于金融行业的影响体现在失业率和顾问费用的降低上。最大的颠覆是智能投顾的崛起，智能投顾向投资者提供投资建议，几乎不存在人际互动，价格也低得多。

　　诺贝尔经济学奖得主DanielKahneman以其在行为经济学领域的研究成果而闻名。近期，他在芝加哥的一次会议上发表主旨演讲时表示，尽管科技正在不断冲击着金融行业，人类顾问在金融领域仍扮演着至关重要的角色。

　　他称，作为一名顾问，你必须了解客户的需求，客户在承担风险方面的程度，他们的投资目标以及所惧怕的极端情况。当糟糕的事态发生时，你必须在那里。客户需要有这样一种可以被托付的感觉，有人能够完全了解他们的想法。

　　与此同时，Kahneman对智能投顾的价值表示认可，“投资决策经常会伴随很多噪音，不是在决策本身，而是在决策过程中。算法有可能做得比人更好，因为算法的主要特点是无噪声，给算法同样的问题两次，能够得到相同的结果。而人类投顾则不会。”

　　智能投顾之战

　　投研公司晨星(Morningstar)首席执行官KunalKapoor在今年公司会议上表示:“从来没有比现在更适合的时机为客户提供更好的投资建议”。他将这归功于人工智能技术的进步——在向更多投资者提供有价值投资建议的同时，降低了运营成本。

　　嘉信理财首席执行官WaltBettinger在会上称，智能投顾技术的现状及未来发展应受到高度重视。Bettinger表示:“机构必须认识到，消费者所期望的是一种即时的、数字化的高质量投顾服务。我们必须利用技术为客户提供更有价值的服务，让客户从口袋里掏出的每一块钱，都能为实现他们的财务目标贡献力量。”据悉，嘉信理财已推出旗下的智能投顾产品——Intelligentportfolio。当前先锋集团在智能投顾领域仍占据主导地位，嘉信理财紧随其后。

　　关于注重低成本的智能投顾竞争对手Betterment和Wealthfront是否是嘉信理财的主要竞争对手，Bettinger表示，对于智能投顾来说，成本和科技的因素固然需要纳入考量，但与人类投顾的互动仍然不可或缺。

　　ManGroup与AQR瞄准私募

　　私募投资的受欢迎程度激增，促使ManGroup和AQR等资产管理公司着力推出能够复制私募基金的回报率、但对投资者而言成本更加低廉的策略。

　　据知情人士透露，管理着约1130亿美元资产的伦敦资产管理公司ManGroup于今年4月推出了“流动性私人股本”基金。该基金不投资PE，而是投资于公开上市的中小型美国公司，但其回报率与传统私募投资组合类似。与此同时，拥有2250亿美元的资产管理集团AQR也正在探索用量化的方法投资于私募行业。

　　滩头资本的创始人AndrewBeer表示，ManGroup和AQR在私募投资领域的尝试也引发了一个问题，即投资者是否真的希望他们所持有的私募股权被暴露于市场的每日波动之中。“私募基金只会定期发布报告，这可能会明显滞后于整体市场的变化。”

智能投顾在中国

　　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。近几年全球出现的智能投顾模式已然成为智能财富管理的一大热点。智能投顾，简而言之，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。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。因此，特别对作为“长尾用户”的中低净值人群颇具吸引力。

　　智能投顾起源于金融危机后的美国，Betterment、Wealthfront等初创公司开启了其大幕，近几年传统金融机构也纷纷开始涉足智能投顾服务，智能投顾正处在向大众普及的阶段。智能投顾的出现及快速发展给传统的面对面的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、纯智能投顾模式和混合模式。埃森哲认为以数字化驱动的人力结合“机器”的混合模式已然崛起，并且将成为未来财富管理模式的主流。

　　在中国，多方参与的财富管理市场竞争日趋激烈，快速变化的客户群体及其需求、新兴的数字技术、趋严的监管政策正在重塑原有的财富管理模式。虽然智能投顾在中国起步较晚，但是其发展速度惊人，预计到2022年，智能投顾管理的资产总额将超过6600亿美元，用户数量超过1亿。当前，独立第三方财富管理机构、传统金融机构和互联网巨头是智能投顾市场的三大主体，演化出了四种本地化的业务模式：独立建议型、综合理财型、配置咨询型和类智投模式。总体来看，国内智能投顾的现状是行业刚刚起步，参与主体众多，整体智能化程度低。

“人工智能+制造”最终目的是加快制造业转型升级

　　中国社会科学院工业经济研究所和腾讯研究院共同研究编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》认为，对于复杂的制造业来说，互联网的定位更应该在“助力者”而非“颠覆者”，帮助制造企业加快转型升级的步伐。

　　“人工智能+制造”本质是追求人机协同

　　人工智能作为一类信息技术，诞生于20世纪50年代，几乎与计算机同步。60多年来人工智能涉及的技术和派系众多，学界并没有一个明确的定义。对于大多数公众而言，从其发展目的的角度，可以简单将其理解为“与人类一样聪明的人造机器”。

　　将这个聪明的“机器”放入制造业中，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，以实现企业生产运营效率的提升。这个放入“人工智能”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有本质的差异。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是“机器替人”，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。

　　因此，“人工智能+制造”未来所追求的，不应是简单粗暴的“机器替人”，而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作，重新拉回“以人为本”的组织模式，即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作，而人承担更多管理和创造工作。

　　“人工智能+制造”必然走向平台模式

　　制造业是一个庞大的产业，同一个厂房里，可能有好几种来自不同厂家的生产设备，这些设备往往采用各自的技术和数据标准，彼此之间并不能直接连通和交互。不同的工厂乃至不同的制造业企业，差异就更大了。这样的差异使得传统制造业信息化难度大、效率提升有限。

　　互联网的普及和发展催生了“平台模式”，平台内信息传播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促进了经济效率的提升。近几年，互联网的这个模式逐渐扩展到了各行各业。对于制造业而言，这个模式就是“工业互联网平台”。

　　未来“人工智能+制造”的实现的重要基础就是这个平台，由这个平台为产业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法（工业人工智能）能力，从而推动整个产业的转型升级。根据调研公司MarketsandMarkets的数据显示，这三部分代表的全球工业互联网平台市场规模占整体“人工智能+制造”的比例，将从2016年的24%增长为2025年的36%，达到2.6千亿美元。

　　互联网助力“人工智能+制造”的三类典型场景

　　互联网经过数十年发展，已成为信息革命的中坚力量，也是当前人工智能技术发展的领航者。其连接、数据、云、算法和安全等五方面的经验与积累，能够有效支持其推动人工智能与各产业结合落地。对“人工智能+制造”而言，目前互联网助力的典型场景主要有三类：

　　一是产品注智，从软件到硬件的智能升级。互联网可以将其人工智能算法，以能力封装和开放方式嵌入到产品中，从而帮助制造业生产新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片TPU、腾讯AI开放平台对外提供计算机视觉等AI能力等。

　　二是服务注智，提高营销和售后的精准水平。互联网可利用其人工智能算法，为制造企业提供更精准的增值服务。一是售前营销，以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析，实现更实时、精准的广告信息传递；二是售后维护，以物联网、大数据和人工智能算法，实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群的运行状况，有效实现故障风险预警，大大提升了排障效率并降低维护成本。

　　三是生产注智，增强机器自主生产能力。互联网可帮助制造企业，将人工智能技术嵌入生产流程环节中，使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产，从而全面提升生产效率。目前主要应用在工艺优化，即通过机器学习建立产品的健康模型，识别各制造环节参数对最终产品质量的影响，最终找到最佳生产工艺参数；智能质检，即借助机器视觉识别，快速扫描产品质量，提高质检效率。

　　总之对于复杂的制造业而言，互联网需要更多从合作者、助力者、服务者的角度看待。正如腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾所言，腾讯“不会进入各行各业取而代之，而是做好连接、工具和生态三个角色”。在此基础上，人工智能等新一代信息技术才能更有效地发挥作用。

智能投顾元年，如何抓住这波风口？

       随着AI时代的到来,越来越多智能产品进入我们的生活,很多行业都将面临革新与被颠覆。目前来说,AI最被看好的落地领域,智慧金融首当其冲,特别是智能投顾。

　　在欧美国家,透支着对智能投顾态度开放,智能投顾可以说是进行得如火如荼。而在中国,2018年可以说是智能投顾的元年,智投产品开始渐渐开始萌芽。

　　随着互联网互联网技术的高速发展,普惠金融概念的广泛普及,中国财富管理市场的需求也将进一步扩大,银行、券商、基金公司、互联网金融公司纷纷投入开发智能投顾产品。智能投顾即将在新金融领域发挥重要作用,智能投顾成了区块链之外的又一个金融风口。一部分目光独到的投资者已经瞄准了这个风口。

　　在智能投顾的概念尚未普及之时,一些智能投顾产品在2018年春天就陆续推出市场,获得了国内新型投资人的注意,而这些新型投资人主要是财富处于增长期的70-80后。而最后青睐的智能投顾产品,就包括有蚂蚁金服旗下的蚂蚁财富,招商银行开发的摩羯智投,中融国信金服旗下的波浪智投。

　　国内的智投产品,目前大致可以分为三个阶段。

　　第一阶段是根据产品的风险评测结果,智能推荐理财产品(组合),让投资者自身做出投资决策,蚂蚁财富这就属于这一个阶段的智投产品。

　　第二个阶段是一站式理财,投资者无需选择理财产品,而只需根据评测结果选择是否接受智能投顾推荐的理财方案,比较经典的产品,就是摩羯智投。

　　第三个阶段是一键式跟投理财,智能交易产品经过至少百万次的训练与调试,在市场进行智能化投资,投资者无需选择理财产品,只需要根据产品的风险收益评估结果选择是否接受跟随投资,波浪智投就属于这类型跟随投资的智投产品。

　　三个阶段的智投产品,可以反映出AI在金融系统中,发挥的作用越来越智能,通过AI建立起来的金融平台大规模自动化系统,让监管、银行、投资机构等决策行为减少对个人经验的依赖,从而建立新型的资金管理协作系统。

　　那么,我们还能抓住风口吗?

　　回溯00年代的房地产金融,圈地最多的房产大佬迅速占领了风口,获取了巨大的资金;10年代,互联网疯狂发展,我们的生活除了发生了天翻地覆的变化之外,导致更多的金融资源和资本流入了互联网行业。互联网巨头们的资产与影响力渐渐超越了房地产大佬。

　　如今,互联网局势大致已定,而人工智能的战火才刚刚燃起。

　　2018年,是人工智能在金融行业应用的普及年,投资者入手的好时机。当前正式下发的资管新规、首次将智能投顾纳入监管,明确要求只有持牌照的金融机构可以运用人工智能技术开展投资顾问业务,这也意味着AI理财行业格局即将面临更健康的发展环境。

　　有一句老话是:站对了风口,猪都能发财。而智能投顾,即将迎来大发展,成为下一个大量资本流入的风口,值得关注,不容错过。

智能投顾成“标配” 业务场景化是核心

       智能投顾是将人工智能应用于客户资产管理过程的技术，通过对客户的风险偏好、风险承受能力进行数据评估，进而计算出适合客户的投资组合。智能投顾相对于传统投顾，具有更广的覆盖面、更低的门槛，使得投资顾问可以服务更多的“长尾用户”，变成一种普惠金融，可以推动金融向个性化、自动化、资产再平衡等方向衍进。

　　在人工智能应用方面，中国一直被视为实现商业智能化的最佳市场。目前人工智能在国内金融领域发挥的社会价值越来越大，“科技+金融”也愈渐成为金融业的主流趋势，智能投顾就是目前金融科技最前沿的应用之一。

　　而自资管新规释放出打破刚性兑付的信号以来，智能投顾的发展迎来新机遇，逐渐成为金融机构的“标配”。据品钛财富管理业务CEO郑毓栋讲解，目前，国内财富管理市场因为有保本保息理财产品存在，还没形成“所有投资收益要用风险来换”的意识。一旦从监管层面打破了刚性兑付，投资者会发现之前习以为常的“保本收益”概念将不复存在。

　　智能投顾成“标配” 业务场景化是核心

　　智能投顾的基本原理是，根据对投资者的画像进行大类资产配置，通过模型算法追求相同风险下的最大收益，或同等收益下的最低风险。在刚兑被逐渐打破的过程中，这样将风险与收益进行匹配的标准化资产配置服务也会逐渐被投资者接受，智能投顾会迎来更多市场机会。

　　作为“金融科技赋能整体解决方案供应商”，品钛自成立以来，就形成了包括智能信贷技术服务、智能投顾技术服务、互联网基金销售解决方案、互联网保险销售解决方案等在内的金融产品运营解决方案和服务，与智能投顾的广阔发展前景相契合。

　　而在人工智能结合各种各样的数据进行具体应用时，业务场景化是核心，智能投顾亦是如此。品钛恰好专注于将纷繁复杂的场景、流量、数据、风控、资金、产品等零售金融关键要素予以标准化，打造成端到端的解决方案，像芯片一样嵌入到客户的产品与服务体系之中，帮助他们快速实现智能化转型，提升商业价值和竞争力。

　　未来，通过智能投顾等服务的普及和品钛等金融科技公司的赋能，众多中小型商业与金融机构可以像科技巨头一样快速实现智能化转型，迎接中国消费升级的大潮。

从概念到应用，人工智能所激发的潜力

在人工智能不断发展的今天，无人商店、无人驾驶汽车、AI“诗人”相继出现，哪些存在于科幻和想象中的未来科技正逐渐走向现实。

人工智能技术的升级，更是让机器人更多地走进工厂，同时也走向人们的日常生活。

但是人们也担忧未来一些的行业会逐渐被机器人取代，导致大量的人们丢掉饭碗，造成失业的浪潮。

机器人抢饭碗

以前是程序员编写代码，指挥机器做事。而人工智能的火热发展，则让具有深度学习程序的机器人，可以模仿人类感知世界的方式，不断获取经验和知识，去代替人类完成许多工作。

日本媒体曾报道了一则消息，该国一家人寿保险公司的企业一口气炒了34名员工的鱿鱼，取而代之的，是采用人工智能系统来计算保险费用的支付。

该公司测算后估计，这项措施有望一年节省大约1.4亿日元的工资成本，而工作效率则提升了30%。

更糟的是，被人工智能威胁的岗位，已经不仅局限于被认为知识密度较低的蓝领阶级工作，就连需要高学历的工作也有不少面临被人工智能取代的风险。

就连收入水平最高的职业律师行业，因为法律文件有太多固定格式，对人类或许如天书，对人工智能来说却轻而易举。

人工智能带来“新饭碗”

很多人都在担忧人工智能技术的发展以及机器人的应用会让自己失去工作，但是人工智能可能反而会带来大量的新饭碗。

国外调研机构Gartner表示，随着人工智能技术的加速应用，到2020年将有180万个工作岗位被淘汰，但届时将创造230万个就业岗位。

专家也认为，人工智能的发展本身会带来“新饭碗”，而相对于“转行”，更多人需要考虑的可能是“转型”，适应未来的发展需要。

未来某些工作岗位会增加，比如人工智能程序开发和管理。员工不再需要处理繁杂数据等，而是要教会机器人做这些事。

很显然，许多工作的生产率将因人工智能技术而获得提高，数以百万计的中层和低级职位将被取代，但同时也将会创造数以百万计的高技能、管理等岗位。

在未来，将人工智能应用于非日常工作更有可能帮助人类，而非取而代之。人类或许将和人工智能成为很好的合作伙伴，来实现工作效率与价值的最大化。

智能投顾成为当下“AI+金融”应用发展重点

人工智能是新一轮技术革命的重要方向，随着技术产品的快速迭代，正不断融入各行各业。近日，由中国经济信息社出品，中国经济信息社江苏中心专业团队会同业内专家共同研撰的《新一代人工智能发展年度报告2017》（下称《年报》）在苏州发布。《年报》显示，人工智能在金融行业应用场景丰富广泛，智能投顾是“AI+金融”当下的应用发展重点。

AI+金融即智能金融，本质上是人工智能技术驱动的金融创新。人工智能使金融账户的安全问题得到一定解决，同时强计算能力也弥补了人类在建立投资组合时的不足。

目前，人工智能在金融领域的应用场景主要包括智能投顾、智能量化交易、智能客服、金融搜索引擎、身份验证和征信、风控等。人工智能领域在金融行业比较成熟的应用主要有智能投顾、智能量化交易与智能客服，主要采用的方法有机器学习、自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等。

《年报》认为，智能投顾是当下AI+金融的应用发展重点。智能投顾降低了投资的门槛，较低的费率以及边际服务成本无限趋近于零，拥有较高的专业化程度以及无视人性缺点的策略执行力。较传统投资顾问相比，智能投顾服务流程更加简化，理财服务更加专业化也更加有效率。

智能投顾应用前景良好，已受到国内外多数主流智能投顾公司青睐。以著名的美国智能投顾平台Wealthfront为例，该公司借助机器与量化技术，为经过调查问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议。2015年1月，其管理资产仅为18.3亿美元，2015—2016年Wealthfront管理资金规模增长将近64%。截至2016年2月底，Wealthfront的资产管理规模已达近30亿美元。

《年报》认为，未来，个性化定制服务将成为智能投顾的主要发展趋势，智能投顾业务形态有望迈向“管家式个人财富中心”。人工智能将为每一位客户提供量身定制的资产管理投资方案，并提供自动化的投资管理服务最大化投资回报。随着个性化定制服务的出现，智能投顾市场将快速扩张。根据MyPrivateBanking预测，到2020年，全球智能投顾行业资产管理规模将达1.6万亿美元，2016—2020年间复合增长率将达113%。

发力人工智能加速科技赋能 互联网证券业务进入高速发展期

经过几轮佣金战之后，佣金率降至“地板价”。经纪业务收入占比在不断缩水，券商更看重增值服务收入，而移动应用端就是一个重要切入口。

金融服务类应用中，支付和银行服务应用的活跃用户数量远高于证券服务应用，但证券服务应用使用时间较长，用户转化率高，是金融服务应用中用户粘性最高的应用。

四年前，监管层发放了第一批互联网证券业务试点资格，证券业务在网络端基本实现全业务操作，互联网证券业务进入高速发展时期。经过近些年的发展，移动应用端已经成为证券投资的主要接口。

报告显示，截至2017年底，国内证券交易类应用累计有289个，独立证券开户类应用有38个，多数交易类应用端都有开户功能。

同时，截至2017年底，移动端开户占比达96.1%，基本实现了全移动端开户。移动端成交量占证券成交量36.8%，证券服务应用的月活跃用户为1亿，活跃用户规模接近证券市场投资人数。

在证券业务互联网化的进程中，第三方平台布局较早，占有主要市场份额。

面对竞争，券商在前期采取了自建互联网平台、与互联网平台合作等方式迎战，也出现过互联网平台收购中小券商的案例。

而如今，互联网证券业务市场已经是存量竞争市场，“黏住”客户、提供增值服务成为新的重心。

近两年券商更多地利用金融科技，推动证券类服务APP在功能服务方面不断升级，智能盯盘、相似K线、成本分析等科技应用等成为应用标配。

其中，人工智能成为主要发力点。据了解，人工智能在证券领域主要的应用方向有智能投顾、智能客服、智能风控、智能选股和智能移动应用，各券商都在发展金融科技的进程中根据自身优势对研究方向有所调整。总体来看，智能投顾和智能应用目前相对更容易落地。

易观智库认为，依托于生物识别、深度学习、云计算、区块链、移动互联、大数据等各种技术的发展，智能应用已经有希望实现自动化认知、智能交互等功能。未来，证券市场的智能应用会逐渐落地，改变证券市场的竞争格局。