智能投顾搅动理财市场 如何分辨创新还是噱头

在智能投顾的蓝海市场，各大金融机构都想从中分一杯羹，造成目前鱼龙混杂的市场现状。

如何分辨“真”“伪”智能投顾?中国平安旗下的科技平台公司上海壹账通金融科技有限公司(下称“金融壹账通”)管理团队在近日接受第一财经记者专访时表示，要辨别智能投顾优劣，背后的模式和算法至关重要，真正的智能投顾是在了解客户的基础上对资产组合进行动态管理，算法和数据可以不断自我学习和采集，并且不同时间和市场情况、需求下给出不同的产品池。

智能投顾蓝海

智能投顾又称机器人投顾，英文是Robo-Advisor，作为金融科技的一个重要应用，它是结合人工智能、大数据、云计算等新兴技术以及现代投资组合理论的在线投资顾问服务模式。

大数据分析公司易观在其研究报告中表示，2016年居民可投资资产规模超百万亿元，投资者资产增长与欠缺理财服务之间矛盾越发迫切;而语音/文字/图像处理、数据分析等应用逐步成熟，有利于降低财富管理市场中固有的门槛限制。

7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》。方正证券认为，从国家战略层面正式提出“智能金融”这一全新概念，以大数据和机器学习为基础的人工智能，为中国金融行业未来发展开启新的篇章。

金融壹账通总经理邵海峰预测，随着国内大众财富阶层的快速崛起，数字化与网络化的日益大行其道，这一类高净值群体对智能投顾的易用性、低费率优势非常认可。这些因素均为智能投顾行业的迅猛发展提供了恰逢其时的机遇。“尽管目前我国智能投顾发展刚刚起步，但不难想象，其增长步伐更大。”

波士顿报告显示，预计到2018年，中国的私人财富总规模达到40万亿美元;预计未来智能投顾管理的资金或将高达4万亿美元，巨大的蓝海市场亟待挖掘。

易观认为，2016年包含线上基金销售、网络保险、债权类产品等在内的互联网理财达7.85万亿元，市场规模持续扩张，预示着用户对于线上财富管理方式的选择程度提升，其中尽管人工智能理财体量较小，但从影响上，人工智能理财对传统财富管理市场的改变，或发生指数级变化，服务门槛的降低使得更多的财富长尾用户得以受益。其中，人工智能理财在浮动收益市场中意义更为巨大，随着浮动收益市场整体规模保持稳步上升，利好人工智能理财普及。

如何分辨创新和噱头

在智能投顾的蓝海市场之下，无论是类似京东这样的互联网公司还是招商银行这样的传统金融机构，都迅速在智能投顾市场布局。

不过，目前整个智能投顾市场仍处鱼龙混杂的阶段，有部分平台打着智能投顾的旗号，却只是一种“噱头”，纯粹为了销售基金产品、或者搭配几个简单策略选股，更有甚者将非标债权重新包装，放入投资者资产配置计划里，造成信用风险积聚。

如何判断智能投顾的优劣?金融壹账通战略与商务智能团队副总经理蔡建颖回答第一财经称，现在市场上确实有很多的智能投顾，一般流程是先了解客户的需求，然后给予一个适合其风险匹配度的最优产品组合。

“真正的智能投顾是了解客户需求之后可以有一个前期的判断，因为在中国的市场上整个理财观念还没有特别成熟，很多的消费者其实并不清楚自己的真实风险承受水平。即使填写问卷一定程度上也会有一些客观事实没被发现，所以一个好的投顾是将投资者自身的表现和主观的判断进行结合，再配置一个合理的产品组合。”蔡建颖表示。

金融壹账通银行一账通业务中心行业产品团队总经理魏毅华则表示，好的智能投顾在客户端和资产端背后有大量数据做支持，且并非静态，而是动态管理的。智能投顾需要不断自我学习和数据采集，在这个过程中，客户在不同时间测试的评分结果也许是不一样的，而从资产配置端其实在不同的时间也会选择不同的适合当地市场状况和客户需求的产品池。

以“平安系”下金融壹账通、平安证券和陆金所资产管理有限公司近日联手推出的智能财富管家为例，“这套风险偏好识别系统是在平安集团百万以上已有风险测评用户的数据基础上建立起模型，除了用户基本属性、订单交易等信息之外，还包括用户的资产分析、消费水平、收入水平、投资经验、投资期限等数据。并通过大数据与问卷的结合，精准识别用户的风险偏好，同时根据用户数据变化，定期调整评分结果。”邵海峰表示。

据了解，目前市场上的智能投顾分为“to C”（直接面向投资者）和“to B”（面向金融机构）两种模式，主打开放科技平台概念的金融壹账通择“to B”模式，邵海峰表示这一技术将提供给中小金融机构，帮助中小银行优化其金融产品、降低获客、运营与服务等成本，并能支持接入中小金融机构的自有产品。

华创证券表示，国内智能投顾市场大风已起，具有一定金融业务基础的互联网企业与进行智能化转型的传统金融机构，有望凭借对海量投资理财市场场景的掌控率先突围，构建起有力的“护城河”，充分享受Fintech与普惠金融带来的行业红利。

不过，易观也表示，综合目前中国国内金融理财市场的情况，人工智能理财仍面临很多挑战。例如国内理财产品相比美国丰富程度不足，除了要考虑资产配置还要考虑交易时间和成本。加上金融市场特殊的环境开放性程度，以及信息不对称和实时高频的交易等特征，应用到人工智能领域的计算能力和大数据能力还需要经得起多方考验。

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