投资观察界7月18日讯（记者 刘瑶）  智能投顾，基于马克维茨提出的现代投资组合理论(MPT，Modern Portfolio Theory)，结合投资者的财务状况、风险偏好、理财目标等，运用云计算、大数据、机器学习等技术搭建的数据模 型和后台算法为投资者提供相关资产配置建议。

目前智能投顾以 ETF 为主要投资标的，并可借助丰富多样的模型算 法，提供包括交易执行、资产再平衡、税收筹划、房贷偿还、税收申报等在内的系列增值服务;其服务模式具有自 动化、智能化、定制化的特征。

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作为科技驱动金融创新的典型应用，智能投顾的演进与计算机技术的发展高度相关。

在投顾 1.0 时代，传统投资顾 问可能使用计算机进行数据的处理分析，但投资组合本质上还是由人工管理，机器在整个决策过程中只起到相当弱 的辅助作用;互联网的普及，将投资顾问服务代入 2.0 时代，部分投顾业务被放到了互联网平台上，有效实现其服 务范围向中等净值人群的扩张，但这一阶段的资产配置建议依然主要依靠人力，差异仅在于市场渗透手段的提升; 直到大数据、云计算、人工智能等出现，投顾服务真正开始走向智能化的 3.0 时代。

国内外市场中目前仍以包含部分人工辅助的半智能投顾为主流，即通过计算机对用户个性特质的分析和量化交易模型的运算，给出相匹配的投资组合建议，之后由人工来进行审核后再提供给用户。

其原因一方面在于人工智能技术的成熟度尚不足以支撑全智能决策的需要，另一方面也是出于高净值用户关系维护的考虑，辅之以必要的人工介入来增强用户粘性。但未来随着数据挖掘、知识图谱、深度学习等人工智能技术手段的不断优化，投顾服务中的人力因素将逐渐降到最低，依托人工智能的自动化投资管理服务终将实现全服务链的完整覆盖。

技术支撑+需求驱动，智能投顾热度高涨

智能投顾的概念 2008 年起源于美国，依托大数据分析，采用智能交易策略，借助互联网或手机平台为用户提供自 动的、低成本的投资服务。典型智能投顾的显著特征即是人机交互，量化投资，全程无人工。凭借先进的服务理念、 较低的资金门槛、较小的投资风险和较好的用户体验，智能投顾一经面世即受到普通投资者的青睐，短短 10 年时间 内获得高速发展。智能投顾的快速爆发背后原因众多，但归根结底的两大核心要素仍在于技术支撑与需求驱动。

1、科技创新催生投顾新模式

云计算、大数据、人工智能等计算机技术的出现，是智能投顾模式诞生的基础。伴随金融市场的不断发展，多维高 频的金融数据及投资者交易数据呈现几何式增长，一方面对极为有限的传统人工数据处理能力提出挑战，另一方面 也为基于海量动态数据挖掘分析的智能投顾提供底层支撑。

同时，人工智能算法模型持续优化，智能芯片、高性能 计算机等硬件以及云计算技术快速发展，有效夯实了智能投顾实现的技术基础。通过人工智能及大数据技术与现代 投资组合理论的结合，串联起一个“投资策略生成(ISM)-量化投资策略-智能代理(IA)”的完整智能化投资决策系统， 从而实现低成本、高效率、个性化、动态调整的投资组合配置。

金融科技已有燎原之势，其中投资及财富管理行业有望成为重点突破领域。根据普华永道《跨越行业界线:金融科 技重塑金融服务新格局》中的一项调查，当被问及未来五年金融服务业哪一领域最有可能被金融科技打破现有局面 时，有 51%的资产管理公司选择了自己所在的行业，而仅有 31%的其他行业受访者表示认同，行业变革即将到来;

同时报告还指出资产及财富管理行业的主要趋势是“提升数据分析技术以便更好地识别和量化风险”，以更宽口径、 低成本、高效率的数据获取和处理来提供自动化的金融服务解决方案，实现投资领域格局的重塑。

我们认为金融科技手段的发展趋势与投资及财富管理行业的转型变革趋势高度契合，智能投资行业或将迎来一个快速爆发的历史发展阶段。

智能投顾优势突出，备受市场青睐

智能投顾直击传统投顾痛点，是其获得爆发式增长的源泉。面对市场上日益多元且快速更新的各类金融产品，普通投资者在知识、时间方面的限制性愈发突出，专业投顾服务的需求不断上升;但传统投顾对资产管理规模及收费的要求，却将除了少数高净值人群之外的大众富裕阶层等挡在门外。而智能投顾的出现则恰好提供了一种高效低费的解决方案，以科技手段真正实现“普惠金融”的发展要求。

相比传统投资顾问模式，智能投顾具有以下优势:

1)管理费率低，透明度高:传统投顾主要依靠专业财务顾问个人知识及时间精力的消耗，收费率较高，典型值约为 资产管理规模的 1%，部分可达 3%，同时其收费项目繁多，收费标准透明度较低;而智能投顾通过机器处理，平均 费率仅在 0.25%~0.5%左右，且可选产品范围、投资风险、费用交割等高度透明，对于广大普通富裕阶层具有更强 的吸引力。

2)投资门槛低，用户覆盖广:传统投顾多以一对一私人顾问的形式呈现，投资门槛较高，其目标客户覆盖范围极为 有限;智能投顾具有显著的互联网特征，其边际成本将随着用户的增加而逐渐趋近于零，而算法模型的可复制性亦 为其提供了同时服务大量客户的可行性，因而智能投顾公司为吸引用户多采用无门槛或极低门槛的策略，具有显著 的获客优势。

3)实时监测，全天候管理:传统投顾服务则以线下面对面服务为主，时间、场地受限，且在市场判断上具有一定滞 后性;智能投顾全流程依托互联网上实现，可 24/7 无间断监控市场变动并随时做出快速响应。

4)沟通高效，用户体验佳:传统财富管理需花费大量时间与精力用于与客户的沟通，细碎繁琐的流程性工作较多， 对于双方而言都是较大的消耗;智能投顾不仅通过大数据以及算法技术有效简化了决策流程，还通过电子问卷、主 动建议、自主咨询等服务从前中后台最大程度地保障整个服务流程的流畅性，可有效节省用户的时间与精力，带来 更优质的服务体验。

5)分散投资，控制风险:传统投顾依赖投资顾问个人能力，而投资顾问水平良莠不齐，且作为直接利益相关者，存 在过度追求收益而忽略投资者风险承受能力的道德风险;智能投顾严格遵照现代投资理论和算法模型，在充分收集分析投资者个人及市场数据的基础上给出投资建议，资产配置覆盖更分散，在严格控制风险同时满足投资者的多样化需求。

6)理性客观，克服情绪干扰:传统投顾模式下，再优秀的投资顾问都无法避免人性上贪婪和恐惧的弱点，尤其在市 场波动时更易干扰其决策能力;智能投顾全程由机器参与，根据固定的设置，达到止盈或者止损点位即会及时提醒 投资者进行操作，将情绪干扰因素降至最低。

此外，智能投顾多遵循被动投资策略，以价值投资为导向，其有效执行将减少市场投机行为。所谓“被动投资”， 即指按照某个市场指数构建投资组合，并长期持有的投资策略。相较于主动投资策略下赚取超常收益率的投资目的， 智能投顾更关注的是赚取市场β收益，而对客户的非系统性风险采取严格控制客户的非系统性风险，这与传统投顾 的投资理念存在着较大差异。在智能投顾策略组合被严格执行的条件下，这种严格控制风险、赚取β收益的价值投 资行为会对市场产生一个正向反馈，有利于减少投机行为，提高市场的有效性。

形式多样，智能投顾提供投资管理全价值链服务

智能投顾在服务流程上依然遵照典型的投资管理价值链，一般包括:客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡与分析、税收优化等环节。

具体而言，投资者可通过以下流程获得智能投顾服务:

1)投资者通过网站上的调查问卷完成风险评估、投资偏好确认之后，利用手机相应 APP 或交易平台创建一个个人 基金投资账户，并将银行账户或证券账户与该基金投资账户绑定;

2)智能投顾平台的后台利用映射化简 MapReduce 技术，将庞大的数据处理任务分配给云端服务器，并使用分布式 数据 BigTable 技术，将庞大的数据压缩到可以加以处理的规模，利用平台特定的投资策略，根据用户的风险承受能 力，在投资标的和相应权重上进行选择和优化，为用户提供定制化的投资组合;

3)后台交易程序会在投资完成后实时通知用户基金组合的变化，并根据投资环境的变化及时变换组合供投资者参考， 组合产生的收益也会被自动用来复投。用户可以根据个人需求随时降低或追加投资金额。

在实现手段上，智能投顾最显著的特征即是人机交互，量化投资，全程无人工，而这也正是其区别于传统投顾的根本差异所在;但考虑到技术发展的渐进性，以及人工服务在亲和度、灵活度等方面的优势，当前智能投顾从广义上而言，也包括投资数据智能分析、策略组合社交分享、人力辅助沟通等形式。按照人为参与程度的高低，目前主流智能投顾可分为机器为主、以人为主和人机结合三种模式:

1)机器为主:又可按照投顾服务涉入度的高低分为投资推荐、财务规划和智能分析 3 类智能投顾。投资推荐模式 即经典模式，以自动化操作帮助客户完成信息评估、大类资产配置建议、交易执行、日常管理维护等全部过程;财 务规划模式较投资推荐覆盖范围更广，将用户的理财目标和日常开支需求相结合，提供全方位财务服务;智能分析 模式则更多基于大数据分析来为用户提供有关市场的最新动态信息及投资建议，不涉及具体策略及组合的设计;

2)以人为主:多见于社交跟投模式，分享专业投顾或业余投资高手的持仓情况和投资业绩，为普通投资者提供参 考借鉴;

3)人机结合:通过面向普通大众的线上投顾服务，从中清洗出高净值人群并将其引流至线下，提供一对一的增值 服务，为其未来业务模式的拓展和服务变现提供良好基础。

通常而言，创业类智能投顾公司更偏好于机器服务，而传统金融机构更偏向于人机结合。创业公司从零开始，缺乏 客户积累和金融市场运作经验，但技术优势相对突出，且资产较轻，对于新模式的试错成本相对低，因而有更强的 意愿实践创新，以全新的机器服务模式抢占下一代财富管理市场。

传统金融机构在客户基础、销售渠道方面优势突 出，且可打通投资管理业务和自身旗下金融产品来实现现有业务模式的拓展延伸，因此采用人工和机器混合的方式， 在拓展数字化、智能化的新市场的同时，将更有利于其原有客户资源价值的充分挖掘，激发其存量市场的新活力。

除 2C 智能投顾平台，面向机构的智能投顾业务及相关公司也逐渐起步。此类服务主要面向传统机构及第三方财务 顾问提供智能投顾解决方案，而不直接面对个人投资用户，可帮助其实现现有技术能力应用效率的最大化。

面向机 构的服务确实可有效节省公司的用户教育和渠道铺设成本，将更多时间精力投入至核心算法的优化和创新产品的研 发，带来智能投顾平台盈利能力提升和行业整体水平改善的“双赢”局面。

目前 2B 业务尚处于萌芽阶段，参与公 司仍较为有限，国外公司中以 Betterment 团队旗下的 Betterment For Advisor 平台为典型代表，国内则有蓝海智投 “智投云”、弥财等正在推出面向银行、券商及第三方财富管理机构的智能投顾解决方案。