跟我喊一句：一切智能投顧都是紙老虎！
編者按：
智能投顧相對於理財師的優勢，還是在於強大的演算法和深厚的數據積累；而理財師相對於智能投顧的優勢，在於其與客戶之間建立的情感聯繫和深深的信任。
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文 | 北 漁
去年年底李世石與AlphaGo的人機大戰以1:4落敗；2017年5月，棋界琅琊榜榜首柯潔與AlphaGo的人機世紀大戰則以0:3完敗。
圍棋被譽為人類的最後一道屏障，因為在圍棋的150步的棋局之中，蘊涵的可能性為10的170次方，在如此龐大的變化之下，計算機很難做到窮舉。故而圍棋不僅需要過人的智商，還需要直覺。
然而，在圍棋領域人工智慧依然戰勝了人類世界第一的高手。
圖1：AlphaGo VS柯潔比賽結果
現如今圍棋這道屏障已被人工智慧攻克。那當人工智慧遇上金融，是否擦出愛的火花，結出甜美的果實？
目前人工智慧與金融的結合最熱門的領域是資產管理和風險。今天先來科普一下人工智慧在資產管理領域的應用，即智能投顧。
智能投顧，又稱機器人投顧，即機器人根據客戶需求，完成以往由人才能完成的理財顧問服務。智能投顧於理財小白而言具有巨大的吸引力，即他們既不需要專業的金融知識，也不需要時時端坐電腦前盯著交易，一切都交給機器人。
從理性角度來看，機器人可通過大數據分析、量化金融模型及智能化演算法，為用戶動態調整投資組合，使用戶可以坐享高收益。
目前走在人工智慧應用於資產管理領域前列的是美國。在美國，以Wealthfront為代表的初創企業率先進入這個市場，以嘉信理財（Charles Schwab）為代表的大型傳統金融機構在近兩年進入。
美國雖將人工智慧引入資產管理領域，但本質上只是努力將投顧流程實現了全流程自動化，如下圖所示，只是把傳統投顧流程移至線上，運用大數據挖掘和量化演算法代替人工，完成資金端去中介化的一次技術升級。
圖2：智能投顧和傳統投資顧問投資諮詢流程對比
Wealthfront是在資產管理領域運用人工智慧的鼻祖，是世界上規模最大、增長最快的運用人工智慧的理財公司，兩年半時間管理的資產規模超過10億美元。
Wealthfront的前身是一家叫Kaching的投資諮詢公司，理財小白把自己的股票賬戶與大神的直連，copy大神的股票投資組合。
2011年Kaching更名為Wealthfront，運用計算機模型為用戶提供投資組合建議，但最大優勢在於低門檻、低費率（見圖4）、高回報。
Wealthfront公司官網強調資產管理平台（主要追蹤ETF）、技術能力、研究能力（研究團隊多元化，包括經濟學家、數學家、數據分析師、作家等）和稅收籌劃能力，但沒有提到智能投顧這個詞。
然而相應的概念複製到中國來就變了味，國內現今的智能投顧平台所打的旗號就是機器人給用戶做決策。
但即便是美國最炫的Wealthfront，也只是披上了機器人的外衣，本質卻只是給客戶提供低手續費的產品。
圖3：Wealthfront官網上核心優勢展示
圖4：國外智能投顧產品的投資門檻和稅率水平
在國內的資產管理領域，智能投顧現今大行其道。
目前比較有代表性的有招商銀行的「魔羯智投」、理財魔方、藍海智投、彌財、宜信「投米」、廣發證券「貝塔牛」、中國平安「平安一賬通」、嘉實基金「金貝塔」、同花順「i問財」和「iFind」。
這些公司基本分為兩類：
一是個人財富管理，即管理個人的賬戶、信貸、投資理財和稅務籌劃，主要包括海外資產配置類的智能投顧產品（如彌財）和國內資產配置類的智能投顧產品（如魔羯智投）；
二是機構資本市場投資，即構建交易系統、財務分析模型、金融大數據分析等。
彌財的智能投顧產品雖配置海外資產，但面臨著國內的投資管制、外匯和資本管制（每人每年5萬美元的換匯限額），其可供交易的標的依然不足，目前為止仍存在著先天性的不足。
更不要說中國的金融市場遠不如發達國家成熟，智能投顧要成為金融從業者終結者還需要走很長的路。
魔羯智投的核心是用人工智慧的方式去幫助客戶選擇符合其風險和收益的公募基金組合，其交易費率相比較其他智能投顧平台略高。
但是，魔羯智投依然還是以問卷給客戶做畫像，此方式判斷風險和收益也未必是錯的，但對於智能投顧的發展意義並不是很大；
其次，魔羯智投的資產池為國內公募基金產品，國內公募基金產品主要以主動管理為主；
再者，魔羯智投運用的是黑盒策略，用戶並不知道系統調倉的邏輯，所有的判斷都是系統根據用戶一開始填寫的問卷而計算出來的，本質是一個沒有完善的信息披露和業績基準的准FOF投資品種。
圖5：彌財的海外投資組合示例
中國智能投顧的概念雖舶自於美國，但傳到國內之後就變味了：
1.盈利模式走偏。
主要是賣理財產品，賺取賣產品的傭金。
2.風險問卷過於簡單粗暴。
好一點的智能投顧公司有9-10個問題，次的只有一個問題：保守型-激進型。
保守型給你推薦債券基金，激進型給你推薦股票基金，本質就是推薦產品的服務，披上了人工智慧的外衣。
3.資產配置本身不智能。
首先，配置思路和基礎不一致。
美國大多數為被動管理型產品（指數基金等），其智能投顧公司配置被動管理型產品具備統計學依據：2016年93%的主動管理型產品沒有跑贏市場。
而中國市場上則以主動管理型產品為主，再加上投資管制、外匯和資本管制，中國智能投顧公司與美國的配置基礎和思路恰恰是相對的。
其次，投資組合收益率低，還不如存銀行，資產類別也不多。最後，智能投顧的血液是金融大數據，但是中國的金融數據的質量和開放度都有待提升。
4.政治風險大。
智能投顧無牌照，且中國的基金銷售與投顧牌照分離，智能投顧存在不合規隱患。監管雖還處於觀望狀態，但未來肯定會對這個行業進行肅清。
目前美國對智能投顧的監管思路在於：
1.是否具備足夠獨立清晰的演算法？
2.是否有KYC（Know Your Customer）的能力。
尤其是風險評價能力？美國要求智能投顧平台要足夠了解其客戶；
3.是否存在潛在的利益衝突？
智能投顧公司的商業模式是否是靠賣產品收費，若是，平台是賣傭金收費高的產品還是更有利於客戶的產品。
所以，人工智慧在金融領域具備天然的優勢，因為金融這一行業具備海量的用戶數據，人工智慧可以在海量的數據里作出更好的判斷。
但是，KYC並不是通過風險問卷就可以搞定，沉澱用戶數據、描繪用戶各個人生階段的畫像、深刻理解用戶需求，而這些都需要深度的積累。
人工智慧發展的時間並不長，目前很難有公司能達到這樣的積累。
故而，智能投顧相對於理財師的優勢，還是在於強大的演算法和深厚的數據積累；而理財師相對於智能投顧的優勢，在於其與客戶之間建立的情感聯繫與深深的信任。
所以，現階段，智能投顧都還只是噱頭，真正想在智能投顧領域有所作為的公司，目前應該在潛心積累數據、研究數據、挖掘數據、建立自己的數據分析體系。
偉大領袖說過：戰略上要藐視敵人，戰術上要重視敵人。
那在這裡，我覺得應該改為：在戰術上要藐視敵人，在戰略上要重視敵人。
最後喊一句：一切智能投顧都是紙老虎！
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