目前,市場上號稱智能投顧的公司大概有兩類。一類是騙子。這些公司根本不具備“智能”的水準,也沒有所謂的大數據和算法,只是把投資者的一些簡單信息錄入到App或者網站后臺,再把自己代銷的金融產品組成組合賣給投資者。
這種做法像極了算命的巫師,對著一個水晶球張牙舞爪,然后告訴別人他們在水晶球里看到了怎樣的未來。其實,那些讖語都是編造出來的。這類披著智能投顧外衣,實則騙子的道德水準其實比用水晶球算命的巫師還要低。算命的巫師頂多告訴你一些模棱兩可的廢話騙點小錢,而這些偽智能投顧平臺為了賺取傭金,根本不管投資者花出去的大筆資金是不是買了有毒產品。
另一類智能投顧的公司倒是真的想讓投顧這件事變得智能化,但一切還為時尚早。大概在90年前,也有個想做類似事情的人叫歐文·費雪。費雪曾研究發明過價格預測機。這個機器是在一個大水池里,用杠桿軸承連接很多個可以移動的水槽,如果向某個名為“供給”的水槽里加水,杠桿另一端的“價格”水槽就會下跌。但這個機器并沒有幫助費雪準確預測市場。1929年,美國股市暴跌,費雪為此損失了1000萬美元,破產了。
費雪價格機的問題在于他以為人是可以完全用數字計量的東西,但事實并不是這樣。在個人投資領域,一些表面數字具有共性的人其實存在非常大的差別。
例如北京的A、B兩個家庭,年收入都是15萬元,其消費狀況一樣,家庭成員構成也一樣。但是A的父母在北京有兩套住房,而B的父母住在三、四線城市。在這種情況下,一般智能投顧的數據統計,A和B的資產配置和收益訴求大致相同,但其實他們差得很遠?,F在很多情況下,人們的資產配置方式取決于隱性數據,而非顯性數據。
這里權重比較大的因素有生活偏好、人脈資源、個人技能、心理承受能力等??雌饋硭坪鹾拓攧諢o關,而且難以測量,但它們對個人財務影響非同一般。智能投顧如何才能了解投資者這些隱秘的信息呢?問題的另一個層面是,一個人有沒有必要公布這么多信息而獲得一些資產配置建議。