我國智能投顧在人工智能領域面對的難題與策略

呂全品 熊潔 戴璐茜

江西農業大學

一、概述人工智能與傳統投顧

傳統投顧一直以來都是采用一對一人工咨詢訪問的形式面向高凈值資產客戶，富裕人群，門檻高并且收取較高的費用，在人工智能化高漲的風頭上，便有人捉住了其中的商機，利用互聯網作為介質，智能替代服務人工，從而達到降低服務管理費用的目的，與此同時，由于互聯網發展迅速，懂得使用互聯網的人數也越來越多，比較傳統投顧登門拜訪式的咨詢模式，人們更樂意接受通過鼠標鍵盤等簡單操作來找到適合自己的投資方案，再者，互聯網的人群類型不僅僅局限于高凈值資產客戶，所以人工智能與傳統投顧之間的碰撞誕生了智能投顧，很好的解決了以往面向對象人群窄，門檻高，管理費用高等問題[1]。

當需要證券公司開戶或者去銀行購買理財產品時，會有一個專門的工作人員提供分析和建議，這其中存在的問題第一是人工勞力成本，第二是傳統投顧依賴于人員的專業知識，第三是投顧人存在會趨于自身的利益無法做到將客觀的建議給予客戶。

智能投顧結合了人工智能與傳統投顧的許多優點，對于客戶來說可以濃縮成幾點，省時省力，保證客觀性，當然智能投顧也存在不足之處。

二、智能投顧在智能上面臨的問題與挑戰

既然涉及到人工智能，那么智能程度的高低就決定了投資顧問的水平。智能投顧是建立在大數據與人工智能基礎上的，這是智能投顧的核心技術，也是相比較傳統投顧的優勢所在，以下來分析智能投顧在智能領域面臨的問題。

1.智能投顧能否準確的定位客戶的需求。不論是智能投顧還是傳統投顧，第一步都是需求分析，同時也是投資顧問的核心環節。根據不同的客戶的要求進行定位。捕捉客戶的理財需求，資產信息，風險承受等信息，分析提煉做出總結指導客戶投資，如果在需求分析過程中沒有得到可靠的信息，那么接下來的總結將沒有意義，相比較人類的大腦，計算機擁有快速存儲處理數據的優點，但是仍然無法做到擁有人類的思維邏輯去解決客戶的投資理財需要，所以在需求分析階段往往需要過多的依賴于客戶，這也正是智能投顧問題的導火索。

2.智能投顧能否準確定制用戶資產配置方案。當智能機器人分析定位完成結束后，將根據用戶個性化的風險偏好，收益標準結合智能算法模型，為用戶定制合理的資產配置方案，所以算法模型的好壞直接影響了客戶是否愿意選用該智能投顧產品。市面上的智能投顧產品推廣，一般會重點說明自己產品的特色功能，有波段操作，高拋低吸，低買高賣，異動檢測等等，當然這些功能都依賴于投顧軟件的核心算法，算法的優良決定智能化程度的高低，本身我國證券市場主要以散戶為主，市場情緒波動大，如果投顧計算機不夠智能化，顧問不夠詳細，投資不夠準確，那么智能投顧的發展可想而知。

如果智能投顧能做真正的智能，輕松，可靠，又有誰不愿意把資金投入進來呢？所以智能投顧面臨的最大的問題在于智能投顧能否做到真正的智能。

三、對于智能投顧模型和智能算法的改進策略

國內的智能投顧產品偏向于主動管理型模式，這不僅需要擁有成熟的模型作為鋪墊，還要依靠于可靠健壯的算法。

1.客戶的畫像缺乏個性化，需要優化投資問卷的沒計。以往的智能投顧產品是得到客戶的個人信息或者風險偏好后，開始推薦不同的資產配置建議等，最終把選擇權交給客戶。具體需要用戶填寫的信息主要就是風險的承受能力，后臺也主要根據用戶的風險承受能力來進行建議。當然不同的智投軟件有不同的后臺處理模式，按照智投是否動用客戶資金可以分為兩大類，第一類是簡單的顧問角色，這一類是不碰用戶的資金與基金交易的，單純的充當一位顧問的角色，第二類是參與支配用戶的投資，為每一位用戶提供個性化定制服務，可以看出第二類智投軟件擁有更多的支配權，那么在進行納入客戶畫像時，就需要反復的從數據庫中提取用戶的更新信息，進行分析和重新的定位客戶的資產配置方向，并且在每一次的塑造客戶畫像過程中要做到盡可能的詳細，決不能單純的依賴某一項指標就為客戶的知產配置做結論。

2.后續的動態優化較弱。從客戶的每一次內容輸入開始，便開始了對客戶的動態優化。動態優化其實也是一種反復的映射，反復將投資的內容映射到同一匹配投資人不同的行為狀態的需求之中，那么在這個過程中匹配投資人的行為狀態會隨時的改變，就需要時刻捕捉客戶的數據進行采樣分析并呈現客戶此時此刻最需要的配置方案，這無疑需要后臺程序員具備優良的分析處理能力，還有微積分、微分流形、拓撲方面等相關的知識。動態優化最重要的是在于實現的過程，為應對客戶快速轉變的需求，就需要算法及代碼具有健壯性，可靠性，效率性。除此之外，后續的動態優化也直接影響了客戶的體驗感，所以需要在動態優化上下足功夫[2]。