人工智能在智能投顧領域的創新實踐

智能投顧也稱智能投資顧問，是指利用大數據、云計算、人工智能等先進信息技術，根據投資者的風險偏好、財務狀況、投資目標等因素，通過算法和自動化流程為投資者提供高效、便捷的資產管理和投資建議。這種服務模式結合了科技與資產管理，旨在為投資者提供個性化的投資服務。近年來，智能投顧領域的人工智能技術在全球范圍內迅速發展。

我國智能投顧尚處“有限智能”階段

在我國投資者中，存在數量龐大的“長尾人群”。智能投顧不僅可以提高服務效率，還能起到普及資產配置服務的作用，使資管服務覆蓋“長尾人群”，實現普惠財富管理。以證券APP作為直接對話客戶的窗口，打造陪伴化、精細化、需求化的投顧服務已成為券商探索智能投顧市場破局的方向。

數據顯示，截至2024年，共有60家機構獲得基金投顧試點資格，包括25家基金及基金子公司、29家證券公司、3家第三方銷售機構、3家商業銀行。其中，已展業的54家試點機構涉及440萬個賬戶，資產管理規模達到1.5萬億元，覆蓋人群將達到1.03億。2024年，我國智能投顧的用戶數量預計達到6億人，滲透率達到15%，智能投顧管理規模更是有望超過6600億美元。

根據中研普華產業研究院發布的《2024―2029年中國智能投顧行業研究及市場投資決策報告》，智能投顧服務的客戶群體主要為個人投資者和中小企業，他們希望通過智能化的方式提高投資效率和收益，同時降低投資成本。智能投顧服務通常采用線上模式，通過算法和模型為用戶提供個性化的資產配置建議。這種服務模式具有便捷、高效、低成本等特點，深受客戶歡迎。

智能投顧行業依賴于技術手段進行投資建議和風險管理，因此技術的發展對該行業具有重要影響。隨著人工智能、大數據、云計算等先進技術的不斷發展和應用，智能投顧行業的市場規模將持續增長，智能化程度也將不斷提升。這些技術不僅提高了投資研究效率，降低了成本，還為投資者提供了更為準確、全面的投資分析服務。然而，技術更新換代迅速，智能投顧平臺需要不斷跟進技術發展趨勢，提升服務質量和效率，加強與投資者的溝通和互動。

目前，我國智能投顧尚處于“有限智能”的階段，智能化程度較為不足。投資市場環境不佳、投資者素質亟待提升、專業投資顧問人才缺乏等外部問題，正掣肘著智能投顧的智能性發展。智能投顧服務在法律監管方面也存在一定的風險，需要企業加強合規管理，確保業務合規。

總體來說，智能投顧領域的人工智能技術正在快速發展，不僅在提升服務效率、降低成本、個性化服務等方面展現出巨大潛力，而且在財富管理領域發揮越來越重要的作用。隨著技術的進一步發展，智能投顧將在金融領域發揮更加重要的作用。

智能投顧的核心在于適時調整資產組合

人工智能技術在金融領域，尤其是智能投顧領域的應用，正在深刻改變金融服務的面貌。相比較用戶在投資交易時可能會產生情緒波動，利用人工智能對交易趨勢、交易信號、止損止盈進行判斷，成為更加精細與成熟的手段。

在投資研究領域，人工智能的應用于2016年起蓬勃發展。傳統的估值模型有很多假設需要設定，例如銷售增長率、毛利率等等。這些假設對于估值模型最后的預測往往差之毫厘，謬以千里，需要通過研究員豐富的經驗對此進行設定。雖然在商業模式等領域應用人工智能，因過多的數據維度而導致效果不佳，但在預估增長率、毛利率等單維度數據方面的效果很好，通過對參數更為精準的估算，得出更貼近實際的公司估值。

智能投研領域的獨角獸企業Kensho創立于2013年。2018年3月，該公司被標普500以5.5億美元收購，這一金額刷新了當時的人工智能領域收購紀錄。Kensho主打一款名為“Warren”的軟件，通過人工智能技術識別、分析用戶的問題，收集數據庫、互聯網中全球范圍的政策與審批信息、經濟報告、社會熱點、政治事件、自然災害等巨量的相關資料，迅速提供答案。這大大壓縮了傳統投資分析過程中耗費時間但創造價值有限的數據搜集環節，極大地提高投資分析效率，乃至令人驚呼“Kensho取代華爾街分析師”。

智能投顧核心在于根據用戶的需求、市場變化及時調整資產組合，因而很多國外智能投顧平臺主要的盈利來源是管理費用。目前，國內智能投顧能夠匹配用戶需求與投資標的，平臺的盈利來源主要為投資端和資產端的利差和幫助金融機構銷售產品的分成。

根據業務模式可以將國內的智能投顧平臺分為三類。

獨立建議型平臺多為智能投顧初創公司，目前主要存在的問題是“獲客難”，流量成本居高不下，產品也受制于第三方基金機構。盡管這其中也有部分主要做海外資產配置的初創公司，但個人外幣兌換額度限制了其發展規模，且隨著時間變化，技術的優勢將不再凸顯，在各方面的壓力下，很多初創公司已經開始布局B端業務。

混合推薦型平臺多為手握資源和牌照的大型銀行、券商和基金等傳統金融機構，是目前智能投顧行業的中堅力量，擁有著巨大的規模和客戶流量優勢，發展前景良好。

一鍵理財型平臺近年收益率不斷下滑，加上用戶的自我理財意識逐漸提升，導致此類平臺用戶流失嚴重，資金池縮水，亟待轉型。

智能投顧面臨的風險

算法風險。一是算法偏差風險。智能投顧算法是基于歷史數據和預設規則構建的。如果數據存在偏差，例如數據樣本不全面或者數據質量差，可能導致算法產生有偏差的投資建議。例如，若訓練數據集中某些市場情況數據較少，算法可能會低估這些行業的投資潛力。算法本身的設計也可能存在問題，導致對不同類型投資者或者不同資產類別產生不公平的對待。此外，在多資產配置算法中，可能會過度偏向某些熱門資產，卻忽視了一些具有潛力但流動性稍差的資產。二是“算法黑箱”風險。復雜的人工智能算法，如深度學習算法，其決策過程通常難以被人類完全理解。這就形成了“算法黑箱”，投資者和監管者很難確切得知算法是如何做出投資決策的。例如，在基于神經網絡的投資策略算法中，其內部的神經元權重和激活函數的復雜交互很難被直觀解釋，可能會隱藏一些不合理的決策邏輯。三是算法穩定性風險。金融市場環境是動態變化的，算法可能無法適應新的市場情況。在市場出現突發的重大政策變化或者全球性經濟危機時，如果算法沒有及時更新和調整，繼續按照以往的策略進行投資，可能會導致投資組合的價值大幅波動。而且，算法在長期運行過程中可能會出現性能退化的情況，如過擬合問題，即過度適應歷史數據而失去對新數據的泛化能力。

合規風險。一是牌照與資質風險。智能投顧行業的發展速度快，部分企業可能在未獲得完整金融牌照或者不符合資質要求的情況下開展業務。例如，一些智能投顧平臺可能沒有經過嚴格的許可程序，就擅自提供投資咨詢服務，這違反了金融監管的基本要求。二是監管空白風險。由于智能投顧是新興行業，現有的金融監管規則可能無法完全覆蓋其所有業務范圍。例如，對于智能投顧算法的更新頻率、透明度等方面，目前可能缺乏明確的監管規定，一些智能投顧公司在運營過程中可能利用監管空白進行不合規操作。三是信息披露風險。智能投顧平臺可能存在未向投資者完整披露投資策略、風險因素、算法的局限性等重要信息的情況。例如，在推薦投資組合時，沒有詳細說明該組合在不同市場情景下可能面臨的風險程度，導致投資者在不完全了解的情況下做出投資決策。

信義風險。一是利益沖突風險，智能投顧平臺的運營方可能存在自身利益與投資者利益不一致的情況。例如，平臺可能會因為與某些金融產品供應商存在合作關系，而在推薦投資產品時偏向這些合作方的產品，而不是真正從投資者的最佳利益出發進行推薦。二是責任界定風險。當投資出現損失時，很難清晰地界定智能投顧平臺和投資者各自的責任。因為算法的決策過程很復雜，難以判斷是算法本身的缺陷、市場不可抗力因素還是投資者自身操作不當導致的損失，均可能導致投資者權益無法得到有效保障。

網絡安全風險。一是數據泄露風險。智能投顧平臺存儲了大量投資者的個人信息和財務信息。如果平臺的網絡安全防護措施不到位，服務器被黑客攻擊或者數據傳輸過程中被竊取，可能會導致投資者的敏感信息泄露。黑客可能會獲取投資者的銀行賬戶信息、投資組合詳情等，實施金融詐騙等犯罪行為。二是系統故障風險。智能投顧系統本身可能會出現故障，如軟件漏洞、硬件損壞或者網絡中斷等情況。在系統故障期間，可能會導致投資指令無法正確執行或者交易數據丟失等問題，給投資者帶來直接的經濟損失。在市場波動劇烈時，系統故障可能會使投資者錯過最佳的止損或者獲利時機。

智能投顧的多維度發展趨勢

在人工智能的加持下，智能投顧正以前沿之姿，勾勒未來金融投資領域的嶄新藍圖，展現出一系列令人矚目的發展趨勢。

多技術協同賦能智能投顧。目前，智能投顧正在深度融合多種先進技術，實現全方位的效能躍升。人工智能與大數據的緊密結合，能夠對海量、多維的金融數據進行更精準、更迅速的挖掘與分析。通過對全球范圍內實時更新的宏觀經濟數據、行業動態、企業財務數據以及市場情緒數據等進行深度剖析，為投資決策提供更具前瞻性和準確性的依據。區塊鏈技術也將融入智能投顧體系，憑借其不可篡改、可追溯、分布式賬本等特性，確保金融數據在傳輸、存儲與使用過程中的安全性與完整性，有效解決數據隱私保護與信任難題。智能合約的應用可實現投資交易流程的自動化與智能化執行，降低人為操作風險與交易成本，提高交易效率與透明度。云計算則為智能投顧提供強大的計算能力與高效的存儲資源，支持復雜算法模型的快速運算與大規模數據的即時處理，確保智能投顧服務能夠靈活應對高并發、大規模用戶的業務需求，實現服務的穩定、高效運行。

個性化定制的投資服務將精準匹配個體需求。未來，智能投顧的個性化服務將達到前所未有的高度。借助先進的機器學習與深度學習算法，智能投顧平臺能夠對投資者的行為數據、風險偏好、投資目標、財務狀況等進行全方位、動態化的分析與建模。不僅能夠精準構建符合投資者當前需求的投資組合，還能根據投資者人生階段的轉變、市場環境的變化以及突發事件的影響，實時自動調整投資策略。當投資者面臨職業變動、家庭結構變化或重大經濟政策調整時，智能投顧能夠迅速捕捉這些變化，并相應優化投資組合，確保投資規劃始終與投資者的個性化需求和長期目標緊密契合，實現從“千人一面”到“一人千面”的投資服務定制化轉型。

智能投顧的應用場景將不斷拓展，實現從單一金融投資領域向多元化領域的跨越。在財富管理領域，智能投顧將與家族辦公室、私人銀行等高端財富管理服務深度融合，為高凈值客戶提供涵蓋全球資產配置、稅務籌劃、遺產規劃等多維度的綜合財富解決方案。以養老規劃為例，智能投顧能夠根據投資者的年齡、預期退休生活水平、養老資金儲備情況等因素，量身定制長期養老投資計劃，助力投資者實現穩健的養老財富積累與保值增值。智能投顧還將積極滲透到企業財務管理、教育基金規劃、慈善基金管理等新興領域，為不同類型的機構和個人客戶提供一站式、全方位的金融服務解決方案，成為連接各類金融需求與投資資源的核心樞紐。

通過人機協作，專業智慧與智能效率相得益彰。盡管人工智能在智能投顧中扮演著日益重要的角色，但人類的智慧與經驗的價值依然不可替代。未來，智能投顧將實現人機協作的深度融合模式。專業投資顧問將借助智能投顧平臺的強大數據分析與處理能力，從繁瑣的數據收集、整理與初步分析工作中解放出來，將更多精力投入對宏觀經濟形勢、行業發展趨勢、企業基本面等深層次研究與判斷中，為投資者提供更具洞察力與前瞻性的投資策略建議。同時，在面對復雜的投資決策場景、客戶特殊需求或市場突發事件時，投資顧問能夠憑借其豐富的經驗、敏銳的市場直覺與靈活的應變能力，與智能投顧系統協同工作，共同制定出更加科學合理、貼合實際的投資解決方案，實現人機優勢互補，為投資者創造更大的價值。

隨著全球經濟一體化進程的加速推進，智能投顧將呈現出顯著的國際化發展趨勢。智能投顧平臺將逐步拓展全球市場，為投資者提供跨境投資服務，打破地域限制，實現全球資產的優化配置。通過建立覆蓋全球主要金融市場的投資數據網絡與交易通道，智能投顧能夠幫助投資者輕松涉足國際股票、債券、基金、外匯等多元化資產領域，捕捉全球范圍內的投資機會，分散投資風險。同時，智能投顧還將深入研究不同國家和地區的金融法規、稅收政策、文化背景等因素，為投資者提供符合當地法律法規要求、契合當地市場特點的跨境投資咨詢與服務，助力投資者在全球金融市場中穩健前行，實現財富增長與資產保值增值目標。

（作者單位：建信金融科技有限責任公司大數據中心）