人工智能在智能投顾领域的创新实践

智能投顾也称智能投资顾问，是指利用大数据、云计算、人工智能等先进信息技术，根据投资者的风险偏好、财务状况、投资目标等因素，通过算法和自动化流程为投资者提供高效、便捷的资产管理和投资建议。这种服务模式结合了科技与资产管理，旨在为投资者提供个性化的投资服务。近年来，智能投顾领域的人工智能技术在全球范围内迅速发展。

我国智能投顾尚处“有限智能”阶段

在我国投资者中，存在数量庞大的“长尾人群”。智能投顾不仅可以提高服务效率，还能起到普及资产配置服务的作用，使资管服务覆盖“长尾人群”，实现普惠财富管理。以证券APP作为直接对话客户的窗口，打造陪伴化、精细化、需求化的投顾服务已成为券商探索智能投顾市场破局的方向。

数据显示，截至2024年，共有60家机构获得基金投顾试点资格，包括25家基金及基金子公司、29家证券公司、3家第三方销售机构、3家商业银行。其中，已展业的54家试点机构涉及440万个账户，资产管理规模达到1.5万亿元，覆盖人群将达到1.03亿。2024年，我国智能投顾的用户数量预计达到6亿人，渗透率达到15%，智能投顾管理规模更是有望超过6600亿美元。

根据中研普华产业研究院发布的《2024―2029年中国智能投顾行业研究及市场投资决策报告》，智能投顾服务的客户群体主要为个人投资者和中小企业，他们希望通过智能化的方式提高投资效率和收益，同时降低投资成本。智能投顾服务通常采用线上模式，通过算法和模型为用户提供个性化的资产配置建议。这种服务模式具有便捷、高效、低成本等特点，深受客户欢迎。

智能投顾行业依赖于技术手段进行投资建议和风险管理，因此技术的发展对该行业具有重要影响。随着人工智能、大数据、云计算等先进技术的不断发展和应用，智能投顾行业的市场规模将持续增长，智能化程度也将不断提升。这些技术不仅提高了投资研究效率，降低了成本，还为投资者提供了更为准确、全面的投资分析服务。然而，技术更新换代迅速，智能投顾平台需要不断跟进技术发展趋势，提升服务质量和效率，加强与投资者的沟通和互动。

目前，我国智能投顾尚处于“有限智能”的阶段，智能化程度较为不足。投资市场环境不佳、投资者素质亟待提升、专业投资顾问人才缺乏等外部问题，正掣肘着智能投顾的智能性发展。智能投顾服务在法律监管方面也存在一定的风险，需要企业加强合规管理，确保业务合规。

总体来说，智能投顾领域的人工智能技术正在快速发展，不仅在提升服务效率、降低成本、个性化服务等方面展现出巨大潜力，而且在财富管理领域发挥越来越重要的作用。随着技术的进一步发展，智能投顾将在金融领域发挥更加重要的作用。

智能投顾的核心在于适时调整资产组合

人工智能技术在金融领域，尤其是智能投顾领域的应用，正在深刻改变金融服务的面貌。相比较用户在投资交易时可能会产生情绪波动，利用人工智能对交易趋势、交易信号、止损止盈进行判断，成为更加精细与成熟的手段。

在投资研究领域，人工智能的应用于2016年起蓬勃发展。传统的估值模型有很多假设需要设定，例如销售增长率、毛利率等等。这些假设对于估值模型最后的预测往往差之毫厘，谬以千里，需要通过研究员丰富的经验对此进行设定。虽然在商业模式等领域应用人工智能，因过多的数据维度而导致效果不佳，但在预估增长率、毛利率等单维度数据方面的效果很好，通过对参数更为精准的估算，得出更贴近实际的公司估值。

智能投研领域的独角兽企业Kensho创立于2013年。2018年3月，该公司被标普500以5.5亿美元收购，这一金额刷新了当时的人工智能领域收购纪录。Kensho主打一款名为“Warren”的软件，通过人工智能技术识别、分析用户的问题，收集数据库、互联网中全球范围的政策与审批信息、经济报告、社会热点、政治事件、自然灾害等巨量的相关资料，迅速提供答案。这大大压缩了传统投资分析过程中耗费时间但创造价值有限的数据搜集环节，极大地提高投资分析效率，乃至令人惊呼“Kensho取代华尔街分析师”。

智能投顾核心在于根据用户的需求、市场变化及时调整资产组合，因而很多国外智能投顾平台主要的盈利来源是管理费用。目前，国内智能投顾能够匹配用户需求与投资标的，平台的盈利来源主要为投资端和资产端的利差和帮助金融机构销售产品的分成。

根据业务模式可以将国内的智能投顾平台分为三类。

独立建议型平台多为智能投顾初创公司，目前主要存在的问题是“获客难”，流量成本居高不下，产品也受制于第三方基金机构。尽管这其中也有部分主要做海外资产配置的初创公司，但个人外币兑换额度限制了其发展规模，且随着时间变化，技术的优势将不再凸显，在各方面的压力下，很多初创公司已经开始布局B端业务。

混合推荐型平台多为手握资源和牌照的大型银行、券商和基金等传统金融机构，是目前智能投顾行业的中坚力量，拥有着巨大的规模和客户流量优势，发展前景良好。

一键理财型平台近年收益率不断下滑，加上用户的自我理财意识逐渐提升，导致此类平台用户流失严重，资金池缩水，亟待转型。

智能投顾面临的风险

算法风险。一是算法偏差风险。智能投顾算法是基于历史数据和预设规则构建的。如果数据存在偏差，例如数据样本不全面或者数据质量差，可能导致算法产生有偏差的投资建议。例如，若训练数据集中某些市场情况数据较少，算法可能会低估这些行业的投资潜力。算法本身的设计也可能存在问题，导致对不同类型投资者或者不同资产类别产生不公平的对待。此外，在多资产配置算法中，可能会过度偏向某些热门资产，却忽视了一些具有潜力但流动性稍差的资产。二是“算法黑箱”风险。复杂的人工智能算法，如深度学习算法，其决策过程通常难以被人类完全理解。这就形成了“算法黑箱”，投资者和监管者很难确切得知算法是如何做出投资决策的。例如，在基于神经网络的投资策略算法中，其内部的神经元权重和激活函数的复杂交互很难被直观解释，可能会隐藏一些不合理的决策逻辑。三是算法稳定性风险。金融市场环境是动态变化的，算法可能无法适应新的市场情况。在市场出现突发的重大政策变化或者全球性经济危机时，如果算法没有及时更新和调整，继续按照以往的策略进行投资，可能会导致投资组合的价值大幅波动。而且，算法在长期运行过程中可能会出现性能退化的情况，如过拟合问题，即过度适应历史数据而失去对新数据的泛化能力。

合规风险。一是牌照与资质风险。智能投顾行业的发展速度快，部分企业可能在未获得完整金融牌照或者不符合资质要求的情况下开展业务。例如，一些智能投顾平台可能没有经过严格的许可程序，就擅自提供投资咨询服务，这违反了金融监管的基本要求。二是监管空白风险。由于智能投顾是新兴行业，现有的金融监管规则可能无法完全覆盖其所有业务范围。例如，对于智能投顾算法的更新频率、透明度等方面，目前可能缺乏明确的监管规定，一些智能投顾公司在运营过程中可能利用监管空白进行不合规操作。三是信息披露风险。智能投顾平台可能存在未向投资者完整披露投资策略、风险因素、算法的局限性等重要信息的情况。例如，在推荐投资组合时，没有详细说明该组合在不同市场情景下可能面临的风险程度，导致投资者在不完全了解的情况下做出投资决策。

信义风险。一是利益冲突风险，智能投顾平台的运营方可能存在自身利益与投资者利益不一致的情况。例如，平台可能会因为与某些金融产品供应商存在合作关系，而在推荐投资产品时偏向这些合作方的产品，而不是真正从投资者的最佳利益出发进行推荐。二是责任界定风险。当投资出现损失时，很难清晰地界定智能投顾平台和投资者各自的责任。因为算法的决策过程很复杂，难以判断是算法本身的缺陷、市场不可抗力因素还是投资者自身操作不当导致的损失，均可能导致投资者权益无法得到有效保障。

网络安全风险。一是数据泄露风险。智能投顾平台存储了大量投资者的个人信息和财务信息。如果平台的网络安全防护措施不到位，服务器被黑客攻击或者数据传输过程中被窃取，可能会导致投资者的敏感信息泄露。黑客可能会获取投资者的银行账户信息、投资组合详情等，实施金融诈骗等犯罪行为。二是系统故障风险。智能投顾系统本身可能会出现故障，如软件漏洞、硬件损坏或者网络中断等情况。在系统故障期间，可能会导致投资指令无法正确执行或者交易数据丢失等问题，给投资者带来直接的经济损失。在市场波动剧烈时，系统故障可能会使投资者错过最佳的止损或者获利时机。

智能投顾的多维度发展趋势

在人工智能的加持下，智能投顾正以前沿之姿，勾勒未来金融投资领域的崭新蓝图，展现出一系列令人瞩目的发展趋势。

多技术协同赋能智能投顾。目前，智能投顾正在深度融合多种先进技术，实现全方位的效能跃升。人工智能与大数据的紧密结合，能够对海量、多维的金融数据进行更精准、更迅速的挖掘与分析。通过对全球范围内实时更新的宏观经济数据、行业动态、企业财务数据以及市场情绪数据等进行深度剖析，为投资决策提供更具前瞻性和准确性的依据。区块链技术也将融入智能投顾体系，凭借其不可篡改、可追溯、分布式账本等特性，确保金融数据在传输、存储与使用过程中的安全性与完整性，有效解决数据隐私保护与信任难题。智能合约的应用可实现投资交易流程的自动化与智能化执行，降低人为操作风险与交易成本，提高交易效率与透明度。云计算则为智能投顾提供强大的计算能力与高效的存储资源，支持复杂算法模型的快速运算与大规模数据的即时处理，确保智能投顾服务能够灵活应对高并发、大规模用户的业务需求，实现服务的稳定、高效运行。

个性化定制的投资服务将精准匹配个体需求。未来，智能投顾的个性化服务将达到前所未有的高度。借助先进的机器学习与深度学习算法，智能投顾平台能够对投资者的行为数据、风险偏好、投资目标、财务状况等进行全方位、动态化的分析与建模。不仅能够精准构建符合投资者当前需求的投资组合，还能根据投资者人生阶段的转变、市场环境的变化以及突发事件的影响，实时自动调整投资策略。当投资者面临职业变动、家庭结构变化或重大经济政策调整时，智能投顾能够迅速捕捉这些变化，并相应优化投资组合，确保投资规划始终与投资者的个性化需求和长期目标紧密契合，实现从“千人一面”到“一人千面”的投资服务定制化转型。

智能投顾的应用场景将不断拓展，实现从单一金融投资领域向多元化领域的跨越。在财富管理领域，智能投顾将与家族办公室、私人银行等高端财富管理服务深度融合，为高净值客户提供涵盖全球资产配置、税务筹划、遗产规划等多维度的综合财富解决方案。以养老规划为例，智能投顾能够根据投资者的年龄、预期退休生活水平、养老资金储备情况等因素，量身定制长期养老投资计划，助力投资者实现稳健的养老财富积累与保值增值。智能投顾还将积极渗透到企业财务管理、教育基金规划、慈善基金管理等新兴领域，为不同类型的机构和个人客户提供一站式、全方位的金融服务解决方案，成为连接各类金融需求与投资资源的核心枢纽。

通过人机协作，专业智慧与智能效率相得益彰。尽管人工智能在智能投顾中扮演着日益重要的角色，但人类的智慧与经验的价值依然不可替代。未来，智能投顾将实现人机协作的深度融合模式。专业投资顾问将借助智能投顾平台的强大数据分析与处理能力，从繁琐的数据收集、整理与初步分析工作中解放出来，将更多精力投入对宏观经济形势、行业发展趋势、企业基本面等深层次研究与判断中，为投资者提供更具洞察力与前瞻性的投资策略建议。同时，在面对复杂的投资决策场景、客户特殊需求或市场突发事件时，投资顾问能够凭借其丰富的经验、敏锐的市场直觉与灵活的应变能力，与智能投顾系统协同工作，共同制定出更加科学合理、贴合实际的投资解决方案，实现人机优势互补，为投资者创造更大的价值。

随着全球经济一体化进程的加速推进，智能投顾将呈现出显著的国际化发展趋势。智能投顾平台将逐步拓展全球市场，为投资者提供跨境投资服务，打破地域限制，实现全球资产的优化配置。通过建立覆盖全球主要金融市场的投资数据网络与交易通道，智能投顾能够帮助投资者轻松涉足国际股票、债券、基金、外汇等多元化资产领域，捕捉全球范围内的投资机会，分散投资风险。同时，智能投顾还将深入研究不同国家和地区的金融法规、税收政策、文化背景等因素，为投资者提供符合当地法律法规要求、契合当地市场特点的跨境投资咨询与服务，助力投资者在全球金融市场中稳健前行，实现财富增长与资产保值增值目标。

（作者单位：建信金融科技有限责任公司大数据中心）