智能投顧緣何智能

智能投顧在客戶財務目標的4個方面，幫他們做出定制化的解決方案。但靠譜的智能投顧不會單獨吹噓人工智能。

在智能投顧這個詞被國內大量引用之前，投顧在中國特指券商營業部中的證券投資顧問。不同于國外，國內智能投顧的發展方向走出了3種分支：第一，高頻薦股幫助客戶追求阿爾法收益;第二，以海外資產配置為主;第三，以人民幣投資為主，同時服務持牌金融機構客戶。

其中，以股票收益為代表的阿爾法收益并不適合大眾投資者。其原因是，雖然獲得短期阿爾法收益相對容易，但想要長期、持續地獲得阿爾法收益難度相當大。理論上說，90%的投資收益來源于正確的資產配置，通過擇時、擇股獲取投資收益的占比不超過10%。而在中國這種半有效的市場，擇時、擇股所起的效果不超過20%。

筆者認為，國內智能投顧的發展將慢慢與國外比肩，通過大類資產配置替代人工投顧服務。同時，我們更愿意將國內的智能投顧稱為數字化資產配置。

不僅僅是人工智能

1952年，經濟學家哈里·馬科維茨提出投資組合理論，但直至1990年才他獲得諾貝爾獎，期間很多年并沒有人去驗證這個理論。舉例來說，假設我們有10類資產，如股票、黃金、現金、債券等，在當前市場狀況下，把錢均勻地配置到10類資產中有多少種可能？如果要精確到小數點后兩位，答案是1036種。

金融市場是實時變化的，下一秒和這一秒可能千差萬別，每小時都會有新的數據進入。由此看出，在計算機的計算能力發展起來之前，資產配置這件事很難實現。

下圖展示了典型的數字化資產配置過程。不同的投資者，其適合的資產配置組合各不相同。智能投顧會實時計算每類資產的波動、收益，根據投資者的風險承受能力進行必要的實時動態調整。它幫助投資者避免由行為偏差造成的投資決策失誤，保證投資者的組合永遠處于最優的狀態。

在AlphaGo戰勝李世石之后，人工智能忽然火了起來。一些所謂的智能投顧引入了所謂的人工智能概念，似乎可以準確預測市場。對此，筆者持懷疑態度。AlphaGo采用的技術叫作深度學習，深度學習不等于人工智能，是人工智能的分支。

人工智能是一個很火的詞，但在金融領域，如果用錯了會造成很大問題。金融很多時候需要的不是精確的預測，而是一個模糊的證據。特別是在資產配置的過程中，需要的是方向性的判斷，而不是局部最優解;需要的是一個全局解，即使這個解是模糊的。

另外，要防止過度擬合問題，因為機器學習計入的數據太多。但是由于機器缺乏因果關系的判斷，往往會把兩個數據出現的一致性判斷成一種有因果聯系的必然性。比如，“招商證券一開策略會，A股就下跌”。這雖然是個段子，但機器卻會當真，極有可能在招商證券下次開會時，觸發賣出指令。

因此，在現階段，機器學習智能投顧只能作為輔助手段，仍要采用多模型的方式。除了支持向量機（SVM）這種模型，還要利用傳統的數據統計方法，包括事件訓練模型、回歸模型等，才能謹慎地為用戶制訂出一份經過檢驗的資產配置方案。

針對4類目標定制資產配置方案

通常，客戶的財務目標分為4類：對預期收益的追求、對風險的承受能力、對投資時間長短的需求、投資到期后的分紅。無論用戶的投資需求是買房還是養老，都可以被這4類需求所包含。智能投顧就是希望在這4個方面，為客戶提供定制化解決方案。

每個客戶除了投資需求外，還有在不同階段的保障需求。比如，是剛有了孩子還是希望生二胎？是處于剛買了房子在還房貸還是短期內有住房升級的目標？是處于事業的上升期還是平穩期？

鄭毓棟，璇璣科技CEO，曾任渣打銀行投資策略及咨詢總監，花旗銀行商務客戶市場及產品總監，逾10年跨國銀行財富管理與私人銀行經驗

對客戶需求的深度了解，并不是一套投資問卷或風險偏好測試就能解決的。所以，我們希望數字化資產配置服務提供商通過跟財富管理機構的合作，并建立更多客戶的數據維度來解決這個問題。最終，整個行業的終極目標將是提供“千人千面”定制化的方案。

一方面，要基于用戶的情況和需求，去做出合理的投資組合配比。例如，用戶近期有剛性資金需求，智能投顧就需要自動降低用戶的風險等級，并提前提醒用戶準備提現使用資金等。此外，也可能是按照客戶的財務目標，制訂1份幾年期的理財規劃和組合，幫助客戶達成目標。

另一方面，要在了解用戶的基礎上，提供最優投資方案。簡單來說就是，如果能以10%的風險獲取10%的預期收益，就不該讓用戶承受多余的額外風險。在這方面，機器顯然計算得比人好，而且能夠實時地監控市場，計算風險收益比。如之前所說，優化模型算法是一個永無止境的過程，也是判斷智能投顧的標準之一。

結語

我們經常把智能投顧比喻成醫生。人的健康狀況需要醫生和病人的配合，財務狀況也是一樣，需要投資者和機器一起配合。如果一個投資者在觀念上認為低風險、高回報是可能的，這種配合就不會默契。因為從長期來看，一定是低風險低回報，高風險對應高回報，智能投顧是在這個邏輯下運行的。

智能投顧面臨的一個很大挑戰是客戶認知問題，所以需要用戶和投顧一起來完成投資。首先，用戶需要給投顧一定的磨合和信任期;其次，客戶的關注點應該在于投顧的風險控制能力。但最關鍵的，是智能投顧需要投資者與機器一起配合。