華爾街老司機(jī)：在美火熱的智能投顧，如何移植到中國(guó)？

本文作者：陳伊莉

2017-09-11 19:02

導(dǎo)語：而美國(guó)是智能投顧的發(fā)源地，行業(yè)的成熟發(fā)展居于翹楚。美國(guó)智能投顧的原理是什么？為什么受到美國(guó)投資者的歡迎？美國(guó)智能投顧模式在國(guó)內(nèi)可行嗎？對(duì)于中國(guó)而言，有何借鑒之處

在百科上，智能投顧的定義頗為繁瑣?！爸悄芡额?/span>指虛擬機(jī)器人基于客戶自身的理財(cái)需求，基于當(dāng)前市場(chǎng)狀況和底層標(biāo)的表現(xiàn)，基于金融和投資學(xué)的投資組合理論，通過算法和產(chǎn)品搭建一個(gè)數(shù)據(jù)模型，來完成以往人工提供的理財(cái)顧問服務(wù)。 ”

對(duì)此，財(cái)鯨聯(lián)合創(chuàng)始人王蓁給出一個(gè)簡(jiǎn)明的定義——

智能投顧是，一套告訴投資者如何個(gè)性化投資，并且最終能為投資者賺到錢的獨(dú)立運(yùn)行系統(tǒng)。

回顧智能投顧的歷史并不算長(zhǎng)，但發(fā)展速度頗快。2010、2011年，美國(guó)西海岸涌現(xiàn)了第一批 robo-adviser 機(jī)器人投顧。2014年，robo-adviser 以中文名“智能投顧”出現(xiàn)在中國(guó)市場(chǎng)。2017上半年，國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)布局加快，興業(yè)銀行、江蘇銀行、光大銀行等相繼推出它們的智能投顧。

研發(fā)智能投顧，意在中國(guó)財(cái)富管理市場(chǎng)。財(cái)富管理業(yè)務(wù)鏈條可以劃分為四個(gè)步驟：理解需求、形成投資方案、方案執(zhí)行、監(jiān)控調(diào)整。

華爾街老司機(jī)：在美火熱的智能投顧，如何移植到中國(guó)？

但傳統(tǒng)財(cái)富管理行業(yè)面對(duì)著諸多痛點(diǎn)。例如財(cái)富增長(zhǎng)帶動(dòng)旺盛的市場(chǎng)需求，但人手不足引發(fā)產(chǎn)能矛盾，難以覆蓋更多的群體。此外，新產(chǎn)品層出不窮，市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度增加，周期切換加速，對(duì)投研能力提出挑戰(zhàn)。而智能投顧正想要解決這些問題。

還值得關(guān)注的是，在蓬勃和熱鬧之余，如今的中國(guó)智能投顧行業(yè)還充斥著不少亂象。行業(yè)冒出了很多不知名的非主流的同業(yè)。一部分是原來的P2P公司，理財(cái)產(chǎn)品搖身一變“智能投顧”；一部分是原來主打財(cái)經(jīng)媒體、社群的公司。

從更具體的角度來說，在9月7日雷鋒網(wǎng)AI慕課學(xué)院舉辦的系列講座第一課（傳送門）中，王蓁直言，常見的智能投顧都是“人工的智能”。

他解釋說，常見資產(chǎn)配置模型，諸如現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論、馬克維茨模型、均值方差模型(MVO)、Black-Litterman模型等，在國(guó)內(nèi)都不可行，其中，使用BL模型的一定是“人工的智能” 投顧。就實(shí)際問題維度，國(guó)內(nèi)公募基金交易存在申購(gòu)贖回的時(shí)間滯后、贖回價(jià)格的不確定性等問題。

而美國(guó)是智能投顧的發(fā)源地，行業(yè)的成熟度居于翹楚。美國(guó)智能投顧的原理是什么？為什么受到美國(guó)投資者的歡迎？美國(guó)智能投顧模式在國(guó)內(nèi)可行嗎？對(duì)于中國(guó)而言，有何借鑒之處？

上述問題將在【9月14日本周四晚上8:00】第二節(jié)公開課“華爾街老司機(jī)：在美火熱的智能投顧，如何移植到中國(guó)？”上由財(cái)鯨聯(lián)合創(chuàng)始人王蓁博士帶來深度解讀。據(jù)介紹，財(cái)鯨是國(guó)內(nèi)已實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，通過交付驗(yàn)收；符合銀監(jiān)會(huì)監(jiān)管要求，可以在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部部署私有服務(wù)；國(guó)內(nèi)已實(shí)現(xiàn)無人工干預(yù)，在防火墻隔離下，能夠獨(dú)立自主運(yùn)行的智能投顧系統(tǒng)。

智能投顧系列講座由雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論聯(lián)合雷鋒網(wǎng)AI慕課學(xué)院共同舉辦，邀請(qǐng)王蓁博士為我們持續(xù)分享，關(guān)于智能投顧原理、業(yè)態(tài)、算法模型和應(yīng)用落地的一切。

講座分為兩部分——線上公開課、線上線下結(jié)合的正式課程。正式課程分為初、中、高級(jí)三階段。

初級(jí)課程將在公開課精華基礎(chǔ)上，增加常見資產(chǎn)配置模型與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)內(nèi)容。
中級(jí)課程是高級(jí)課程的預(yù)備課，將深入剖析金融研究和投資領(lǐng)域常見的人工智能算法，包括風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)資產(chǎn)配置模型、基于多因子模型的資產(chǎn)配置、量化投資中的自適應(yīng)建模和優(yōu)化方法、自動(dòng)化的文本挖掘算法、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用、金融搜索、金融知識(shí)圖譜構(gòu)建等。
高級(jí)課程會(huì)結(jié)合國(guó)內(nèi)智能投顧的落地案例，拆分講解如何搭建和實(shí)施一個(gè)真正的智能投顧項(xiàng)目，主要覆蓋思考和解決問題的思維方式和案例介紹。

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