或取代人类投资顾问，大数据时代下智能投顾如何创新发展？

互联网金融正在向智能金融化方向发展。对于金融而言，技术不再只是渠道的提供者和业务的中介者，技术本身正在彻底改变金融服务的形态与流程， 智能投顾 无疑是整个金融行业当下最关注的一个亮点话题。

投资界的 AlphaGo是否会取代人类投资顾问，成为客户资产的最重要管理者？对客户来说，是把资产交给有学习能力的机器，还是交给一个真正的人类来进行管理？这些都是对大家现有观念的挑战。

4月18日，在麦子金服B轮融资发布会上， 东方证券首席经济学家邵宇，上海金融信息行业协会秘书长李娟，上海市互联网金融行业协会副秘书长孟添，搜股科技创始人于洪钧以及麦子金服董事长黄大容 对时下热门的智能投顾展开讨论。

本次圆桌论坛的主题为“大数据时代下的智能投顾与创新发展”，主持人互联网金融千人联合会创始人蔡凯龙。

以下是会议实录，经亿欧记者编辑整理。

蔡凯龙： 我们今天其实要谈的话题是智能投顾，我花一分钟时间讲下智能投顾的背景，智能投顾来源于人工智能，人工智能不是新概念，它的发展经历了两个高潮和两个低谷。

1956年，有一个科学家在达特茅斯夏季研讨会上提出了人工智能的概念，1970年，人工智能经历第一个高潮，可是那时候没有技术，没有硬件，没有理论支撑，所以到1980年的时候人工智能走入了第一个低谷，到了1990年，随着计算机的发展，人工智能又上升到一个高潮，2000年又进入了低谷。

我们现在处的阶段，是 人工智能 的第三次高潮，第三次高潮起源于2006年，有一个科学家研究出了深度学习算法，美国的报道里总结了人工智能对于全世界各个行业的影响，包括农业、军事、医疗等，其中一个行业就是我们今天要谈的话题，人工智能对金融的影响有三块：风控、 监管 合规以及 智能投顾 。

为什么说人工智能对金融有影响？因为金融积累了大量的数据，和现金打交道，而且变现比较容易，而人工智能在金融上的最主要体现就是智能投顾。

我们今天的话题从一组数据开始，今年二月份的时候，全球智能投顾资产排名出炉，根据统计公司发布的数据，全球第一名的智能投顾资产管理公司资产规模达到470亿美金，国内智能投顾资产管理规模的年增长率达到了103.8%，到2020年智能理财的市场规模将达到2.2万亿，这是一个巨大的市场。

上星期中国Fintech融资有三起和智能投顾有关，整个资本市场对于智能投顾十分关心，我想请问黄总和于总，两位是从事智能投顾的企业主， 你们认为为什么智能投顾能发展这么快，为什么大家投资界这么关心智能投顾，智能投顾有什么特点可以吸引用户和投资者？

黄大容 ： 我觉得主要有三个方面的原因， 第一个 是智能投顾让投资变得异常简单，我们只需要一键、充值，就可以完成对很多产品的投资。

第二 是风险分散，因为智能投顾的投资组合里面包含着各种算法，在风险和收益上有一个平衡算法，相对比较安全。

第三 是投资额可以比较小，中产阶级过去缺乏比较好的理财产品，智能投顾是一个相对容易进入的门槛。虽然现在国家对股权类的智能投顾在政策上有一些管控，但这并不阻碍智能投顾大方向的发展。

于洪钧： 智能投顾有这么几个特点， 第一 ，在欧美市场已经有了很长时间的发展，现在居于成熟期和爆发期，我们有先例可寻。 第二， 智能投顾可以大大降低成本，基金管理费可能降到0.1%，甚至再往下降，再加可以全天无休在后台工作，既省钱又省时间。

蔡凯龙： 一般来说投资到最后都是拼人性，智能投顾能用计算机和算法，理性地去掉贪婪、恐惧等情绪，这也许是吸引投资者的原因之一。关于智能投顾现在有两种观点， 第一种 是随着人工智能技术高速发展，很多行业人士都会被替代，它会颠覆理财行业， 第二种 观点是现在技术还非常初级，只是算法自动，交易高频，决策自动化，更多是节省成本，还没有到真正高智能的阶段。邵总对这两种观点怎么看？

邵宇： 我觉得首先是节省成本，在我们100万客户中，真正服务的投顾客户就一两百人，不可能以人工为客户提供一个比较充分的服务，这个时候 机器人 可以帮忙。高盛一百万美金一下的净值客户都是由机器人做，这个趋势很难避免。

智能投顾性价比高，小、分散、简单，但是投资人还关心收益，专业人士都知道 风险收益 是平衡的，并不是收益越高越好，所以投资人面对智能投顾还是将信将疑。我肯定用传统行业专家来训练机器算法，它自身也会学习，但是突破点还需要一定时间才能真正到来，那个时候才是生死一线。

蔡凯龙：孟秘书长怎么看呢？

孟添： 刚才主持人讲到智能投顾的行业发展，我有点不一样的看法，想请教主持人。

主持人刚才说的几个例子，包括欧美迅猛发展的数据和国内目前的情况，但是我觉得中国现在智能投顾的发展情况很难和美国做很比较，或者说很难拷贝美国这种迅猛发展的模式。从供应和需求两个角度来看，美国的养老金制度以及避税需求和中国完全不同，我们中产阶级的理财需求和美国的还是不一样。

从产品供应的角度来看，我们的问题更大，美国的标准化产品包括ETF产品非常多，但是中国并不是这样，他们发展很快，中国是不是也发展很快，这需要打一个问号。

第二个关于资本投入的问题，我并不认为资本大量投入这个行业一定会促使这个行业发展得更好。拿P2P来说，资本投进去以后不是很理性，现在缓过劲了，发现P2P平台不能只看流量，但那个时候烧了很多钱导致行业野蛮生长，这对行业是不利的。资本是不是应该理性看待智能投顾这个行业，这也打一个问号。从这两方面讲，我们还是要冷静地看待新生事物。

蔡凯龙： 从供给和需求上看，中国和美国差别非常大，所以很多美国的智能投顾想在中国落地。但是第二点我保留自己的意见，孟秘书长说现在资本市场过热，行业有泡沫，我对泡沫持另外的看法，一个行业要发展，一定要有泡沫支撑，特别是资本市场，拿人工智能来说，如果现在资本市场没有这么多人投AI的话，人工智能不会达到第三次浪潮的顶峰。现在请李秘书长讲讲对这个问题的看法。

李娟： 我赞同孟秘书长刚才说的中国和美国不能相提并论，但是我支持你的第二个观点，我们的消费者面临着和美国大不相同的金融创新环境，为什么1956已经提出的人工智能到了二十一世纪我们还在谈，主要是因为 大数据 技术。

人工智能需要基于大量的数据和大量的用户来做，但现在不管是证券公司，还是创新的互联网金融或是传统的银行，都处在基础数据的整合和应用阶段，很多金融机构的数据还是独立应用的，对于用户人工智能的筛选是基于自己的偏好。

目前我们在银行是一个形象，在证券公司是一个形象，在 麦子金服 还有一个形象，这些形象都是独立的，如何把这些影像资料整合成非常完整的全息影像，用人工智能进行分析还有很长的路要走。

蔡凯龙： 人工智能的发展有三个要素，硬件、算法和数据，我曾经问过硅谷人工智能的专家，如果只选一项的话他选什么，他说数据，数据是最关键的。这印证了李秘书长说的，人工智能发展这么久，为什么到现在才爆发，因为大数据的积累。

虽然人工智能在中美两国的供给和需求有区别，但也有共同点。刚开始都是科技公司、创业公司在做，有了市场和规模以后， 传统金融 纷纷介入，银行、证券也都开始做智能投顾，那在这个行业里， 银行和传统金融公司、科技公司做智能投顾都有什么优势和劣势呢？ 我们请几位回答一下这个问题，从于总开始。

于洪钧： 主持人的问题挺尖锐，我用贝莱德资产管理公司的例子来说明这个问题。贝莱德做资产管理已经三十多年了，但是它不把自己定义为金融公司，它把自己定义为一家科技公司，而且这是唯一定义。这家公司从成立第一天就是做技术，把科技融入金融的血液里，从交易到资产管理到客户服务的自动化做起，不像有的智能投顾公司第一天就想成功。

黄大容： 谢谢主持人，我从几个方面看待这个问题。 第一 做这个事情需要人才，人才有几个要点：对用户的痛点把握得非常清楚；对金融全流程非常清晰；懂得用什么样的技术分解这些流程上的各个节点，然后重塑这些要素，成为一个新的组合。

这些人才在银行或者传统机构受到了人力资源薪酬体系的限制，往往会自立门户或者来到能够他投入与回报对等的科技公司来，在初创期，从人才的角度看，科技公司做得比金融公司好。

第二点 从财务角度看，即使传统金融机构有人才，当他把财务预测给CFO的时候，肯定会遭到拒绝，对于一家上市公司或银行来说，他们的CFO能容忍一家五年不盈利的子公司吗？这是一个很大的问题。

第三 ，所有的智能金融初期都是“丑陋”的，在初创期，创新型的科技类小公司对技术的发展更有容忍度。

除了人财物之外，还有一个很重要的要素是资本，传统的金融机构最好的就是有钱，现在科技型的公司也能获资本，从中长期的发展来看，他们会投资或者说控股科技型的公司，帮助他们业务转型，其实这是一个融合，前期我坚持科技型公司做得更好，后期的发展方向会是融合。

邵宇： 我是传统金融机构的代表，对于我们而言，新兴的技术更多是行业专家学习培训，然后调制到适合我们的程度，获得风险调控下体面的回报。

我喜欢把所有的金融技术分成两端，一个是资产端，一个是财富端，做配置的，这两个完全不一样，资产端要难的很多。如果传统金融机构良好资产端的研发投资能力和新兴技术公司的开拓创新、机器学习结合在一起，我们一定会有一个更有效的资产管理组合。

蔡凯龙： 说到中国的Fintech的发展，不管是智能投顾还是P2P，都离不开监管这个话题，要问问孟秘书长，监管对智能投顾的发展有什么影响？

孟添： 谢谢主持人的问题，我们不是监管部门，这个问题问我们不太合适，但一定要问的话，只能回答了。

实际上监管确实和金融创新的发展关系非常密切，金融创新的出现对监管是一个挑战，以前的监管形式已经没办法适应现在金融创新了。比如智能投顾跨业态，它很难定义为一个行业，P2P里有智能投顾，基金销售里也有智能投顾，而我们是分业监管，证券投顾或是基金销售都是持牌的，科技公司很多不持牌，这里面有很多问题。

目前智能投顾行业有很多会员单位，但是看实质业务，人工智能并不多，现在大家都在讨论智能投顾，有点像前几年搞P2P，有一些良莠不齐、浑水摸鱼的机构打着智能投顾的幌子在做事，这对行业的影响非常大，原来P2P劣币驱逐良币，智能投顾如果不监管也会出现这种情况。为了避免这种事情发生，我们要拥抱监管，合规经营。

蔡凯龙： 五位嘉宾用一两句话总结一下您觉得现在智能投顾技发展中最大的问题和最需要解决的问题是什么？

于洪钧： 在中国这个特殊的环境里，我觉得监管政策的允许是一个技术手段能够发展的必要条件。智能投顾必须基于一个成熟的市场体系和金融产品体系才会得到较大的发展，现在中国的金融产品体系可以支撑初期的智能投顾发展，但是复杂的智能投顾，国外的一些成熟产品很难直接在中国落地。

黄大容： 智能投顾有一个建仓和调仓的过程，建仓到调仓需要一个算法，算法的基础是金融产品以及金融衍生品，中国由于金融产品基础比较薄弱，还没有达到国外的丰富程度，所以调仓还是人为的。但是随着中国金融的发展，金融衍生品逐渐丰富，我相信智能投顾算法在建仓调仓上会给用户提供一键式服务。

邵宇： 因为核心还是投资，现在智能投顾在中国已经有了接地气的投入，应该能够接地气，找到具体实践，给投资者提供一个体面的可持续的回报，这是生命力和突破点所在。

孟添： 从行业协会的角度来说，我从业同仁看待智能投顾时要去除浮躁的心态，循序渐进地进行创新与探索，这方面需要数据的积累，也需要时间的验证。

李娟： 很多人对智能投顾趋之若鹜，奔着这个方向走，我们要慢一点，回头看看我们的用户是否适应，让用户理解智能投顾。

我们统计金融公司的员工人数，男女比例和年龄后，发现设计针对25岁到28岁年龄层智能投顾产品的一定是小型消费金融公司，券商、基金、信托、银行等针对年龄越来越高的用户。人工智能是全学科技术，一定要有生物学、心理学、身体功能学这些学科知识，才能把人的行为分析得更全面，把人工智能做得更好，因此引进人才的时候要注重全学科的培育和孵化。

蔡凯龙： 行业要慢一点等用户赶上来，另外注重人才的培养，感谢五位嘉宾。

本文作者杨梦莹，亿欧专栏作者；微信：yangmengyingyiou（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。