华尔街老司机:在美火热的智能投顾,如何移植到中国?

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华尔街老司机:在美火热的智能投顾,如何移植到中国?

在百科上,智能投顾的定义颇为繁琐。“智能投顾 指虚拟机器人基于客户自身的理财需求,基于当前市场状况和底层标的表现,基于金融和投资学的投资组合理论,通过算法和产品搭建一个数据模型,来完成以往人工提供的理财顾问服务。 

对此,财鲸联合创始人王蓁给出一个简明的定义——

智能投顾是,一套告诉投资者如何个性化投资,并且最终能为投资者赚到钱的独立运行系统。

回顾智能投顾的历史并不算长,但发展速度颇快。2010、2011年,美国西海岸涌现了第一批 robo-adviser 机器人投顾。 2014年,robo-adviser 以中文名“智能投顾”出现在中国市场。 2017上半年,国内传统金融机构布局加快, 兴业银行、江苏银行、光大银行等相继推出它们的智能投顾。

研发智能投顾,意在中国财富管理市场。财富管理业务链条可以划分为四个步骤: 理解需求、形成投资方案、方案执行、监控调整。

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但传统财富管理行业面对着诸多痛点。例如财富增长带动旺盛的市场需求,但人手不足引发产能矛盾,难以覆盖更多的群体。此外,新产品层出不穷,市场关联度增加,周期切换加速, 对投研能力提出挑战。而智能投顾正想要解决这些问题。

还值得关注的是,在蓬勃和热闹之余, 如今的中国智能投顾行业 还充斥着不少乱象。行业 冒出了很多不知名的非主流的同业。一部分是原来的P2P公司,理财产品摇身一变“智能投顾”;一部分是原来主打财经媒体、社群的公司。

从更具体的角度来说,在9月7日雷锋网AI慕课学院举办的 系列讲座第一课(传送门) 中,王蓁直言, 常见的智能投顾都是“人工的智能”。

他解释说, 常见资产配置模型,诸如 现代资产组合理论、 马克维茨模型、 均值方差模型(MVO)、 Black-Litterman模型等, 在国内都不可行,其中,使用BL模型的一定是“人工的智能” 投顾。就实际问题维度,国内公募基金交易存在申购赎回的时间滞后、赎回价格的不确定性等问题。

而美国是智能投顾的发源地,行业的成熟度居于翘楚。美国智能投顾的原理是什么?为什么受到美国投资者的欢迎?美国智能投顾模式在国内可行吗?对于中国而言,有何借鉴之处?

上述问题将在【9月14日 本周四晚上8:00】第二节公开课“华尔街老司机:在美火热的智能投顾,如何移植到中国?”上由财鲸联合创始人王蓁博士带来深度解读 据介绍,财鲸是 国内已实现商业化落地,通过交付验收;符合银监会监管要求,可以在金融机构内部部署私有服务;国内已实现无人工干预,在防火墙隔离下,能够独立自主运行的智能投顾系统。

智能投顾系列讲座由雷锋网AI金融评论联合雷锋网AI慕课学院共同举办,邀请王蓁博士为我们持续分享,关于智能投顾原理、业态、算法模型和应用落地的一切。

讲座分为两部分——线上公开课、线上线下结合的正式课程。 正式课程分为初、中、高级三阶段。

  • 初级课程将在公开课精华基础上,增加常见资产配置模型与机器学习基础内容。

  • 中级课程是高级课程的预备课,将深入剖析金融研究和投资领域常见的人工智能算法,包括风险平价资产配置模型、基于多因子模型的资产配置、量化投资中的自适应建模和优化方法、自动化的文本挖掘算法、非结构化数据应用、金融搜索、金融知识图谱构建等。

  • 高级课程会结合国内智能投顾的落地案例,拆分讲解如何搭建和实施一个真正的智能投顾项目,主要覆盖思考和解决问题的思维方式和案例介绍。

华尔街老司机:在美火热的智能投顾,如何移植到中国?

嘉宾介绍:

王蓁博士是

  • 北京财鲸信息技术有限公司联合创始人,美国康奈尔大学博士、清华大学学士;

  • 特许金融分析师(CFA),金融风险管理师(FRM),持有美国资产管理咨询个人牌照(IAR);

  • 他曾在美国彭博总部负责机构量化投资。

  • 清华大学校友导师

  • 国内某大型互联网公司人工智能实验室金融业务顾问

目前,王蓁是某四大行之一、某香港上市公司智能投顾系统唯一项目负责人,同时也是某香港上市券商金融搜索引擎和机器人助手系统项目负责人。

【讲座时间

第二次公开课:2017.9.14(周四) 晚上8:00-9:00

】:

线上直播+回看

直播平台 】:

AI慕课学院、雷锋网 (公众号:雷锋网) App。

【如何观看

关注[AI金融评论],点击公众号菜单【公开课】直接报名,或者是:关注公众号「AI金融评论」,回复“智能投顾”获取课程信息; 或者 点击此处 , 完成报名

入群:添加助手小艾(微信号MOOCCAI),发送“智能投顾”,并提交姓名+公司/职位。

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