就目前而言，無(wú)論在投資方案還是系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，智能投顧雖是大勢(shì)所趨，但探索的道路仍舊漫長(zhǎng)。

在了解智能投顧之前，我們需要了解傳統(tǒng)的理財(cái)領(lǐng)域是怎樣做的：傳統(tǒng)投資理財(cái)顧問(wèn)需要通過(guò)與客戶(hù)的交流，完成基本客戶(hù)信息的梳理（KnowYour Customer），并制作出針對(duì)性的理財(cái)方案。

通常用戶(hù)刻畫(huà)的搜集角度為：用戶(hù)年齡、收入、可投資金額、家庭負(fù)擔(dān)、投資經(jīng)驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)偏好及各種特殊需求。當(dāng)客戶(hù)同意投資方案之后，投資理財(cái)顧問(wèn)會(huì)與資產(chǎn)端的投資經(jīng)理等同事進(jìn)行交流，完成該方案的執(zhí)行。

而智能投顧屬于一種在線財(cái)富管理服務(wù)，我們先引用維基百科對(duì)智能投顧（Robo-advisor）的介紹：

Robo-advisors are a class of financialadviser that provide financial advice or portfolio management online withminimal human intervention. They provide digital financial advice based onmathematical rules or algorithms. These algorithms are executed by software andthus financial advice do not requires a human advisor. Software utilizes itsalgorithms to automatically allocate, manage and optimize clients’ assets.

智能顧問(wèn)（機(jī)器人顧問(wèn)）是一類(lèi)的提供金融建議或投資組合管理網(wǎng)上很少人干預(yù)的金融顧問(wèn)。他們提供基于數(shù)學(xué)規(guī)則或算法的數(shù)字金融咨詢(xún)。這些算法都由軟件執(zhí)行，因此財(cái)務(wù)建議不需要人類(lèi)的顧問(wèn)。該軟件利用其算法來(lái)自動(dòng)分配、 管理和優(yōu)化客戶(hù)的資產(chǎn)。

——維基百科

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，智能投顧是用計(jì)算機(jī)代替投資理財(cái)顧問(wèn)，為投資者來(lái)提供理財(cái)服務(wù)。

關(guān)于智能投顧

智能投顧的方案，完成了傳統(tǒng)投顧過(guò)程的線上化和智能化，完成用戶(hù)屬性刻畫(huà)、投資方案設(shè)計(jì)及投資方案執(zhí)行。本質(zhì)上，投顧做的是一個(gè)對(duì)接業(yè)務(wù)：基于特定用戶(hù)的特定目的，推薦相關(guān)金融產(chǎn)品。智能投顧同樣也就是完成人及其目的的解析與金融產(chǎn)品的解析，并完成對(duì)接。

無(wú)論是傳統(tǒng)的還是新的投顧模式，它們的盈利模式大都基于通過(guò)收取資產(chǎn)管理費(fèi)或投資咨詢(xún)費(fèi)從中獲利。智能投顧平臺(tái)的費(fèi)率會(huì)比大多數(shù)傳統(tǒng)投顧機(jī)構(gòu)要低，客戶(hù)群體的范圍也會(huì)更寬。

任何一個(gè)市場(chǎng)的變革都是從區(qū)域開(kāi)始的，投顧是個(gè)非常大的領(lǐng)域，智能投顧對(duì)傳統(tǒng)投顧的革新和替代，是從一些標(biāo)準(zhǔn)化程度比較高的產(chǎn)品開(kāi)始的，目前國(guó)內(nèi)外的智能投顧公司通常用的資產(chǎn)是公募基金。那么，針對(duì)于公募基金的投資方案，通常有哪些方案？

智能投顧的兩種配置方案

投顧給出的都是一套資產(chǎn)配置方案，經(jīng)典的資產(chǎn)配置策略以 Markowitz 的均值-方差模型為基礎(chǔ)，目標(biāo)是在給定組合風(fēng)險(xiǎn)水平的條件下，尋找預(yù)期收益最高的權(quán)重配置。組合對(duì)降低波動(dòng)性有顯著的作用。

就基金管理類(lèi)型來(lái)說(shuō)，有兩種方案類(lèi)型：一種是主動(dòng)管理型，一種是被動(dòng)管理型。主動(dòng)管理是為了獲取超額收益（alpha），被動(dòng)管理則是為了追蹤某個(gè)指數(shù)獲取平均收益（beta）。

在這場(chǎng)主動(dòng)投資與被動(dòng)投資的爭(zhēng)論中，各自的擁護(hù)者各持己見(jiàn)，主要點(diǎn)在于：主動(dòng)型管理基金帶來(lái)的超額收益是否能夠覆蓋其像用戶(hù)收取的管理費(fèi)成本，或者，退一步講，戰(zhàn)勝市場(chǎng)的概率高么？

對(duì)此國(guó)內(nèi)外的智能投顧系統(tǒng)有著不同的觀點(diǎn)：

• 國(guó)外智能投顧機(jī)構(gòu)，例如 Wealthfront，Betterment 等采用的都是指數(shù)基金的配置方案，也就是利用被動(dòng)基金進(jìn)行資產(chǎn)配置。利用指數(shù)基金進(jìn)行配置可以減少這部分費(fèi)率的費(fèi)用。
• 國(guó)內(nèi) ETF 種類(lèi)較少，投資者教育也在一個(gè)進(jìn)行階段。國(guó)內(nèi)的大部分投顧，例如理財(cái)魔方、摩羯智投，都是通過(guò)基金評(píng)級(jí)選出相應(yīng)的主動(dòng)型基金，來(lái)做的資產(chǎn)配置。

智能投顧的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

要想完成傳統(tǒng)投顧到線下投顧的轉(zhuǎn)化，簡(jiǎn)單的切分，需要完成五塊內(nèi)容：

1、用戶(hù)信息的處理

用戶(hù)信息包括對(duì)客觀信息（年齡因素、家庭收入、可投資金額、家庭負(fù)擔(dān)、投資經(jīng)驗(yàn)）及對(duì)主觀信息（可接受虧損收益、其他信息因素）的處理及建模，同時(shí)包括后續(xù)一些反饋數(shù)據(jù)，例如用戶(hù)交互數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)等對(duì)用戶(hù)建模的模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。

2、資產(chǎn)信息的處理及匹配及建模

選定要參與配置的產(chǎn)品類(lèi)型，對(duì)于其中標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，采用一些公允評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)或者根據(jù)收益、回撤、波動(dòng)等建立一套評(píng)價(jià)體系。篩選出可以參與配置的產(chǎn)品，并賦予其相應(yīng)的屬性值。對(duì)于非標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，則需要根據(jù)其產(chǎn)品特性建立標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行評(píng)價(jià)并賦值入庫(kù)。

根據(jù)用戶(hù)信息、資產(chǎn)信息，以及配置目標(biāo)，建立模型，并通過(guò)各類(lèi)市場(chǎng)信息、用戶(hù)反饋信息進(jìn)行方案的迭代優(yōu)化，權(quán)衡輸出相應(yīng)的資產(chǎn)配置的方案，并按需給出相應(yīng)的調(diào)倉(cāng)建議或者操作。

3、交易模塊的設(shè)置

根據(jù)選定的產(chǎn)品，設(shè)計(jì)整套的交易模塊，以支持整體流程的完成度。交易模塊的設(shè)置需要在考量完成度的同時(shí)，考慮到整體用戶(hù)體驗(yàn)。

4、投后追蹤服務(wù)

投后對(duì)用戶(hù)賬戶(hù)的定期分析，并給出其相應(yīng)的資產(chǎn)調(diào)整建議，也是智能投顧非常重要的部分。例如 schwab，就給用戶(hù)提供了稅收虧損收割和資產(chǎn)再平衡等功能。這也是智能投顧方案的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，也是其相比傳統(tǒng)投顧的優(yōu)勢(shì)所在。

5、 底層系統(tǒng)架構(gòu)支持

以上模塊的實(shí)現(xiàn)均需要相應(yīng)的底層系統(tǒng)架構(gòu)的支持。

結(jié)語(yǔ)

取決于傳統(tǒng)投顧服務(wù)的局限性，并伴隨國(guó)內(nèi)外用戶(hù)可投資資產(chǎn)的增多，日益增長(zhǎng)的投顧需求，智能投顧能夠針對(duì)更廣大的投資者提供專(zhuān)業(yè)化服務(wù)。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，一切技術(shù)創(chuàng)新都是為了提升效率。

與傳統(tǒng)模式相比，互聯(lián)網(wǎng)最大的優(yōu)勢(shì)是其極低的邊際成本，這也符合了目前的市場(chǎng)趨勢(shì)。就目前而言，無(wú)論在投資方案還是系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，智能投顧雖是大勢(shì)所趨，但探索的道路仍舊漫長(zhǎng)。

作者：郝紅飛（點(diǎn)融黑幫），產(chǎn)品經(jīng)理，曾任職于1號(hào)店和獨(dú)立開(kāi)發(fā)P2P投資管理app ，現(xiàn)負(fù)責(zé)點(diǎn)融網(wǎng)投后管理的創(chuàng)新和用戶(hù)體驗(yàn)。

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