高收益、低成本、投资神器，智能投顾喧嚣背后的迷思

金融科技（Fintech）似乎是一位出色的流行词汇制造者：P2P、区块链...每个词汇都具备着掀起舆论波澜的能力。它最新的成果则是——智能投顾。

与区块链们类似，智能投顾的并非是一个新鲜事物。早在2008年，第一家主打智能投顾的公司便在美国出现。目前全球已涌现出如Wealthfront、Betterment、Personal Capita等数家知名的智能投顾平台。

国内的状况则更加热闹，宜信财富、蓝海财富、理财魔方、弥财等等大量金融科技公司正在涌入这个看似神奇的领域。来自盈灿咨询的数据显示，目前国内已有二十多家互联网金融平台及金融科技公司推出了智能投顾业务。除此之外，银行也不甘落后。钛媒体记者近日就获悉，今年12月6日，招商银行已在招行APP5.0中正式推出了智能投顾系统“摩羯智投”。

年初AlphaGo击溃李世石的神奇表现让无数“小韭菜”们不禁幻想：机器人既然已经如此智商超人，那他能战胜巴菲特吗？用人工智能来投资是否就能稳赚不赔呢？银行为什么也要跟随“潮流”，杀进智能投顾领域？

喧嚣之中，其实迷思重重。

机器人大战巴菲特？

何为智能投顾？简言之，即智能化的投资顾问——前者关乎技术，后者则是业务。

从技术层面看，智能投顾将大数据、人工智能等技术引入证券投资顾问业务，把传统一对一的服务，变成大规模可复制的服务，从而降低门槛，让中产阶层甚至普通百姓也能享受到，对平台的技术要求很高。

从业务层面看，智能投顾本质属于投资顾问业务，需分析用户风险承受能力，提供满足用户风险和收益要求的一系列不同配比的金融产品，将客户资金分散投资于基金、股票、债权、固定收益类产品等标的，从业人员和机构须具备相应资质和牌照。

根据招商证券的报告，典型的智能投顾服务过程主要包含以下步骤：

1）客户画像：评价客户的风险承受能力和投资目标；
2）投资组合配置：系统根据用户风险偏好从备选资产池中推荐个性化的投资组合；
3）客户资金托管：客户资金被转入第三方托管；
4）交易执行：系统代理客户发出交易指令，买卖资产；
5）投资组合再平衡：用户定期检测资产组合，平台根据市场情况和用户需求变化实时监测及调仓；
6）平台收取相应管理费。

其中，客户画像、投资组合配置以及投资组合再平衡的操作能力在一定程度上就决定了智能投顾产品的质量高低。

总体而言，与传统投资理财业务相比，智能投顾有几个优势：1、降低投资理财的服务费用；2、提高投资顾问服务的效率、信息相对透明、分散投资风险；3、避免投资人情绪化的影响，由机器人严格执行事先设定好的策略。

从美国到中国

美国是智能投顾的发源地，中国则是量化投资领域的学徒。中国本土的创新者们在学习过程中也渐渐尝试新玩法。

一位业内人士向钛媒体透露，Wealthfront、Betterment、Future Advisor等公司曾是国内很多智能投顾公司的模仿对象，但由于ETF产品数量悬殊等投资环境的差异，国内平台如果照搬美国模式将“必然没有前途”。

ETF是一种跟踪市场指数、可以在证券交易所自由买卖的开放式股票基金，买入后相当于买入该指数所有成分股，收益率稳定是它最大的特点。因此，它也成了美国智能投顾最主要的投资标的。

以Wealthfront为例，其共选择了包括美国股票、其他发达国家股票、新兴市场股票等11大类ETF，以此分散投资组合，降低风险，实现稳健的收益率。

“极客资本论”就曾撰文指出，“智能投顾在美国，其实并不需要跑赢市场的黑科技，而更多是降低和规避不必要的成本，按照Welthfront帮客户多赚（主要是靠节省）4.6%的前提下，再收取0.25%的年管理费，显然也是理所当然的。 ”

国内也有数家平台选择了这一路径，以宜信财富旗下的投米RA为例，其目前投资的是流动性强的美元ETF产品，包括追踪美国、中国和其他发达国家、发展中国家的股票、债券、房产市场等相关指数。但由于外汇管制的原因，投米RA智能将人民币投资金额限定在了在5万美金额度内。

国内也有EFF产品，为什么不选择国内产品作为主要投资标的呢？首要原因是，中国的指数投资稀缺。根据wind数据显示，以美国智能投顾最主要的投资标的ETF产品为例，2016年6月我国上市ETF合计130支，资产规模累计4729亿元。与此相对应，美国市场同期有近1600支ETF，管理资产规模累计2.15万亿美元。

在此情况下，国内公募基金成了本土智能投顾产品实现配置目的的主要目标。公开资料显示，中国有3400多只公募基金，涵盖的基础资产，涵盖了境内外的股票、债券、商品、黄金、原油等等。加上公募基金交易透明，管理严格，净值披露及时，起点特别低。与私募、信托等相比，更适合作为智能投顾产品们的投资选择。

但这也带来了一个问题，与“放任自流”式的ETF相比，以主动管理型公募基金作为投资标的将会对智能投顾的投资能力带来较大考验。

高收益迷思

与其他人工智能垂直领域类似，智能投顾的表现同样有赖于算法和数据的两方加持。但在采访中，钛媒体获得的行业普遍共识是：在智能投顾领域，算法固然重要，但是投资端的数据、经验要更为关键。

但投资端的数据并非轻易便能获取。以目前智能投顾市场内被广泛选择的公募基金为例，招商银行财富管理部总经理助理王洪栋认为，公募基金的数据积累存在很高的壁垒。

王洪栋分析称，公募基金为双层结构，一层结构为股票、债券、商品等基础资产，另一层是基金管理人以及基金经理——这两层结构又分别对应了两层数据。

第一层数据是金融产品的基本收益数据，此数据在市场上是公开的，且计算量足够大，可以用做机器训练学习；第二层是非结构化数据，如基金经理和基金公司的数据。这方面的公开数据仅有资本金和注册地信息等基础数据，而非结构化基金经理的数据很难获取。

基金组合不单是结构化数据的计算问题，更重要是非结构化数据的收集、整理、提炼和描述的问题。

在王洪栋看来，作为强大的公募和私募的销售机构，招行对于该类数据的长时间积累是“摩羯智投”与其他同类产品的优势所在。

既然如此，缺乏交易数据、投资经验的创业公司们，能扮演真正的智能投资顾问角色吗？

社科院银行研究室主任曾刚告诉钛媒体，目前来看，多数智能投顾产品在投资端的表现在业内仍然受到争议。有业内人士向钛媒体记者直言：“一些没有数据、没有客户的人怎么做智能投顾，它做模型没有数据，怎么可能有水准呢？”

也许为了吸引用户，不少中国智能投顾创业团队强调高收益率，并将其归功于似乎无所不能的人工智能。在接受钛媒体采访时，恒丰银行研究院执行院长董希淼称，这种高收益迷思背后很可能是营销陷阱，甚至是诈骗活动。

图：某智能投顾产品的宣传用语

招商银行零售金融总部总裁刘加隆对钛媒体记者表示，“银行业黄金二十年可以确认已经结束，大体可以认为今年是人工智能在公众认知领域大爆炸的元年。在这个过程中，人工智能非常大的应用会在金融领域。这个过程中，我们觉得唯一现实的路径是人+人工智能的融合。但我们不尝试宣传人工智能够包揽一切。”

监管将至

与此同时，还有一些亟待转型的P2P公司正在“浑水摸鱼”。有银行业人士指出，目前不少互联网金融平台面临转型，一些公司是把智能投顾作为避风港，甚至以此掩盖自建资金池，模糊资金去向。

不久前，《中国证券报》一则报道称，接近监管部门的人士透露，面对智能投顾鱼龙混杂的局面，相关部门正在研究通过牌照制度对其规范管理。与创新型金融公司相比，大中型基金公司、资产管理机构可能通过相对简易的程序获得牌照。业内人士认为，大批不合规的智能投顾公司将被淘汰出局。

这就又走向了无数创新概念的发展正轨上，所谓“野蛮生长，规范发展”。对于尚未完善的初创企业来说，这是一个关乎生死存亡的时刻；但对于包括招商银行在内的主流“玩家”来说，监管其实是一次规范行业的机遇所在。

此时也许就能回答文章开头的问题了，机器人无法包揽一切，他战胜不了巴菲特，但很大概率上它能赢你——前提是你选择的机器人足够靠谱。（文章首发钛媒体，记者/蔡鹏程）

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