踏着七彩云的智能投顾，为何仍然拯救不了凡间？

从“阿尔法狗”与李世石的人机大战开始，代表人工智能的产品，便开始崭露头角。这些由人类制造，但在运算规模和效率上远远超过人脑的设备，正在一步步地渗透地球人的生活。

人们相信，当人工智能遇上亟待更新的旧产品体系，那些诞生于人脑的光芒很有可能照亮我们的整个世界。例如我们所熟悉的智能交通和医疗。

近年来，有一种通过金融和IT技术的融合，来取代人工决策力的智能金融产品，也正在走入投资服务的序列。不过与它的“师兄们”相比，身负“改变金融格局”重任的它，却在前行的道路上步履维艰。

“英雄人物”的尴尬战绩

“现在同行们坐下聊天，问的最多的就是技术转型的问题。”一位互联网金融平台CEO说道。

与前几年相比，人们对“人工智能+”话题的关心程度，显然已远远胜过了“互联网+”。

这并不是空穴来风。对于金融从业者来说，许多企业早已完成了互联网化的进程，而“人工智能”才将是下一个诱人的巨无霸市场。

这是智能投顾的未来，也是它身负“改变未来金融格局”的原因。

普遍观点认为，以“技术+规模”实现互联网金融的低成本运营，是智能投顾诞生的肥沃土壤。

人的逻辑思维有很多种，比如推理、比如对数据总结、挖掘、整理以及通过概率判断所形成结论的能力。但人力的计算也常常受到主观思维、市场波动以及计算效率的影响。所以智能投顾的出现，是通过模仿人脑的计算能力，使之能够在特定的环境和场景下，根据变量和环境的变化，以最大的精准度来解决问题。

显然，这种以人工智能替代人脑决策的方式，被认为是打开了平民理财的闸门。而过去甚是鸡肋的“长尾”用户，也成为了智能投顾奋力征战的主要战场。

资本市场上，无风险高收益的理财产品正在逐步消亡。从国际看，全球央行在放水，欧洲和日本都是负利率，利率长期低迷是大概率事件。从国内看，中国GDP增速一直呈放缓状态，2016年一季度，中国GDP增长6.7%，同比增速创28个季度新低。

“利率市场化的加速，会进一步压缩‘类高利贷’产品的空间。”国内某平台创始人如是说。过去的理财大户就要痛失江山，而新一代的财富阶层却有着巨大的未曾满足的理财欲望。

据波士顿咨询预计，2020年，中国资产管理总规模有望达到174万亿元，但绝大部分却是并不具备正确理财知识和资产配置能力的初级学者。这些投资者拥有稳步增长的资产总量，正急需一个具有建设意义，但并不昂贵的财富管家。

而相比过去专为高净值客户服务的人类投资顾问，以机器为内核的智能投顾，显然更适合规模化铺展。这让金融从业者对于智能投顾的未来给予了空前的希望，也成为了金融人趋之若鹜的下一个风口。

嗅觉灵敏的金融投资者，早已注意到了这个绝佳的机会。他们正趁着互联网金融的这波整改，试图将智能投顾摇身一变成为自家互联网金融平台的优先级产品。

截止2016年第三季度，已有大约30家主打智能投顾的平台上线运营。这里不仅有弥财、理财魔方、7分钟理财这样专做智能投顾产品的，还有像盈米财富、宜信、积木盒子、聚爱财等以财富资管为主的前P2P平台，其中也不乏网易智能金融、平安一账通、京东金融、百度股市通这样巨头企业的身影。

“有一段时间，做智能投顾的人甚至成了行业人心目中的弄潮儿，而那些迟迟没有开展科技转型的平台，则被视为了‘土老冒’。”一位从业者透露说。

从2015年的下半年起，受到互金监管政策影响，平台像鸟儿一般地纷纷飞向“智能投顾”这块洼地栖息。

但轰轰烈烈的入场，却并未换来等同的市场价值。与风生水起的开场不同的是，一年过去了，相当一部分智能投顾平台仍然无法找到准确的用户切入口、解决根本上的产品设计问题，更没有获得期待中的用户储量。

一项新的Gfk调查显示，只有10% 的参与者表示他们相信机器计算胜过人类，38%的受访者表示愿意为人工财务服务支付更多的费用，而超过45%的受访者表示他们不希望为了省钱而放弃现场人工咨询服务。

这给一直认为自己能为中低收入人群提供最好投资选择的智能投顾，泼上了一盆无情的冷水。

“很多原本在兴头上做智能投顾的平台，现在却都面临了用户规模化的瓶颈。”某位平台CEO说：“这是因为在投资人的角度上，智能投顾的营销噱头要远远大于它真实的产品体验。”

另外一方面，智能投顾公司的获客成本也在节节攀升。Finametrica 报告和 Morningstar 报告共同显示，智能咨询公司须花费1800至5000人民币才能获取一个新客户。而假使客户每个月仅支付500人民币的咨询费，公司需要一年时间才能收回这些成本。

对疯狂的技术拥趸，让行业过早地迎来了瓶颈期。尽管被寄予厚望，但在中国本土，却始终没有出现一个真正占领智能投顾市场的垄断型企业。

而由于急于追求表面的科技规模，平台错失了对于核心竞争力——“人”的把控。

SigFig财富管理有限公司CEO曾说：“虽然人工智能是看似完全智能化的工具，但其背后的纽带却恰恰是人类。”

这里的“人”，既包括了用户、技术开发人员、运营决策者，也包括了涵盖在广义金融体系中的与之相关的所有个体。而正是这些表面与“智能”反义的存在，成了维系整个行业前行的骨骼。

智能投顾这块看似人人都想吃的蛋糕，正在被啃得斑驳凌乱。而原先那些“得人工智能便得天下”的观念，也在市场一遍遍的定论中，丧失了灵气。

损兵折将，前路何行？

1）．理财人的信任危机

花旗银行曾在一份名为“How FinTech is Forcing Banking to a Tipping Point”的报告中指出：金融科技催生的智能投顾对于投资者而言是一种补充性需求，而非替代性需求。

这个观点在中国大陆地区的体现尤为明显。

智能投顾在中国的发展之路并不顺畅的根本原因，是来自于中外投资观念和环境的巨大差异。

在拥有退休金计划的美国人中，83%的投资者都选择了投资顾问服务。但传统投资顾问的服务费高达一年一万美金，并且只服务于年收入1000万美金以上的高净值人群。所以相比之下，大部分中产阶级和年收入更低者成为了智能投顾的固定客群。

而中国的散户投资者，则更愿意信任自己通过各种渠道得到的“小道消息”。从数据可以得出，中国投资市场并没有像欧美那么普遍的投顾传统，中国散户习惯于自己参与资本市场投资，而即使不直接参与资本市场，也更倾向于委托或者投资于通过人（比如基金经理）而管理的基金来投资，对于纯粹依靠冰冷的程序算法，中国投资人始终会抱有一种怀疑的态度。

美国学者GibsonBrinson曾在1986年发表于《金融分析家杂志》上的一篇名为《组合绩效的决定》的文章中表明：“投资收益的约91%由资产配置决定。”这里便可以代表一部分智能投顾的意义。

比起收益来说，智能投顾产品本质价值在于通过更全面和智能的全资产匹配，给用户一个更科学化、高效化的理财投资配置体系。这不能以简单的保不保本来衡量，而是衬托了“长期性”、“风险分担”和“组合优势”这三个关键词的存在。

但在中国证券市场，个人投资者对“风险”的认知却相当薄弱。曾有投资人评价道：“对于中国投资者来说，能否赚钱才是最重要的。”

这些沉浮在股票中的大部分散户，大都经历过大起大跌的牛市和熊市，并习惯于超短期内获得超高收益率。所以“求稳”的智能投顾远达不到中国大众投资者对于回报的预期。

这违背了智能投顾“减少碎片投资，让财富获得稳定增值”的初衷，也使得智能投顾无法获得忠诚的用户。但即便是在现有的客户基础上，在中国本土上它也无法获得北美或是欧洲那样的规模效应，因为这里还有投资大环境的原因存在。

模式成熟的智能投顾平台Betterment，为了便于客户选择，通常会给客户设立两个投资项，一个是“高风险”的股票组合，另一个是“超安全”债券组合，并由客户根据风险承担能力自我选择。这依托了美国市场近1600支ETF、管理资产规模超越2.15万亿美元的多层级市场。而目前国内的股权投资类工具却仍然相对匮乏，以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仅130支，且大多属于传统股票指数型 ETF。而债券型ETF、商品型ETF等合计更是不足10支。这就像在“水杯里养鱼”一样，在很大程度上限制了智能投顾模型策略和收益表现。

一位智能投顾从业者对笔者透露，智能投顾的“水土不服”，如今已成为了金融圈内的共识。它就像一个来自北美部落的歌者一样，再是声嘶力竭，也甚少能引起共鸣。

2）服务者的无能为力

智能投顾能够异军突起，靠的是技术溢出效应和规模乘数效应带来的边际成本递减，但这恰恰是中国初创公司最薄弱的地方。

“人工智能投顾的技术门槛相当高，所以目前大部分所谓的智能投资组合仅仅是简单的产品打包，国内智能投顾技术离成熟还有很长一段路要走。”某平台CTO表示。

数据的缺失是最大的障碍，许多技术人认为。

人工智能的优势在于具备自主增加认知的能力，机器学习辅助大数据分析后，能够显著提高其投资管理的认知能力，完成这个过程的前提是，机器对于用户能有足够深入的了解。但事实是，我们对于用户投资习惯、风险承受能力、包括日常行为喜好上的了解，都非常浅薄。

业内人士透露，各平台在金融产品种类、金融产品配比、大数据运用上实力悬殊较大，并非所有宣传智能投顾概念的理财平台都可以真正做到智能投顾。“在一堆所谓智能投顾的APP中，除去那些滥竽充数的，大部分也只实现了很基础的市场预估和组合建议。”不少用户反映。

完整的智能投顾体系，应当具备客户IPS及风险效用方程、资本市场预期模型、组合构建及优化三大战略性资产配置核心模块。但国内一般的智能投顾平台，仅仅根据简单的客户风险问卷就把人群划分成几类让其对号入座。

与其说是智能投顾，还不如说这是几个供人选用的组合套餐。

“最能体现智能投顾价值的在于IPS，但在人工智能尚未达到自然语言交流的水平前。”某资深技术人员表示；“我们很难通过一个冗长的IPS问卷来构建客户的RRTTLLU，并识别其存在的行为金融偏差并加以纠正。这样就难以达到个性化定制的期望。”

无法对机器语言进行掌控、无法对投资市场的细微变化进行捕捉，这让智能投顾的存在失去了最根本的意义。同时也让另一种补充性角色悄然而生。

“由于技术层面的缺失，人机结合在中国仍将会是一个较长的过程。”业内人士表示。这也促使了中国半智能投顾的广泛应用。

全智能投顾是指资产配置建议完全由机器人投顾的人工智能算法给出，而半智能投顾的资产配置计划中，机器人投顾给出的资料只作为一种参考，最终投资建议将经过人工检视、处理后才能提供用户使用。一时间，智能投顾的投资顾问数量开始猛然增加。

“很多投资顾问非常年轻，没有经历过一个完整的经济周期，为客户达成最后建议的能力不尽人意。而由于目前存在的获客难度，许多投资顾问的薪水是和销售业绩挂钩，这与客户的利益明显。”一位曾在智能投顾平台的工作人员透露。

一旦与业绩产生纠葛，投资顾问的客观性就会大大降低。“名门痞女”洪晃曾在微博嘲讽道：“德意志银行的私人理财是全世界最坏的服务，我快被他们给理成无产阶级了。”掺杂着业绩和客户利益的智能投顾，正在向过去的私人理财顾问渐渐靠拢。

曾有用户调侃说，没有了技术支撑，再加上一堆客服人员的推荐，这样的理财模式和过去简直毫无不同。这虽然不是对于智能投顾的完整评价，但从某个角度来说，是智能投顾带给中国投资者的失望情绪。

3）监管人的茫然无措

作为金融科技创新的重要领域，智能投顾的发展势头和影响力使得监管方不得不给予这个行业充满预见性的考虑。

2016年美国金融监管局（FINRA）发布了一份数字化投顾的创新监管指引，阐明了其在三个方面的监管重心：1）算法；2）KYC尤其是风评；3）组合建立的方法论与潜在的利益冲突。FINRA在监管指引中定义了投资管理的价值链：KYC—资产配置—组合选择—交易—再平衡—税筹—组合分析。针对数字化投顾在价值链上的影响，FINRA执行副总裁Dan Sibears解释说：“FINRA 是从功能的角度来监管新型的投顾工具的。使用数字化投顾是突出了其‘过程监管’的视角，来审查新技术在投资管理价值链上的各个环节的功能以及影响。”

但与发源国不同的是，中国对于智能投顾的监管，却仍像P2P刚刚风生水起那会一样浑水重重。监管层对数字化资产配置业务的监管概念依然模糊，成了业内外普遍的共识。

北京大学互联网金融研究中心研究报告指出，在国内目前已上线的智能投顾产品中，绝大部分不具备执业牌照。并且国内至今，也尚无专门规范智能投顾业务发展的法律法规。智能投顾强调的是咨询和资产管理的合一，但在中国，对于投资顾问与资产管理两块业务却是分开进行。这不仅让咨询业务的开展资格受到质疑，资产管理的合理性，也成了投资人的批判热点。

虽然有消息人士透露称，面对智能投顾鱼龙混杂的局面，相关部门已准备通过牌照制度对其规范管理。不过对于体量日趋庞大的智能投顾来说，这是否只是“蜻蜓点水”，仍然有待验证。

“看似打着数字化资产配置旗号的企业，突破了原有监管体系，正在带来经营风险和道德风险。”清华五道口发布的《数字化资产配置报告》认为，这是监管缺失以外，存在的最大问题。

所谓的数字化资产配置，虽然并未超出传统证券投资顾问的范畴，但却可以肆无忌惮地穿梭在没有监管的灰色区域里。这给那些已上了监管“脚镣”的前P2P平台，提供了另一片可以“尽情玩耍”的天空。

MiuMiu认为；“不少智能投顾平台，都在带着面具。因为这里有一片尚未开垦的巨无霸市场，一块没有监管的金融乐土。而纵然不是真正的人工智能，也可以在这个技术假象营造的美好空间里肆意而行。”

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