智能投顾：概念与应用介绍

2023-07-05 理论教育版权反馈

【摘要】：智能投顾是人工智能与传统的专业投顾相结合的产物。智能投顾在近年来的发展主要得益于大数据和计算力的提升，其优势在于降低了投资门槛，吸纳了更大规模的投资群体。智能投顾的局限在于，凡涉及认知层面的东西，人工智能多少有点措手不及。

智能投顾是人工智能与传统的专业投顾相结合的产物。

（一）智能投顾的概念

智能投顾是人工智能+专业投资顾问的结合体，也被称为机器人投顾（Robo-Advisor），是指利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，并结合投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，为其提供多元化、自动化、个性化的资产配置建议，并对组合实现跟踪和自动调整。

智能投顾的理论基础是马克维茨的投资理论。投资者的投资组合选择可以简化为两个因素，即投资组合的期望回报及其方差。以方差衡量风险，可通过分散化降低风险。给定投资者的风险偏好和相关资产的收益与方差，最优投资组合有唯一解。利用人工智能的计算能力，通过调查问卷等对投资者进行快速的财富画像，确定投资者的风险偏好等级，根据一定的算法为投资者自动实现最优资产配置。

传统投资顾问是以投资顾问的专业素养和从业经验为基础，结合投资者的资产状况、风险偏好、预期收益等，为投资者提供专业的投资建议。智能投顾将人工智能引入投资顾问领域，通过搭建的数据模型和后台算法，提供相关的理财建议。和传统投资顾问相比，智能投顾具有低费用、低门槛、易操作和高透明度等优势。

（二）智能投顾服务流程及主要内容

根据美国金融业监管局（FINRA）2016年3月提出的标准，智能投顾服务流程包括客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再选择、税收规划、投资组合分析，如图7-4所示。

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图7-4　人工智能作用于智能投顾服务链的具体环节

智能投顾服务的主要内容包括客户情绪管理和给予投资策略或建议两个方面。人工智能通过作用于投顾服务链的客户分析、大类资产配置、投资组合选择环节和投资组合再选择环节，帮助投资顾问在各环节做好客户情绪管理和给予投资策略或建议。

1.情绪管理（客户分析）

通过大数据获得用户个性化的风险偏好及其变化规律，人工智能算法可以帮助投资者更有效评估他们的长期投资目标、真正的风险偏好，甚至在情绪受到影响时为他们做出更理性的判断并与他们进行沟通。相对于传统投顾的人为沟通环节，智能投顾一方面在一定程度上做到了降本增效，另一方面在于这种风险偏好可以实时进行动态数据采集和计算，减少一定的滞后性。

2.投资策略或建议

（1）大类资产配置：根据用户个性化的风险偏好，结合投资模型定制个性化的资产配置方案，同时利用互联网对用户个性化的资产配置方案进行实时跟踪调整。

（2）投资组合选择：投资组合选择是依据前两个步骤得出的进一步结论。客户分析是测量出好的风险偏好参数，大类资产配置是形成不同风险偏好的资产组合，投资组合选择是完成前两步的一一对应。在这个环节，智能算法辅助投资策略生成以及量化投资策略。

（3）投资组合再选择：投资组合再选择主要是指随着外界（宏观事件、市场、投资者偏好）的变化，智能算法会进行实时分析和调整。如果资产投资配置偏离目标资产配置过大，投资组合再选择可以实施动态资产配置向静态资产配置的重新调整（自动风控/自动调仓）。

3.智能投顾的主要应用

（1）数据搜索引擎：过去复杂的查询和逻辑判断依赖人工完成，现在用知识图谱和机器学习作为人工的辅助。

（2）自动生成报告：分为结构化数据和生成叙述文章两大步骤，从技术出发可以看作自然语言理解和自然语言生成（+可视化），总体来说，即解析文本，提取出关键信息嵌入相应的报告模板，自动生成报告。

（3）人工智能辅助量化交易：采用的技术主要有机器学习、自然语言处理和知识图谱。机器学习主要用于从数据到模型的量化建模，自然语言处理主要用于解析非结构化文本并纳入量化模型，知识图谱则主要用于从知识关联的角度去进行逻辑推测。利用机器学习技术，结合预测算法，可以依据历史经验和新的市场信息不断演化，预测股票、债券等金融资产价格的波动及波动间的相互关系，以此来创建符合预期风险收益的投资组合。其中，前两类也在为人工智能辅助量化交易打基础。

（三）智能投顾的发展

近年来，在金融科技浪潮下，智能投顾开始兴起，成为金融界的头等热门话题。从业界发展趋势来看，初创公司多以技术为主导，依附传统金融机构做市场的拓展，传统金融机构也在试水智能投顾。据不完全统计，目前国内宣称具有“智能投顾”功能或者正在研发的理财平台已经超过20家，主要包括京东智投、聚爱财PLUS、宜信投米RA、钱景私人理财、蓝海财富、弥财、来钱、微量网、资配易、胜算在握等。

智能投顾在近年来的发展主要得益于大数据和计算力的提升，其优势在于降低了投资门槛，吸纳了更大规模的投资群体。智能投顾将人工智能和大数据等技术引入投资顾问领域，可以处理海量的信息，快速应对时势，故其具有门槛低、费用低、投资广、操作简单、透明度高和个性化定制六大优势，对中产及长尾客户进行全覆盖，实现全民理财，普惠金融。同时，得益于FinteCh2.0的互联网、移动互联网应用的增多和数据的积累，利用大数据识别用户风险偏好可以做到千人千面，一方面相对传统理财顾问的面对面沟通方式，智能投顾在一定程度上可以做到降本增效；另一方面，在投资面前，人非草木，恐惧和贪婪的情绪会随着市场的涨跌、收入水平等因素的变动而波动，大数据识别对风险偏好可以进行实时动态数据采集和计算，减少一定的滞后性。

智能投顾的局限在于，凡涉及认知层面的东西，人工智能多少有点措手不及。到目前为止，人工智能的优越性主要体现在计算力上，从感知、认知递进的层面来看，目前还停留在感知向认知层面攀爬的过程，中间横着一个瓶颈期有待挑战；同样，在智能投顾领域，计算机还无法完全替代人类，在一些关键时刻还是需要依靠专业经验来做决策，比如识别风险偏好这个环节，其中的关键是客户有时候实际表达的与其真实风险偏好其实是有差异的，但凡涉及认知层面的东西，如果完全依赖计算机将会导致一些特殊风险的出现。

智能投顾：概念与应用介绍

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