投资顾问业务：过去、现在和未来

作为证券投资人工智能的代表，资配易早就料到了这个市场会发生的颠覆性改变。从人工投顾、在线投顾、机器人投顾到人工智能投顾，虽然各种创新商业模式不断产生，但这些商业模式并没有改变投资顾问业务的本质。

想要把握住金融科技时代投资顾问业务的机遇，搞懂投资顾问业务的前世今生或许是最为重要的。

投顾的“开局”

不妨从投资顾问的定义谈起。

投资顾问，顾名思义，大致可以理解为帮助客户提供专业投资建议，为投资者答疑解惑，并与客户进行充分交流，获取客户理财需求信息等，从功能上来讲，是建议提供者。根据中国证券业协会在《证券投资顾问业务暂行规定》中，对证券投资顾问业务的定义是证券投资咨询业务的一种基本形式，指的是证券公司、证券投资咨询机构接受客户委托，按照约定，向客户提供证券及证券相关产品投资建议，并直接或者间接获取经济利益的活动。投资建议内容包括投资的品种选择、投资组合以及理财规划建议等。

对于投资顾问服务，美国金融业监管局(FINRA)的报告认为包括适当性分析、大类资产配置、投资组合构建、交易执行、投资组合调整、风险管理、投后分析这七个核心功能。具备上述功能的人工智能投顾系统才可以说具备投资顾问能力。由于市场上投资品种繁多、客户择时能力、判断和选择能力有限，难以做出理性可靠地判断;很多用户没有足够的时间来选择产品或者策略上;甚至还有一些客户并不具备基本的专业知识和判断能力，造成了投资者面临选择的困境，这就需要专业的投资顾问为其对各类投资品进行解析，给出专业意见。

不过，在最初的投资顾问行业，投资顾问是活生生的“人”，作为用户，需要支付高昂的服务费来获取人工投顾的服务。区别于发达国家，我国A股的投资者结构以中小投资者即散户为主，但在我国，具备投顾服务资格的从业人员3-4万人左右，真正服务中小投资者的投顾就更少。但中小投资者数量又非常庞大，增长也非常迅速，预计今后5年我国仅证券投资市场的中小投资者就会达到3亿以上。按照发达国家的标准，平均每个人工投顾可以服务的人数测算，我国需要至少1000万的人工投顾大军。按目前的人工投顾的增长速度，至少需要100年时间才能实现，供需矛盾非常突出。

虽然监管层一直在强调保护中小投资者，虽然取得很大的改观，但实际效果并不理想。这背后的深层次的原因或许就在于投资顾问业务的普惠化程度提高缓慢所致。由于中小投资者生产投资策略的能力、择时买卖的交易能力、风险管理能力都比较弱，而目前，根据现有政策法规，能做投资顾问业务的只有证券公司和投资咨询公司，但大多数证券公司都没有向散户提供投顾服务的能力;投资咨询公司也同样面临人工投入需要多大投资资金规模才能覆盖持续经营的问题。因此，传统的人工投顾覆盖到的群体十分有限。

而更大的问题在于，人工投顾服务存在内容同质化、形式单一化;没有稳定的盈利模式;投资顾问队伍建设有待加强、投资顾问角色定位不清晰等问题。归结起来，人工投顾成本高，服务对象少;存在道德风险;能力参差不齐，服务内容单一等缺陷。

上述状况亟待投资顾问业务的更迭和创新，人工智能的产生显然提供了非常广阔的技术解决方案。

人工智能的爆发

这是一个意料之中的颠覆故事。随着市场的不断发展，传统人工投顾的问题已经不言自明，自上个世纪90年代互联网出现以来到今天，在线投顾、机器人投顾和人工智能投顾逐渐发展起来。

而这其中的区别在哪里?在线投顾可以理解为人工投顾通过互联网这一载体提供基于web在线的投资顾问业务服务。首先它是在线服务，并且能够提供投资建议;其次，它只是辅助人工投顾，通过有效的时间管理和一些自动化流程设计，显著提高了人工投顾的服务效率，也增强了客户的服务体验。但在线投顾的业务实质上还是人工投顾来完成的。

机器人投顾则是源于Robo Advisor这组英文单词，最早于 2012 年前后出现在美国，它主要是指为客户提供基于算法的在线投资顾问和资产管理服务，可以在无需人工参与的情况下，就可以为客户提供与人工投顾一样的服务内容，包括：投资咨询建议、投资分析报告、资产类别选择、投资组合选择、交易执行以及风险管理等。机器人投顾做的事情是用机器和程序替代人力，可提供全自动化的、以算法为基础的投资组合管理建议，把投资决策自动化。机器人投顾的背后是一个相对固定的认知模型，即由一些算法或模型来复制开发者认知的一种表现形式，其内在体系结构不具备自我更新和学习新知的能力。因此，相比在线投顾，机器人投顾虽然大大提高了工作效率和自动化程度，但它并没有超越开发者的认知范围。因此，存在提供的投资策略数量有限(服务客户的能力有限，通常为几万到几十万量级)，服务质量也有限的缺陷。

而眼下风口上的人工智能投顾显然是目前几种投顾形式中发展潜力最大的。其突出特征是，人工智能投顾不再局限其开发者的认知模型，只要有足够的数据和计算时间，它就具备产生新的认知模型的能力。这些新的认知模型是由人工智能系统中的机器学习系统与知识库系统来实现的。人工智能系统，不仅仅具备这样的认知能力，还因为有决策系统以及评价系统，它具备如何运用这些新的认知的能力。因此，人工智能投顾相比机器人投顾，具有更强的"相机决策"的能力，这样的潜在能力，不仅可以大大提高人工智能投顾服务客户的能力(可以为每一个客户提供差异化的投资策略)，而且由于具备超越开发者认知模型的潜力，其服务质量可以大大提高，甚至超过大多数人工投顾的水平。

以资配易的产品为例，资配易的证券投资人工智能(SIAI)利用大数据分析、超大规模机器学习系统，根据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，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。资配易SIAI可以把每次投资的任务，设置一个投资期限、一个目标，在这个期间内，用户可以规划很多次小的投资任务，进行跨期选择。每次执行投资任务的时候，SIAI会去搜索优质的投资组合，把优质的投资组合通过一些理论模型的计算，预估收益率和风险，进行选择和决策。

（编辑：温州站长网）

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