编者按：在金融行业中，比其他人先看到机会意义重大，基于此，腾讯“证券研究院”推出前沿系列，意图深刻剖析未来金融领域的新现象、新思路。

　　苏治 中央财经大学统计学院

　　中国的投资者有两类人，一类是散户，什么都不知道，被忽悠进股市，被忽悠着买房。在中国，散户肯定是占主导的。另一类人是专业投资人，他们中有机构，也有一些真正有钱的，有强大知识背景的高净值投资人。高净值投资人的数量是非常少的。

　　从整体来看，中国的投资渠道实际上非常少，非常狭窄的。这几年我们可以看到这样一个现象，资金有时过剩，有时候闹资金荒，钱很多，但不知道去干什么。我认为这是一个金融体系的结构性问题。资金找不到更好的投资渠道，是因为它在整个体系里面的循环是不顺畅的。中国是个高储蓄率的国家，老百姓手里有很多储蓄，但这些储蓄通过银行的理财产品，又通过信托，到体系外获得高的收益。而在国外，有很多好的理财渠道。

　　国内的理财市场能够让老百姓财产获得持续、稳定保值增值的渠道投资渠道是相当不足的。而另一方面，金融产品的供给也是不足的。

　　智能投顾的产生，是因为它发现并解决了问题的“痛点”。从智能投顾在国外发展来看，Betterman等公司发现，有相当的一些资金量不大的投资人，同样需要比较好的投资顾问服务，但是支付不起太高的费用，所以就需要有一种技术，去以低成本，为他们提供这种投资服务。

　　小心“伪智投”

　　从目前我个人对国内智能投顾的研究来看，大部分所谓“智能投顾”并不智能，只是把原来的理财业务搬到了互联网上，搬到了APP上。要谈人工智能、智能投顾，我们首先要定义什么是智能投顾？它能干什么，怎么才叫智能？

　　从海外智能投顾的发展经验来看，智能投顾解决了两个问题，一是它比你更知道你需要什么。二是它应该能从智能的角度将不同的投资品类按照客户需求匹配起来，做出收益率曲线，分散风险。

　　智能投顾首先要收集你的信息，运用大数据来分析你个人的风险、偏好，告诉你收益周期曲线是什么，你需要什么，什么产品适合你。智能投顾的第一件事就是要解决客户画像的问题，而客户画像的核心问题就是数据。国内目前的大多数智能投顾产品，数据都是很单一的。我们通过统计发现，中国目前的数据虽然很多，但是都是数据孤岛，你拿不到他的数据，他也不掌握你的数据。但要对一个人的行为进行综合画像的话，就需要大量的数据，就必须打破数据孤岛。只有打破了数据孤岛，才能对用户的金融资产配置需求做深入的分析。

　　智能投顾还需要解决投资专业化的问题。通过用户画像，可以分析出用户的风险偏好、收益周期曲线和未来的需求，接下来需要为用户寻找并匹配投资产品。但国内目前的投资产品数量很少，很多投资品还设有门槛。而且我们还不能配置海外资产，很难规避国内市场的系统性风险。

　　中国老百姓都喜欢风险相对较低，能够提供稳定收益的投资产品，但这类的产品很少，所以现在国内的各大券商都在做量化投资。量化投资的目的不是模型去获得很高的阿尔法，实际上是量化投资真正做得好的，每年的收益基本上就是9%-13%之间。如果量化产品能做到翻倍或者能做到百分之三十、四十，那他要么是偶然，要么可能是“假量化”。从目前情况来看，量化产品做的都很不好。其中最大的原因，就是我们对冲工具。市场的谷底期各种管制都会更严格。

　　第二，智能投顾应该能从智能的角度将不同的投资品类按照客户需求匹配起来，做出收益率曲线，分散风险。从2016年5月开始，招商银行、浦发银行等都推出了一些智能投顾产品。智能投顾肯定是未来的发展方向，但我认为，市场还有待发展。从目前这些产品的业绩表现来看，与国内大盘相比，与公益基金业绩相比，智能投顾产品的风险控制还是比较好的，他们的业绩表现还可以，回撤也比较低。我估计这些产品目前规模应该不大，如果以后产品规模大了，系统性风险就很难规避。

　　银行的智能投顾产品比较适应中国这种以散户为主，投资风险比较强，投资产品较少的现状。这样的产品比较稳健，收益率并不高，基本上是四点几、五点几，回撤也很低，风险控制非常好。互联网公司的智能投顾产品，投资门槛非常低，有点像P2P的风格，但整体看风险是比较高的。

　　智能投顾目前的一个共性的问题，是直接将海外的投资模型拷贝到中国来。中国市场环境与海外市场有很大区别，在海外有效的模型中国很可能根本不适用。另外中国投资者的风险偏好和海外也很不一样，比如说德国人比较个性化，而中国人的羊群效应明显，喜欢一窝蜂，一个产品推行出来，大家都去买，产品的收益率很难做上去。

　　我个人认为，中国目前的智能投顾更多的像是互联网理财，还没有达到真正的“智”和“能”再加上“投顾”的概念。(此文为光大云付主办的首届中国金融科技论坛上苏冶的演讲精要)