近日，北京的張女士贖回了一年前購買的某股份行智能投顧產品。她對中國證券報記者說：“一年時間過去了，本金已經虧損近7%。感覺沒有理財經理做得好，也沒看出它的優勢在哪里。”

相關數據顯示，多家機構的智能投顧產品上半年收益告負。同時，不少投資者也反映智能投顧產品“沒有想象中好用”。一時間，憑借“人工智能”、“長尾市場”等概念風靡的智能投顧面臨表現不佳、熱度消退等爭議。

接受中國證券報記者采訪的多位專家認為，當前智能投顧產品收益表現不佳的主要原因，除了市場弱勢運行外，國內智能投顧領域本身也存在投入有限、智能化程度較低、投資者教育欠缺等問題。但僅以此判定智能投顧“風口”已經過去可能還為時尚早，未來智能投顧市場依然有巨大發展空間。

智能化程度仍待提升

對于虧損，多位業內人士表示，智能投顧產品收益表現不盡如人意的主要原因是市場弱勢運行。

交通銀行金融研究中心高級研究員何飛認為，今年以來絕大部分資產的收益表現都不好，這是復雜的內外環境決定的。智能投顧產品的標的是大家所熟知的資產品類，在行情不太好的情況下，收益率自然不會太好。同時，當前智能投顧的產品組合有限，很難通過有效組合獲取超額收益。另外，目前市場上的智能投顧模型同質化嚴重，導致同漲同跌現象明顯，一致性下跌情況經常發生。

國內智能投顧發展尚不成熟也是不爭的事實。北京艾真融科技術有限公司董事長張家林表示，很多智能投顧系統都存在一個問題，即大部分都只是量化，不是真正的AI，當市場行情不好時，趨同性較強。他說：“量化趨同可能會導致虧損，或者大家看不到信心。因此，過去兩年很多公司智能投顧系統都不做了。”

智能投顧起源于金融危機后的美國，自Betterment、Wealthfront等初創公司開啟大幕以來，全球已涌現出不少成功的智能投顧平臺。Statista數據顯示，2017年全球智能投顧管理資產達2264億美元。相比之下，中國智能投顧行業發展較晚，無論是市場還是投入方面，與國外都有不小的差距。

張家林表示，國外的微觀市場結構比國內更有效，機器學習的效能更高。A股微觀市場的信息結構相對較差，機器學習比較困難，需要花更長的時間和更多的精力。國外機構在智能投顧系統的投入很大，都是幾億美元、甚至十幾億美元級別，而國內的智能投顧系統目前投入都太小了。

“與國外相比，我國的資產種類不夠豐富，導致國內智能投顧組合較為有限。”何飛認為，國外的ETF類型眾多，能夠真正實現“一萬個人，一萬種組合”。國內現有的智能投顧模型還處于起步階段，在調倉等關鍵環節上還不夠優化。

從金融機構角度看，何飛表示，目前提供智能投顧的正規金融機構還不多，未能將智能投顧模式發展成一定規模的智能投顧業態。金融機構在大數據分析上的能力還不夠，數據孤島問題還需要加快解決。此外，我國的投資者適當性管理流程還不夠健全，投資者的風險投資意識較弱，合格投資者相對較少，使得智能投顧在推廣中出現了一些亂象，比如將風險高的產品推薦給了風險規避型的投資者。

中閱資本總經理孫建波稱，目前金融機構提供智能服務方面的能力仍有缺陷，缺乏高水平的專業團隊。智能投顧非常依賴高水平的開發能力、繼續學習能力，對計算和學習能力有非常高的要求。

此外，國內市場上投資者教育仍然欠缺。埃森哲此前發布的報告《智能投顧在中國》指出，國內資本市場投資者以散戶為主，更加關注短期收益，大多偏向短期投機、追漲殺跌。智能投顧所秉持的資產配置、長期價值投資、被動投資等投資理念尚未深入人心。智能投顧作為新興事物，客戶建立認知和信任都需要時間。資產配置、穩健投資的優勢只有經過長時間積累才能發揮效用，需要時間的積累。

“風口”尚未過去

盡管當前智能投顧發展仍有諸多不成熟之處，但專家認為，由此判斷“風口”已經過去還為時尚早，未來智能投顧仍有巨大發展空間。

PINTEC集團數據顯示，2017年中國智能投顧管理資產超過288億元，預計到2022年國內智能投顧管理資產將超過4萬億人民幣，覆蓋人群達1.03億。而且，截至2017年底，中國互聯網理財用戶達3.84億，有理財需求的人數在穩步上升。

埃森哲認為，80后、90后群體會逐步成為財富管理的核心客戶群體。在財富管理行業競爭日趨激烈的背景下，利用新興數字技術去滿足80后、90后群體尚未被滿足的財富管理需求，已是各財富管理機構的重中之重。

值得注意的是，4月出臺的資管新規專門就運用人工智能技術開展投資顧問業務做出相關規定，包括運用人工智能技術開展投資顧問業務應當取得投資顧問資質，非金融機構不得借助智能投資顧問超范圍經營或者變相開展資產管理業務等。業內人士認為，這表明未來智能投顧在合規性方面將越來越明確。

“資管新規后，智能投顧面臨更大的發展機遇。”中信證券經紀業務市場研究部副總裁許多表示，過去一般投資者可能更多會選擇銀行理財或者貨幣基金，資管新規出臺后，銀行理財需實現凈值化管理、打破剛兌，這將有利于讓投資者對于風險與收益建立起更理性的認識，低風險且收益穩健的金融產品有非常大的市場。智能投顧產品會成為比較好的選擇。

當下，國內智能投顧行業剛剛起步，金融機構推出的智能投顧產品專業水平不足，服務隨意性強，并且利益導向嚴重。因此，如何打造領先的智能投顧產品，將是搶占市場的重中之重。

孫建波表示，真正的智能投顧團隊應該是由優秀的投資專家、數學專家和機器學習專家三個團隊共同組成。要打造智能投顧產品，必須要組建一個跨專業的、復合型的研發團隊。應該鼓勵大型金融機構組建相關的子公司推進智能投顧系統建設。

“金融機構在為客戶提供智能投顧系統的時候，要防范羊群效應，防范風險。這是以前智能投顧或科技公司沒有考慮過的。”張家林表示，金融機構不僅要幫助用戶去下單買賣，還要監控買賣行為對市場產生的影響，同時還應有風險管理預案，且如果發生大規模的風險還應有處置機制。

何飛認為，金融機構在發展智能投顧方面應分階段完成智能投顧落地布局，引入創新實驗機制，制定可行的試錯政策及合理的盈利模式。此外，還應明確客戶定位，做好客戶分層，做好產品分析及模型研發工作。

收益率不盡如人意

近年來，隨著金融科技的深入發展，以門檻低、費用低、高效率為特點的智能投顧逐漸走近大眾視野，對作為“長尾用戶”的中低凈值人群頗具吸引力。一時之間，“千載難逢的風口”、“下一個爆品”等標簽紛至沓來，各路資本爭相涌入。在此背景下，傳統金融機構和互聯網公司紛紛入局智能投顧領域。比如，招商銀行的摩羯智投、興業銀行的興業智投、光大銀行的光云智投、中信銀行的“信智投”等。

但是，盛名之下，其實難副。多位智能投顧產品投資者對中國證券報記者表示，感覺“不太好用”。

金融界日前發布的《中國智能投顧行業2018年6月報》顯示，6月份各家智能投顧產品收益均告負。而且，多家智能投顧產品上半年收益告負。金融界靈犀智投以0.65%的收益率，成為上半年唯一一家為投資者賺錢的智能投顧產品。

對于智能投顧產品的使用體驗，一位李女士認為“沒有想象中的好”。其所購產品，風險測評環節顯示與購買銀行理財差別不大。投入資金后，該產品會給客戶配置一個投資組合，其中包括十余個基金、股票等項目。而理財經理可能沒辦法一次性給客戶推薦這么多投資項目。此外，當收益偏離預設值時，該產品會提醒客戶優化資產，而選擇優化資產會產生一定的手續費。

關鍵詞： 模型 業績 智能