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在數(shù)字化浪潮的推動下，金融行業(yè)正經(jīng)歷著一場深刻的變革，其中智能投顧作為新興的金融服務(wù)模式，正逐漸成為投資者的新寵。然而，在智能投顧蓬勃發(fā)展的背后，隱藏著哪些不為人知的真相？

我國當前智能投顧主要依托于基金投顧這一“買方投顧”的試點開展?；鹜额櫾圏c5年來，試點機構(gòu)從最開始的5家增加到近60家，涵蓋銀行、券商、基金公司及其子公司、第三方銷售等多類型機構(gòu)。

上市券商2024年半年報數(shù)據(jù)顯示，中金公司、國泰君安、東方證券等基金投顧保有量都超過100億元。其中，中金公司買方投顧產(chǎn)品規(guī)模約800億元；創(chuàng)新個人交易服務(wù)累計覆蓋客戶超30萬人次，簽約客戶資產(chǎn)超3000億元；東方證券的“悅”系列和“釘”系列兩個產(chǎn)品體系合計規(guī)模約146億元，較年初增長1.67%，服務(wù)客戶數(shù)約12.9萬，客戶留存率達到64%，復(fù)購率為77%，客戶盈利情況好于單產(chǎn)品投資；國聯(lián)證券基金投顧總簽約客戶數(shù)31.94萬戶，同比增長13.35%，授權(quán)賬戶資產(chǎn)規(guī)模為69.58億元，累計上線合作渠道30家。

公開數(shù)據(jù)披露，截至2024年9月末，上線天天基金APP的基金投顧組合共393只，相比上月末增加8只組合；新增海外策略、紅利賽道組合各1只，進取型、穩(wěn)健型組合各3只；股債中樞型、賽道型、區(qū)域型投顧組合分別為347只、28只和18只。

那么，什么是智能投顧呢？

智能投顧是以技術(shù)或自動化的方式，通過基于算法的工具，向客戶自動提供投資產(chǎn)品金融建議，并指引客戶開展投資的投資顧問服務(wù)模式。智能投顧的高效、合理運用大多依托于“買方投顧”模式。

由于我國智能投顧主要依托基金投顧試點開展，故智能投顧需遵循兩方面監(jiān)管要求：一是對基金投顧的監(jiān)管要求。二是在投顧中運用人工智能的監(jiān)管要求。當前監(jiān)管部門的主要關(guān)注點在于數(shù)據(jù)安全、算法監(jiān)管等方面。

有機構(gòu)的實戰(zhàn)成果嗎？

國海證券于8月份公開了其智能投顧服務(wù)產(chǎn)品陣列的成果。國海證券通過結(jié)合先進的AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建了一個以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能策略引擎、智能回測引擎、客戶服務(wù)引擎和智能運營引擎為一體的平臺架構(gòu)。

這個平臺包括了北上智投、指數(shù)智投、全景智投、成長智投、周期智投、消費智投等多款產(chǎn)品。截至2023年12月31日，這些產(chǎn)品共創(chuàng)收約43萬元，簽約客戶數(shù)600多人，簽約資產(chǎn)量達到1.6億元。

開發(fā)效率提速500%，單產(chǎn)品開發(fā)周期由供應(yīng)商約6個月/單產(chǎn)品提升至自研的約1個月/單產(chǎn)品。

AI時代來臨，對智能投顧有什么加持作用？

國泰君安認為，通過借助AI大模型的能力，未來智能投顧能夠為客戶提供更多的精準信息以及更深層次的邏輯分析內(nèi)容，并且AI大模型的應(yīng)用有望大幅提升智能投顧產(chǎn)品的用戶體驗，預(yù)計客戶未來對于智能投顧產(chǎn)品的付費率將有較大提升，進而推動我國智能投顧市場空間的增長。假設(shè)到2025年，中國的智能投顧滲透率提升至美國當前20%的水平，對應(yīng)滲透率為0.0068%，中國智能投顧市場空間有望達到215億人民幣。

筆者認為，AIGC技術(shù)直接應(yīng)用在智能投顧的C端場景具有較高的安全合規(guī)風險，如信息泄露風險高、部分C端客戶缺乏專業(yè)判斷可能導(dǎo)致高風險決策等?；诠P者在行業(yè)的實踐經(jīng)驗判斷認為，未來AIGC技術(shù)以2B2C的模式，深度賦能投顧人員或智能投顧底層算法，而非直接面客，可能是一種比較安全并能有效落地的方式。

但AIGC技術(shù)在智能投顧B端場景中的風險較低，能有效提升投顧服務(wù)效能，解決當前投顧人員缺口大、精細化投顧服務(wù)難、投顧成本高的痛點。

未來可能由金融信息服務(wù)商充當AI大模型技術(shù)提供方，券商等財富管理機構(gòu)作為技術(shù)應(yīng)用方，并且將自身數(shù)據(jù)與AI大模型進行有效結(jié)合，以此來提升投顧的工作效率和客戶的服務(wù)體驗。

看起來很美？這些問題也應(yīng)該被重視

• 資產(chǎn)配置與目標投資的匹配問題。智能投顧的算法主要基于現(xiàn)代投資組合理論和BL模型，但這些模型可能不適用于所有情況，特別是當投資者的風險偏好并非完全風險厭惡時。
• 人工陪伴缺失的問題。在市場波動時，投資者可能需要更多的人工關(guān)懷和支持，而智能投顧可能無法提供與人工投顧相同的情感支持。
• 服務(wù)模式普及性的問題。對于不擅長使用電子產(chǎn)品的中老年人群體，純線上的服務(wù)模式可能不太友好，這限制了智能投顧服務(wù)的普及。
• 成本與效益平衡的問題。智能投顧的根本目的還是在于降低人工成本，但同時需要考慮技術(shù)開發(fā)和維護的成本，以及如何通過智能投顧服務(wù)實現(xiàn)盈利。

未來，如何有效地將智能投顧應(yīng)用到商業(yè)活動中？

從筆者實戰(zhàn)經(jīng)驗看來，當前智能投顧的智能化程度尚處于“有限智能階段”，在實際業(yè)務(wù)中，其應(yīng)用和推廣遇到了預(yù)期之外的問題。例如，客戶畫像的生成。并不是所有券商/基金公司都有全面的客群分層分級能力，導(dǎo)致無法準確反映投資者的真實風險偏好和投資需求。

此外，智能投顧的投資服務(wù)能力較低，無法滿足投資者的個性化需求，且市場區(qū)分度不足，缺乏對不同客戶群體的細分服務(wù)。

從根上看，專業(yè)的投資顧問人才、合適的考核方式以及人工智能的合理使用才是關(guān)鍵。

在投資顧問的專業(yè)能力以及教育程度都有待提升的情況下，“賣方顧問”多數(shù)時候只能提供相對基礎(chǔ)的服務(wù)，這在新的智能投顧商業(yè)模式中顯然是不夠的。過往，投資顧問扮演的是“賣方顧問”的角色，并不注重為投資者提供多樣化、差異化的服務(wù)，而這需要從考核激勵甚至商業(yè)模式上入手，才能真正解決由“賣方”向“買方”轉(zhuǎn)型的落地。

未來，隨著技術(shù)的不斷進步和市場環(huán)境的適應(yīng)，智能投顧有望逐步克服以上這些問題，為投資者提供更加成熟和完善的服務(wù)。但到那個時候，會不會有更多人被“人工智能”取代呢？To be，or not to be，讓我們一起拭目以待。