光芒褪去智能投顾究竟该如何定位？

2017-05-12 16:26

自2008年金融危机以来，传统金融行业面临着巨大的监管难题和信任危机，在此背景下，智能投顾作为一种新型的金融模式迅速的成长起来。以美国的Betterment和Wealthfront、法国的Fundshop、澳大利亚的Stockpot为代表的智能投顾创业公司，通过互联网信息技术手段，降低投资门槛，为用户提供个性化、低费率、透明化、便捷化的财富管理服务，并逐渐发展成为了一场席卷全球的金融风暴。
智能投顾发展现状

据My Private Banking预测，受益于大数据、机器学习、神经网络算法(深度学习)等前沿技术的突破，智能投顾管理的资产规模从2010年以来复合增长率超过80%，到今年年底有望突破千亿美元。
其中，受到智能投顾风暴冲击最为严重的当属银行业。2013年，智能投顾就已经初步展示出了其在投资决策中无可比拟的优越性，并瞬间征服了一众创业者和业内专家。他们纷纷表示，智能投顾将全面优化银行的各项服务，创造出新型的金融服务模式。甚至有部分专家认为，银行已经难以满足现代社会金融发展的需要。
一时间，各大金融机构似乎都将人工智能技术看成了开启未来金融世界的金钥匙，纷纷布局智能投顾业务。业内人士普遍认为，在投资业务中，智能投顾能够完美替代人工劳动，并且降低过程中的人为风险，使得业务办理更加安全、高效。
然而，在世界金融业的发展史上，人工投顾在投资决策环节所发挥的重要作用不烦赘述，而到目前为止，智能投顾也尚未展现出其相较于人工投顾的绝对优势，尤其在投资安全和投资者权益保护等方面。
完全智能化的智能投顾仅能完成资产建议和投资管理功能，而人工投顾可以在此基础上，为客户提供财务分析和进阶性的理财建议，同时，智能投顾本身在目前还未经历过市场的暴跌，人们有理由担心它在风险中的业绩表现。
究其本质，智能投顾还是以数据集合为核心，通过算法分析做出决策，不同于人工投顾"专业技能+行业经验"的处理模式，但机器学习理念的出现，正在急速的缩短两者的差距，甚至智能投顾已经隐隐地展现出了领跑之势。
潜在危机
在当前的金融行业中，以富国银行和美国银行为代表的部分银行机构所服务的客户群体相对固定，因此它们通常选择使用标准化数据集来构建自身的人工智能系统。然而，既然数据算法是由人类编写的，个人的倾向性就难免会渗透到算法中来，进而影响整个决策过程。因此，如何在智能投顾系

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