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智能投顧是理財行業的未來!人工智能是必然趨勢

zjharry0311?來源:網絡整理?作者:電子發燒友? 2016年12月14日 10:00 ? 次閱讀

  智能投顧是理財行業的未來,核心是定制風險,而不僅是追求利益。

  我在基金研究與投資市場從業12年,2014年底開始探索智能投顧領域,那時候市場還比較平靜,因為沒有人知道智能投顧是什么。今年這個領域突然熱了起來,一些創業基金開始投資這個領域,推動了很多新項目的涌入。此外,傳統的所謂互聯網金融業務遭遇難關,一些機構也把這個領域作為轉型的方向。所以,大大小小的“智能投顧”雨后春筍般出現。

  

  目前,這個領域的參與者主要是幾大類:

  1. 是以金融與互聯網為背景的創業公司;

  2. 是傳統的金融機構如銀行;

  3. 是一些傳統互聯網金融企業如p2p業務等的轉型。

  從業機構參差不齊,給投資者的選擇帶來困難。當然,參與者增多是個好事情,說明大家都認識到這是理財的方向和未來。開玩笑地說,2015年的時候,投資者沒什么可選擇的,要找個智能投顧,只能找我們。現在百花齊放,選擇面就多了很多。所以,現在這個局面,屬于成長的煩惱。

  我的講解會分幾部分:

  1. 什么是智能投顧,智能投顧要解決什么問題?

  3. 國內的智能投顧有哪幾類?

  先直接說我的觀點:

  1. 智能投顧是理財行業的未來,機器代替人是必然趨勢而不是個可選項;

  2. 智能投顧的核心是定制風險,而不僅是追求收益;

  3. 智能投顧的優勢在于“千人千時千面”,希望用幾個策略就打遍天下,那是互聯網基金公司而不是智能投顧。

  OK,我們切入正題。

  

  一、首先說,什么是智能投顧

  智能投顧,是“智能”+“投顧”,它首先是個投資顧問業務。所以,我們要先了解什么是投資顧問,投資顧問要解決什么問題。

  如果把理財行業分前中后三端的話,后端是理財產品的生產,也就是包括基金在內的各種集合理財產品的投資管理;前端是產品銷售環節。

  如果把理財的目的定位為幫理財對象賺錢的話,這個行業過去這些年做得并不成功。統計顯示,以基金尤其是公募基金為投資對象的投資者,70-90%是賠錢的。

  所以近幾年基金尤其是公募基金沒有投資價值的言論很流行。但是公募基金真的不行嗎?我們做個簡單的數據統計,在開放式基金誕生的十四年來,所有公募基金,包括低收益的債券基金和貨幣基金在內,簡單平均年收益是19.2%!與此比較,這十四年上證指數的年化收益率只有7%,國債的平均收益率大約是3%。同時,過去20年美國公募基金的平均年化收益率只有2.29%!所以,把投資者賠錢的原因歸罪于基金不行,這是不對的。基金只是被當作了理財行業失敗的替罪羊。

  智能投顧是理財行業的未來!人工智能是必然趨勢

  那后端做的不錯,是不是問題出在前端呢?似乎也不是。在一個70-90%的投資者都在賠錢的市場,基金銷售人員把這個行業的規模從0做到了16萬億的規模(包括公募基金和私募基金在內)。理財行業和醫生這個行業很相似。如果一個醫生,把70%的病人都給治死了,那會是什么后果?醫生早被打死了?;痄N售行業不光沒被打死,還越活越大,這說明,簡單地說前端不給力,也是不對的。

  問題出在哪里?

  問題出在我們理財行業,從產生的第一天到現在,壓根兒就沒有中間端,也就是真正意義上的投資顧問端。

  我們前面說過了,基金的收益率是不低的,那為什么投資者老是在賠錢呢?

  收益,是收益率與投入資金的疊加。既然收益率不低,投資者收益為負,肯定就是資金投入結構出了問題。我們的投資者賠錢的根源,就是在資金投入結構上。投資者,無論在哪個領域,不管是權益類的還是固定收益類的,不管是公募基金還是私募基金,普遍都存在著“倒三角形的資金投入結構,和正三角形的資金退出結構”。這種結構,導致投資者賺了收益率但不賺錢。

  

  所以,投資顧問的核心工作,是管理投資者的資金投入結構,或者說,是要打斷那兩個三角形的怪圈。這是投顧的定位。

  要打破這個怪圈,說起來容易,比如以前監管機構、基金公司等等天天碎碎念的讓投資者長期投資,以及一些銷售機構做的定投等等,這都是一些嘗試。但是這些嘗試總體上都不成功。為什么?因為追漲殺跌是投資者在恐懼與貪婪之間的人性使然,所有試圖打破這個行為的努力,都是反人性的。投資者之所以追漲殺跌,歸根到底是未來沒有確定性。這個不確定,更多地是風險不確定,是風險屢屢打破他的心理底線之后,他積累下來的一種避險經驗。

  所以解決這個問題的關鍵路徑有兩點,一是對投資者心理底線的了解。二是確保能在這個底線之上運行的風險管理能力,或者叫風險定制能力。

  在投資者的分析上,傳統的理財模式目的是了解投資者”需要什么”。方式是簡單借助于各種問卷工具。坦白地說,我認為這個思路和方式都有問題。為什么?首先投資者多半自己也不知道自己需要什么,其次,就算他知道需要什么,投資者的需求和市場的需求往往是相悖的。打個比方說,A在4500點的時候,投資者一定是希望多配置股票基金的,而在當下,投資者一定避股票基金不及。所以,知道投資者需要什么,再去滿足這個需求,你無非是在做傳統的銷售機構在做的工作。而這個工作的后果我們都看到了,它并不能解決70%的投資者在賠錢的這個現實。

  在我看來,理財行為中與投資者的關系應該是“斗而不破”,你不能完全順著投資者的心思,你應該拉著投資者向正確的方向去。但是,你也不能拉斷那根線,讓投資者提前出局。所以,投資者分析的目標是要了解投資者應該要什么。這個“應該要”,核心在于了解投資者的心理底線,也就是能與他“斗而不破”的底線是什么。你不能把投資者當下的滿意度或者舒適度作為衡量理財是否成功的標志,而應該把投資者是否感到“慶幸”或者“后怕”作為目標。

  而在投資端,核心就是如何能精確地保證你給投資者的組合風險始終在這個斗而不破的底線之上運行。

  用了這么長的文字來描述什么是投資顧問,簡要總結一下,投資顧問就是解決兩個問題:1.了解客戶應該要什么,他的心理底線是什么,2.確保投資組合在心理底線之上運行,不要擊穿心理底線。

  

  那么“智能”在哪里呢?

  很多人覺得只要在線上提供投資顧問服務的就是智能投顧,這個理解是不對的。正如當初阿爾法狗大戰李世石的時候有人調侃說,揭開阿爾法狗的蓋子,說不定后面藏著個柯潔,僅僅是把服務從線下挪到線上,后面的分析與研究工作仍然借助人力的話,這個不是智能投顧,只能算“藏著柯潔的阿爾法狗”。

  影響客戶心理底線的,有兩大類要素:外部的,比如年齡、職業、財富狀況等。內部的,主要是性格、情緒等。傳統的人工投顧模式下,主要是關注前者。但實際上,前者對心理底線的影響沒有想象中那么大。后者是主要影響要素。但傳統模式下,指望人工投顧去逐人隨時跟蹤客戶的心理變化是不現實的。

  人工智能技術的成熟解決了這個問題,可以根據投資者的交流與反饋數據、問卷調查數據、app操作行為數據、交易行為數據,以及市場變動數據,動態地監控他心理的變化情況,從而準確地了解他實時的心理底線。

  另一邊是組合管理。在投資顧問業務里,投資端的主要任務是把風險控制住,而且這個控制要動態,也就是說,客戶的心理底線變了,投資端必須隨時響應。傳統的組合管理模式主要依賴人,人對信息的反應是滯后的,而金融市場的特點,一是數據量極其龐大,二是瞬息萬變。依靠人的能力,要對這么龐大而易變的數據做出實時且正確的反應是很難的。所以,在傳統的投資管理里,人的經驗相當重要。什么是經驗呢?就是能模糊過濾出當下市場里哪些要素會起作用,事實上是個數據過濾的經驗,這是對人的能力不足的一種修正機制。在大數據分析面前,這個經驗是沒有意義的。因為對于計算機來說,根本就沒有過濾數據的必要。

  大家可能關注過量化投資,也知道量化投資的特點是收益率比較穩定。為什么?就是因為計算機能反應的數據量和速度是人力遠不能及的。在這個領域里,人工智能正在快速地代替人。美國市場70%以上的交易量都來自量化交易系統的指令。在中國市場上,這個比例也在快速增加。

  總結來說:人工智能在投資端的應用絕對不是噱頭,如果要把風險精確地控制在某個客戶某時刻的心理底線之上,除卻人工智能別無他途。

  二、如何選擇智能投顧?

  前面羅嗦了那么多,說的都是智能投顧的機理。從這個機理出發,我們就可以找到智能投顧的選擇要點:

  (1)智能投顧的核心是定制風險。所以首先要看,一個平臺的歷史數據是不是能把風險控制在一個穩定的基礎上。這是關鍵。

  智能投顧是理財行業的未來!人工智能是必然趨勢

  這個圖中的三條細的線,分別是三家智能投顧機構的實際運作數據。比較時間有些短,但作為例子來看比較還是比較清晰,除了第二個有不太穩定的風險底線之外,其他兩家沒有任何風險底線的控制能力。

  (2)既然是投顧,根據市場和客戶心理變化進行動態調整就是必要的。如果簡單地找幾個產品打個包給了客戶,之后不做有效調整,這個不能叫智能投顧,只能叫組合銷售。比如前面圖中的A,就是一次性方案,基本不做調整的。

  不做動態調整這種思路,叫被動理財。這種方式在美國市場是可行的,因為美國市場是個有效市場,各類資產的波動都比較平穩。但在中國市場,這個絕對行不通,因為暴漲暴跌會分分鐘把客戶趕出市場。

 ?。?)至于人工智能技術能力,這個比較難以判斷。短期里,我們很難判斷出來阿爾法狗究竟是機器還是后面藏著柯潔。所以,這個主要要看團隊。阿爾法狗是Google開發出來,所以大家調侃歸調侃,沒有人會真認為這后面藏著柯潔,但是如果是三兩個人幾條槍沒有任何技術背景的團隊開發出來的呢?你肯定就要懷疑了。

  三、最后說一說目前國內的智能投顧有哪些類別

  這個問題,前面其實已經有提及。我們刨除那些有名無實的機構,實際在做智能投顧的,大約有這么些類別:

  第一類:由傳統的投資管理人員(基金經理主導),目標是創造高收益,宣傳點也是高收益。這種,是把傳統的基金公司轉到網上來了,可以理解為一種互聯網基金。

  中國的理財市場中并不缺高收益率,但這個高收益率并沒有轉化成投資者的收益。且不說以最廣大的理財人群作為對象的理財產品能否實現穩定的超額收益率,即便實現了,也不過在中國4300多只公募基金和26000多只私募基金之外再增加了一只產品而已,這個無助于投資者賠錢這個現狀的解決。

  第二類:以傳統的銷售人員為主導,賣點是資產多元化。簡單地多個資產打包解決不了投資者心理沒底的問題,這種,可以理解為是一種組合銷售。

  資產多元化是一種手段而不是目的。之所以要多元,是因為理論上資產類別多了,組合管理的時候騰挪空間大。一個不行可以換另一個。但是簡單組合,就無所謂“騰挪”。這個在國外可以,國內不行。A股一次回撤如果不主動調整,所有其他資產的多年收益都會被吃光。

  第三類:以終端市場(股票、債券、甚至是期貨等)為投資標的,以跟投或者指導投資模式的。這種是傳統的“帶頭大哥”投資模式的變種。

  投資品有兩種,一種是量價極其敏感的品種,比如股票、債券尤其期貨。只要買入量大了,價格必然被推高。所以這種品種里的任何投資策略,理論上沒法做到大量的資金進入,否則后進入的資金就在幫前面的資金抬轎子。作為一種投顧服務,那您是讓客戶跟還是不跟呢?跟了,對客戶不公平,不跟,那您做投顧干什么呢?第二種是量價不敏感的。也就是說,無論你買入多少,價格不變。比如基金,基金是以凈值成交的,基金的凈值是它實際持有資產的總額,你買入的量多量少,基金的凈值不會改變。全世界理財市場都是以這類資產為標的的,道理就在這里。

  當然,基金購買者過多,規模膨脹太厲害也會導致業績下滑。但這個不敏感。

  第四類:就是我前面描述的,按照投資者心理底線分析——組合構建——動態調整——風險控制這個流程來做的。這個做法最難,做的人也最少。

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禾多科技參與廣汽集團1024技術論壇

10月17日,以「大模型驅動智能駕駛:未來已來!」為主題的2023廣汽集團1024技術論壇正式舉辦,....
發表于 2023-10-20 11:45? 298次閱讀
禾多科技參與廣汽集團1024技術論壇

黃仁勛:中國當地有華為等不少優秀的科技廠商

美國的新禁令英偉達的占有中國市場造成損失的可能性,黃仁勛強調,是所有公司必須竭盡全力,爭取商務,所有....
發表于 2023-10-20 11:09? 288次閱讀
黃仁勛:中國當地有華為等不少優秀的科技廠商

遭遇“罕見”挫折?傳OpenAI停止Arraki...

因此,有分析認為,openai在1年的快速成長過程中,經歷了罕見的挫折。部署和維持生成人工智能所需的....
發表于 2023-10-20 11:06? 186次閱讀
遭遇“罕見”挫折?傳OpenAI停止Arraki...

數據中心短缺:人工智能未來的致命阻礙?

影響人工智能未來的4個數據中心存儲挑戰 ● 建設新數據中心的成本 ● 建設新數據中心需要時間 ● 現....
發表于 2023-10-20 10:32? 78次閱讀
數據中心短缺:人工智能未來的致命阻礙?

Imagination在OnCloud平臺上使用...

“基于人工智能的cadence cerebrus和更廣泛的cadence數字進程是為復雜的下一代設計....
發表于 2023-10-20 10:04? 76次閱讀
Imagination在OnCloud平臺上使用...

OpenAI CEO:沒有興趣進軍智能手機領域,...

各據報道,OpenAI可能正在與其他科技巨頭合作開發人工智能設備,包括與前蘋果資深設計師Jony I....
發表于 2023-10-20 09:40? 56次閱讀
OpenAI CEO:沒有興趣進軍智能手機領域,...

語音識別技術中的實時處理與云計算

語音識別技術是一種將人類語音轉化為計算機可理解數據的技術。隨著人工智能和云計算技術的不斷發展,語音識....
發表于 2023-10-19 15:51? 31次閱讀
語音識別技術中的實時處理與云計算

元啟未來落地蓉城 全面開啟“AI+”場景應用

聚焦大數據、人工智能、區塊鏈、3D渲染、動作捕捉、虛擬仿真等AI、元宇宙底層技術在現代工業、文旅、消....
發表于 2023-10-19 12:10? 326次閱讀
元啟未來落地蓉城 全面開啟“AI+”場景應用

阿聯酋科技巨頭G42與OpenAI建立合作伙伴關...

g42是總部設在阿聯酋(uae)阿布扎比的公司,除了人工智能外,還進軍云計算(cloud compu....
發表于 2023-10-19 11:43? 236次閱讀
阿聯酋科技巨頭G42與OpenAI建立合作伙伴關...

高性能計算與多模態處理的探索之旅:英偉達GH20...

隨著人工智能技術的不斷發展,多模態大模型成為越來越重要的發展趨勢。GPT-4V(GPT-4 近日開放....
發表于 2023-10-19 10:45? 557次閱讀
高性能計算與多模態處理的探索之旅:英偉達GH20...

美國收緊對華人工智能芯片銷售規定,將對英偉達造成...

美國一位官員表示:“根據新規定,英偉達將禁止在中國銷售a800和h800 gpu芯片。”新規定可能會....
發表于 2023-10-19 10:24? 250次閱讀
美國收緊對華人工智能芯片銷售規定,將對英偉達造成...

探討人工智能發展和國產FPAI芯片研究方向

 人工智能的實現需要算力,而算力的的實現則需要芯片的支撐,這是人工智能進行發展并實現產業化的關鍵。仍....
發表于 2023-10-19 10:09? 52次閱讀
探討人工智能發展和國產FPAI芯片研究方向

臺積電面臨挑戰多 半導體循環周期不樂觀

 楊應超在美國鳳凰城長居40年對當地情況了如指掌,他分析臺積電資本支出下降的原因是建設電氣工廠的進度....
發表于 2023-10-19 09:34? 81次閱讀
臺積電面臨挑戰多 半導體循環周期不樂觀

用于大容量數據傳輸的新型光子芯片

隨著人工智能(AI)、5G系統、云計算和物聯網的發展,數據通信需要具有極高容量的發射機。超快光調制是....
發表于 2023-10-19 09:32? 112次閱讀
用于大容量數據傳輸的新型光子芯片

智能網卡簡介及其在高性能計算中的作用

最先進的人工智能模型在不到五年的時間內經歷了超過 5,000 倍的規模擴展。這些 AI 模型嚴重依賴復雜的計算和大量內...
發表于 2023-07-28 10:10? 546次閱讀
智能網卡簡介及其在高性能計算中的作用

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開發環境搭建與SDK編譯

由于大上周開始出差了兩周,就鴿了兩周,對大家說句抱歉 回來趕緊下載了SDK,這里不得不吐槽下坑爹的百度云 SDK...
發表于 2023-06-27 21:14? 172次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開發環境搭建與SDK編譯

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】在屏幕上繪制圖形——使用display接口

一、Disply簡易API 1.1 簡易API簡介 EASY EAI api將DRM的使用方法簡化封裝起來,使用戶簡單快速的使...
發表于 2023-06-24 01:02? 587次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】在屏幕上繪制圖形——使用display接口

【書籍評測活動NO.16】 通用人工智能:初心與未來

本期評測活動名單如下: Kai-Zhao  jf_45511599  崔英武高敬義 熊治坤  管理員已通過...
發表于 2023-06-21 14:41? 8130次閱讀
【書籍評測活動NO.16】 通用人工智能:初心與未來

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開發環境搭建——運行C語言Hello, World

本文在官方文檔和官方網盤資料的基礎上,選取了最簡化的開發環境搭建和調試運行操作,并按照當前VMWare Workstati...
發表于 2023-06-17 21:33? 607次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開發環境搭建——運行C語言Hello, World

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】硬件解讀——從套件到芯片

首先,非常感謝電子發燒友論壇組織本次試用活動,同時也感謝廣州靈眸科技有限公司為我們提供的 EASY EAI Nano...
發表于 2023-06-10 12:26? 717次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】硬件解讀——從套件到芯片

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】EASY EAI Nano人工智能開發套件開發環境的準備和架設

大家好,今天來分享我在EASY EAI Nano人工智能開發套件中環境準備和架設的過程,希望對其他開發者起到避坑、縮...
發表于 2023-06-10 10:32? 411次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】EASY EAI Nano人工智能開發套件開發環境的準備和架設

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】rknn-toolkit進行onnx模型模擬測試及在線測試

不知道為什么上一篇文章沒有顯示出來:【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】RKNN YOLOV5 例程...
發表于 2023-06-01 12:30? 178次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】rknn-toolkit進行onnx模型模擬測試及在線測試

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】RKNN YOLOV5 例程測試及橫向對比

RKNN1 YOLOV5 DEMO及與RKNN2硬件對比 introduct Rockchip 的 RKNN(Rockchip Neural Networ...
發表于 2023-05-31 21:49? 200次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】RKNN YOLOV5 例程測試及橫向對比

【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開箱視頻及核心板介紹

今天收到了EASY EAI Nano人工智能開發套件,趁著熱乎給大家做個開箱視頻,希望各位看官對EASY EAI Na...
發表于 2023-05-31 19:45? 182次閱讀
【EASY EAI Nano人工智能開發套件試用體驗】開箱視頻及核心板介紹