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「智能投顧」。
豐富的歷史數據，詳細的交易信息，以及金融本身的可量化性，使得金融市場一直被認為是人工智能最完美的舞台。
在金融科技浪潮向前奔湧的今天，無論曾經是科技革命的鼓吹者，還是科技泡沫的擁護者，都無法否認，金融與科技的結合已經成為燎原之火，勢不可擋。
智能投顧：不可避免的大趨勢
投資的本質是投資者將資金投入金融產品中，並在一定時間內獲得回報。以投資基金來舉例，如果你十分看好金融科技行業，那麼你可以選擇購買專門投資金融科技方向的基金所發行的金融產品。基金在得到你的資金後，將會把資金用於投資金融科技類公司，並通過公司的盈利來獲得回報。
那麼，顯而易見，如何選擇金融產品，就成為了一個投資過程中，最重要的一個環節。由於大多數投資者並不具備成體系的金融知識，因此，投資顧問這一職業，應運而生。
投資顧問負責構建投資者和金融產品之間的管道。他們會根據投資者的自身屬性、投資需求、風險喜好等信息，為投資者選出最合適的金融產品組合。
上圖左邊是攝於 2008 年的瑞銀集團（UBS）交易大廳。該交易大廳有 23 個籃球場那麼大，最多可容納 1400 名交易員，在金融危機前，大廳中幾乎是座無虛席，這也是人類交易員輝煌時代的巔峰。
僅僅八年後，瑞銀集團交易大廳內部已經是一片蕭條，交易員席位大量撤離，僅存的場內人員也大多數屬於後台、技術和法務的支持類崗位。
這樣的變化背後，是金融產業高速智能化的趨勢。越來越多的投資者，開始從人類投資顧問轉向智能投資顧問。美林銀行在 2016 年做了一項問卷調查，在 1530 個樣本統計中，18-35 歲的年輕人對於主動聘請投資顧問的投資管理方式持保守態度。
導致這一現象的主要原因，行業普遍認為是以下兩點：
1. 年輕投資者不再信任投資顧問
在過去的十幾年間，金融行業不斷爆出的投資醜聞，讓年輕人不再全然相信所謂的 「專業投資顧問」。同時，由於大部分投資顧問隸屬於營業部，從結構上來說，投資顧問也會負責一部分行銷工作。因此，這樣的情況會讓大眾產生 「投資顧問只是銷售員」 的觀念，認為他們只會承諾高額的回報率，卻對背後的高風險絕口不提。
2. 投資顧問的門檻太高
業績優秀的投資管理公司通常有著不低的起投門檻，而作為進入職場僅僅幾年的新人來說，這樣的起投門檻已經將他們拒之門外了。
既然做不到幾十或者上百萬的大額投資，年輕的新興投資需求也就只能從其他的地方尋找出路。在智能金融普及度快速增長的今天，年輕人已經有了許多不同的選擇，例如智能投顧。
智能投顧如何勝過投資顧問
和傳統的投資顧問一樣，智能投顧的主要功能是構建投資者和金融產品的管道，為投資者做出正確的投資決策。那麼，智能投顧究竟是如何一步步取代傳統投資顧問的呢？
1. 自動分散投資組合
在上世紀六十年代左右，馬科維茨投資組合理論和威廉夏普資產定價模型的出現，為後來的投資者提供了量化分析工具，也為量化金融行業的發展奠定了重要的理論基礎。
在獲得了量化分析方法後，投資者們開始通過對沖來做到組合投資的最優化。在完美市場的條件下，根據馬科維茨投資組合理論，投資者可以通過調整投資組合的配比來將市場風險對沖掉，從而使得投資組合的風險最小化。今天，基於這一理論延伸出來的 delta 對沖和 gamma 對沖等策略都已經被廣泛應用於各大機構中。
然而，當投資顧問按照對沖策略來進行組合投資的時候，投資組合策略卻往往表現的沒那麼好。
這是因為，動態金融產品的相關性系數往往需要大量的計算和理性的分析才能得出。單純依靠投資顧問的投資經驗和粗略計算出的相關性系數，投資者很難得到風險最小化的投資組合。
隨著智能投顧的出現，高算力的人工智能可以在短時間內計算出金融產品之間的相關性系數，並按照系數快速配置出風險最優化的投資組合。因此，憑借著人工智能的加入，智能投顧可以讓投資組合更優化，讓投資者的資金更安全。
2. 量化交易
智能投顧中的量化交易，是借助統計學和數學工具，利用計算機來進行交易的金融投資方式。
通常，交易員從龐大的歷史數據中，分析出金融產品的曲線模式，並按照該模式進行預測。若市場中出現價格與預測偏離時，系統會自動進行交易，從而做到套利。在整個交易系統中，人工智能可以在極短的時間內做出交易決定，搶在大多數交易員察覺到套利機會前，完成交易。
量化交易對計算量的巨大需求，即便是極限運作的人腦也是遠遠達不到要求的。因此，對於量化交易來說，人工智能的加入是成功套利的重要因素。
3. 低起投門檻
正如上面提到的，業績優秀的傳統資產管理公司都有著不低的起投門檻，因為這些傳統公司的目標用戶群體，是不包括那些投資額僅有幾萬元的 「船尾客戶」。
與之相反，智能投顧公司往往設置幾千或者幾百的較低的起投門檻，一些公司甚至不設置起投門檻，以便公司可以獲取更多的投資客戶。
雖然這樣的投資額度在傳統資產管理公司不值一提，但是憑借互聯網普及，智能投顧公司的潛在投資群體也大大增加，其資金募集規模和速度也不可小覷。不少智能投顧產品的資金募集速度甚至超過了大型傳統資產管理公司。
4. 智能投顧的四兩撥千斤
傳統投資顧問最大的局限性，在於他們的服務能力有限。一個優秀的投資顧問，即便是在全負荷的工作狀態中，也只能服務於數百個投資者。就算是有投資助理協助投資顧問處理工作，服務的客戶量也不會得到很大的提升。
然而，智能投顧則完全不用擔心這一點。
依靠計算機程序，智能投顧不會受限於服務客戶量，可以在短時間內完成大量的投資交易。同時，借助自然語言處理技術，智能投顧也可以自動生成交易報告等文件，並將它們按時發送到投資者手中。
5. 自然語言處理與新聞情緒分析
在金融市場中，投資者通常採用三種分析方式：技術面分析、基本面分析以及消息面分析。
基本面分析是指從宏觀經濟、行業以及公司的角度進行投資分析。
技術面分析是指從技術指標、k線圖走勢等數據中進行投資分析。
消息面分析是指從新聞消息中，提煉證券相關的利好或者利空信息，從而進行投資分析。
在自然語言技術被應用到金融領域之前，智能投顧主要是從技術層面進行分析，通過分析歷史交易數據，對未來的走勢進行預判。由於語言的複雜性，通過新聞來進行消息層面分析的工作只能由人工來完成。
隨著人工智能中自然語言處理技術的普及，金融行業也逐漸開始使用人工智能來處理研報、新聞等文字信息。
目前的人工智能技術，已經從單純的文字處理，發展到了語義理解層面。利用該技術，國內的一些智能投顧公司已經做到了新聞文字背後的情緒分析，這也意味著，智能投顧不僅可以處理新聞信息，還可以根據文章內容分析出該新聞對金融產品的影響究竟是利好還是利空。
朗迪觀點
到目前為止，中國已經有許多公司在智能投顧方面做出了引人註目的成績。
雖然智能投顧已經有了不錯的發展，但在中國這個巨大的投資市場中，大部分投資者仍然是以散戶身份參與投資活動。但正是這樣的具有潛力的金融交易市場，為智能投顧未來的發展提供了得天獨厚的條件。
我們可以清晰看到，智能投顧的普及是一個必然的趨勢，但是這個轉變並不能一蹴而就。也許，在十年或是二十年後，智能投顧才能徹底成為金融市場的主要參與者，但是它必將會出現。
而對於我們，更應該關注的，則是在智能投顧普及之後，機構投資者的競爭力將會在哪里體現。是更精確的算法，還是算力更高的計算機？當一切投資活動都由計算機完成的時候，只有清楚定位並保持自己的獨特競爭力，才能讓自己的投資立於不敗之地。
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