自2008年金融危機以來，傳統金融行業面臨著巨大的監管難題和信任危機，在此背景下，智能投顧作為一種新型的金融模式迅速的成長起來。以美國的Betterment和Wealthfront、法國的Fundshop、澳大利亞的Stockpot為代表的智能投顧創業公司，通過互聯網信息技術手段，降低投資門檻，為用戶提供個性化、低費率、透明化、便捷化的財富管理服務，并逐漸發展成為了一場席卷全球的金融風暴。
自2008年金融危機以來，傳統金融行業面臨著巨大的監管難題和信任危機，在此背景下，智能投顧作為一種新型的金融模式迅速的成長起來。以美國的Betterment和Wealthfront、法國的Fundshop、澳大利亞的Stockpot為代表的智能投顧創業公司，通過互聯網信息技術手段，降低投資門檻，為用戶提供個性化、低費率、透明化、便捷化的財富管理服務，并逐漸發展成為了一場席卷全球的金融風暴。
智能投顧發展現狀
據My Private Banking預測，受益于大數據、機器學習、神經網絡算法（深度學習）等前沿技術的突破， 智能投顧管理的資產規模從2010年以來復合增長率超過80%，到今年年底有望突破千億美元。
其中，受到智能投顧風暴沖擊最為嚴重的當屬銀行業。2013年，智能投顧就已經初步展示出了其在投資決策中無可比擬的優越性，并瞬間征服了一眾創業者和業內專家。他們紛紛表示，智能投顧將全面優化銀行的各項服務，創造出新型的金融服務模式。甚至有部分專家認為，銀行已經難以滿足現代社會金融發展的需要。
一時間，各大金融機構似乎都將人工智能技術看成了開啟未來金融世界的金鑰匙，紛紛布局智能投顧業務。業內人士普遍認為，在投資業務中，智能投顧能夠完美替代人工勞動，并且降低過程中的人為風險，使得業務辦理更加安全、高效。
然而，在世界金融業的發展史上，人工投顧在投資決策環節所發揮的重要作用不煩贅述，而到目前為止，智能投顧也尚未展現出其相較于人工投顧的絕對優勢，尤其在投資安全和投資者權益保護等方面。
完全智能化的智能投顧僅能完成資產建議和投資管理功能，而人工投顧可以在此基礎上，為客戶提供財務分析和進階性的理財建議，同時，智能投顧本身在目前還未經歷過市場的暴跌，人們有理由擔心它在風險中的業績表現。
究其本質，智能投顧還是以數據集合為核心，通過算法分析做出決策，不同于人工投顧"專業技能+行業經驗"的處理模式，但機器學習理念的出現，正在急速的縮短兩者的差距，甚至智能投顧已經隱隱地展現出了領跑之勢。
潛在危機
在當前的金融行業中，以富國銀行和美國銀行為代表的部分銀行機構所服務的客戶群體相對固定，因此它們通常選擇使用標準化數據集來構建自身的人工智能系統。然而，既然數據算法是由人類編寫的，個人的傾向性就難免會滲透到算法中來，進而影響整個決策過程。因此，如何在智能投顧系統中實現公平原則，將是行業監管機構在未來所面臨的巨大考驗之一。
目前的智能投顧主要涵蓋以下三個方面：
獲取用戶數據，利用大數據技術進行分析，建立量化模型及算法
根據投資者個性化的風險偏好，并結合相應的算法，制定資產配置方案
自動完成交易過程，并利用互聯網技術對資產配置組合進行實時跟蹤，根據市場變化情況進行動態調整
在這個過程中不難看出，原始數據的質量對整個投資過程具有決定性的意義。但是，目前各大金融機構建立智能投顧系統所用到的數據大多來自市場上的匿名數據，質量難以保證，而以這些數據作為源頭制定的投資決策也必將伴隨著巨大的風險。因此，如何能夠有效識別低質量的數據是人工智能技術未來需要解決的問題之一。同時，有專家也提出，隨著世界經濟的發展，數據質量對智能投顧的影響相應將持續減弱，而隨之而來更為嚴重的問題是，經濟環境的變化導致部分領域數據缺失。
發展前景
目前，智能投顧的核心是模型和算法，它們需要長時間的數據進行學習和修正，也需要較長的時間周期經由市場檢驗，而這些條件在某些特定市場短時間難以滿足。同時，智能投顧還將繼續占據大量的高凈值客戶資源，更多扮演著工具的角色。對于那些擁有廣泛的零售客戶、龐大的投顧團隊、眾多的線下網點以及強有力的基金銷售渠道的券商系、銀行系傳統金融機構，智能投顧還將繼續幫助它們鞏固在金融行業中的地位。
人妻精品一区二区三区_好紧好湿好硬国产在线视频_亚洲精品无码mv在线观看_国内激情精品久久久責任編輯：Rachel
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