在業內人士看來，隨著以互聯網方式展業的銀行，包括內地的直銷銀行、香港的虛擬銀行等牌照陸續發放，通過智能投顧，“機器管錢”應是未來長期的趨勢。

　　不過，各大金融機構推出的智能投顧的底層資產、策略差異極大，在相似風險偏好、久期的情況下，底層資產配置存在差異。

　　造成這一情況的原因，在于各家機構仍以“賣理財”的思路做智能投顧，人為干預因素影響智能投顧。

　　算法“黑箱屬性”

　　目前，智能投顧的“算法”得到監管和許多智能投顧創業公司的關注。此前，有媒體報道稱，智能投顧模型同質化嚴重，導致同漲同跌情況明顯。

　　從算法來看，歷史上有過嚴重依賴算法投資失敗的慘痛教訓。1998年，長期從事債券量化分析的美國長期資本管理公司（LTCM）突然巨虧，一位業內人士表示，LTCM等從美聯儲等歷史數據去做模型，即使加入人工智能等技術，風險往往也是系統性的、很難把握，實際上還是需要人工干預。

　　近日，弘量研究CEO雷春然認為，智能投顧需要算法創新，全球50多類大類資產中，比如美股與土耳其里拉的關系是什么，德國國債與阿根廷農產品的關系如何量化？這需要相關性矩陣估計，通過機器學習實現。

　　人工神經網絡應用到特定系統的最大障礙之一是其“黑箱”屬性，這一點引起了央行的特別注意。

　　央行4月27日以答記者問的形式表示，金融科技的發展正在深刻改變金融業的服務方式，在資管領域就突出體現在智能投資顧問。近年來，智能投資顧問在美國市場快速崛起，在國內也發展迅速，目前已有數十家機構推出該項業務。

　　央行認為，運用人工智能技術開展投資顧問、資管等業務，由于服務對象多為長尾客戶，風險承受能力較低，如果投資者適當性管理、風險提示不到位，容易引發不穩定事件。而且，算法同質化可能引發順周期高頻交易，加劇市場波動，算法的“黑箱屬性”還可能使其成為規避監管的工具，技術局限、網絡安全等風險也不容忽視。

　　風險與組合不匹配

　　不過，在業內人士看來，目前，國內智能投顧的問題在于人工干預因素太大，資產組合和風險不匹配。

　　雷春然認為，從底層資產看，要穿透基金的過往凈值、風格漂移、收益等，智能投顧需要選擇風格明確、業績穩定的基金，“我們會把基金的風格漂移指數控制在5%-8%，如果基金飄逸現象比較嚴重，就說明基金管理人配置了很多不在投資范圍內的股票等資產?！?/P>

　　但是，一些智能投資組合中，有的中等風險組合，貨幣基金占比過大，甚至達到40%-50%。一些風格越進取，風險偏好越高的智能投顧組合，股票型基金占比反而越低，貨幣基金、債券型基金占比反而越高。有一些智能投顧組合，調倉次數過于頻繁。

　　與之相對，境外的智能投顧組合底層資產基本為ETF基金，采用零手續費等做法，這使得養老金、強積金等機構投資人進入，智能投顧市場得以快速發展。近日，北京市網絡法學研究會副秘書長趙鷂認為，智能投顧的投資對象多為ETF基金，但并不是所有的ETF都適合作為智能投顧的投資標的。要實現客戶風險偏好與投資期限的匹配，需要自上而下的選擇投資標的ETF，排除（高）杠桿、風險分散不充分和單一市場投資的ETF，以及歷史短、市場流動性不充分、業績較差等的ETF等。

　　難題仍是資產定價

　　多位機構人士認為，中國版“智能投顧”的另一難題，國內資產定價難題。

　　麥肯錫全球董事合伙人周寧人表示，目前，國內的資產配置仍是金字塔配置模型，按照存款、理財、股票、基金等大類來劃分，無法做到按照量化模型配置資產。原因在于，以信用債為例，資產評級缺乏參考性，資產尚未做到真正的市場化。在風險不透明、定價不明確的情況下，缺乏有效的信息輸入量化模型，也就無法做量化組合判斷。

　　“大家都去做模型去了，但是對于扭曲的資產定價，怎么去調整這個東西?！鳖I沨資本創始合伙人，高盛亞洲前董事總經理馬寧在某論壇上公開表示，智能投顧的局限是資產定價不準。智能投顧需要給各個資產進行標簽，包括α系數、β系數、風險是什么。智能投顧是按照過去的數據預測未來，如果由于資產定價不準，雖然模型是對的，結果也可能不準確。

　　華潤銀行總行財富管理部總經理陸云表示，從資本市場看，境外發達市場可以做被動投資，但國內為“弱有效”市場，“國內投資人只能接受阿爾法（即絕對收益），因為貝塔（即相對收益）容易跌得太狠，投資人希望阿爾法是穩定的，不是隨機的?！?/P>

　　銀行多定位代銷

　　21世紀經濟報道記者梳理發現，大多數銀行仍將智能投顧定位在基金代銷業務的一部分。如，工商銀行中報將“AI投”定位為代理銷售業務創新，增加AI指數、AI智投、AI策略功能，以及一鍵投資、一鍵調倉等。目前，各家銀行仍將智能投顧的基礎資產定位在公募基金，但也有擴容計劃。

　　　平安銀行行長特別助理蔡新發接受記者采訪時表示，平安智投利用Black—Litterman模型和量化資產配置方法，提供大類資產配置建議，除了公募基金以外，可以選擇的產品還將覆蓋銀行理財產品、資管計劃、黃金等。廣發銀行主管零售業務的副行長宗樂新曾表示，該行智能投顧的基礎資產是公募基金組合，未來將接入更多的資產類別，覆蓋保險、理財產品、貴金屬、信托等。

　　周寧人認為，國內財富管理市場尚不成熟，是以銀行理財為主的、存在剛性兌付的市場。在線下理財經理不能滿足理財需求的情況下，理財轉向線上化，智能投顧得以興起，但其更多是賦能客戶經理，而非一項完整的資產配置方案。

　　目前，從全球來看，雖然智能投顧由創業公司率先開發，但仍是銀行、專業資管機構做得較好，其背后仍是數據模型和風險積累。智能投顧的未來，機構仍需要在機器學習、深度學習的基礎上，積累足夠多的大數據。

責任編輯：韓希宇