“2020金融文字節——銀行數字化創新主題征文大賽”由中國電子銀行網（微信公眾號：cfca-cebnet）、未央網聯合主辦，和訊網作為戰略合作媒體，清華大學金融科技研究院作為學術支持，以下為參賽者投稿。

作者：北京口袋財富信息科技有限公司 馮夢嬌

隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等前沿技術的發展, 銀行用戶線上遷移，數字用戶管理成轉型關鍵。銀行業逐步步入4.0時代。在金融+科技變革的沖擊下，全球數字化變革更加速了金融業在服務、模式、生態等領域的迭代，從“金融+互聯網”，逐步走向“互聯網+金融”，以越來越開放的姿態擁抱數字化轉型，積極將當下的AI、NLP、機器學習、知識圖譜等前沿科技融入業務流程，積極探索更豐富的業務場景。在諸多業務場景之下，今天我們著重選擇智能投資顧問這個領域進行探討。

智能投顧發展面臨的機遇與挑戰

智能投顧其實并不是近兩年才問世的，這個模式誕生于美國金融危機后，以Betterment、Wealthfront等公司作為先鋒。智能投資顧問簡稱智能投顧（以下簡稱智能投顧），可以基于投資者的投資需求和風險偏好，為其提供數字化、自動化、智能化的財富管理服務。目前主流模式為基于馬科維茨提出的現代投資組合理論、其他資產定價及行為金融學理論，結合投資者的風險偏好和收益目標等，利用云計算、大數據、智能算法、機器學習等技術，構建數據模型，為投資者提供相關資產配置建議、交易執行等服務。

圖片來自埃哲森2018智能投顧行業研究報告（點擊圖片看大圖）

在中國，智能投顧還算較為新穎的概念，但中國金融市場競爭更加激烈，環境更加復雜多變，當下智能投顧的發展面臨著巨大機遇，同時應運而生了諸多挑戰：

智能投顧的機遇：

1、供給側爆發：公募基金長期收益率高，非貨幣基金長期平均年收益率達15%+，可實現新中產財富管理目標。

2、客戶普遍缺乏金融知識：客戶對標準化資產目前普遍欠缺選擇能力、擇時能力、風險判斷能力，造成70%的公募基金投資者并未真正盈利。而通過AI+財富管理可以幫助客戶獲取市場平均收益。

3、打破剛兌后，固收收益率快速下滑，資金快速進入公募基金，在未來幾年，財富管理的前景十分可觀。

智能投顧的挑戰：

?精細化運營的挑戰

傳統金融機構擁有源源不斷的客戶資源，但是如何把握客戶群體瞬息萬變的需求變化，以及應對投資者教育程度參差不齊的現狀，挑戰是不言而喻的，需要打通各部門數據孤島，找準用戶畫像，精細化標簽，分層運營。在業務執行層面，依賴公司開放的文化，各部門的通力協作；在技術層面，無論自研還是引入外部優質技術提供商，都要依賴機構自身一定的金融科技能力。

?服務效率的挑戰

和傳統投顧相比，“降本增效”是智能投顧的核心競爭力。純人工模式服務效率終究有限,只能優先服務高凈值客戶,而機器+人工可以讓投顧革命性提升服務效率,讓其服務到長尾的低凈值客戶。

招商銀行、廣發證券等機構在2015年后也陸續推出其各自的智能投顧產品，雖然智能投顧在中國起步較晚，但是發展速度迅猛?！坝囝~寶”之于大眾，喚醒了貨幣基金和理財的意識萌芽，而智能投顧這一財富管理模式，很有可能成為教育普通投資者的下一個“風口”，讓其了解投資組合的魅力。

中國金融科技公司在智能投顧領域的探索:

除了資產配置建議、交易執行等狹義智能投顧的功能，國內部分金融科技公司還涵蓋了應用于客戶全生命周期運營流程的智能客戶分析與管理系統，為客戶提供長期穩定的風險控制和個性化投資顧問服務。 “投”+“顧”同樣重要，我們需要關注幾個核心能力：

?洞察用戶風險承受能力：

金融科技公司結合行為金融學和心理學，對客戶需求進行深度剖析。目標是精準識別客戶真實風險承受能力、流動性要求、投資期限、焦慮程度等，利用AI將不同的風險分配給符合其承受能力的用戶。這樣，最大回撤才不會擊穿用戶的承受底線，導致追漲殺跌。

據了解，一些算法領先的金融科技公司的用戶盈利比例可達到98.45%，遠超行業平均水平。高比例客戶賺到錢是財富管理真正的價值。盈利本質上的理念就是：嚴控回撤+主動的“顧”。通過AI智能服務系統對每個個體進行恐慌情緒的識別，篩選出高恐慌客戶進行針對性地服務，提前對客戶進行了投教安撫，應對市場恐慌。以春節開盤第一天為例，上證指數暴跌7.72%，當天，基金的贖回量較高，很多基金銷售機構、銀行，當日的基金贖回比例高達5%-8%。而該公司用戶的贖回低于0.3%。

?投資組合決策能力：

投資組合決策模型依據各類市場信息，對各類投資品的收益率和波動率進行預測，進而根據投資組合理論、構建投資組合模型，為客戶資產配置提供支撐，滿足客戶資產配置多元化需求。而每天數萬個理財資產如何篩選，如何進行風險評價是人力所不能及的。

全球金融市場快速變化，相互影響，需要更全面地掌握數據更快地做出決策。以人為核心做資產配置決策和服務的痛點在于人的不穩定性，和人力的不可規?；瘡椭菩?。

千人千面是人工智能在財富管理領域應用成熟的標志之一。千人千面是指針對每個客戶識別風險和需求，個性化地實現資產配置，個性化調倉，個性化服務。國內大部分財富管理都無法實現千人千面，僅能構建幾十個FOF，無法做到個性化客戶管理。完全的千人千面不僅提升客戶的實際投資效果，也會讓財富管理服務真正實現對每個人的專屬服務，極大提升服務體驗。以人工智能為技術核心，千人千面為表現，將客戶體驗與前沿科技在銀行業中落地的實現。

?用戶全生命周期運營能力：

借助90%AI+10%的人工，實現千人千面的運營策略。構建優秀的數字化互動方式，讓客戶享受“私人銀行”級別的顧問服務，提升客戶粘性，從而拉升AUM。

90%AI：純在線服務、智能客服、在線內容與報告，主要應用于高流動性標準化資產。智能投顧需要有實盤運營C端經驗，而不是單純提供一個技術解決方案。自己沒運營過C端的公司，不了解客戶，無法保證后續運營結果。此外，系統穩定，算法歷經長時間（5年以上）實盤訓練，才是智能投顧成熟的表現。

10%人工：主要應用于在線+線下混合服務、機器人+人工投顧。建立客戶、線上服務、理財經理三者參與的完整的服務運營體系，以專業優質的服務獲取用戶的信任，進一步提升人均AUM。一個人工投顧可以服務數千個客戶，革命性提升了服務長尾客戶的能力。

同時善用客戶信息大數據，如問卷和客戶畫像、金融交易行為、社交信息、用戶足跡等，對已有的各類客戶做詳細的標簽，建立自有客戶信息分析的大數據模型，才能從而有效地針對客戶進行心理按摩、客戶教育、運營營銷等工作，從而不斷提升用戶滿意度。

結語：

伴隨新興金融科技井噴涌現，數字化轉型席卷銀行業，為了順應大勢所趨，同時為了緩解迫切的現實需要，借助AI技術，實現業務模式降本增效的再進階。疫情之下，銀行業愈加認識到數據、智能化背后的價值。銀行4.0時代，正值銀行數字化轉型進入深水區，此時恰需一個可以覆蓋銀行數字化轉型各階段的數字化轉型平臺，讓零售銀行保持競爭力甚至找到實現彎道超車的重要途徑。

中國的智能投顧平臺正充分利用大數據、云計算等前沿科技，改變著傳統金融服務模式。而智能投顧作為科技金融推動下應運而生的產品，正在降低投資門檻，提升服務效率，提高投資顧問服務能力，拓展服務邊界，同時千人千面的定制化服務將提升金融服務的多樣化、差異性等等… 財富管理行業正在利用科技為大眾提供普惠的投資服務，而這些優勢，無論以直接還是間接的方式，必將推動金融服務的普惠化，順應時代發展潮流。

責任編輯：王超