近年来迅速崛起的金融科技将各类前沿信息技术与金融服务深度融合，从而让金融业的服务流程、产品结构乃至业务模式发生了翻天覆地的变革，成为金融行业未来发展的重要趋势。智能投顾是人工智能与专业投顾结合的产物，利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，并结合投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，为其提供多元化、自动化、个性化的资产配置建议，并对组合实现跟踪和自动调整，为投资者自动实现最优资产配置，因此提升了投资顾问服务的效率和效益。

智能投顾的理论基础是马克维茨的投资理论。投资者的投资组合选择可以简化为平衡两个因素，即投资组合的期望回报及其方差。以方差衡量风险，可通过分散化降低风险。给定投资者的风险偏好和相关资产的收益与方差，最优投资组合有唯一解。利用人工智能的计算能力，通过调查问卷等对投资者进行快速的财富画像，确定投资者的风险偏好等级，根据一定的算法为投资者自动实现最优资产配置。

和传统投资顾问相比，智能投顾具有低费用、低门槛、易操作和高透明度等新特征，如图1所示。

图1智能投顾新特征

资料来源：浙大AIF

全球首个智能投顾产品由Wealthfront设计，其前身Kaching 是一家成立于2008年的投资咨询顾问公司。随后，智能投顾的概念逐渐普及，2009 和2010 年又出现了智能投顾平台Personal Capital 及Betterment，经过几年发展，也得到了市场及资本的认可。随着智能投顾市场的发展壮大，自2015 年起传统金融巨头纷纷开始以自行研发或收购的方式涉入智能投顾。比如，2015年3 月，嘉信理财推出Schwab Intelligent Portfolios，上线仅3个月总资产规模便达到24亿美元；2015年8 月，贝莱德集团收购Future Advisor，2015年12 月份德意志银行推出AnlageFinder。当前，在美国、英国、韩国、星加坡、澳大利亚等地，智能投顾得到了不同程度的发展。

在国外智能投顾平台的迅速发展的背景下，中国的智能投顾平台数量和规模也在不断扩张。但很多平台都还停留在对用户资产进行简单配置阶段，尚未达到国外先进智能投顾平台在个性化资产配置、实时跟踪调整、全面风险控制等方面的能力。

（一）发展背景

智能投顾的产生和发展植根于各类前沿信息技术与金融行业交叉发展的大背景下。之所以能在中国获得迅猛的增长态势，主要是得益于以下因素：

1、金融科技的兴盛

国金融科技是指技术驱动的金融创新以及其所创造的新业务模式，目前已经成为全球发展速度最快的行业领域之一，也因此获得了大量的资金支持。2018年上半年，全球金融科技产业投资约580亿美元，中国金融科技企业总共获得约150亿美元的投资[1]，为智能投顾的发展提供了资金支持。

2、人工智能的兴起

人工智能作为智能投顾的核心技术，被广泛运用到智能投顾服务过程中的用户画像、资产推荐、投资决策等环节。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。当前，中国人工智能创业公司数量位居全球第二，仅次于美国，为智能投顾的发展提供了技术基础。

（二）从业机构类型

目前，国内智能投顾平台按照背景，可以分为：银行系、券商基金系和互联网公司系。不同背景的智能投顾平台在战略定位、运营模式、产品种类方面差别很大。随着智能投顾业务的融合发展，不同类型企业联合推出智能投顾产品的情况开始出现，通过资源互补提升了业务创新的质量。

• 银行系智能投顾为各商业银行推出的智能投顾产品，主要投资对象为银行理财产品和代销的公募基金，为银行理财顾问业务的延伸。

• 券商基金系智能投顾是由券商和基金运营的平台，得益于在证券投资领域完善的业务牌照，几乎覆盖资本市场中所有资产种类，是资本市场财富管理业务的延伸。

  
  

• 互联网公司系智能投顾运营主体为互联网公司，目前投资对象不仅包括传统资本市场资产类型，还包括网络借贷等互联网理财产品；既涵盖了国内资本市场，也布局海外资本市场。

  
  

（三）业务模式与投资标的

国内智能投顾平台在运营模式方面差别很大，按照为客户提供服务的方式，可以分为混合推荐型、独立建议型和一键理财型三种。

• 混合推荐型平台向客户推荐的投资组合中同时包括自有产品和外部产品。通过对用户的年龄、资产、投资期限和风险承受能力等方面进行分析，平台对各类产品占比进行配置。

  
  

• 独立建议型平台相较于独立开发理财产品，更加专注于为客户提出资产配置建议，并代销其它金融机构的产品。

• 一键理财型平台根据客户需求代客户完成资产配置，仅仅对客户提供预期收益率。

当前中国智能投顾平台的投资标的也呈现出多元化的态势，包括股票、债券、ETF、公募基金、另类投资等。部分中国智能投顾代表性平台的业务模式和产品类型如表1所示。

表1 部分中国智能投顾平台商业模式

资料来源：浙大AIF根据公开资料整理

（四）热点地区

国内智能投顾平台主要分布在北京、上海、深圳、广州、杭州、南京、香港等金融业与互联网产业发达的地区。这些地方的智能投顾产业也有不同的特点，如图2所示。

图2 智能投顾热点地区

资料来源：浙大AIF

（五）投资业绩

在2018年上半年A股市场震荡下跌的背景下，分析以A股作为主要资产配置对象的智能投顾产品的投资业绩，发现其投资收益均高于上证综指，也跑赢了采取传统策略的股票型基金的平均收益。但是，受制于市场大环境，大部分智能投顾产品并没有实现正收益，与市场中表现最好的股票型基金相比也有很大的差距（图3），因此智能投顾对传统投资策略的替代还有很长的路要走。

图3 2018年上半年A股智能投顾产品收益率（%）

数据来源：金融界、WIND

（六）市场关注

通过分析智能投顾在Google和百度上的搜索量作为评价智能投顾在全球和国内的关注度（图4、图5）。从全球来看，智能投顾从2014年起关注度持续攀升并屡创新高。而在2015年正式引入中国后，国内对于智能投顾的关注也迅速增长，但受2018年A股市场疲软表现的影响，近期关注度有下降的趋势。

图4 智能投顾（以“Robo advisor”为关键词）在Google上的搜索热度

数据来源：Google Trend

图 5智能投顾在百度上的搜索热度

数据来源：百度指数

（一）发展机遇

中国经济的快速发展让居民可支配收入连年保持稳定增长率。当老百姓“富起来”，也更加看重财富的保值增值，参与投资的意向也得以提升。但尽管在中国资本市场创新发展的背景下，专业投资机构的兴起使个人投资者持有的股票市值持续下降。但截至2017年，个人投资者依然持有市场上四分之一市值的股票，并贡献了八成的交易量，说明散户投资依然是中国股票市场中主流的证券投资模式。

与个人投资者参与股票交易的热情相对应的是，个人投资者仅赚取了市场上一成的利润，机构整体盈利金额是个人投资者的3.6倍。这意味着中国A股市场上的个人投资者投资能力较差，但绝大多数中小个人投资者又无法享受到专业的投资顾问服务。这为以低成本、广覆盖为特征的智能投顾提供了大展身手的舞台。

（二） 面临挑战

1、缺乏确切的法律监管机制：虽然中国证券业协会2015年3月发布征求意见稿，拟规范证券公司投资咨询业务，并将代客理财业务合规化，但截至目前意见稿尚未通过正式实施。人民银行等五部委于2017年11月颁布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》对智能投顾业务的开展资质、业务模式作出了进一步规定，但具体执行细则有待进一步落实。

2、现行法律限制了投资顾问的业务范围：根据现有规定，国内目前的独立智能投顾平台仅停留在为客户提供投资建议和交易策略方面，无法为客户提供全流程的资产管理服务。

3、智能投顾业务所需的牌照门槛很高：当前相当一部分互联网金融公司都没有获得相关业务牌照，这抑制了智能投顾业务的活力和创造力。

4、投资者保护相关制度供给不足：智能投顾向投资者推荐的是多项产品的投资组合，这要求从业机构告知投资者各项资产的风险情况；然而现有监管规则并没有对从业机构对投资者的告知义务进行详细规定。

5、产品销售导向缺乏投顾的独立性和客观性：有些互联网金融机构把自家平台的产品包装成智能投顾概念，行业从业者既从咨询业务中收取费用，又从金融产品销售中获取佣金收入，这样容易模糊投资咨询与产品销售之间的界限，从而难以保证投顾的独立性和客观性。

6、短期理财产品为主，缺乏长期财富增值产品：当前国内智能投顾给投资者提供的产品主要偏向短期性的理财产品，而真正的人工智能资产配置体现的是长期投资理念。投资者在投资中为提高收益水平，实际上是需要配置长期金融产品的。

7、外汇管制限制智能投顾的业务拓展：目前，不少智能投顾平台将目光转向海外资产配置以规避人民币预期贬值的风险，但进行海外资产配置将面临受限问题，一方面投资者每年仅有5万结售汇的额度，另一方面外管局对于分拆结售汇明令禁止。

（一）技术驱动：用技术发展行业，用技术监管行业

1、互联网技术公司应该成为智能投顾政策支持重点

智能投顾模式出现的初衷是辅助与补充传统投顾模式，而非颠覆后者；智能投顾对传统投顾的发展与挑战不是体现在模式本身，而是其背后所承载的信息技术革新。因此，政策支持的重点方向是：进入智能投顾行业的互联网技术类公司。

2、大数据监管应该成为智能投顾监管的重点

一是建立数字基础设施，收集能够体现智能投顾行业整体运行状况的覆盖广、数据量大、数据类型多的微观企业数据；二是在此基础上开发能够深入解析海量微观企业数据背后蕴藏的系统性风险信息的大数据方法。

3、发放智能投顾牌照是科学监管的前提

使得在线报告与风险分析成为可能，首先要把从事智能投顾业务的公司纳入监管范畴。因此，发放从业牌照是科技监管的前提条件。