闞睿：智能投顧的AI進(jìn)化論 | 洞見

傳統(tǒng)的理財(cái)顧問或投資顧問是指根據(jù)投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好、財(cái)務(wù)目標(biāo)和投資期限，為其提供個(gè)性化的投資組合建議的金融服務(wù)。服務(wù)往往也包括自動調(diào)整和管理客戶的投資組合。智能投顧則是利用計(jì)算機(jī)算法和自動化技術(shù)，將上述服務(wù)用技術(shù)取代人工或部分人工，提高服務(wù)的質(zhì)量和效率。

人工智能的快速發(fā)展以及在智能投顧中的應(yīng)用極大地提升了服務(wù)的智能化、個(gè)性化和效率，也帶來了一定的挑戰(zhàn)。

*本文作者為上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院實(shí)踐教授闞睿，文章刊載于《北大金融評論》。

智能投顧的核心及人工智能的應(yīng)用

智能投顧與傳統(tǒng)人工投顧的核心都是 ：個(gè)性化 ；配置與投資建議 ；服務(wù)與咨詢。

個(gè)性化

傳統(tǒng)的客戶畫像，往往依賴于問卷，通常是靜態(tài)的，可能無法完全反映用戶真實(shí)且多變的風(fēng)險(xiǎn)偏好。問卷的結(jié)果，由于答卷人的各種可能的偏差，答案往往帶有較大的噪聲，不能完全準(zhǔn)確地反映客戶的真實(shí)情況。內(nèi)容也往往不夠全面。而人工智能通過對客戶投資行為、消費(fèi)數(shù)據(jù)（經(jīng)用戶授權(quán)），甚至社交媒體動態(tài)（在合規(guī)前提下）的分析，可以構(gòu)建一個(gè)更動態(tài)、更真實(shí)的投資需求和風(fēng)險(xiǎn)偏好模型。

在個(gè)性化投資建議上，傳統(tǒng)的做法通常是基于風(fēng)險(xiǎn)等級分類。同一風(fēng)險(xiǎn)等級中的客戶得到的投資建議往往大同小異，無法做到真正的個(gè)性化。人工智能可以根據(jù)用戶的個(gè)人生命周期（如剛畢業(yè)、結(jié)婚、生子、退休）、現(xiàn)金流狀況、負(fù)債情況（如房貸、車貸），甚至行為偏差，提供獨(dú)一無二的資產(chǎn)配置和投資計(jì)劃。

自動化和人工智能的大量應(yīng)用，節(jié)省了大量的人工操作，費(fèi)用大幅降低，面向大眾的投顧服務(wù)也正成為可能。

配置與投資建議

投資建議的實(shí)際表現(xiàn)仍然是投資顧問的核心價(jià)值之一，也往往是投顧最難實(shí)現(xiàn)的價(jià)值 ：第一，投資是一個(gè)很復(fù)雜且?guī)в懈叨炔淮_定性的操作。即便是專業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者也不一定能夠持續(xù)戰(zhàn)勝市場。特別是在成熟的有效市場中，專業(yè)機(jī)構(gòu)投資者的平均超額收益非常有限。第二，一個(gè)有效的策略，當(dāng)足夠多的投資者大量使用時(shí)，其有效性會迅速降低。因此，投資顧問的價(jià)值更應(yīng)該體現(xiàn)在幫助客戶分析自身的情況、能力以及風(fēng)險(xiǎn)偏好，制定合理的、可實(shí)現(xiàn)的投資目標(biāo)，并給出具體的實(shí)現(xiàn)方案。

在龐大的基金、ETF 產(chǎn)品庫中，人工智能可以根據(jù)用戶的歷史偏好和投資風(fēng)格，精準(zhǔn)推薦最符合其需求的具體金融產(chǎn)品。

人工智能可以更好地監(jiān)控市場以及各種媒體，及時(shí)地將市場以及相關(guān)的新聞、事件和分析匯總傳遞給投資者。甚至可以進(jìn)行簡單的分析和預(yù)測。AI 能將海量信息自動歸納總結(jié)為不同的主題，也能夠自動識別出真正影響市場的“關(guān)鍵事件”，如“并購”“管理層變動”“新藥獲批”“重大訴訟”等，并過濾掉無關(guān)緊要的日常噪聲。

人工智能也能夠更好地實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，瞬間根據(jù)實(shí)時(shí)的市場數(shù)據(jù)完成全組合風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算，及時(shí)地向客戶提出預(yù)警以及可能的應(yīng)對措施，實(shí)現(xiàn)從“事后風(fēng)控”到“實(shí)時(shí)、前瞻性風(fēng)控”的飛躍。同時(shí)，人工智能可以根據(jù)客戶的具體情況，制定個(gè)性化的風(fēng)控指標(biāo)和預(yù)警機(jī)制。

人工智能的另一個(gè)價(jià)值是可以識別用戶非理性的投資行為模式，如“損失厭惡”“羊群效應(yīng)”。可以及時(shí)提醒客戶，幫助客戶克服自身的行為偏差，幫助用戶理解市場波動，建立正確的投資理念。

服務(wù)與咨詢

提供高質(zhì)量服務(wù)也是投資顧問的重要目的之一。在傳統(tǒng)的人工理財(cái)顧問服務(wù)中，這部分也需要大量的人力投入。

在和客戶的溝通上，人工智能可以取代大部分的人工，特別是在具有一般性的內(nèi)容上。智能客服機(jī)器人可以 7x24小時(shí)隨時(shí)解答客戶關(guān)于產(chǎn)品信息、訂單狀態(tài)、退貨政策等常見問題，無需等待，極大提升了客戶體驗(yàn)的便捷性。人工智能還可以學(xué)習(xí)和存儲海量的產(chǎn)品知識庫和問答，對于80% 以上的常規(guī)性問題，都能提供快速、準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)化回答，解放了人工客服去處理更復(fù)雜的問題。

人工智能雖然不能完全替代人工，但可以通過分析客戶的語言來初步判斷其情緒狀態(tài)（如憤怒、焦慮、滿意），并將高價(jià)值或高憤怒值的客戶優(yōu)先轉(zhuǎn)接給人工客服，并提前告知人工客服問題的關(guān)鍵點(diǎn)和客戶情緒，讓人工介入更高效、更有準(zhǔn)備。

智能投顧的發(fā)展與國內(nèi)外案例

智能投顧早期主要是使用現(xiàn)代的投資組合理論以及簡單的計(jì)算機(jī)算法，成為自動化的被動式的投資工具。機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的發(fā)展使得智能投顧更趨于數(shù)據(jù)驅(qū)動，使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而達(dá)到更有針對性的更高質(zhì)量的投資建議。未來，生成式 AI（AIGC）、更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)和更全面的大數(shù)據(jù)的使用，將使得智能投顧提供更有針對性的前瞻性規(guī)劃、更有效的情感交互的全方位的財(cái)富健康管理服務(wù)。

美國的 Betterment 和 Wealthfront 均成立于 2008年，兩者都是美國乃至全球的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，核心業(yè)務(wù)非常相似，但在細(xì)節(jié)和側(cè)重點(diǎn)上又有不同。核心理念都是基于現(xiàn)代投資組合理論，通過低成本的 ETF 構(gòu)建全球多元化投資組合，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益最大化 ；都是通過在線問卷評估客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、財(cái)務(wù)目標(biāo)和投資期限，然后自動推薦并管理一個(gè)投資組合。Betterment 相對來講更注重用戶體驗(yàn)和財(cái)務(wù)指導(dǎo)，旨在成為用戶全方位的財(cái)務(wù)生活助手。風(fēng)格更親切、教育性更強(qiáng)。而 Wealthfront 則更強(qiáng)調(diào)技術(shù)驅(qū)動和算法優(yōu)化，定位為高性能的自動化投資平臺。風(fēng)格更偏向科技感和極致優(yōu)化。

Betterment 2024 推出 AI“Co-Pilot”，用 GPT 實(shí)時(shí)回答客戶關(guān)于退休、稅務(wù)、房產(chǎn)等跨目標(biāo)規(guī)劃問題，對話后可直接落地到投資組合調(diào)整。Wealthfront 2024 年上線“Path”，使用大模型把稅務(wù)虧損收割、房貸 / 學(xué)費(fèi)債務(wù)優(yōu)化、保險(xiǎn)缺口提醒全部實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對話。

Morgan Stanley 于 2018 年推出了行業(yè)領(lǐng)先的“Next Best Action”系統(tǒng)。該系統(tǒng)最初依賴基于規(guī)則的邏輯提供推薦，如今運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)客戶偏好進(jìn)行投資建議。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法識別個(gè)性化投資方案，并借助客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)將相關(guān)投資建議及定制化信息精準(zhǔn)推送至特定客戶群體。

國內(nèi)的智能投顧近年也得到了快速的發(fā)展。不過目前仍然存在監(jiān)管的不確定性，直接用大模型面向散戶仍受合規(guī)性、適當(dāng)性、模型可解釋性的約束。

招商銀行的摩羯智投在 2016 年底上線，曾是中國銀行業(yè)最具代表性的智能投顧產(chǎn)品。摩羯智投采用公募基金組合而非 ETF 作為投資標(biāo)的，根據(jù)用戶風(fēng)險(xiǎn)測評提供一攬子基金組合建議。2021 年底至 2022 年期間，由于中國監(jiān)管政策對“基金投顧”業(yè)務(wù)的規(guī)范，摩羯智投及其他類似產(chǎn)品暫停了購買功能，進(jìn)入規(guī)范改造階段。國內(nèi) 2023 年“資管新規(guī)”細(xì)則要求“智能投顧模型須備案 + 投資顧問須持牌”。

中信證券的 Wealth Copilot 在 2024 年上線，使用大模型“對內(nèi)先賦能”，為 4000 多名投顧自動生成市場點(diǎn)評、客戶標(biāo)簽、營銷話術(shù)，再人工復(fù)核后發(fā)出，實(shí)現(xiàn)專業(yè)和速度的雙贏。

平安銀行的 AI 投顧依托平安集團(tuán)的綜合金融大數(shù)據(jù)，構(gòu)建極其精細(xì)的用戶畫像，包括收入、負(fù)債、風(fēng)險(xiǎn)偏好、生命周期階段甚至消費(fèi)習(xí)慣。在此基礎(chǔ)上，它不僅推薦基金組合，還能將銀行的理財(cái)產(chǎn)品、保險(xiǎn)產(chǎn)品、貸款服務(wù)等與用戶需求進(jìn)行跨領(lǐng)域的智能匹配，提供綜合金融解決方案。

面臨的挑戰(zhàn)

人工智能使得智能投顧正在從“自動化”走向“智能化”，提供一個(gè)全天候、全視角、個(gè)性化的數(shù)字化投資伴侶。其發(fā)展過程亦存在各種潛在的、可能未被人們了解的新風(fēng)險(xiǎn)。

? 一是盡管人工智能在量化策略中已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用并且取得了可觀的業(yè)績，但在面向大眾的配置與投資建議方面，仍然有很多的工作；在大類資產(chǎn)配置以及風(fēng)險(xiǎn)控制方面，人工智能的應(yīng)用仍在發(fā)展中 ；人工智能對公司基本面的研究是另一個(gè)可能發(fā)展的方向。

人工智能并不能解決有效策略被大量投資者應(yīng)用后可能失效的兩難問題。另外，如果市場上主流的智能投顧平臺都采用相似的人工智能模型和算法，它們可能會在相同的時(shí)間對相同的信號做出同質(zhì)化的反應(yīng)（例如同時(shí)大規(guī)模賣出）。這與旨在分散風(fēng)險(xiǎn)的初衷背道而馳，甚至可能造成新的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，即便大量地使用人工智能，保持策略的多元化仍然是市場健康發(fā)展的重要條件。

? 二是人工智能依賴于基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，因此不一定能夠反映未來市場的變化。模型的輸出質(zhì)量取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。過度依賴大量數(shù)據(jù)可能引入不可靠的信號，生成錯(cuò)誤的結(jié)論。歷史數(shù)據(jù)本身存在偏差，或模型過于復(fù)雜地“記憶”了歷史噪聲而非一般規(guī)律，也會導(dǎo)致過擬合，即模型在歷史回測中表現(xiàn)優(yōu)異，但在真實(shí)的未來市場中可能表現(xiàn)欠佳。

人工智能擅長發(fā)現(xiàn)“相關(guān)性”（A 和 B 同時(shí)發(fā)生），但難以理解背后的“因果關(guān)系”（A 是否導(dǎo)致了 B）。這仍需人類分析師進(jìn)行深度解讀。另外，人工智能對虛假信息、市場謠言的最終甄別能力仍存在挑戰(zhàn)。

復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（尤其是深度學(xué)習(xí)）往往是“黑箱”，缺乏可解釋性，即我們很難理解模型為何做出某個(gè)特定的投資決策。在金融領(lǐng)域，對于大部分客戶以及監(jiān)管， “為什么”往往和“是什么”同樣重要。

? 三是過度依賴人工智能可能會削弱人類顧問在提供情感支持、應(yīng)對復(fù)雜人生事件（如離婚、疾病、繼承）和建立信任關(guān)系方面的價(jià)值。金融決策不僅是數(shù)字游戲，更涉及情感和行為心理學(xué)。

? 四是金融監(jiān)管法規(guī)的更新速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上人工智能技術(shù)的發(fā)展速度。現(xiàn)有的法規(guī)是針對人類顧問的行為設(shè)計(jì)的，很難直接套用在算法上。國內(nèi)外的監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在努力制定新規(guī)，但如何在不扼殺創(chuàng)新的前提下實(shí)施有效監(jiān)管，是一個(gè)巨大難題。

責(zé)任歸屬問題也是一個(gè)有待解決的問題。當(dāng)人工智能驅(qū)動的投資決策導(dǎo)致客戶重大虧損時(shí)，責(zé)任由誰承擔(dān)？是算法開發(fā)者、金融服務(wù)提供商、批準(zhǔn)該模型的合規(guī)管理人員，還是最終決定使用該模型的客戶？法律上的界定非常模糊。

? 五是未來人工智能應(yīng)用普及的一種可能的方式是所謂的人機(jī)合作的模式，即不再是機(jī)器取代人，而是機(jī)器增強(qiáng)人，讓雙方做自己最擅長的事，實(shí)現(xiàn) 1 加 1 大于 2 的效果。未來的智能投顧平臺不再是完全自動化的黑箱，而是增強(qiáng)人類顧問能力的協(xié)作者。人機(jī)交互將更加自然。顧問可以用自然語言向 AI 提出更具專業(yè)性和有針對性的問題，AI 能即時(shí)搜集所需要的資料、生成并回測方案。

人機(jī)合作模式可以降低優(yōu)質(zhì)投顧服務(wù)的門檻。一個(gè)人類顧問在 AI 的輔助下，可以高效服務(wù)數(shù)百名中產(chǎn)客戶，使過去只面向高凈值人士的服務(wù)得以普惠化。AI 是“超級大腦”，負(fù)責(zé)計(jì)算、效率和規(guī)模 ；人類顧問是“決策指揮者”，負(fù)責(zé)信任、情感和最終決策。

內(nèi)容來源｜《北大金融評論》

圖片來源｜千圖網(wǎng)

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