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| 本文作者： 陳伊莉 | 2017-09-11 19:02 |
在百科上，智能投顧的定義頗為繁瑣。“智能投顧指虛擬機器人基于客戶自身的理財需求，基于當前市場狀況和底層標的表現，基于金融和投資學的投資組合理論，通過算法和產品搭建一個數據模型，來完成以往人工提供的理財顧問服務。 ”
對此，財鯨聯合創始人王蓁給出一個簡明的定義——
智能投顧是，一套告訴投資者如何個性化投資，并且最終能為投資者賺到錢的獨立運行系統。
回顧智能投顧的歷史并不算長，但發展速度頗快。2010、2011年，美國西海岸涌現了第一批 robo-adviser 機器人投顧。2014年，robo-adviser 以中文名“智能投顧”出現在中國市場。2017上半年，國內傳統金融機構布局加快，興業銀行、江蘇銀行、光大銀行等相繼推出它們的智能投顧。
研發智能投顧，意在中國財富管理市場。財富管理業務鏈條可以劃分為四個步驟：理解需求、形成投資方案、方案執行、監控調整。
但傳統財富管理行業面對著諸多痛點。例如財富增長帶動旺盛的市場需求，但人手不足引發產能矛盾，難以覆蓋更多的群體。此外，新產品層出不窮，市場關聯度增加，周期切換加速，對投研能力提出挑戰。而智能投顧正想要解決這些問題。
還值得關注的是，在蓬勃和熱鬧之余，如今的中國智能投顧行業還充斥著不少亂象。行業冒出了很多不知名的非主流的同業。一部分是原來的P2P公司，理財產品搖身一變“智能投顧”；一部分是原來主打財經媒體、社群的公司。
從更具體的角度來說，在9月7日雷鋒網AI慕課學院舉辦的系列講座第一課（傳送門）中，王蓁直言，常見的智能投顧都是“人工的智能”。
他解釋說，常見資產配置模型，諸如現代資產組合理論、馬克維茨模型、均值方差模型(MVO)、Black-Litterman模型等，在國內都不可行，其中，使用BL模型的一定是“人工的智能” 投顧。就實際問題維度，國內公募基金交易存在申購贖回的時間滯后、贖回價格的不確定性等問題。
而美國是智能投顧的發源地，行業的成熟度居于翹楚。美國智能投顧的原理是什么？為什么受到美國投資者的歡迎？美國智能投顧模式在國內可行嗎？對于中國而言，有何借鑒之處？
上述問題將在【9月14日本周四晚上8:00】第二節公開課“華爾街老司機：在美火熱的智能投顧，如何移植到中國？”上由財鯨聯合創始人王蓁博士帶來深度解讀。據介紹，財鯨是國內已實現商業化落地，通過交付驗收；符合銀監會監管要求，可以在金融機構內部部署私有服務；國內已實現無人工干預，在防火墻隔離下，能夠獨立自主運行的智能投顧系統。
智能投顧系列講座由雷鋒網AI金融評論聯合雷鋒網AI慕課學院共同舉辦，邀請王蓁博士為我們持續分享，關于智能投顧原理、業態、算法模型和應用落地的一切。
講座分為兩部分——線上公開課、線上線下結合的正式課程。正式課程分為初、中、高級三階段。
初級課程將在公開課精華基礎上，增加常見資產配置模型與機器學習基礎內容。
中級課程是高級課程的預備課，將深入剖析金融研究和投資領域常見的人工智能算法，包括風險平價資產配置模型、基于多因子模型的資產配置、量化投資中的自適應建模和優化方法、自動化的文本挖掘算法、非結構化數據應用、金融搜索、金融知識圖譜構建等。
高級課程會結合國內智能投顧的落地案例，拆分講解如何搭建和實施一個真正的智能投顧項目，主要覆蓋思考和解決問題的思維方式和案例介紹。
王蓁博士是
北京財鯨信息技術有限公司聯合創始人，美國康奈爾大學博士、清華大學學士；
特許金融分析師（CFA），金融風險管理師（FRM），持有美國資產管理咨詢個人牌照（IAR）；
他曾在美國彭博總部負責機構量化投資。
清華大學校友導師
國內某大型互聯網公司人工智能實驗室金融業務顧問
目前，王蓁是某四大行之一、某香港上市公司智能投顧系統唯一項目負責人，同時也是某香港上市券商金融搜索引擎和機器人助手系統項目負責人。
第二次公開課：2017.9.14（周四） 晚上8:00-9:00
線上直播+回看
AI慕課學院、雷鋒網App。
關注[AI金融評論]，點擊公眾號菜單【公開課】直接報名；或者點擊此處，完成報名。
入群：添加助手小艾（微信號MOOCCAI），發送“智能投顧”，并提交姓名+公司/職位。
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