在业内人士看来，随着以互联网方式展业的银行，包括内地的直销银行、香港的虚拟银行等牌照陆续发放，通过智能投顾，“机器管钱”应是未来长期的趋势。

不过，各大金融机构推出的智能投顾的底层资产、策略差异极大，在相似风险偏好、久期的情况下，底层资产配置存在差异。

造成这一情况的原因，在于各家机构仍以“卖理财”的思路做智能投顾，人为干预因素影响智能投顾。

算法“黑箱属性”

目前，智能投顾的“算法”得到监管和许多智能投顾创业公司的关注。此前，有媒体报道称，智能投顾模型同质化严重，导致同涨同跌情况明显。

从算法来看，历史上有过严重依赖算法投资失败的惨痛教训。1998年，长期从事债券量化分析的美国长期资本管理公司（LTCM）突然巨亏，一位业内人士表示，LTCM等从美联储等历史数据去做模型，即使加入人工智能等技术，风险往往也是系统性的、很难把握，实际上还是需要人工干预。

近日，弘量研究CEO雷春然认为，智能投顾需要算法创新，全球50多类大类资产中，比如美股与土耳其里拉的关系是什么，德国国债与阿根廷农产品的关系如何量化？这需要相关性矩阵估计，通过机器学习实现。

人工神经网络应用到特定系统的最大障碍之一是其“黑箱”属性，这一点引起了央行的特别注意。

央行4月27日以答记者问的形式表示，金融科技的发展正在深刻改变金融业的服务方式，在资管领域就突出体现在智能投资顾问。近年来，智能投资顾问在美国市场快速崛起，在国内也发展迅速，目前已有数十家机构推出该项业务。

央行认为，运用人工智能技术开展投资顾问、资管等业务，由于服务对象多为长尾客户，风险承受能力较低，如果投资者适当性管理、风险提示不到位，容易引发不稳定事件。而且，算法同质化可能引发顺周期高频交易，加剧市场波动，算法的“黑箱属性”还可能使其成为规避监管的工具，技术局限、网络安全等风险也不容忽视。

风险与组合不匹配

不过，在业内人士看来，目前，国内智能投顾的问题在于人工干预因素太大，资产组合和风险不匹配。

雷春然认为，从底层资产看，要穿透基金的过往净值、风格漂移、收益等，智能投顾需要选择风格明确、业绩稳定的基金，“我们会把基金的风格漂移指数控制在5%-8%，如果基金飘逸现象比较严重，就说明基金管理人配置了很多不在投资范围内的股票等资产。”

但是，一些智能投资组合中，有的中等风险组合，货币基金占比过大，甚至达到40%-50%。一些风格越进取，风险偏好越高的智能投顾组合，股票型基金占比反而越低，货币基金、债券型基金占比反而越高。有一些智能投顾组合，调仓次数过于频繁。

与之相对，境外的智能投顾组合底层资产基本为ETF基金，采用零手续费等做法，这使得养老金、强积金等机构投资人进入，智能投顾市场得以快速发展。近日，北京市网络法学研究会副秘书长赵鹞认为，智能投顾的投资对象多为ETF基金，但并不是所有的ETF都适合作为智能投顾的投资标的。要实现客户风险偏好与投资期限的匹配，需要自上而下的选择投资标的ETF，排除（高）杠杆、风险分散不充分和单一市场投资的ETF，以及历史短、市场流动性不充分、业绩较差等的ETF等。

难题仍是资产定价

多位机构人士认为，中国版“智能投顾”的另一难题，国内资产定价难题。

麦肯锡全球董事合伙人周宁人表示，目前，国内的资产配置仍是金字塔配置模型，按照存款、理财、股票、基金等大类来划分，无法做到按照量化模型配置资产。原因在于，以信用债为例，资产评级缺乏参考性，资产尚未做到真正的市场化。在风险不透明、定价不明确的情况下，缺乏有效的信息输入量化模型，也就无法做量化组合判断。

“大家都去做模型去了，但是对于扭曲的资产定价，怎么去调整这个东西。”领沨资本创始合伙人，高盛亚洲前董事总经理马宁在某论坛上公开表示，智能投顾的局限是资产定价不准。智能投顾需要给各个资产进行标签，包括α系数、β系数、风险是什么。智能投顾是按照过去的数据预测未来，如果由于资产定价不准，虽然模型是对的，结果也可能不准确。

华润银行总行财富管理部总经理陆云表示，从资本市场看，境外发达市场可以做被动投资，但国内为“弱有效”市场，“国内投资人只能接受阿尔法（即绝对收益），因为贝塔（即相对收益）容易跌得太狠，投资人希望阿尔法是稳定的，不是随机的。”

银行多定位代销

21世纪经济报道记者梳理发现，大多数银行仍将智能投顾定位在基金代销业务的一部分。如，工商银行中报将“AI投”定位为代理销售业务创新，增加AI指数、AI智投、AI策略功能，以及一键投资、一键调仓等。目前，各家银行仍将智能投顾的基础资产定位在公募基金，但也有扩容计划。

平安银行行长特别助理蔡新发接受记者采访时表示，平安智投利用Black—Litterman模型和量化资产配置方法，提供大类资产配置建议，除了公募基金以外，可以选择的产品还将覆盖银行理财产品、资管计划、黄金等。广发银行主管零售业务的副行长宗乐新曾表示，该行智能投顾的基础资产是公募基金组合，未来将接入更多的资产类别，覆盖保险、理财产品、贵金属、信托等。

周宁人认为，国内财富管理市场尚不成熟，是以银行理财为主的、存在刚性兑付的市场。在线下理财经理不能满足理财需求的情况下，理财转向线上化，智能投顾得以兴起，但其更多是赋能客户经理，而非一项完整的资产配置方案。

目前，从全球来看，虽然智能投顾由创业公司率先开发，但仍是银行、专业资管机构做得较好，其背后仍是数据模型和风险积累。智能投顾的未来，机构仍需要在机器学习、深度学习的基础上，积累足够多的大数据。

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