機器人幫你管錢，是高科技陷阱？

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機器人幫你管錢，會不會是一個高科技陷阱

智能投顧這一年在中美兩國炙手可熱，美國誕生了諸如 Wealth Front，Betterment，Future Advisor 這樣的企業，中國也熱氣騰騰地出籠了一批瞄準屌絲和中產的投顧平台，脫下 P2P 的外套，又穿上 「人工智慧」 和 「科技金融」 的新馬甲，迅速跑馬圈地。

這些都基於一種樂觀的預期——畢馬威預測美國到 2020年 智能投顧市場規模將達到 2.2 萬億美元，中國的創業者和投資人據此判斷：以美國的情況作為參考，中國的投顧市場已到爆發前夜，中產階級正在原力覺醒，萬億級市場等待瓜分，一切變得妙不可言。

什麼是智能投顧？

然而，追根溯源，智能投顧在中國很可能只是 「看上去很美」。一位資深業內人士告訴 36 氪，從業務層面看，智能投顧本質屬於證券投資顧問業務，需分析用戶風險承受能力，提供滿足用戶風險和收益要求的一系列不同配比的金融產品，將客戶資金分散投資於基金、股票、債權、期貨、固定收益類產品等標的，從業人員和機構須具備相應資質和牌照。

從技術層面看，智能投顧將大數據、人工智慧等技術引入證券投資顧問業務，把傳統一對一的 「人肉服務」，變成大規模可複製的服務，從而降低門檻，讓中產甚至屌絲也能享受到，對平台的技術要求很高。

與傳統投資理財業務相比，智能投顧有幾個優勢：一是方便快捷，可以根據用戶需求，快速匹配投資標的；二是分散，可幫助用戶分散投資，平衡風險與收益；三是個性化，根據用戶實際情況，提供定製化的投資建議。

之所以和人工智慧掛鉤，一位 VC 投資人認為，其運作原理是通過互聯網社會數據來分析近期社會關注度上升的概念，提煉關鍵詞，之後通過結構化數據中去篩選與關鍵詞相關的股票等資產，產生一個資產熱度排名表。這個排名表早期還需人工輔助來檢查是否可行，然後再反饋給機器進行自我學習。

中國智能投顧產品的變異

大約從去年下半年開始，國內投顧類初創企業如雨後春筍般冒出，36 氪收錄第一家相關公司時是在去年8月，今年3月 開始形成了一波小高峰。如果按投資標的劃分，根據 36 氪已經報道過的對象，主要分為投向全球 ETF 產品的彌財、藍海財富和配置國內公募基金的錢景。

作為國外智能投顧的一面旗幟，Betterment 基於其模型生成的投資組合主要投資於各類 ETF，通過不同類別 ETF 來最終完成在股票和債券上的配置，沒有特定投資門檻，管理費用在 0.15%~0.35%之間，用戶投資金額越大，收取費用越低，管理資產規模已經超過 40 億美元。

中國的不同在哪？一位業內資深人士分析認為，國內除了少數走海外資產配置路徑的平台外，大多還是基於購買國內主動管理型基金來實現配置目的，而國外智能投顧平台投資組合以 ETF 為主，這成為智能投顧業務國內外實質上的一大差異。

確如上述人士所說，積木盒子等 P2P 的思路就是基於基金來進行配置，其與近 60 家主流的公募基金公司簽約，從公募基金中選出 10 個資產類型，涵蓋 1500 多種產品，包括國內的大盤股、中小創、高收益、債券、現金、黃金等。同樣聲稱是智能投顧的拿鐵財經對接的也是國內 2000 余支公募基金。

為什麼業內偏好配置公募基金？一位創業者對 36 氪闡述了他的理由，他認為公募基金經過多年的發展，用戶認可度更高，無需太多投資者教育工作。而且市場上公募基金有數千支，足夠豐富，選擇性比單純配置 ETF 要高，基本可滿足各種風險偏好，而且，中國許多指數型產品的表現甚至還沒有主動管理型的好。

不過，一位投資人告訴我，「中國大部分打著智能投顧名號的企業基本是在模仿 Wealthfront」，他們通常依據風險偏好的不同，為用戶提供三個快速組合。從事投顧行業多年的 7 分鐘理財創始人羅元裳則認為，僅僅依據風險偏好就提供方案不一定充分，還應依據用戶現狀的財產結構來配置，比如當用戶已經投資了很多高風險資產時，此時就不應建議用戶再採用激進型策略。

這種見解得到美國 Personal Capital 模式的支撐，這家公司會通過連接所有的銀行和券商賬戶來分析用戶的持有資產情況，結合用戶的退休及大件消費目標來制定投資計劃。

有一些機構把純機器作為賣點，但羅元裳認為，機器確實擺脫了人的主觀情緒，不過在靈活性上存在滯後，而且有時候當市場出現一些微妙的情緒時，機器往往很難準確把握。「比如英國退歐，各種數據因子分析，不退的可能性大，但英國人本身的跳脫情緒，機器人沒有 get 到。」

人工除了能矯正機器對市場行情判斷的不足，不少智能投顧機構更看重人工在客戶體驗上的作用，比如對於中產付費用戶，不能讓他們感受到理財師是一個冷冰冰的機器人，因此少數機構也會強調人工干預的重要性。

P2P 轉型的避風港

創業公司掘金智能投顧的動機多種多樣，一種代表性趨勢是：P2P 平台正崛起為一支重要玩家。

這可能是網貸在遭到整頓後尋找的一種轉型方向，金融市場不可或缺的是基礎信息披露和研究這兩種要素，而 P2P 目前的研究服務和用戶教育還無從談起，傳統 P2P 要自我救贖，必須通過投顧和理財規劃功能來增強投資者認知能力。

智能投顧正在成為不少互金平台的 「避風港」。國開行旗下開鑫貸的總經理周治翰對 36 氪表示，一些 P2P 平台做智能投顧，主要有兩個 「賣點」，一是平台轉型，提供綜合化理財服務；二是金融科技，號稱要提供智能金融服務，向一些新概念靠攏。

周治翰說，目前 P2P 平台推出的智能投顧業務，多數還局限於將客戶資金分散投資到不同的 P2P 借款標的里，較少有科學匹配不同風險程度、不同類型的資產，這與真正的智能投顧還有差距。

我試用過一家自稱智能投顧的平台，華麗的界面差點讓我相信機器人的存在，組合中包含兩三個投資標的，進行固定收益和浮動收益的簡單搭配，其中近 90%配置到同一個種非標資產，少量被用於購買股市的看漲或看跌期權，並沒有實現資產真正分散化配置。

一位業內人士毫不留情地指出，大多數智能投顧只是一個營銷噱頭，「現在只要是對用戶進行簡單的風險偏好測試，並提供投資方案，都敢自稱是智能投顧」，東吳在線一位高管拆穿了這種誤區，他說，智能投資的邏輯不是著重了解用戶數據而是要了解市場上的行情數據。

智能投顧甚至在成為一些違規行為的 「遮羞布」，一位資深銀行業人士告訴 36 氪，一部分投顧平台其實想賺的是高頻交易產生的手續費，更誇張的是，一些初創公司把智能投顧作為掩蓋其自建資金池、模糊資金去向的借口，只需要拍著胸脯說自己是機器人理財，就能讓用戶無從過問。

法規限制

刨去行業亂相不看，也有一些智能投顧創業公司希望走上正道，但他們卻面臨著法規限制。周治翰對 36 氪指出，智能投顧本質上屬於投資顧問服務，這就要求從業人員需要有從業資質，從業機構需要具備各類牌照。

證券投資諮詢（投顧）受《證券法》和《證券投資顧問業務暫定規定》監管，限定其只能提供投資建議，不得進行全權委託管理，這就使得相關智能投顧業務在國內主要限於做投資推薦，且因為不能以機構為主體或受託在二級市場上直接交易，所以只能將購買門檻低的公募基金作為資產配置的主要標的。

知情人士向 36 氪透露，江蘇監管部門已有定論，其近期就下發通知強調，互聯網投顧平台有義務對投資顧問服務人員的資質進行審核；投顧平台也需取得證監會許可，未經許可開展此類業務屬非法經營證券業務的活動。

此外，銀監會還禁止 P2P 平台 「以任何形式代出借人行使決策，每一融資項目的出借決策均應當由出借人作出並確認」。因此，P2P 平台轉型做智能投顧面臨了一定政策制約，這無疑也抬高了行業准入門檻，目前還尚不清楚創業團隊用什麼樣的技術手段繞開牌照限制。

中國還沒有形成智能投顧的土壤

談起局限時，不僅僅是法規，多名機構投資者都向 36 氪表達了同一個觀點：中國目前缺乏智能投顧大面積興起的土壤。

不妨看看中美 「土壤差異」：美國金融市場成熟，金融數據非常全面，且經歷過很長的歷史周期，適合做量化分析。此外，美國主流產品基本可覆蓋全球資本市場，容易實現投資的分散化，可規避較大的波動和風險。

中國則是固收、債權類產品占融資市場的很大一部分，股票類資產占融資市場的比例偏低，且股市還談不上是一個有效市場，又缺乏長期數據表現。再加上中國做空機制很不健全，都讓完全的智能遙不可及。

恰恰與中國智能投顧創業團隊強調收益率不同，智能投資顧問在美國主要的價值往往不是收益率高，而是節省成本，幫用戶省心省力地打理資產，因此早期用戶就是一批忙碌多金又信奉技術的矽谷工程師。

收益率不高的原因是在 A 股環境下，牛市時散戶主動投資可能更賺錢，雖然在熊市情況下能夠規避一些情緒風險，但總體來說，機器人的收益，還沒有得到 5-10年 長周期的驗證。

智能投顧可以節省哪些成本？其一是降低管理費用，用機器取代昂貴的基金經理；其二是節約稅費，美國的資本利得稅是按實現原則來收取的，即股票增值在持有時不收稅，賣出後才徵稅。利用這一規定，智能投顧在市場低點賣出其配置的 ETF，買進同類其他公司的 ETF，實際倉位並沒有變化，卻形成了賬面虧損，因而可以抵減當期盈利，延後稅收。而中國並無這種避稅需求，也就更加缺失智能投顧發育的前提條件。

另一家淡馬錫作為 LP 的 VC 的投資人告訴 36 氪，「不太看好」 是因為中國民眾的風險偏好意識還沒有完全建立起來，大家不習慣被動理財，很多用戶寧願相信自己，去市場上賭一把。

BAI 投資經理趙鵬嵐也對 36 氪表達了類似觀點，他說，中國還處在散戶向購買基金轉型的進程中，而在國外，資金端的機構化已經非常成型了，所以讓中國散戶直接跳躍到相信機器人來理財，跨度太大，市場教育成本很高。因此，資金端的機構化是智能投顧最基本的土壤，第一步是先要讓人把錢交給專業人士去打理，下一步才是專業人士交給人工智慧去打理。

「我失望地發現我提出的這幾點疑問都不能得到很好的解答，所以最後一個沒投。」 上述一名投資人在系統地看過市場上所有智能投顧項目後，如是說。

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