智能投顧的有效水平，取決于量化系統(tǒng)對(duì)投資者性格的分析確認(rèn)能力和對(duì)市場中投資品數(shù)據(jù)的監(jiān)控計(jì)算能力。

無論是采用量化分析還是價(jià)值分析，其根本目的是為投資者選擇適合的資產(chǎn)，該資產(chǎn)既能滿足投資者的收益率要求，也符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)性格。離開收益率和風(fēng)險(xiǎn)談投資，都難言是成功的投資。這就決定了確定一項(xiàng)投資需要關(guān)注兩頭：一頭是投資者的主觀傾向和客觀能力，另一頭是資產(chǎn)的預(yù)期表現(xiàn)。前者是理財(cái)師的重點(diǎn)工作，需要“求證”金融消費(fèi)者的特征，并在此基礎(chǔ)上為其“聯(lián)接”投資產(chǎn)品；而后者是證券分析師的重點(diǎn)工作，需要分析投資品的風(fēng)險(xiǎn)收益特征。理財(cái)師之于證券分析師，就好比于醫(yī)生和藥劑師。

目前，智能投顧風(fēng)生水起。它的本質(zhì)是利用大數(shù)據(jù)、量化金融模型及智能化算法，通過深度學(xué)習(xí)而得出投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好，再運(yùn)用一系列算法和投資組合優(yōu)化等模型，為用戶提供投資參考，并不斷根據(jù)市場變化進(jìn)行自動(dòng)再平衡的資產(chǎn)投資配置方法。這就很明顯，智能投顧的水平，取決于該量化系統(tǒng)對(duì)投資者性格的分析確認(rèn)能力和對(duì)市場中投資品數(shù)據(jù)的監(jiān)控計(jì)算能力。

智能投顧迅速成為行業(yè)風(fēng)口，其主要原因是傳統(tǒng)的人工投顧服務(wù)報(bào)酬高昂，智能投顧顧及了人腦對(duì)龐大的信息量的處理能力不足和負(fù)面情緒的影響。這是機(jī)器代替人模式在所有行業(yè)的應(yīng)用優(yōu)勢，理財(cái)行業(yè)也不例外。智能投顧相對(duì)于量化分析，除了能對(duì)投資產(chǎn)品這個(gè)“死”的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)外，其革命性成就在于通過機(jī)器完成了對(duì)“活”的人的投資習(xí)慣的確認(rèn)，這在很大程度上替代了理財(cái)師的許多工作。

實(shí)施投顧職責(zé)需要3大步驟：第一步是要確定投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好，即他的理財(cái)生命周期、風(fēng)險(xiǎn)承受能力及傾向等；第二步是搭配資產(chǎn)，確定市場上所有資產(chǎn)的收益率和風(fēng)險(xiǎn)特征；第三步是建立聯(lián)接，為投資者匹配對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)組合。用專業(yè)術(shù)語表述，就是經(jīng)典的馬科維茨資產(chǎn)組合理論：資產(chǎn)配置就是第一步先勾畫出反映投資者效用的無差異曲線；第二步描繪出市場的有效邊界；第三步是在此基礎(chǔ)上得出切點(diǎn)組合。

智能投顧面臨的最大考驗(yàn)，恐怕在于資產(chǎn)配置的第一步，理財(cái)規(guī)劃的個(gè)性化要求也反映在這一步驟上。由于智能投顧發(fā)展時(shí)間尚短，我們還不能斷定機(jī)器代替人是否具備顯著性優(yōu)勢，但從谷歌乘AlphaGo之勢戰(zhàn)勝棋手柯潔這一案例來看，智能投顧的發(fā)展前景不可小覷。

理財(cái)師或?qū)⑹I(yè)？在智能時(shí)代，這個(gè)問題又開始在金融業(yè)糾結(jié)，這里我們暫不作答，但需要想清楚一個(gè)關(guān)鍵問題：資產(chǎn)配置服務(wù)是否需要情感撫慰這一職責(zé)？