呂全品 熊潔 戴璐茜

江西農(nóng)業(yè)大學(xué)

一、概述人工智能與傳統(tǒng)投顧

傳統(tǒng)投顧一直以來都是采用一對一人工咨詢訪問的形式面向高凈值資產(chǎn)客戶，富裕人群，門檻高并且收取較高的費用，在人工智能化高漲的風(fēng)頭上，便有人捉住了其中的商機(jī)，利用互聯(lián)網(wǎng)作為介質(zhì)，智能替代服務(wù)人工，從而達(dá)到降低服務(wù)管理費用的目的，與此同時，由于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，懂得使用互聯(lián)網(wǎng)的人數(shù)也越來越多，比較傳統(tǒng)投顧登門拜訪式的咨詢模式，人們更樂意接受通過鼠標(biāo)鍵盤等簡單操作來找到適合自己的投資方案，再者，互聯(lián)網(wǎng)的人群類型不僅僅局限于高凈值資產(chǎn)客戶，所以人工智能與傳統(tǒng)投顧之間的碰撞誕生了智能投顧，很好的解決了以往面向?qū)ο笕巳赫?，門檻高，管理費用高等問題[1]。

當(dāng)需要證券公司開戶或者去銀行購買理財產(chǎn)品時，會有一個專門的工作人員提供分析和建議，這其中存在的問題第一是人工勞力成本，第二是傳統(tǒng)投顧依賴于人員的專業(yè)知識，第三是投顧人存在會趨于自身的利益無法做到將客觀的建議給予客戶。

智能投顧結(jié)合了人工智能與傳統(tǒng)投顧的許多優(yōu)點，對于客戶來說可以濃縮成幾點，省時省力，保證客觀性，當(dāng)然智能投顧也存在不足之處。

二、智能投顧在智能上面臨的問題與挑戰(zhàn)

既然涉及到人工智能，那么智能程度的高低就決定了投資顧問的水平。智能投顧是建立在大數(shù)據(jù)與人工智能基礎(chǔ)上的，這是智能投顧的核心技術(shù)，也是相比較傳統(tǒng)投顧的優(yōu)勢所在，以下來分析智能投顧在智能領(lǐng)域面臨的問題。

1.智能投顧能否準(zhǔn)確的定位客戶的需求。不論是智能投顧還是傳統(tǒng)投顧，第一步都是需求分析，同時也是投資顧問的核心環(huán)節(jié)。根據(jù)不同的客戶的要求進(jìn)行定位。捕捉客戶的理財需求，資產(chǎn)信息，風(fēng)險承受等信息，分析提煉做出總結(jié)指導(dǎo)客戶投資，如果在需求分析過程中沒有得到可靠的信息，那么接下來的總結(jié)將沒有意義，相比較人類的大腦，計算機(jī)擁有快速存儲處理數(shù)據(jù)的優(yōu)點，但是仍然無法做到擁有人類的思維邏輯去解決客戶的投資理財需要，所以在需求分析階段往往需要過多的依賴于客戶，這也正是智能投顧問題的導(dǎo)火索。

2.智能投顧能否準(zhǔn)確定制用戶資產(chǎn)配置方案。當(dāng)智能機(jī)器人分析定位完成結(jié)束后，將根據(jù)用戶個性化的風(fēng)險偏好，收益標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合智能算法模型，為用戶定制合理的資產(chǎn)配置方案，所以算法模型的好壞直接影響了客戶是否愿意選用該智能投顧產(chǎn)品。市面上的智能投顧產(chǎn)品推廣，一般會重點說明自己產(chǎn)品的特色功能，有波段操作，高拋低吸，低買高賣，異動檢測等等，當(dāng)然這些功能都依賴于投顧軟件的核心算法，算法的優(yōu)良決定智能化程度的高低，本身我國證券市場主要以散戶為主，市場情緒波動大，如果投顧計算機(jī)不夠智能化，顧問不夠詳細(xì)，投資不夠準(zhǔn)確，那么智能投顧的發(fā)展可想而知。

如果智能投顧能做真正的智能，輕松，可靠，又有誰不愿意把資金投入進(jìn)來呢？所以智能投顧面臨的最大的問題在于智能投顧能否做到真正的智能。

三、對于智能投顧模型和智能算法的改進(jìn)策略

國內(nèi)的智能投顧產(chǎn)品偏向于主動管理型模式，這不僅需要擁有成熟的模型作為鋪墊，還要依靠于可靠健壯的算法。

1.客戶的畫像缺乏個性化，需要優(yōu)化投資問卷的沒計。以往的智能投顧產(chǎn)品是得到客戶的個人信息或者風(fēng)險偏好后，開始推薦不同的資產(chǎn)配置建議等，最終把選擇權(quán)交給客戶。具體需要用戶填寫的信息主要就是風(fēng)險的承受能力，后臺也主要根據(jù)用戶的風(fēng)險承受能力來進(jìn)行建議。當(dāng)然不同的智投軟件有不同的后臺處理模式，按照智投是否動用客戶資金可以分為兩大類，第一類是簡單的顧問角色，這一類是不碰用戶的資金與基金交易的，單純的充當(dāng)一位顧問的角色，第二類是參與支配用戶的投資，為每一位用戶提供個性化定制服務(wù)，可以看出第二類智投軟件擁有更多的支配權(quán)，那么在進(jìn)行納入客戶畫像時，就需要反復(fù)的從數(shù)據(jù)庫中提取用戶的更新信息，進(jìn)行分析和重新的定位客戶的資產(chǎn)配置方向，并且在每一次的塑造客戶畫像過程中要做到盡可能的詳細(xì)，決不能單純的依賴某一項指標(biāo)就為客戶的知產(chǎn)配置做結(jié)論。

2.后續(xù)的動態(tài)優(yōu)化較弱。從客戶的每一次內(nèi)容輸入開始，便開始了對客戶的動態(tài)優(yōu)化。動態(tài)優(yōu)化其實也是一種反復(fù)的映射，反復(fù)將投資的內(nèi)容映射到同一匹配投資人不同的行為狀態(tài)的需求之中，那么在這個過程中匹配投資人的行為狀態(tài)會隨時的改變，就需要時刻捕捉客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣分析并呈現(xiàn)客戶此時此刻最需要的配置方案，這無疑需要后臺程序員具備優(yōu)良的分析處理能力，還有微積分、微分流形、拓?fù)浞矫娴认嚓P(guān)的知識。動態(tài)優(yōu)化最重要的是在于實現(xiàn)的過程，為應(yīng)對客戶快速轉(zhuǎn)變的需求，就需要算法及代碼具有健壯性，可靠性，效率性。除此之外，后續(xù)的動態(tài)優(yōu)化也直接影響了客戶的體驗感，所以需要在動態(tài)優(yōu)化上下足功夫[2]。