阿尔法狗代表人工智能科技战胜了人类比较厉害的围棋高手李世石，很多人在讨论为什么这只“狗”不能应用在理财呢？投资顾问变成机器到底是创新还是忽悠？8月5日，21世纪经济报道主办的“2016深港通策略研讨峰会”上，中国人民大学青年长江特聘教授、致善量化金融书院理事长李勇指出，大家不要忽略一个很简单的事情，围棋的规则是既定的，凡是能标...
阿尔法狗代表人工智能科技战胜了人类比较厉害的围棋高手李世石，很多人在讨论为什么这只“狗”不能应用在理财呢？投资顾问变成机器到底是创新还是忽悠？
8月5日，21世纪经济报道主办的“2016深港通策略研讨峰会”上，中国人民大学青年长江特聘教授、致善量化金融书院理事长李勇指出，大家不要忽略一个很简单的事情，围棋的规则是既定的，凡是能标准化的东西，人工智能替代人的可能性是比较大的，但是股市这样复杂的市场，规则老是改变的情况下，机器人打败基金高手，这个值得讨论。
李勇介绍称，智能投顾有两种分类。一种是建议型智能投顾，主要功能在于经过分析向投资者提出投资建议，不接受直接投资管理；第二种是资产配置型智能投顾，为投资者提供资产组合选择等服务，并可以接受投资者委托代投资者执行交易。不过由于智能投顾缺乏独立的帐户体系，因而需要第三方托管。
国外为什么智能投顾发展非常火？
李勇指出，智能投顾公司发展的时间比较晚，2012年美国搞起来，目前有200家智能投顾公司。大多数公司是不做资产管理的，就是一个投资建议的工具，类似于国内用的投顾智能软件，但是这种公司可能名气不怎么大
数据显示，2012年至2014年智能投顾行业所募集到的资金分别为3300万美金、1.35亿美金和2.9亿美金，在2015年达到500至600亿美金。美国理财市场大概有19万亿美金，智能投顾只占理财市场的一小部分，未来上升空间巨大。
“被动投资后费用低廉，干脆用智能投顾，很多投资公司愿意用这种方式，不用研究员了。”李勇说。
智能投顾在中国有什么机遇和挑战呢？
李勇认为，智能投顾在美国发展很好的原因有两个，一个是人工智能的技术发展，另一个是现在情况下，整个美国金融市场的不景气，做主观选股成功的可能性比较小，还不如做正常的资产配置和被动投资，智能投顾是是很好的方式。
不过，智能投顾在在中国目前想落地的话，还面临很多的问题，李勇认为有五大难题需要解决，最重要的是监管问题。
第一， 理财观念的差异化。比如美国买股票从来不说买股票或者怎么，叫投资股票、投资基金，中国一个字概括得很好—“炒”，炒房、炒股票、炒基金，带来理财观念很大的差别。
第二，标的物的缺乏，国外大多使用ETF的配置，中国缺少品种多样的ETF品种，中国的金融产品不够丰富。
第三，模型的有效性问题。阿尔法狗和金融市场的很大区别就是，围棋的规则是既定的，阿尔法狗可以学几千几万人的下法，但是金融市场情况是一直在变的。模型在中国做空机制不健全，政策多变的因素，参数变化过于频繁，导致模型有效性降低。
第四，人才稀缺。我国既懂金融，也懂人工智能的人才是很少的，这是一个相辅相成的概念。
第五，监管问题。监管是影响到未来智能投顾发展的重要发展问题，对于智能投顾一定要进行明确的区分和定义，进行适当的分类监管才有可能。
21世纪经济报道及其客户端所刊载内容的知识产权均属广东二十一世纪环球经济报社所有。未经书面授权，任何人不得以任何方式使用。详情或获取授权信息请点击此处。
分享成功