2018智能投顾白皮书

2 摘要智能投顾，是IT科技和金融领域相结合的前沿应用领域。它能够基于对投资者的精准画像，通过将现代金融理论融入人工智能算法，从而为投资者提供基于多元化资产的个性化、智能化、自动化和高速化的投资服务。自2008年金融危机后，美国首家智能投顾公司Betterment于当年成立，随后Wealthfront，Personal Capital，Future Advisor，Motif Investing等创新型公司相继成立。目前, 先锋集团（VanguardGroup）推出了VPAS，嘉信理财推出了SIP，富达基金推出了Fidelity Go，美林证券推出了Merrill Edge，摩根士丹利推出了Access Investing，“华尔街之狼- Kensho”推出了Warren。智能投顾作为金融科技（FinTech）应用的最前沿领域，正席卷美国传统金融界。发源于美国的智能投顾科技理论和技术西行东渐，我国智能投顾于2015年开始起步，虽然起步较晚，但是发展迅速。招商银行推出了“摩羯智投”，工商银行推出了“AI投”，中国银行推出了“中银慧投”，平安银行推出了“平安智投”，兴业银行推出了“兴业智投”，广发证券推出了“贝塔牛”，平安证券推出了“AI慧炒股”，长江证券推出了“阿凡达”，京东集团推出了“京东智投”，羽时金融推出了“AI股”和“AI投顾”。代表IT最新最前沿的人工智能技术在融入了金融行业后，有力地推进了传统金融行业的变革，有力地践行了普惠金融的理念。虽然国内智能投顾的发展势头兴旺，但是商业模式不清晰，行业内鱼龙混杂，很多打着智能投顾概念的传统公司混杂其中，让人难以明辨。什么是智能投顾？智能投顾的国内外发展现状如何？国内智能投顾业务的发展面临哪些问题和挑战？作为新生事物，智能投顾的IT技术路线，智能投顾的商业模式，智能投顾的风险控制，智能投顾业务的国内外监管政策比较，如何界定智能投顾公司的业务边界，采用哪些方向的标准评价智能投顾公司，智能投顾未来的发展趋势，针对这些大家关心的焦点问题，《2018智能投顾行业白皮书》希望能为大家作出一些抛砖引玉的探讨。

3 目录一、智能投顾的概念 ................................................................................................................................... 6 1.投资顾问业务的发展历程................................................................................................................ 6 2.人工智能的发展历程...................................................................................................................... 10 2.1第一阶段：逻辑推理时代 .................................................................................................... 11 2.2第二阶段：专家系统时代 .................................................................................................... 11 2.3第三阶段：神经网络时代 .................................................................................................... 13 2.4第四阶段：机器学习时代 .................................................................................................... 13 3．智能投顾的概念 ........................................................................................................................... 15 二、智能投顾的国内外发展现状.............................................................................................................. 17 1．智能投顾的国外发展现状 ............................................................................................................ 17 先锋集团VPAS ........................................................................................................................... 19 嘉信理财SIP ............................................................................................................................... 20 Motif Investing ............................................................................................................................ 21 Fidelity Go ................................................................................................................................... 22 Merrill Edge Guided Investing .................................................................................................... 23 SigFig ........................................................................................................................................... 24 Wealthsimple ................................................................................................................................ 26 Ellevest......................................................................................................................................... 27 2．智能投顾的国内发展现状 ............................................................................................................ 29 三、国内智能投顾存在的问题与挑战 ...................................................................................................... 34 1．投资标的数量少、种类不多 ........................................................................................................ 34 2．缺少配套监管措施，政策不明确 ................................................................................................ 36 3．金融数据不足，缺乏前期的积累 ................................................................................................ 37 4．智能投顾技术水平不高，缺乏真正的核心技术 ........................................................................ 38 5．投资者观念难以改变，需要时间去接受新鲜事物 .................................................................... 38 6．初创智能投顾企业的发展会受到传统金融机构的挤压 ............................................................ 39 7．商业模式不清晰，企业难以持续生存发展 ................................................................................ 39 8．金融市场不稳定，产品收益率波动较大 .................................................................................... 40 9．金融产品设计畸形，各类理财产品收益率高居不下 ................................................................ 40 四、智能投顾的技术路线 ......................................................................................................................... 41 1．建设云支撑平台 ........................................................................................................................... 41 1.1建设云PaaS平台.................................................................................................................. 41 1.2集成智能投顾多云数据存储系统 ........................................................................................ 41 1.3建立智能投顾云安全设施，完善安全防御设施 ................................................................ 42 1.4 面向投顾业务的云管理 ....................................................................................................... 42 2．支持全媒体格式的数据采集系统 ................................................................................................ 42 3．大数据处理服务 ........................................................................................................................... 43 3.1 业务服务平台的构建与实现 ............................................................................................... 43 3.2 基于确定逻辑的数据分析服务 ........................................................................................... 43 3.3 深度学习服务....................................................................................................................... 43 3.4 全文检索 .............................................................................................................................. 44 3.5 数据仓库 .............................................................................................................................. 44 3.6 交互式用户画像................................................................................................................... 44

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智能投顾法律规制研究

JRYJJ智能投顾法律规制研究

[摘要]智能投顾基于创新性、效率性及经济性等功能特征，改变了传统投资顾问的业

务模式及投资决策方式，我国目前亟待建立并完善智能投顾的监管制度体系。在明确智能

投顾制度界定的基础上，探究我国智能投顾发展面临的制度风险，提出应当以促进金融行

业发展及保护投资者利益为目标，在市场准入、牌照发放、投资者适当性管理、信义义务及

技术治理等维度对制度予以完善，以期契合我国智能投顾发展的市场需求，在实现金融创

新的同时保障金融市场的稳定。[关键词]智能投顾；金融科技；法律风险

[中图分类号]D912.28[文献标识码]A[文章编号]1006-169X（2021）01-0082-08DOI：10.19622/36-1005/f.2021.01.010

[作者简介]欧阳丹丹（1991—），山东潍坊人，交通银行上海分行，博士，研究方向为金融

理论与政策实践。■欧阳丹丹

一、引言2019年中国两会政府工作报告提出，培育

深化人工智能及大数据等研发应用，发展新一

代信息技术，壮大数字经济。基于新型互联网

技术创新，以数据及技术为依托的金融科技已

成为金融行业的战略重心与未来发展趋势，新

型互联网技术应用于金融市场的典型产物之一

就是智能投顾。2012年智能投顾凭借成本、效

率及技术等方面的优势敏锐地抓住了投资者的

需求，在美国异军突起后在全球范围内迅速扩

展。2016年作为我国智能投顾发展元年，招商

银行、易配资及广发证券等不同类型的机构均

开启战略布局，推出具有自身特色的智能投顾

产品。根据《智能理财4.0：2019全球智能理财

服务分级白皮书》预计，我国智能理财服务市场

规模预计2022年将达到7370.5亿元，Statista网

站发布的数据显示至2022年我国智能投顾资产

管理覆盖人群预计为1.03亿，总金额超60亿美元。智能投顾因其具备信息科技属性，从而在

服务主体、业务的方式及范围等方面与传统投

资咨询服务相异，由单纯的投资建议向投资咨

智能投顾行业深度报告：技术为镐，蓝海掘金

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温馨提示

技术为镐，掘金投顾服务巨大长尾市场。智能投顾相比于传统投顾核心区别在于对AI、大数据等技术的应用，通过技术应用极大降低投顾服务门槛，有助于挖掘长尾市场。智能投顾产品的关键在于数据、模型和算法，数据是基础，模型决定配置比例，算法决定投资方法。智能投顾虽然在国内起步较晚，但是发展速度惊人，预计到2022年，中国的智能投顾管理资产总额将超6600亿美元，用户数量超过1亿，行业空间巨大

他山之石，美国智能投顾市场日趋成熟。美国智能投顾发展时间已有十年，管理的资产在2019年达到7497.03亿美元。美国智能投顾发展至今的特色是已经建立完善的行业监管体系，格局相对明晰。竞争格局演变如下，首先以Betterment、Wealthfront为代表的新兴公司，凭借技术、差异化及开放合作发展迅速，成长为美国目前第三第四大的智能投顾公司，此后，以先锋基金、嘉信理财为代表的传统金融机构，凭借客户、产品等优势后来居上，分别位居美国第一和第二大智能投顾公司。

三足鼎立，中国智能投顾市场加速崛起。国内智能投顾产业趋势体现为互联网平台性与金融专业性融合，人工的定制服务与机器自动化服务相融合，满足不同群体对智能投顾的需求。当前国内行业格局体现为三足鼎立，优势各异：传统金融机构：以摩羯智投为代表，具有强大的客户和产品资源优势；互联网公司：以蚂蚁财富为代表，具有强大的流量和技术赋能优势；金融IT公司：以同花顺、恒生电子为代表，具有技术和业务理解双重优势。我们看好金融IT公司在智能投顾行业发展阶段迎来的新机遇。

投资建议：智能投顾发展迅速，市场空间巨大，看好兼具客户流量和技术优势的金融IT公司。重点关注：恒生电子、同花顺、东方财富、顶点软件。报告正文

1.技术为镐，掘金投顾服务巨大长尾市场

1.1 投顾服务颠覆者，技术基因奠定后发优势

智能投顾是传统投顾和人工智能、大数据等技术结合孕育的产物。传统投资顾问是以投资顾问的专业素养和从业经验为基础，结合投资者的资产状况、风险偏好、预期收益等，为投资者提供专业的投资建议。智能投顾将人工智能等技术引入投资顾问领域，运用智能算法以及组合投资后的自动化管理技术，帮助用户实现主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务，能够提升投顾效率，推动投顾行业智能升级。智能投顾最早起源于美国，发展历程大致可分为三个阶段。

中国人工智能创新应用白皮书

中国人工智能创新应用

白皮书

人工智能的商业红利窗口期已经来临？

中国人工智能创新应用白皮书

2080

2 中国人工智能创新应用白皮书

20306000500040004200

1. 人工智能发展背景介绍 6

2. 人工智能商业应用现状 14

3. 人工智能产业应用场景案例举例 22

4. 企业该如何借力人工智能？ 31

5. 附录 37

第一部分:

人工智能发展背景介绍

中国人工智能创新应用白皮书

人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。 A

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即

在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围

棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，

充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至

超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

A 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

智能投顾热血难凉

作者：陈希琳

来源：《经济》 2018年第18期

如今一位有钱人的身边最不缺的就是投资顾问，以及来自银行、保险、券商、三方、信托等机构的海量投资建议。当一朵花足够芬芳，每只蜜蜂都担心自己不是最勤劳的那一个。

历来以效率为优点的机器，在拼精准、拼效率的今天，被各大机构当成必备砝码，以便在财富管理的天平上多添一丝分量。“智能投顾”一度成为财富管理市场的搅局者、财富管理困局的药方以及投资市场风头无两的噱头。然而随着瑞士银行巨头瑞银关停了“取得了不错成绩”的智能投顾平台Smartwealth，引发了业界对智能投顾的冷思考，关于智能投顾“凉凉”“伪风口”的声音越来越多。

慢行业无快公司

在技术、盈利等关口考验下，鱼龙混杂的智能投顾行业如今显得有些“冷清”。一些大的机构去年可能还在拿智能投顾当噱头，今年纷纷叫停相关业务。更别提那些打着智能投顾旗号做P2P的创业公司，市场遇冷，他们最先跑掉。

“今年的融资环境不是很好，投资机构都很挑剔、谨慎，不像去年一窝蜂地投智能投顾。”今日投资创始人康晓阳向《经济》记者表示，智能投顾如今面临的窘境是任何一个行业都会遇到的。当有技术和噱头推动时，市场迅速膨胀；当一窝蜂散去时，市场又开始冷却，直到新的技术革新出现。

“如果在别的行业做三五年还没做起来，可能大家就觉得这个企业不行了。但是如果一家金融企业做了20年还活着，那说明还有希望。”康晓阳表示，金融行业有一个很大的特殊性，跟别的行业相比，它最大的门槛和难点是信任，这需要时间的积累，毕竟是跟钱打交道。过去几年间，各类智能投顾机构都有，有人想进来捞一把就走，而真正的智能投顾需要相当长时间的口碑积累。

康晓阳判断，将金融投资与AI相融合，是一个持续的风口。这一想法萌生于20年前。1998年离开工作了6年的君安证券后，康晓阳只身去了美国进修。2002年归来，他深感数据的重要性，创立今日投资，开始建立数据库。“在美国直接用机器交易、投资的，大概占到整个资产管理规模的30%-40%，还不包括机器辅助。机器替代或者辅助人工，是一个长期过程，这个大趋势谁也逆转不了。”16年的探索让康晓阳感到，做数据要慢慢积累，同时把数据变成钱是一件比较难的事情。

2017-2021年智能投顾产业深度调研及投资前景预测报告

中投顾问产业研究中心

2017-2021年

智能投顾产业深度

调研及投资前景预测报告

中投顾问?让投资更安全经营更稳健

第1页

中投顾问产业研究中心

内容简述

2016年，金融科技成为金融领域的新宠，越来越多企业开始用技术手段改善金融体系的各个方面，其中人工智能对于传统金融行业的改变尤其引人注目。在投资管理领域，金融科技也开始发挥作用，智能投顾产品不断面世。所谓智能投顾(也称机器人投顾)，就是用云计算、大数据、机器学习/深度学习等技术将资产组合理论等其他金融投资理论应用到模型中，结合投资者个人财务状况和风险偏好，为投资者提供最佳投资组合。

相对于传统投顾模式，智能投顾具有门槛低、费用低、信息透明度高三大显著优势，2013-3015年机器人管理的资产已经从2012年的几乎为零迅速增加至187亿美元。海外市场方面，在美国以Wealthfront、Betterment、Future Advisor与嘉信SIP为代表的智能投顾公司层出不穷，在具体运营上也各具特色。在中国市场方面，我国智能投顾概念的出现一方面是在普惠金融、全民理财的趋势引导下，传统投资顾问行业自然转型的结果;一方面是互联网、大数据技术、量化投资技术的加速发展而推动的。国内智能投顾产业目前尚处于起步阶段，虽然晚于国外市场几年时间，但目前已经有多家公司推出了丰富的智能投顾产品，发展态势迅猛。

相较于欧美市场的传统金融机构，中国在培育智能投顾的土壤，如互联网理财的高渗透率、传统理财市场服务的空白、居民强大的理财需求等方面，中国在这某些方面的具有更为明显的优势，这使得其互联网理财的创新对于传统市场的变革更为猛烈。像阿里系“蚂蚁金服”已经在余额宝以及蚂蚁基金销售方面，展现出强大的影响力以及渗透率。因此，受益于巨头涉足智能投顾，行业浪潮将迅速形成，而其强大的客户流量资源与影响力，将推动普通民众对于智能投顾的认知度和认同感迅速增加，带动行业管理规模的快速增长。

中国新兴中产阶层财富白皮书

中国新兴中产阶层

财富白皮书Chinese Emerging Middle Class Wealth White Paper

2018中国新兴中产阶层财富白皮书

2前言

致谢

重点阐释中国新兴中产阶层 03

第一章

人群特征 “知识经济”，产业变革背景下的中产阶层 05

人群画像年轻新生代，靠知识资本“跃迁” 05

经济认知看好经济形势，多存开拓之心 10

第二章

财富状况新兴中产阶层的财富积累方式与消费习惯 13

财富源流靠知识积累财富，消费理性务实 13

消费升级追求生活品味和格调，享受自我犒赏的感觉 18

理性头脑甘居中游规划理性 20

第三章

资产配置新兴中产阶层的资产配置策略与金融素养 22

资产结构多元，投资风险分散 22

财富管理经验值与金融素养需加强 24

机构用“智能投顾”等发掘财富人群新的理财观念 29

第四章

互联网时代的“活法”：互联网全方面融入工作生活 33

自我价值实现与工作成就密切相关 33

对互联网层面的信息有着清晰的判断力 38目录目录

2018中国新兴中产阶层财富白皮书3UP Financial

在

本世纪头十年中期，中国的GDP呈现了

两位数高增长，在此过程中，居民财富

实现快速积累，“中产”这一群体逐渐发

展壮大，以一个新兴的阶层形式，成为

当今中国社会结构的中坚力量。与其它相继崛起的高

净值人群、中高端富裕人群、大众富裕阶层等各富裕

阶层群体构建起中国财富的金字塔。

所谓“中产阶级”（middle class），是以美国“橄

榄型”社会结构所演绎出的概念，以其财富状况处于

中间部分，是为美国数量最大的群体，也是名副其实

的“中间阶层”。而随着中国经济发展，符合这样财富

或资产水平的人群数量也越来越多，在中国以新兴的

财富阶层强势崛起，称为“新兴中产阶层”，构成了中

国“金字塔”型的财富人群中基数最大的基石部分。

对于“中产阶级” 的概念和界定❶，美国向来被认

方正证券“小方牛”智能投资顾问服务策略说明2018年11月

方正证券“小方牛”智能投资顾问服务策略说明

（2018年11月）

1 消费行业精选策略

策略思想：

每个自然月第一个交易日，根据消费行业中各股的市值因子、估值因子、成长因子、质量因子、杠杆因子、动量因子等构建了一个多因子模型。根据多因子模型对消费行业中的股票进行打分，优选出排名前5的股票。每个月第一个交易日执行一次选股操作。

仓位控制：

根据大盘择时方法，控制股票仓位，整体仓位从0到100%变化。现金仓位用于配置货币基金。

股票权重：等权。

择时条件：

1）RSRS法：统计大盘指数一个月内的每日最高价与最低价，对最高价和最低价进行线性拟合得到斜率b。对b进行标准化处理，标准化后的b越大，反映市场多头情绪越大，将b作为第一个择时标准。

2）EMA法：根据大盘指数的EMA线（指数移动平均线），当短期EMA>中期EMA>长期EMA时，反映市场呈现出多头情绪，将EMA指标作为第二个择时标准。

3）状态1：两个择时指标都看多时，仓位为100%；状态2：只有一个择时指标看多时，仓位为50%；状态3：两个择时都看空时，仓位为0%。

个股止损：

一个调仓周期内，个股损失超过20%后，将其卖出，并加入黑名单40个交易日。

2 比乔斯基价值精选策略（原名字：比乔斯基策略）

策略思想：

根据市净率、市盈率、净资产收益率、净利润增长率等因子构建多因子模型，从中证800中优选出排名前100的股票，再根据比乔斯基选股策略进一步筛选，剔除市净率,ROE,ROA，ROE变化率，ROA变化率小于0的股票，最终优选出5只股票。每10个交易日执行一次选股操作。

仓位控制：

根据大盘择时方法，控制股票仓位，整体仓位从0到100%变化。现金仓位用于配置货币基金。

股票权重：等权。

择时条件： 1）RSRS法：统计大盘指数一个月内的每日最高价与最低价，对最高价和最低价进行线性拟合得到斜率b。对b进行标准化处理，标准化后的b越大，反映市场多头情绪越大，将b作为第一个择时标准。

2018智能投顾白皮书

2018中国智能语音市场投资价值白皮书

龙源期刊网

2018中国智能语音市场投资价值白皮书

作者：

来源：《中国计算机报》2018年第33期

近年来，云计算、大数据、移动互联、物联网、深度学习等技术发展，智能语音在智能家居、可穿戴式设备、汽车电子、教育、医疗、金融等场景化应用持续深化，推动市场规模快速增长。为此，赛迪顾问围绕智能语音市场进行深入研究，针对重点行业的场景化应用、市场竞争格局及主要厂商的战略布局进行深刻剖析，并结合市场发展态势和资本关注热点领域进行投资价值与投资机会挖掘，期望能通过此研究为促进我国人工智能应用发展提供有价值的参考。

赛迪顾问

智能语音概念界定及发展演进

智能语音概念界定

所谓智能语音，是一种以语音为载体，利用智能语音交互技术，让机器具有像人一样“能听会说、自然交互、有问必答”的能力。智能语音市场则包含智能语音技术及产品的研发、生产、销售及应用服务等所有活动。

智能语音发展演进

技术演进：从1950年“人工智能之父”马文·明斯基开发出世界上第一台神经网络计算机起，智能语音技术发展主要经历了四个发展阶段：

萌芽期（20世纪50年代到70年代），主要以孤立词和小词汇量句子识别，并通过关键词匹配实现简单命令操作为主要内容。代表系统是1952年贝尔研究所Davis等人研制的世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统，以及1960年英国的Denes等人研制的第一个计算机语音识别系统。

培育期（20世纪80年代），计算机技术、信息技术、模式识别技术极大促进智能语音技术发展，语音识别的研究开始向非特定人、连续词、大词汇量方向扩展，并且，智能语音技术研究由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路，使语音识别和自然语言理解技术有了较大的进展。1989年卡内基梅隆大学的李开复最终研制出第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。

中国证券投资者保护基金公司2018年度《白皮书》5个子报告

中国证券投资者保护基金企业年度《白皮书》个子报

告印制项目采买信息公示

采买日期年代日

采买项目名称年度《白皮书》个子报告印制项目

估算金额实质采买金额

（万元人民币）（万元人民币）

廊坊市广阳区裕

采买方式单调根源中选供给商华路禄彩纸塑制

品加工厂

报价金额候选供给商

（万元人民币）候选供给商状况廊坊市广阳区裕华路禄彩纸塑

制品加工厂

单价

名称数目（元人民币）采买内容年度《白皮书》

个子报告印制

合同金额

合同签订状况合同编号合同名称

（万元人民币）

1 / 2

年度《白皮书》

个子报告印制

合同

2 / 2

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