智能投顾在中国落地，几乎是紧跟着2016年P2P衰落后而兴起，却走出了一个完全不同与美国的画风。传统金融机构做智能投顾几乎有着压倒性的优势，而眼下能让创业公司拿到这张船票的关键，还是在于是否能打造完全智能化的底层的算法和数据模型。

避开P2P的虚火 创业瞄准智能投顾

P2P在中国最火的那几年，梁蓉因为长期和金融机构合作业务，感觉P2P的风险太大没有能力去甄别和控制风险，即使当时打着P2P业务融资更容易，而是把目光锁定在金融科技，专注把基础的技术底层和模型打造扎实。彼时在美国，Personal Capital、Wealthfront、Betterment、Future Advisor等都因采用金融模型与机器学习相结合，帮客户做投资理财及资产配置，管理规模年增长率保持两位数增长。这让曾经做在香港INGBarings做兼并和收购业务、并在资产管理行业积累长达15年的她，更加确信人工智能与金融蕴含的巨大潜力，用自己的所有现金创办了公司——创金启富，一家主打智能投顾的创业公司。

创金启富创始人兼CEO 梁蓉

智能投顾即Robo Adviosr，即人工智能＋投资顾问的结合体，即通过技术的方式，把传统投资顾问所做的个人资产分析、风险偏好分析、资产配置、组合推荐等服务变成直接可用的互联网软件服务。

“我们没有流量优势，但是有行业和算法、模型的优势，而且全是实盘真实业绩，所有就发挥自己的长处做产品与服务，并且专注做细做精做深，。”梁蓉当时看到的市场是，银行闹资产荒，非标准化产品如一款信托产品年化收益在10%-12%的野蛮时代即将过去，近期的监管也将以净值型产品为导向，FOF将受到监管支持、行业和客户的需求也越来越强烈。

而基金经理作为投资顾问却往往不能保证客户的收益，这时候大数据与机器学习就有了逆袭的优势。“我们是在银行非标产品与标准产品之上做策略组合。基金经理的风格会漂移，因此就想产品必须跟着数据走，用数据来说话。”创金启富创始人兼CEO梁蓉说道。

底层模型与AI技术：创业公司PK传统金融最大胜算

“在智能投顾这个领域，创业公司能PK传统金融机构的最大胜算，就是金融模型和AI技术。”远望资本合伙人田鸿飞告诉腾讯创业。

那么，打造一款智能投顾的模型需要多久？模型又该具备什么维度？在行业里有这么一种看法：中国二级资本市场数据缺乏流通，而且又是“政策市”，模型很难确立。有些极端数据，如2006年股改前、黑天鹅事件等，都不适合放在模型中。

创金启富投研主管李琦向腾讯创业说道，传统的模型是把基金因子做出一个权重打分做排序，这样更像是一个历史业绩的评价，对未来的预测精准性较低。

而团队做智能投顾系统中的基金模型：

第一层是多因子模型；

第二层是机器学习的模型，把两层结合起来，分层筛选，做到一个筛选+预测收益的情况。

• “在做模型改进的时候，我们从净值的角度，把每只基金的收益来源是哪些，分解出来以后，就能知道里面有多少成分是基金经理的个人能力。”李琦说道，收益分解这一块用到的因子比较多，而且数据都是动态的有变化，比如基金经理离职了，不同类型的基金涉及的因子又不一样，比如混合基金里有债券有股票有期货，涉及的比例各不相同，要处理好这些细节要花很长时间。

• 李琦说道，前两年，人工智能在二级市场如股票、期货的投资数据非常少，团队只能从最简单的机器学习模型开始摸索，如模型如何去使用，哪些因子比较有效，筛选目标是什么等等。从2013年12月到2015年6月才把基金筛选和资产配置模型完成。

• “如何定义这个模型真实有效？我们跑出来的实盘数据显示，智能投顾系统-“创金智投”上线后，实盘筛选出的偏股型基金全部排名同类前30%，其中一半都排名同类前10%。”创金启富创始人兼CEO梁蓉说道，而在4月13日-4月20日股市下跌3.15%的情况下，筛选出的10只基金中的四只都实现了正收益，分别排名同类的第一、第八。

对比“华尔街见闻”曾挑选了一些代表性平台，以中等风险为标准，对5家智能智能投顾平台去年下半年收益表现：

梁蓉说道，长期来看资产配置的范围越广，越有可能获得更佳的收益风险比，如何控制波动和回撤也是考量智能投顾模型的关键因素。“因此用1年半的时间打磨一个底层模型就显得非常必要。”

TOB没牌照：智能投顾创业的现实尴尬

智能投顾在美国能够发展迅猛，有几个背景要素：

1、 从供应和需求的两个角度来看，美国有养老金制度、避税的需求。智能投顾能帮客户节省费用。

2、 美国的标准化产品包括ETF产品非常多， 市场已经很成熟，客户要投哪支股票、买哪个ETF，技术非常成熟，成本也非常低。

3、 美国人投资喜欢中长线投资，比如五年、八年甚至十年用智能投顾能较精准预测金融产品长期走势。

对比中国：ETF基础还没有建立，且以基金为主。其次投资者买基金的期限很短，很多就是几个月，投机心理重。“智能投顾要想有所作为，第一是投资期限要拉长，第二是整个投资成本要拉低。现在很多人在谈，我觉得还是太早了。”陆金所CEO计葵生曾对腾讯创业表示。

顶着Fintech的概念，智能投顾在2016年引发了传统金融界、互联网金融业的骚动。现在资本力挺的智能投顾公司分三类：

1. 完全模仿Wealthfront、Betterment等投资于ETF组合的公司，受限于国内ETF的种类及数量，这两家公司均直接给客户匹配国外发达市场的ETF，以达到资本配置的目的。

2. 以基金作为构建投资组合的标的，实现对客户风险偏好的匹配。

3. 以对量化策略、投资名人的股票组合进行跟投，同时兼具论坛性质的在线投资交流平台。

而另一梯队则传统金融机构，如招商银行摩羯智投、交通银行智能客、广发证券贝塔牛、长江证券阿凡达狗等。

然而，面对未成熟的市场与投资者投机心理，互联网梯队几乎很快就浅尝辄止，今年纷纷从TO C转到TOB。

• “首先是投资者对人工智能做理财、资产配置的信任程度不够，获客成本高；第二是直接做TO C对资本力度要求也大。”梁蓉谈到，在2016年拿了3000万A轮融资后，投资人就给她提了一个要求，做精模型、做深产品。因为做TO B意味着给银行、券商、资管机构提供产品与服务，准入门槛也高。

• 而另一方面，监管层也注意到，智能投顾与基金销机构通过引流合作带来的监管真空地带。近期山西证监会对7家互联网梯队理财魔方、拿铁财经、金贝塔等智能投顾公司点名，部分公司并未获得基金销售业务资格，却通过基金销售机构网站卖产品。证监会曾表示，严禁互联网平台未经注册、以智能投顾等名义擅自开展公募证券投资基金销售活动的，否则将依法予以查处。

远望资本合伙人田鸿飞谈到，智能投顾具体到中国，还是传统金融大公司有优势，因为它各种牌照都很齐全。“中国没有混业经营，你每个单项业务都要申请单项的牌照，搞不全就没法做配置。”

“牌照这东西是门槛，但不是核心竞争力。”梁蓉说道，早在创业初期就认识到，中国金融业务的严格性，牌照是准入门槛。因此2013年她就拿到了基金销售牌照，而现在基金销售牌照市场价已将近1亿元。

在梁蓉的规划下，创金启富现在打造的智能投顾引擎，可以撬动三个板块：首先是针对互联网金融平台和直销银行提供智能投顾解决方案；其次是针对高端资管机构做量化策略；最后是针对传统银行、保险等机构做FOF类产品。

知名咨询机构科尔尼(A.T.Kearney)预计，智能投顾未来3到5年将成为主流，年复合增长率将达68%,到2020年其管理资产规模有望达到2.2万亿美元。而在中国特殊的市场环境中，智能投顾走出了完全不同的画风，给创业公司的船票已经屈指可数。