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彭聪：人工智能在资产管理领域的显著优势：大数据运算和降低运营成。2018年4月20日-21日，由中国期货业协会主办的第十二届中国期货分析师暨场外衍生品论坛将在杭州黄龙饭店召开。本届论坛以“新时代、新价值、新作为”为主题，围绕大宗商品、“保险+期货”、期现结合与资产管理等业务领域，总结期货衍生品市场服务实体经济的经验与模式，深入梳理中国特色社会主义新时代背景下实体经济风险管理的需求特点。和讯期货参与全程直播。

21日下午，在分论坛“资产管理—人工智能浪潮下的财富管理”会场，智道金服创始人兼董事长彭聪作了“人工智能在智能投顾场景下的正确打开方式”主题演讲。

智道金服创始人兼董事长彭聪

彭聪表示，人工智能在大数据运算、降低运营成本两方面的优势对资产管理领域的影响最为直观。同时他强调智能投顾的发展前景广阔，其优势亦很显著。智能投顾在运用大数据和科技模型，从而提升工作效率、对人工服务的依赖性更小，同时也大幅降低投资过程中的成本支出。从美国和中国智能投顾状态的对比中，进一步解读智能投顾在中国市场的新机遇。

彭聪介绍，目前人工智能在金融领域应用的几个大的方向，第一个是支付，不管是微信支付还是支付宝也有，还有其他的支付，这是比较大的方向。第二个是借贷，现在非常多Fintech都是在借贷领域，有现 金贷、消费贷，还有专门为银行提供风险控制的数据公司，主要是借贷领域。第三个是投资领域，第四个是评级领域

另外，彭聪强调，人工智能在投资领域里面的应用，特别是在智能投顾里面的应用，比较重要的几个方面包括：第一是数据，第二个是算法，第三个是模型，第四个是风控。

以下为文字实录：

彭聪：非常感谢中信期货对智道金服的邀请。首先我介绍一下智道金服，我们是国内最早为机构客户提供智能资产配置解决方案的金融科技企业，目前我们已经为五百多家金融机构提供相关服务，并与近2000家私募机构建立长期合作关系。

我在创立智道金服前一直在公募、券商、保险类金融机构从事风险管理和资产配置的工作。至今创立智道金服两年多的时间，我们对国内的资产配置的方法和风险管理的方法做了系统性的梳理和总结。目前，智道金服提供给金融机构的产品主要有两大快服务：第一块是智能投顾服务，目前我们为银行和第三方销售机构做智能投顾的解决方案；第二块是为金融机构提供智能资产配置的工具，也就是智能资产配置系统。

今天受邀与大家交流关于人工智能在资产配置上的前期研究，我将更着重于与大家交流一下关于智能投顾在中国以及全球的发展现状。什么是智能投顾？智能投顾未来的发展目标是什么？智能投顾现在的发展进程以及面临的困难是什么。

大家都知道，智能投顾现在基本已成为银行、券商及第三方销售机构的必备产品，大家都在使用和开发。我们最近在与银行谈合作，也相信未来所有的银行都会做这个事情。刚才李克辛博士也介绍了很多关于资产配置方法和方式，实际上我们在跟客户沟通当中发现非常多的实际性的问题，所以我今天更想跟大家探讨的是：智能投顾如何在中国落地，并且如何能够发展起来。

首先看一下人工智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在我看来，智能投顾更重要的是扩展，无论是在资产配置还是量化策略上。投资领域本身是一个非常不确定的市场，没有一种方法、一种模型能够永远打败这个市场。如果谁能找到这样的方法，那这个市场也就不存在了。所以我们更应该去思考怎么样通过扩展的方式去做这件事情，而不是纯粹去模拟。

在座嘉宾很多都是做投资的，我想请教一下各位，金融机构是如何做资产配置的？我原来也在几个大型的金融机构从业过，我们管理上万亿的资产规模，我们的资产配置是怎么做的？如何用人工智能去替代原始的资产管理？这是今天要探讨的事情。

第二个是人工智能的应用领域。语音识别、图象识别、自然语言处理和深度学习是人工智能的一些基本领域和应用。建设银行(601939,股吧)刚刚开了一个无人的支行，这是在整个人工智能领域里走得比较前面的大行。但它们使用的更多的是语音识别和图象识别，比如大家可以用机器人开户，机器人在旁边为你服务等。而智道金服在智能投顾领域里面比较关注另外两个方向，因为在投资领域我们不需要做图象识别，也不太需要做语音识别，我们最关注的是自然语言处理和深度学习。

自然语言处理方面，我们已经做了尝试，并且有一定的效果。比如说语义识别，也就是我们现在用到的舆情监控，是通过智能的方式在做的舆情监控；在深度学习方面，我们是用深度学习的方法，做宏观因子和资产配置之间相关性的问题解决。这是我们在智能投顾服务中在做的两件事情。我认为有很大的发展空间，并且我们也已取得了一定的成果。

刚才讲到了人工智能在整个金融领域的应用，还有就是在投资领域的应用。

首先要谈到的是数据。不管是深度学习也好，机器人也好，最重要的是数据。数据的获取是很难的，特别是在国内。Kensho在数据方面具有独特的优势，大家如果对Kensho熟悉的话，应该关注它数据的获取。同时，就是提到大数据运算。我们在做智能投顾的过程中，发现现在的算力有很大的提升，以前我们计算一个客户最优化的资产配置方案可能需要五分钟，现在通过分布计算、通过云计算，可以快到秒级甚至毫秒级，大幅度提高客户的体验。如果现在做比较大型的算法还在按分钟级别运算，对于当今社会的客户是无法忍受的。所以算力的解决（大数据运算），在智能投顾服务中也是非常重要的一点。

然后，就是人工智能目前在金融领域的应用有几个大的方向。第一个是支付，微信支付、支付宝，还有其他的支付，这是比较大的方向；第二个是借贷，现在非常多Fintech都是在借贷领域，有现 金贷、消费贷，还有专门为银行提供风险控制的数据公司；第三个是投资领域；第四个是评级领域，现在很多公司做财务报表、做评级，有个人评级还有对企业的评级，特别是中小企业的评级，这也是通过科技的手段在做一些事情。未来还需要人来研究报表吗？我们相信在未来人看报表的效率显然不如机器。

投资领域是我们今天在做各位最为关注的，也是今天的一个重点，但我觉得这是最难的。为什么这样讲？首先，支付、信贷和信用评级背后都是信用风险，在中国大的金融环境下，信用风险背后有很大程度的国家信用在里面，所以从信用风险的角度来讲，风险管理相对比较简单。但在投资领域，有信用风险、系统性风险和流动性风险，而且风险之间有强的相关性，比如说特殊事件里面有相关性的变动，因此在投资领域做金融科技是最难的，大家在市面上看到很多都是做信贷领域，投资领域比较少，当然最近开始多起来了，包括我们所说的量化策略应用的平台等等，但是大部分还是以提供工具为主，为什么？因为策略很容易出错，没有一个策略是能够持续应用到不同的市场里面，但是提供工具是可以的。

现在，我们来讲下人工智能在投资领域里面的应用，特别是在智能投顾里面的应用，我们认为比较重要的：第一个是数据，第二个是算法，第三个是模型，第四个是风控。我刚刚提到算法，像循环的神经网络学习，分类聚合等等，都是我们在做的一些研究。现在不断有很多新的算法出现，我们也在紧跟市场研究哪些算法能够在资产配置里面应用。第三个是模型，模型比较多，市面上所有的模型我们都会做应用。第四个是风控，很多人忽略风控，特别是在智能投顾领域，但其实资产配置背后的核心是风险管理。就好比收益率，大家很多时候都很清楚收益率是什么，就像你买一个房子的时候，他告诉你房子是8.8万元/平米，但你要在晚上听一下有没有噪音、看看旁边有没有垃圾场，这就是风险控制。风控在智能投顾里面的应用领域是非常广的。

它能够做到的事情是什么？第一个是提高投资效率，我这里并没有说投资收益，因为投资收益做不到，我们提高的是投资效率。第二个是服务方式，智道金服认为智能投顾在中国最大的应用场景是服务。第三个是服务费用，因为它是通过人工智能的方式做这个事情，所以它能够大大节约和降低服务费。

智能投顾诞生于美国，2010年Betterment成立，2011年Wealthfront成立。在中国，我认为智能投顾是具有非常大的潜力，是非常大的蓝海。当然每一家的做法不同，有的人可能更偏重算法，有的更偏重模型，有的更偏重服务，这是最巨大的潜力市场。我们可以看到一些基础行业在被机器取代，未来甚至服务员、厨师、医生、律师这些都会被取代，最后是搞文艺的，比如搞音乐和艺术的。很多人觉得艺术不会被取代，我认为这可能也是错误的。投资领域里面的经理被取代也是有可能的。智能投顾要取代的是怎样一批人？可能是理财经理，是你身边的投顾。目前，大部分都是以卖方投顾为主。我曾经去一家银行看他们怎么卖基金，有一个客户说他最近看好股票市场，让理财经理给他推荐一个基金，结果理财经理确推荐给他一只债券型基金，这很可能是因为这只产品认购费率高；过了一会儿，理财经理说这个已经卖完了，又介绍了另外一只货币市场基金。所以说现在的卖方投顾，我们在外面看到的很多银行理财经理，他们服务的专业性是一个很大的问题。

国内对于智能投顾的理解总是比较狭隘，一去银行就给你推一个饼图，就认为这是智能投顾，这是错误的认识。我认为智能投顾的服务空间巨大，不仅仅是资产配置，它里面有非常多的服务内容可以应用。未来你身边一定会出现一对一服务的投顾专家，就像你的律师、医生，你的司机，且全是机器人一样。所以智能投顾在全球的发展，包括在中国的发展，我认为有巨大的市场。现在国内很多的机构都在向美国学习，认为Betterment和Wealthfront的模式非常好，我国有超过30多家的智能投顾平台，包括金融科技公司、互联网金融的巨头，还有传统金融机构。这里面分几种类型，一个是分析型，第二个是交易型，像刘总讲到的期货公司是属于交易型的，第三个是智能的资产配置型，这是我们在做的，第四个是咨询的类型。

刚才讲到美国的智能投顾发展非常快，在中国还有很多的问题和挑战，这是因为土壤完全不一样。在美国有几个智能投顾发展的基础条件：第一个是策略，特别是指数策略特别分散，你想要什么基本上都可以通过指数买得到，而且费用非常低，相关性也非常低。李博士用了很长的篇幅讲了相关性，我非常赞同，但在中国相关性无法分析。比如说上涨的时候，股票和债券是负相关，下跌的时候是非常高的正相关关系。我们做很多的滚动相关性分析，但是相关性是无法预测的。用任何的历史数据来看相关性的波动都很大，所以相关性的分析在中国是非常难的，因为这个市场本身不够成熟。是不是股票不好的时候大家都去买债券？根本不是的。我们做资产配置的时候，你可以配黄金、石油、海外资产、房地产，以及A股和港股，但是你到银行可以配置什么？工具太少，没有工具，所以策略不足够分散，这一点跟国外是巨大的不同。所以我们经常想中国的智能投顾到底怎么做，你说我可以买黄金、石油，可以一个篮子给你吗？早在20年前我在美国工作的时候，那时候是客户一去填一个表，告诉你75分配这个饼，25分配这个饼。但由于国内的基础资产特别是指数资产非常缺乏，所以在智能投顾里面的资产配置做法和国外不一样。

第二是税务的问题。《刺激1995》里面有一个人就是在美国做税务规划。国外的税务规划师很贵，每年几十万美金，但是中国有没有这个问题？可能过一段时间会有了，但目前来讲有几个散户需要？有几个普通的零售客户需要你帮助他规划税务问题？不需要。

第三个是投顾的问题。在美国，你去找你身边的理财顾问是很贵的， 50万美金以上才服务你，五千美金你去了以后没人搭理你。但中国不是的，你去了银行，各个都是投资专家。

所以智能投顾在美国发展最重要的土壤在中国是没有的，这也是为什么在中国做智能投顾，大家会发现好象不一样，是因为没有土壤，没有需求。需求是做智能投顾最主要的原因，就像去餐馆吃饭，你告诉客户这个餐馆意大利面做得非常好，但是他会告诉你对不起我不要，我只想点一碗扬州炒饭。所以客户的需求是什么？这是智能投顾在中国想要发展最需要想清楚的事。

刚才讲到了环境，互联网、人工智能等一些新技术带来的红利是有很大的影响的，然而以前这件事情是很难做到的。再来是需求，不管是个人还是机构投资都有需求。我们做资产配置有需求，各大金融机构都有需求，因为原来都是用excel做，所以现在这一块有非常大的需求。个人投资的需求更大，我有很多朋友问我现在买哪只基金，我也不知道，因为我每天都出来路演，见客户，所以我会问我的研究员，问我的公募基金研究员，他们来告诉我最近哪些公募基金会比较好一些。我就想如果我有这样的需求，我的朋友有这样的需求，客户有没有？当然有，这是很大的需求、很大的市场。既然这样，为什么不能复制一万个这样的客户经理，为什么不能复制一亿个这样的投顾，作为你身边的贴身顾问来服务你？我认为这才是未来智能投顾发展的方向。接下来是政策与监管，现在的形势蛮复杂的，听说智能投顾马上要实施牌照化管理。最后是市场环境，这个很重要。我一直有一个观点，就是刚性兑付不打破，无风险利率不降下来，财富管理很难做。你说私募好、公募好，投资收益率好，都没有用，因为无风险利率都10个点，还能怎么投资？如果每年赚5%还不确定，不如买信托。所以市场环境有很大的改变，首先需要刚性兑付的打破，我相信未来无风险利率会降下来。在整个市场环境变化之后，我认为财富管理会迎来巨大的春天，以更低的价格、更高的效率，为投资者提供大类资产配置服务，这是大家在做的一些服务。

我们在做的智能投顾主要看哪些方面？第一个是客户的偏好DNA分析，这块是基础。没有这个基础，很难做到。一般来讲，现在外面的智能投顾都是给你填表，填表的模式其实已经落后了。就像今日头条，你看新闻的时候它会让你填表吗？不会的。所以现在有几大类的数据获取，第一个是通过用户的特征，比如说你的性别、年龄、离退休有多长时间，第二大类是一些问卷调查，第三类是投资习惯，我们更看重这类的数据。这是非常大的一块，也是人工智能所应用的点，今天就不展开讲。

第二个是大数据+深度学习=资产配置解决方案。我们现在在用宏观因子和大资产配置解决模型中的问题，目前的效果不错。因为只有这样做，才有可能做到真正的千人千面。国内大部分的投顾很简单，你去了以后给你一个饼，凡是这种智能投顾，我认为未来都会被淘汰。

第三个是智能的风控，这个更加重要，如何帮每个客户做风控，基于客户的投资偏好和未来现 金流的预期，这才是我们想做的智能投顾。

在这里面我们做了哪几件事情？第一个是精准画像，第二个是以BL模型为基础，采用深度学习的方式，做到千人千面的量化模型，第三个是有自己独有的基金评价体系。刚才李博士也讲了均衡配置，其实β相对来说比较容易得到，但是α很难获得。第四个是量化的仓位调整，我们通过一些算法给每个客户提供不同的量化仓位调整。第五个是智能风控。

基金的评价体系今天不展开讲，我们是用全量化的方法做基金的评价体系。目前的效果不错，用起来非常有效，如果各位有兴趣了解的话，我们会后再探讨方法。

今天主要跟大家探讨智能投顾在中国未来的发展方向。我们认为中国在智能投顾方面还在起步阶段，但是我认为这块市场巨大，我相信每个人身边都应该有专属的理财顾问和理财专家，而智道金服正立志于做这样一件事情，谢谢大家！

文章出自：http://qh.itpxw.cn/ai/python/201839572.html

文章标题：资产管理—人工智能浪潮下的财富管理

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