“我现在手上有50万元的闲置资金，我该通过怎样的资产配置跑赢通胀和GDP增速？”让机器人来做你的投资顾问，它可以在几分钟内就能给出让你满意的答案。
“阿尔法狗”和韩国围棋职业九段李世石的“人机大战”早已硝烟散尽，不过，借着机器人“战胜”人类的春风，国内不少平台纷纷推出“机器人投顾”概念，由机器人代替人类投资顾问的角色，用户向机器人输入年龄、风险偏好、财务状况等个人情况，机器人就会自动匹配相应的投资组合。那么，这种“机器人投顾”，比人类的理财经理们更靠谱吗？
杭州有企业开始探索“机器人投顾”
机器人投顾到底是什么概念呢？“简单来说，就是依靠庞大的数据库，由机器人代替人类投资顾问的角色，并给出实时的投资决策。”目前正在研发相关产品的杭州本土企业恒生电子研发中心总经理章乐焱说。
“机器人投顾”的出现，可以让复杂的金融问题简单化，你可以像在百度上搜索那样，在简单的文本框里输入各种你想知道的答案。比如，“苹果公司发布新一代iPhone时，哪些与苹果新品发布相关的上市公司最为受益?”诸如此类的问题，即便是行业内优秀的分析师或者投资顾问，也不得不翻阅大量的历史资料以及经济数据后才能做出回答。这个过程可能需要数天的时间，而且咨询费用不菲。不过，对于“机器人投顾”来说，它在几分钟内就能给出答案。
章乐焱说，“目前国内持有投资顾问牌照的人只有2万左右，而A股股民超过1亿人。换言之，有很大一部分的投资者是享受不到专业投资顾问服务的，而‘机器人投顾’推出后将很好地解决这个问题，它的市场空间是十分巨大的。目前恒生电子正在做各种优化尝试，除了上述提到的文本查询以外，量化分析这些原本提供给机构投资者的服务，也有望移植到未来的投顾机器人中去，并为更多的个人投资者提供服务。”
值得一提的是，“机器人投顾”对于数据库的依赖，使得一些经营大数据的公司占得了先机。
除了恒生电子，目前包括阿里、京东在内的互联网公司都具有一定的数据优势。深圳的祥云信息(目前在新三板上市)，甚至已经做出了国产机器人投顾的雏形。该公司项目负责人庄敬伟称，“中国投资者跟美国投资者是不一样的，所以我们的机器人投顾做了大量的改进，让它更适合中国投资者使用。”
“机器人”比传统理财师靠谱？
第三方资产管理平台嘉石榴总经理楼晓岸表示，传统投资顾问的获客效率并不高，有时为了完成一单生意还要陪客户打高尔夫球、接送孩子，根本无暇研究投资报告，投顾的品质难以保证。更让客户难受的是时间成本，即便有些券商投资顾问能够针对大客户推送专业的投资报告，但是后者往往没时间看或者没有耐性看完。
基于这些“痛点”，一家总部位于美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人投资顾问”。随后，此类机器人投资顾问迅速风靡全球。在国外，目前较大的两家公司是WealthFront和Betterment，分别管理的资产规模为26亿美元和25亿美元。
业内人士认为，“机器人投顾”具有一定的优势，比如与人工理财相比，更为理性，避免人的因素干扰，其次，可以实现对于理财的实时管理，且更为高效；再次，服务费率更低。有业内人士补充说，传统理财师可能会迫于业务压力向用户推荐不恰当的理财产品，偏离投资初衷，但“机器人投顾”规避了人类的情绪波动问题，更加客观尽责，会根据市场实际情况做出判断。
正是因为“机器人投顾”的优势存在，业内对其发展前景很看好。来自于花旗集团一份研究报告显示，“机器人投顾”的管理资产规模(AUM)从2012年几乎为零，增加到2015年底的187亿美元，增长规模迅速。而国际知名咨询公司科尔尼预计，未来五年，“机器人投顾”的市场复合增长率将达到68%，到2020年，全球机器人投顾行业的资产管理规模将突破2.2万亿美元。
机器人要当投资顾问替你管钱
是否会砸分析师饭碗？
随着人工智能在金融领域的应用越来越多，“机器人投顾”将会取代人类投资顾问的讨论也是此起彼伏。那么，这种情况究竟是否会出现？
在杭州一家老牌券商工作的投资顾问萧宇认为，自己的工作是不可替代的。“机器人投顾比人脑的反应速度要快，处理数字问题也更为精确，但这并不意味着它会比人类投顾更细致。”萧宇说，自己工作十余年了，他十分清楚自己的每一个客户需求是什么，而客户们也十分享受在面临重大投资决策问题时面对面沟通的过程。“这恰恰是机器人投顾最大的短板，机器无法体会到人类情感上的变化，不知道如何用婉转的语言向客户传达自己的投资建议。这注定了机器人投顾只能成为人类投顾的辅助，而不是替代。”
此外，站在投资理财的专业角度来说，面对面的个人理财顾问不仅仅涵盖投资领域，还会帮助客户管理现金流、制订养老计划、购买商业保险、协助大学学费贷款以及规划房地产贷款等综合业务。而作为完整的投资计划，需要把客户所有的理财需求都考虑在内，而不能仅仅以简单的风险投资偏好调查为基础来调整资产配置。也就是说，在对客户理财的通盘规划上，人工智能可能不会那么灵光。
另外一个不可忽略的因素是，“机器人投顾”所面临来自监管、市场、技术等方方面面的考验才刚刚开始。国内的投顾牌照尚未放开、相关政策有待完善；大众对于“机器人投顾”的接受度还十分有限；而产品背后的技术、算法、模型等更有待时间的验证。
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