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作者｜智信資產(chǎn)管理研究院研究員 王磊 翟樂

來源｜智信資產(chǎn)管理研究院《資管高層決策參考》

1、智能投顧的本質(zhì)及發(fā)展歷程

智能投顧起源于美國，原意為“機(jī)器人投顧”，旨在借助大數(shù)據(jù)及算法提高投顧服務(wù)質(zhì)量，降低服務(wù)成本賺取β收益。傳入中國后，變?yōu)椤爸悄芡额櫋薄Ｖ悄芡额櫩梢圆鸱殖芍悄?、投和顧三部分，其中‘智能’代表背后?yīng)用的邏輯和技術(shù)，可以對客戶行為做分析、研究和畫像；‘投’指投資，‘顧’指顧問式服務(wù)。智能投顧的本質(zhì)是一種包含整套流程的顧問式服務(wù)，而不是一次簡單的產(chǎn)品買賣交易。

智能投顧的發(fā)展歷程，可以追溯至2008年。彼時美國市場上首次出現(xiàn)獨(dú)立機(jī)器人投顧機(jī)構(gòu)——Betterment。到了2011年，以Wealthfront和Betterment為代表的機(jī)器人投顧機(jī)構(gòu)憑借科技技術(shù)帶來的變革在投顧領(lǐng)域聲名鵲起。此后短短兩三年時間，Wealthfront和Betterment便將資產(chǎn)管理規(guī)模均做到近30億美元，美國整個智能投顧市場管理的資產(chǎn)總規(guī)模達(dá)到210億美元，這極大地刺激了美國傳統(tǒng)的巨無霸金融機(jī)構(gòu)。2014年，美國個人金融服務(wù)市場的領(lǐng)導(dǎo)者嘉信理財啟動Schwab Intelligent portfolios項目計劃，高盛、BlackRock、BGI、Vanguard等傳統(tǒng)金融巨頭也開始大舉進(jìn)軍智能投顧領(lǐng)域。到2016年第三季度，以嘉信理財、Vanguard為代表的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模超過440億美元，占據(jù)市場62%的份額。至此，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在智能投顧領(lǐng)域的發(fā)展速度，已大幅超越科技金融公司。

2、智能投顧三種服務(wù)模式

從目前國內(nèi)外智能投顧市場已開展業(yè)務(wù)的情況來看，可以歸納為三種服務(wù)模式：

（1）全財富管理模式

全財富管理模式是指為客戶提供全面的財富管理產(chǎn)品配置方案，包括基金、保險、股票等多種產(chǎn)品。其特點(diǎn)是，根據(jù)人生不同階段現(xiàn)金流情況，匹配不同類型的資產(chǎn)配置方案。此類模式在提供服務(wù)時，需要了解客戶的流動性需求、投資需求、保險類需求以及家庭情況等。目前，國內(nèi)對于全財富管理模式的應(yīng)用較少。

（2）風(fēng)險投資組合模式

風(fēng)險投資組合模式是指提供的智能投顧服務(wù)只針對客戶財富管理中的投資模塊。在提供智能服務(wù)時，只需要對客戶投資需求進(jìn)行研究，通過確認(rèn)其風(fēng)險投資收益目標(biāo)，并匹配一定的投資邏輯，即可構(gòu)建投資組合。這一模式在國內(nèi)智能投顧機(jī)構(gòu)中應(yīng)用非常廣泛。

（3）人生目標(biāo)管理模式

人生目標(biāo)管理模式是指針對客戶養(yǎng)老或者稅收籌劃等單一目標(biāo)去做相應(yīng)的智能投顧服務(wù)。這一模式在國外應(yīng)用較為廣泛，國內(nèi)機(jī)構(gòu)也開始嘗試應(yīng)用。最近的一份中國城市居民財富管理與資產(chǎn)配置調(diào)查報告顯示，國內(nèi)客戶的理財目標(biāo)已經(jīng)由傳統(tǒng)的財富增值保值，開始向退休養(yǎng)老規(guī)劃、子女教育、突發(fā)事件預(yù)防、購房購車、子女婚嫁等理財目標(biāo)轉(zhuǎn)變。

應(yīng)需而生，國內(nèi)智能投顧產(chǎn)品也逐漸切入人生目標(biāo)管理模式，以錢景私人理財為例，其為投資者提供了存錢購房、存錢結(jié)婚、存錢育兒、存錢養(yǎng)老和夢想基金五個理財目標(biāo)，通過設(shè)置投資期限和目標(biāo)金額自動計算每期投資額，從而生成目標(biāo)管理專屬投資計劃。

3、海內(nèi)外市場對比

通過下圖對比可以看出，國外的知名智能投顧機(jī)構(gòu)成立時間普遍早于國內(nèi)；在展現(xiàn)形式方面，國外主要基于網(wǎng)頁模式，國內(nèi)主要基于APP模式；在底層產(chǎn)品上，國外多以被動型ETF基金為主，國內(nèi)主要以公募基金為主；在理論基礎(chǔ)應(yīng)用方面，國外大多采用現(xiàn)代投資組合理論（MPT），國內(nèi)則在MPT理論之外有所延展；在稅收和養(yǎng)老規(guī)劃上，國外的產(chǎn)品大多數(shù)都有覆蓋，而國內(nèi)覆蓋較少。

圖1：國外和國內(nèi)智能投顧機(jī)構(gòu)對比

來源：智信資產(chǎn)管理研究院整理

4、智能投顧可解決傳統(tǒng)投顧存在的四大問題

（1）較好克服人性的弱點(diǎn)

從上證指數(shù)走勢和偏股型基金凈申購份額、股票凈交易額對比數(shù)據(jù)可以看出，絕大多數(shù)投資者都是在牛市中后期進(jìn)入市場買入股票或基金，而在熊市接近底部時賣出股票或贖回基金，究其根本原因在于無法克服人性的弱點(diǎn)，該恐懼時貪婪，該貪婪時恐懼。而機(jī)器人能夠較好的克服人性的弱點(diǎn)，以各類客觀準(zhǔn)入條件為指標(biāo)進(jìn)行嚴(yán)格買賣操作，從而實現(xiàn)穩(wěn)定回報。

（2）用個性化產(chǎn)品滿足個性化需求

面對市場上近3000只股票、4000只基金以及不斷增長的可投資產(chǎn)品數(shù)量，傳統(tǒng)投顧很難做到一一認(rèn)知，所以大多用標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品應(yīng)對全部客戶，無法做到千人千面千種組合。而智能投顧則可以有效解決這一問題，其邏輯是先通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)給用戶進(jìn)行多維度畫像，對不同用戶的風(fēng)險投資偏好、預(yù)期收益目標(biāo)等產(chǎn)生不同認(rèn)知。同理，對產(chǎn)品屬性亦進(jìn)行標(biāo)注，然后將用戶需求及產(chǎn)品屬性進(jìn)行匹配，得出不同的投資組合建議，真正從買方角度為客戶配置資產(chǎn)組合。

（3）長期產(chǎn)品當(dāng)短期產(chǎn)品賣現(xiàn)象會明顯遏制

由于國內(nèi)客戶普遍缺乏投資者教育，因此“追漲殺跌”現(xiàn)象明顯。當(dāng)市場出現(xiàn)波動等情況時，原本應(yīng)該長期投資的產(chǎn)品也會匆忙交易止盈止損。因此，傳統(tǒng)投資顧問在推薦產(chǎn)品時，為了迎合投資者對于短期產(chǎn)品的需求偏好，大多將長期產(chǎn)品當(dāng)成短期產(chǎn)品賣，期限不匹配現(xiàn)象嚴(yán)重。而智能投顧因為對于用戶畫像及產(chǎn)品屬性的認(rèn)知深刻，且投資環(huán)節(jié)人為干預(yù)較少，可以根據(jù)投資者的投資年限預(yù)期自動匹配合適的資產(chǎn)，做到適當(dāng)性匹配，在組合調(diào)整時也會充分考慮資產(chǎn)的長期盈利性。

（4）服務(wù)起點(diǎn)不再是銷售終點(diǎn)

對于傳統(tǒng)投資顧問來說，所獲收益主要來源于銷售產(chǎn)品后從產(chǎn)品供應(yīng)方得到的返傭，所以產(chǎn)品銷售完成，投資顧問獲得回報后，服務(wù)也就相應(yīng)結(jié)束。實際上，投顧業(yè)務(wù)本質(zhì)是一項服務(wù)，而不是產(chǎn)品，產(chǎn)品銷售只是服務(wù)的起點(diǎn)，一個好的投顧服務(wù)應(yīng)該是可執(zhí)行、可跟蹤、可評價的。在智能投顧服務(wù)中，產(chǎn)品匹配完成后，會有實時資產(chǎn)組合風(fēng)險跟蹤和動態(tài)組合調(diào)整建議，會形成一套完整的服務(wù)流程。

（一）四個核心環(huán)節(jié)

1、用戶畫像

目前國內(nèi)智能投顧市場，大多使用問卷調(diào)查的形式獲取用戶風(fēng)險偏好及投資偏好數(shù)據(jù)，然而這一方法存在片面性及主觀性問題。首先，大多數(shù)投資者并不能理性認(rèn)知自己的風(fēng)險承受能力與風(fēng)險承受意愿之間的差距；其次，在不同的時間段及心理狀態(tài)下，所做出的選項也會因市場環(huán)境不同而有所差異。因此，通過多維度的大數(shù)據(jù)信息挖掘來對用戶進(jìn)行全方位畫像顯得更為客觀。

用戶畫像數(shù)據(jù)可以分為兩類：第一類是交易行為數(shù)據(jù)，主要通過采集券商、銀行、基金等機(jī)構(gòu)零售端的用戶交易數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析方法，獲取客戶風(fēng)險承受能力、投資行業(yè)偏好、投資風(fēng)格偏好等數(shù)據(jù)，進(jìn)而對用戶的持倉風(fēng)險進(jìn)行診斷。在持倉診斷環(huán)節(jié)，通常采用量化模型，重點(diǎn)從倉位、個股、行業(yè)、基金等方面進(jìn)行深度分析和診斷。除此之外，也可以利用市場變化情況下，APP客戶端的用戶打開頻率數(shù)據(jù)，作為了解用戶交易行為的另一種補(bǔ)充。第二類是消費(fèi)數(shù)據(jù)及借貸數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)可以佐證用戶的現(xiàn)金流情況及投資風(fēng)格。如果經(jīng)常借貸消費(fèi)，則可以判斷該用戶的投資風(fēng)格較為激進(jìn)。

具體來看，對于券商客戶，基于券商的適當(dāng)性匹配數(shù)據(jù)、柜臺交易數(shù)據(jù)及市場動態(tài)數(shù)據(jù)以及用戶操作行為數(shù)據(jù)，可以選擇包括風(fēng)險控制能力、風(fēng)險承受能力、盈利能力、擇時能力、選股能力和穩(wěn)定性等維度進(jìn)行分析，從而對客戶進(jìn)行標(biāo)簽處理。

對于銀行客戶，則重點(diǎn)看風(fēng)險承受能力和控制能力，可分析的數(shù)據(jù)包括客戶資產(chǎn)、負(fù)債、金融產(chǎn)品交易記錄等，這些數(shù)據(jù)可以通過和外部機(jī)構(gòu)合作獲得，也可以是自身平臺積累的數(shù)據(jù)。

根據(jù)智信對國內(nèi)智能投顧市場了解，目前市場上已開展智能投顧業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)，能夠給出的用戶標(biāo)簽數(shù)量，少則幾個，多則200余個，日運(yùn)算量可以高達(dá)萬億次。

2、產(chǎn)品畫像

與國外智能投顧市場多以被動型ETF基金為底層資產(chǎn)不同的是，由于受限于被動型基金數(shù)量，目前國內(nèi)智能投顧市場底層資產(chǎn)以股票和主動型公募基金為主，輔助以期貨產(chǎn)品、黃金產(chǎn)品等。產(chǎn)品分析則包括對上市公司股票和基金產(chǎn)品的分析，以及對基金經(jīng)理的分析。

針對股票數(shù)據(jù)，主流做法是在挖掘交易所數(shù)據(jù)及上市公司年報等原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行清洗和二次加工。通過和賣方研究所合作，獲取各方研報數(shù)據(jù)，形成互為校驗的一致預(yù)期數(shù)據(jù)庫，從而可以提前預(yù)判上市公司盈利等情況，形成數(shù)據(jù)標(biāo)簽。針對基金產(chǎn)品數(shù)據(jù)，可以通過基金公司官網(wǎng)、wind資訊、東方財富chioce等數(shù)據(jù)源獲取，但是基金產(chǎn)品數(shù)據(jù)披露頻率通常以季度、半年度和年度為單位，具有一定滯后性，所以如何利用基金凈值數(shù)據(jù)倒推實時投資情況、擇時策略，進(jìn)而計算出最新的最優(yōu)組合推薦比例，或?qū)⒊蔀楦骷抑悄芡额櫃C(jī)構(gòu)角逐優(yōu)劣的分水嶺。

除此之外，對于基金經(jīng)理的認(rèn)知數(shù)據(jù)的挖掘也至關(guān)重要，從某種意義上來說，基金經(jīng)理是一只基金的靈魂。一個基金經(jīng)理可能會換公司，但是其操作風(fēng)格卻不容易發(fā)生改變，所以，對于其管理的全部產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，可以清晰認(rèn)知他的操盤風(fēng)格，以便于判斷其適合牛市、熊市還是振蕩市場；除了定量分析外，對于人的定性分析也同樣重要。目前，一些智能投顧機(jī)構(gòu)通過訪談等形式，獲取到基金經(jīng)理性格、血型、星座等定性數(shù)據(jù)，建立維度更加完整、更加立體的數(shù)據(jù)庫，為后期做資產(chǎn)組合奠定更完善的基礎(chǔ)。

3、資產(chǎn)組合建議

完成用戶畫像和產(chǎn)品畫像后，需要將二者按適當(dāng)性原則進(jìn)行匹配，根據(jù)目前市場上主流分類，可以分為大類資產(chǎn)配置建議和股票配置建議。

（1）大類資產(chǎn)配置建議

智能投顧領(lǐng)域的大類資產(chǎn)配置，首先根據(jù)不同資產(chǎn)的波動率大小計算出各類資產(chǎn)的配置比例，包括權(quán)益類、固收類、另類、黃金和貨幣產(chǎn)品等，再基于用戶畫像標(biāo)簽，經(jīng)過一系列大數(shù)據(jù)運(yùn)算，在產(chǎn)品池篩選出一組與用戶需求匹配度最高的產(chǎn)品組合清單。

目前國內(nèi)外市場上比較常見的大類配置策略包括均值方差策略、恒定比例策略、美林時鐘策略、生命周期策略和風(fēng)險均衡策略等。

實際上，大類資產(chǎn)配置的邏輯與FOF投資類似，可分為三層。第一層是做管理配置，將全市場資產(chǎn)進(jìn)行分類優(yōu)化和指數(shù)編制，構(gòu)建最優(yōu)組合集；第二層是找到能持續(xù)獲得Alpha收益的基金或其他產(chǎn)品；第三層是做風(fēng)險控制，實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整。從某種意義上來說，以公募基金為底層標(biāo)的的智能投顧，是一種賬戶式FOF。

以盈米財富旗下的“且慢”平臺為例，其底層資產(chǎn)均為公募基金，在公募基金的配置上分為三部分。第一部分是資產(chǎn)類別的選擇，包括股票基金、債券基金、指數(shù)基金、QDII、商品和絕對收益類產(chǎn)品；第二部分是在每一個資產(chǎn)類別下選取優(yōu)秀的基金經(jīng)理，這就需要上文中提到的對基金經(jīng)理進(jìn)行深入研究；第三部分是對市場細(xì)分行業(yè)進(jìn)行判斷，擇時入場。

需要注意的是，當(dāng)?shù)讓淤Y產(chǎn)為公募基金時，可能會遇到無法申購、贖回的問題。針對無法申購問題，可以在設(shè)計產(chǎn)品時，設(shè)置基金備選池，如果某天某只基金無法申購，能立即用備選基金頂替；針對贖回問題，只要在選取基金時避開定期開放式基金即可。

（2）股票配置建議

相比較而言，股票配置相對簡單，首先根據(jù)獲取的用戶畫像標(biāo)簽，制定合適的資產(chǎn)配置比例，再運(yùn)用選股模型、換股模型、擇時模型提供建議，比如量化行業(yè)輪動、多因子Alpha體系、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)策略等，用戶根據(jù)建議可以選擇下單，生成對應(yīng)的交易序列。

以今日投資的“ALPHA.J”機(jī)器人投顧為例，對于研究能力較弱的用戶，在用戶畫像環(huán)節(jié)更側(cè)重獲取其交易風(fēng)格、風(fēng)險偏好、對投資標(biāo)的的偏好、資金規(guī)模等數(shù)據(jù)。根據(jù)這些標(biāo)簽，借助多因子選股模型、擇時模型等，用機(jī)器人投顧生成一個動態(tài)組合。組合生成后，會利用回測工具對客戶所有組合進(jìn)行有效測試，判斷該組合是否與用戶畫像完美匹配。除此之外，還會動態(tài)跟蹤是否有風(fēng)險收益比更高的組合推薦給客戶。對于研究能力較強(qiáng)的用戶，提供智能策略選股工具，而這個工具背后隱藏了回撤和組合診斷兩個功能，幫助客戶判斷建立的模型是否最優(yōu)。

4、投后動態(tài)跟蹤調(diào)倉

投后管理最重要的部分是風(fēng)險控制。風(fēng)險控制可分為兩種，一是對整個市場的風(fēng)控，降低投資系統(tǒng)性風(fēng)險。具體做法為，可以在股票配置或大類資產(chǎn)配置的權(quán)益板塊添加安全持倉線模型。今日投資“ALPHA.J”機(jī)器人投顧實盤數(shù)據(jù)顯示，以近五年滬深300指數(shù)走勢為業(yè)績基準(zhǔn)，通過加入安全持倉線模型對其進(jìn)行倉位控制，使同期累計收益率超基準(zhǔn)30.8%，波動率由25.18%降低為14.83%；二是對用戶投資組合的風(fēng)控，可以通過設(shè)置各類指標(biāo)對用戶投資組合風(fēng)險進(jìn)行實時監(jiān)控，并結(jié)合診斷模型、換股模型、擇時模型對用戶組合進(jìn)行風(fēng)險及調(diào)優(yōu)提醒，從而降低用戶的投資風(fēng)險。

以券商投顧平臺為例，首先提供再平衡服務(wù)，即根據(jù)每天的市場波動情況做再平衡，當(dāng)交易成本達(dá)到平衡以后，通過微信、短信、APP推送的方式提醒客戶進(jìn)行調(diào)倉。其次可以通過風(fēng)控模型、安全持倉線模型等做預(yù)警跟蹤服務(wù)。以權(quán)益類產(chǎn)品為例，當(dāng)達(dá)到提前設(shè)置的安全持倉線時，風(fēng)控模型會監(jiān)測出風(fēng)險資產(chǎn)的短中長周期的量價表現(xiàn)，實時地計算出一個閾值，動態(tài)計算風(fēng)險延續(xù)時長，然后做出預(yù)警。當(dāng)達(dá)到閾值預(yù)警時，應(yīng)提醒用戶不要再考慮交易成本，而應(yīng)該立即止盈或者止損。

除此之外，為了更好的實現(xiàn)人機(jī)交互，也可以在投后管理環(huán)節(jié)加入機(jī)器人客服形式，利用自然語言處理技術(shù)的線上機(jī)器人通過人機(jī)互動，可以持續(xù)跟蹤用戶需求變化，獲取更多維度的用戶信息。

在動態(tài)調(diào)倉過程中，不能忽視的一個問題是調(diào)倉產(chǎn)生的交易費(fèi)用如何與收益做平衡。以基金組合為例，可以采取在其他條件相當(dāng)?shù)那闆r下，選擇相對收費(fèi)較低的C類基金作為投資標(biāo)的。

值得注意的是，在對組合資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險控制時，必須對組合資產(chǎn)進(jìn)行穿透性檢查，比如混合型基金產(chǎn)品，必須穿透到底層清楚分別持有多少比例的股、債等，然后再根據(jù)不同資產(chǎn)類型進(jìn)行風(fēng)險計算。

（二）評判智能投顧優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)

評判智能投顧優(yōu)劣最重要的標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)和模型的有效性。要看數(shù)據(jù)和模型是否經(jīng)得起十年以上的樣本外檢驗，而不能只看回測數(shù)據(jù)；模型和數(shù)據(jù)是否經(jīng)得起大量投資者的檢驗，而不僅僅是模擬操盤。

從用戶基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)積累、牌照資質(zhì)等方面來看，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開展智能投顧業(yè)務(wù)具有相當(dāng)優(yōu)勢。

首先是用戶基礎(chǔ)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)長期開展投顧、理財業(yè)務(wù)，積累了大量原始客戶，為傳統(tǒng)顧問需求轉(zhuǎn)向智能投顧需求打下良好的基礎(chǔ)。

其次是數(shù)據(jù)積累，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)零售業(yè)務(wù)積累了大量用戶交易行為數(shù)據(jù)及消費(fèi)數(shù)據(jù)等，在智能投顧業(yè)務(wù)的用戶畫像環(huán)節(jié)，可以提供大量原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

最后是牌照資質(zhì)，美國智能投顧企業(yè)需要擁有在SEC注冊的投資顧問牌照，國內(nèi)目前沒有專門的智能投顧牌照，而銀行、券商、基金等本身具有開展顧問式服務(wù)業(yè)務(wù)及產(chǎn)品銷售資質(zhì)的機(jī)構(gòu)，能助其合法的完成智能投顧業(yè)務(wù)。

當(dāng)然，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開展智能投顧業(yè)務(wù)也將面臨挑戰(zhàn)，可以在以下四個方面進(jìn)行局部儲備：

（1）儲備復(fù)合型人才

介于智能投顧業(yè)務(wù)的復(fù)合性，需要有三方面的人才儲備，一是量化投資人才，二是IT人才，三是大數(shù)據(jù)分析人才。想要更好的開展智能投顧業(yè)務(wù)，金融科技跨界復(fù)合人才的儲備是關(guān)鍵。

智能投顧業(yè)務(wù)的開展，或許會對原有投顧業(yè)務(wù)的人員架構(gòu)產(chǎn)生一定影響，可以肯定的是，智能投顧并不會完全取代傳統(tǒng)投顧，如何讓兩者結(jié)合產(chǎn)生效益最大化，是金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該認(rèn)真思考的問題。

（2）加大技術(shù)投入

由于智能投顧業(yè)務(wù)涉及到人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，因此需要金融機(jī)構(gòu)在技術(shù)開發(fā)及數(shù)據(jù)獲取方面有所投入，才能做到海量數(shù)據(jù)分析、智能用戶畫像、金融產(chǎn)品創(chuàng)新和精準(zhǔn)產(chǎn)品營銷服務(wù)等。

（3）了解客戶需求實施投資者教育

由于國內(nèi)智能投顧業(yè)務(wù)起步較晚，因此前期的投資者教育環(huán)節(jié)必不可少。而想要做好投資者教育，必須先了解客戶需求?？蛻舻男枨罂梢苑譃閮纱箢悾阂活愂呛唵涡枨?，對應(yīng)的是簡單的產(chǎn)品或者確定性收益產(chǎn)品，包括銀行理財，類固定收益的投資型保險，貨幣基金等。對于這類產(chǎn)品，通過線上服務(wù)就可以滿足客戶需求。另一類是復(fù)雜需求。即與其生活目標(biāo)相匹配，個性化落地執(zhí)行并能持續(xù)跟蹤的資產(chǎn)配置解決方案。在財富管理層面，金融機(jī)構(gòu)需要突破的是復(fù)雜產(chǎn)品的配置和銷售。

（4）實現(xiàn)差異化服務(wù)

目前國內(nèi)開展智能投顧業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)主要分為三類，一是且慢、彌財、藍(lán)海智投等獨(dú)立創(chuàng)新平臺，二是宜信、百度、京東等具有較強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)基因的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，三是平安一賬通、廣發(fā)貝塔牛、招行摩羯智投等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)。當(dāng)各類機(jī)構(gòu)角逐智能投顧市場時，如何做出差異化服務(wù)顯得尤為重要。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)可以利用自身優(yōu)勢，結(jié)合業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，在模型上做個性化調(diào)整，在業(yè)務(wù)需求上做個性化定制，比如除了公募基金可作為底層資產(chǎn)外，銀行的類固定收益理財產(chǎn)品，券商的集合理財產(chǎn)品，均可以加入資產(chǎn)池中。

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