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从2015年以来，国内不少互联网金融机构相继宣布并推出“机器人投顾”产品，这也被视为一些网贷平台转型的新趋势。“机器人投顾”最早兴起于美国，是一种新的财富管理服务，它根据投资者提供的风险承受水平、收益目标等要求，运用一系列智能算法为用户提供最终的投资参考。国际知名咨询公司预测,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。虽然前景美好，但从中国现状来看，ETF市场份额很小，可选标的比较少，并没有机器人投顾发展的土壤。 到底该如何正确看待中国机器人投顾的发展空间和前景？如何能真正做到产品创新，而非概念炒作？将辛苦积攒下来的资金交给机器人理财，你真的放心吗？   建议WIFI环境下收看，土豪请随意戳~ CBN：大家好，欢迎收看互联网金融之夜。前段时间谷歌人工智能和韩国棋手的世纪对决让很多人第一次见识到了人工智能的神奇与魅力，如今金融界的AlphaGo也强势来袭，机器人投顾开始重塑财富管理行业。国内也有很多相关的产品出现，这些产品从模式到投资标的各不相同，究竟什么是机器人投顾？
李耀东：我的感觉就是机器人投顾这个词可以从它的字面上分两部分理解，第一部分的话就是机器人，第二部分就是投顾，很多时候软件也有机器人，就是一些算法，一些自动化的模型，我们也可以管它叫机器人。投顾就是投资顾问，用通俗的话来说就是理财师，机器人投顾就是我们用一个机器人来替代理财师，或者给理财师提供工具，给大家提供一些投资咨询、投资顾问这方面的一些服务。所以这两个合起来，就是说用一些软件的办法，算法的办法，模型的办法，来帮助大家来进行投资决策，进行一些投资方面的资产配置相关的工作。
王福星：机器人投顾这个词实际是从美国的舶来品，美国叫robo-advisor， robo-advisor体现在这个机器人投顾是不是一个科技化的，是不是一个量化的，是不是能提供低成本的，是不是理性的，它可以全天候不间歇的检测市场，它是不是全透明的，从理财顾问这个角度来讲是不是不做到全球跨区资产配置。
CBN：宜信是国内最早上线机器人投顾产品的公司之一，我们也做了一个体验，截了两张流程图。 先看右边这张，它是一个风险测评图，可能很多购买过理财产品，或者在证券公司开过户的朋友也不陌生了，基本都上会做这样一个风险测评看一下你的风险偏好和风险承受能力，但是我觉得和以前购买理财产品和证券公司开户的这些题目是差不多的，而且答案其实是主观可以控制的。但如果输入的答案不够客观，信息不够真实，导出的结果，给出的资产配置的建议，是不是也不一定那么的智能或者那么的准确？
王福星：这个问题问的非常好，我们设计的时候也确实有这个考虑，这个行业因为在中国是个比较早期，对客户的数据尤其非结构化的数据积累还不够量，这个时候我们不得不依靠客户的主观提供的，通过问卷形式提供的信息来给客户做一个风险评级。我们正是因为考虑到刚才提到的这个因素，提供另外一个工程式，让客户根据他自己认定的他心里知道他准确信息来讲，他可以对这个风险评级在我们这个风险评级上划定以后，再重新做个调整，我们按照调整后的来给他进行配置。
但是从整个行业来讲，我想最终做到通过行业的发展，随着时间的流失，我们对数据的积累，最终这个行业想达到不再依靠客户主动提供答案，我们就能够根据客户提供的姓名或者提供个电话号，根据我们自己抓取和积累的数据对客户做一个更客观更准确的评估，做到比客户更了解客户自己，无论他对他现在目前的经济情况，以至于对他未来预期，他以后的消费形式做一个更准确的评估。
CBN：另外一张图是在做风险评测之后给出基本建议，看到一个很有意思的地方，中间那条横线，其实它最右边是风险承受能力越高，你们给出的选项是海外资产，按理说靠左是抗压能力越弱的，给的是一个P2P，为什么会有这样一个安全等级的设置？
王福星：这个可能是一个误解，可能在我们设计上标识不太明确，如果你要左边P2P和右边海外资产中间是断开的，我们本意的设计是左边是国内资产，右边是海外资产，在海外资产有一个风险从低到高的等级，国内资产最终也会有从低到高的等级，但是国内资产的配置我们在开发中，目前因为有一些现有的客户已经持有了P2P资产，所以我们要给他一个位置让他找到他的资产，但最终我们当国内资产配置完全开发完毕之后，左边国内资产也会看到一个风险等级从低到高的这么一个展示。想强调一点，P2P和海外资产目前完全是断开的。
CBN：最终这个空缺会填上吗？现在强调全球化配置，我能从国内的资产配置到海外的资产。
王福星：我的理解是这样的，因为国内资产和海外资产之间存在着国家对资金的监管问题，所以中间是很难打通的，配置的时候是说海外资产是海外资产来配置，国内资产是按照国内最优配置，但是国内和海外配置资金比例要互相参考到对方，海外配了多少，国内配了多少，先以一个区域性做一个优化配置，在海外和国内这个区域里面再做一个优化配置。
CBN：投米设计的资产非常丰富，现在第一期投的都是美元资产，为什么会从海外开始？
王福星：做美元资产第一就是说从资产类别上来讲，美元资产要比国内资产丰富很多，像美国的ETF来讲大概有几千类ETF，资产规模也有几万亿。
第二就是说美国市场更有效，你做量化分析配置的时候，通过量化分析来配置我觉得能够达到效果更好。
第三，美国ETF它的费用更低，相比与国内的ETF来讲它的费用更低，所以从这几个角度考虑，也是我们第一期从美元ETF做起的原因之一。
CBN：国内很多其他的相关产品投的都是什么？
李耀东：国内的话，现在涉足到海外资产的不多，可能投米是比较早的，国内来讲基本上有那么几个大类，首先基金，尤其是公募基金，这是操作渠道上比较方便，是大家比较容易涉及的。另外就是一些类似于P2P的债权，或者类固定收益的产品，国内的情况大家基本上就是在这两个之间进行配置。
当然也还有一些别的，例如说一些权益类的，或者也可能会有一些保险等等这样的小众产品。但是整体来讲，国内资产的范围大家可选择的是差不多的。
CBN：刚才两位也提到它是基于一个量化投资策略，什么是量化投资？量化分析？
李耀东：量化投资这个名词听起来让人觉得不太好理解，其实它的关键就是量化这个词，就是说以前的时候我们做很多投资，可能是靠拍脑袋来的，靠理财经理的经验来的，也可能借助一些小的数据或者模型。但是现在因为计算机的发展，因为数据的积累，我们更多是依靠历史的数据，依靠一些概率的模型，依靠一些算法，去做定量的测算，测算我们要采取什么样的投资策略，这个策略确定之后我们要选择什么样的资产，什么时候选择交易的时机，我们到底采用什么样的方式来配合用户的偏好，这是有一系列大量的算法和模型支撑起来的。
CBN：机器人投顾跟传统的投顾或者传统的金融产品相比有什么样的优势？
王福星：我觉得优势是可以体现在这么几个地方：第一，它是低收费的，投资者毕竟是拿到费后收益，同样是投资组合，人工理财大概1%到3%，机器人投顾大概是0.25%到0.75%。
另外一点，因为机器人投顾或者说智能投顾是通过纯量化的数据来做资产的优化配置，而且最关键一点，它会时时跟踪这个市场，跟踪你组合的变化，在市场动荡的时候及时调仓，保证你配置是最优化的，然后相当于是可以比人工投顾做的更及时、更科学、更准确，从这个角度来讲也是一个优势。
CBN：机器人投顾更适合做长期理财的资产配置，但是对于现在国内的一些投资人来说，没有耐心去等三年，这个收益还是不固定的，他可能难以接受。以前用人工的投资顾问甚至私人银行，是因为人与人的交流能建立起信任与安全感，现在如果没有了这个安全感，还要一个长期限且没有明确收益的时候，是不是很难？
李耀东：我觉得这个可能需要一个过程，因为国内跟国外的情况还不一样，国外尤其美国这样发达的地方，像理财师、投资顾问、理财顾问已经存在很长时间了，有很多的美国人都有自己的理财顾问。但是在国内情况还不太一样，因为国内接触过理财顾问的人毕竟是少数，所以我觉得这个问题可能在国内反而更好解决一些，这是第一步。
第二步，我觉得像智能投顾这样的工具，可能也有一个从小到大，然后向不同人群扩散的过程。在这个过程中，不同的用户还是可以选择，根据他的一些偏好也好，习惯也好，选择一些组合。例如说个人的一些小钱，目前先放到智能投顾里面看看它的效果怎么样，一些大的资产配置，一些理财的计划还依靠理财师来，这两个比例可能会慢慢的有所调整，我觉得这个可能需要一个过程。
CBN：美国是机器人投顾的发源地之一，也是现在商业化发展最成熟的。其实机器人投顾在美国最早也是一些创业公司在尝试，但是从去年下半年开始，一些非常老牌、知名的投资机构、财富管理机构也开始大量的引进或者是布局机器人投顾，它会颠覆财富管理行业，还是只是个噱头？
王福星：如果你看美国的智能投顾这个行业发展，这个行业发展已经十几年了，在早期的许多年一直没有质的飞跃，真正发展是过去三年，从2013年到2015年， 从早期的独立的。包括我们常说的传统的券商，包括传统的投行，现在CT、UBS、高盛，他们纷纷进入这个行业，我认为就是因为大家都看到长期看来智能投顾将会整个改变财富管理行业的版图。在中国这可能是一个很漫长的路，在美国来讲因为客户认知度也比较高，我认为最近几年之所以有这么质的飞跃取决于这么几个因素，第一移动互联网有了飞速的发展，智能手机的普及大大提高了移动互联网用户的数量。第二主要是对互联网金融的接受度有很大提升，早期的时候我的钱要交给一个网上银行去管，我很不舒服很不相信，我非要看到人，走到银行里面去。后来包括传统银行为了改变它的效率，提升它的效率，也提供网上银行，后来很多传统金融行业或者创新金融行业也提供互联网金融服务，所以大众对互联网金融这种服务接受度得到很大的认可和提升。
李耀东：从长远来看我觉得这个应该是毫无疑问的事情，其实量化投资也好，用一些智能化的方法来进行投资理财也好，在专业机构来讲，这已经有了很长的一个历史，只是说这个工具还没有转移到我们普通的理财人群这来。第一个我们普通人对于互联网也好，对于互联网上做理财财富管理的接受度的提高，这样一些技术的转移，我们从专业投资机构，从对冲基金，从基金经理，转移到大众这方面来，直接给大众提供服务，我觉得在技术上这是必然的趋势，这是第一个。
第二个的话，我们依靠传统的这种理财师的模式，它的服务能力毕竟还是受到限制的，当然他有额外附加值的东西，一个理财师本身的成本就会比较高，他所服务的用户是比较有限的，我们通过算法的办法，通过机器人办法，我们可以在同一时间内服务大量的人群，然后把我们的服务成本降到很低，包括我们可以提供7X24小时的服务，包括说可以做动态长时间的对于资产持续的精细化跟踪，这都是我们之前人工难以做到。
CBN：其实最近一两年机器人投顾在国内也发展的非常快，但是从成效来看好象不是那么的明显，至少跟美国相比还有一定的差距，为什么？
王福星：首要因素是国内客户和美国发达国家的不同，中国的客户，尤其是个人投资者，因为过去的历史原因，或者市场的特殊性，这种风险意识不够足够重视，缺乏一种长期的合理的理性的投资观念，大家对短期高收益的追逐性比较强，然后没有意识到中间的风险，这是第一。
第二就是说，国内的个人客户对长期通过资产配置进行投资的观念也比较缺乏。
第三就是说国内资产，如果看国内资产行业，也不如美国那么丰富。
另外一点，中国市场有效性比较差一点，你做纯量化风险，可能相关性比较大一点，所以不容易做到一个完全通过纯量化达到一个非常有效的地步。所以这些因素加起来，我觉得也是导致中国市场在这方面做起来比较艰难的原因之一。
李耀东：这部分我想可能也会从一部分细分人群，从一部分小众人群开始。我们看国外做智能投顾的财富管理，其实一开始也是比较精准的切中了一部分市场，主要是硅谷，或者是在纽约工作的，第一个是白领，年收入比较高，第二本身对于财富管理没有那么多实践，但是对科技的接受度是很高，所以从这样的人群里面来切入，慢慢的发展起来。我想国内也会存在类似的情况，我们也会从理财习惯相对比较好一些的，或者对理财风险和收益认知比较清晰的，然后对于比较相信科技力量的这样一些人群能够好一些。 首播：周一23:30 第一财经 香港NOWTV 新加坡星河有线 周一21:40 东方财经-浦东频道 重播：周二12:35 第一财经   |
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