资本热捧的人工智能为何在金融领域四处碰壁?

人工智能
一年多的探索后,玩家们发现,“智能投顾”这个温和的机器人,暂时没有搅动风云的野心与力量。与“投机”对抗,和“刚性兑付”战斗,这个小机器人,需要战胜的,是中国式的投资难题,还有人心贪欲……

文丨墨菲

去年的AlphaGo,今年的Libratus,“人工智能”的风潮在各行业涌动。

金融领域也不例外,“智能投顾”成为金融科技的新宠儿。

[[184797]]

去年开始,传统金融机构入局,资本热情异常,智投行业一片欣欣向荣,不乏重塑行业、诞生独角兽的野心。

如果智能投顾有一个“形象”,它应该是一个稳健、温和的机器人,它没有“摧枯拉朽”的力量,它倡导“健康理性”,也无法做到“永胜不败”。

被“保本保息,刚性兑付”等惯坏的网贷投资人,在股市中“习惯投机,急速获利”的用户,他们是否会喜欢这个机器人?

01强势崛起

12月6日,招行在深圳有个小发布会,却没料到,在行业内掀起了轩然大波。

旋即,在招行新上线的APP5.0中,出现了一个叫“摩羯智投”的蓝色标识,它是招行推出的智能投顾产品。

为什么叫摩羯?

“摩羯星座,代表的精神是智慧、稳重、严谨、纪律”,招商银行回应了网友的疑惑,“这些正是投资理财所要具备的要素”。

蓝色的摩羯小机器人的诞生,对于智能投顾行业来说,是一个不容忽视的“信号”。

此前,智能投顾只是创业公司的战场,大家都在“摸索突围”阶段,在质疑中蹒跚。

“大家之前甚至疑惑,这是不是一群人小打小闹、创造了一个伪概念”,璇玑CEO郑毓栋认为,“只有行业大佬进入智能投顾这个行业,才说明这个行业大有可为”。

“智能投顾”的风潮,在中国最大的商业银行入场后,瞬间被推向顶峰。

实际上,“智能投顾”火热的背后,是整个“人工智能”技术的集中爆发。

2016年3月,机器人AlphaGo大胜李世石,人类一败涂地;今年,AlphaGo化身“master”重出江湖,连续60局无一败绩;另一人工智能Libratus,在大河赌场赢得德扑胜利,斩获20万美元奖金。

人机对弈的失败,像只蝴蝶,轻轻扇动翅膀,搅动了行业对智能的憧憬和“将被取代”的恐慌。

“未来十年,出现最多的独角兽公司,肯定是人工智能公司”,创新工场CEO李开复在演讲中说道。

人工智能会首先落地在“数据最大、最快能产生价值的领域”,李开复认为,“比如说,金融领域的银行、保险、券商、智能投顾、AI量化基金”。

[[184798]]

而人工智能在金融的运用,最先冒尖的,就是“智能投顾”。

所谓智能投顾,就是机器人投顾,取代的是以前“投资顾问”的角色。

“对于人工智能的兴起,我们是既兴奋又恐慌”,涟漪资本创始人夏翌称,整个投资行业,对人工智能的心情是复杂的。

机器取代了个人“投资顾问”的角色,未来是否会取代专业投资机构的“投资经理人?”

在种种复杂的心情下,资本对人工智能变得极度热情。

国外美国智能投顾代表Wealthfront,目前已获得了12.9亿美元融资;国内,弥财、财鲸、理财魔方、蓝海智投等早期智能投顾项目,也获得了千万级融资。

据知名管理咨询公司科尔尼预测,到2020年,智能理财市场规模将突破2.2万亿。

资本的火热和传统金融机构的入局,市场一片欣欣向荣。

而行业的现状,真的一帆风顺吗?

02获客之难

在行业发展初期,业内人士认为,国内智能投顾发展面临三大难题:监管、模型和用户。

去年证监会曾强调,“发现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,将依法予以查处”。

实际上,监管不是针对“智能投顾”,而是打击没有牌照的机构,顶着“智能投顾”的名义,代销基金。

年末,招行摩羯的出现,再次表明了监管的态度,有牌照资质的机构,安心探索;没有牌照的,就安心研究技术,别乱碰销售。

另一方面,智能投顾通过一年多的摸索,基本已解决数据模型的问题。

之前外界普遍认为,因缺乏行业大数据,中国又是“政策市”,导致模型很难确立。

“但实际上,市场的数据和产品的数据都是非常标准化的”,璇玑CEO郑毓栋解释,“虽然某一个基金产品可能是近几年才出现的,但整个市场,比如美股市场、A股市场、黄金市场,这些数据都是特别久的,足够搭建算法模型”。

因为中国的国情特殊,不是所有的数据都适用,需要一定的清洗。

互金行业专家顾崇伦表示,“一些极端的数据,诸如2006股改前、黑天鹅事件等,这些数据,不适合放在通用模型中”。

也就是说,数据并不缺,剔除极端数据后,已足够搭建模型。

解决了监管、模型问题之后,行业现在最难突破的,是获客等生存问题。

“很多平台运营了一段时间后,发现获客很难,即便注册后,智能投顾表现不稳定后,用户就马上流失”,某智能投顾平台负责人称,这一流失,就是永久性流失。

“获客,才是智能投顾面临的最大挑战”,顾崇伦表示,“直到现在,依然是创业公司最大的软肋”。

这实在不能怪智能投顾,中国的投资用户的心理,实在算不得“健康”。

国内用户投资偏好两极分化严重:一种是赌徒心理,喜欢刺激的“追涨杀跌”,信奉“短期翻倍”,以炒股的散户为主要代表。

另一部分,是“绝对保守”、“风险厌恶”用户,他们习惯把钱存在银行,或尝试一些相对安全的货币基金。

对于这两类用户,智能投顾这个小机器人不太“讨喜”。

“智能投顾的优势,在于长期稳健的分散投资,是一个控制风险波动的产品”,郑毓栋称,短期投资,智能投顾的优势并不能展现,“以璇玑为例,去年来看它的收益不能算高,短期还有些小幅的亏损”。

也就是说,智能投顾擅长的是“长期投资”,而非“短期投机”。

激进的用户,瞧不上智能投顾的收益;保守的用户又担心资金的“保本”问题。

在网贷行业爆发后,中国还产生了一批新的“理财用户”。

“最开始,P2P平台就是以高息迅速网罗一批种子用户”,顾崇伦表示,但这种简单粗暴的获客方式,显然不适合温吞的智能投顾平台。

《华尔街见闻》曾挑选了一些代表性平台,以中等风险为标准,对比了不同智能投顾平台去年下半年收益表现:

资本热捧的人工智能为何在金融领域四处碰壁?

(图片来源:华尔街见闻)

一波波的降息潮后,P2P网贷平台已告别了动辄年化20%以上的高息,网贷行业平均综合利率已经降为9.68%(网贷之家数据)。

对比来看,温柔的智能投顾,利率对他们也没有太多诱惑力。

这就是行业现状,智能投顾的表现,尚没有搅动用户热情,反应平平。

市场的冷清和资本的火热,形成了鲜明对比——它依然要面对很多中国式难题,关乎人心,关乎心态,关乎投资理念,这恐怕都无法短期内解决。

03零和游戏

行业将何去何从?从美国智能投顾市场中,我们可以找到某种轨迹。

花旗银行报告显示,从2012年到2015年底,美国智能投顾管理的资产规模几乎从0增加到了190亿美元,发展非常快。

最新数据显示,截止2016年底,Wealthfront资产管理规模超过40亿美元。

但Wealthfront发展并非一帆风顺,也曾多次更新发展方向:Wealthfront前身,想做股票方向的社交平台,但美国散户炒股人群并不多;举行的“虚拟投资”大赛,投资人也并不踊跃。

美国尚且如此,火热表象的背后,行业发展也是冷静而盘桓不定的。

“别神话了智能投顾”,顾崇伦认为,行业对人工智能的期待值过高,“因为人工智能要追求大概率的获胜,必要争取安全的前提上,去搏最大的‘浮动收益’”。

直接的结果就是,智能投顾最好的表现,也是中等偏上,在收益上不会特别突出。

“智能投顾面对的是大众,不可能有一个策略是让所有的大众都赚取了超额收益”,郑毓栋解释,“有超额收益必有负超额收益,谁能来给你贡献负超额收益?”

从短期来看,“投机”的本质就是“零和游戏”,一方的收益,意味着另一方的损失。

所有的超额收益就是一个固定大小的水池,当舀水的人越来越多,每个人或得的水就越来越少。

这也是为何,任何一个新的投资模型,总是在刚进场时迅速套利,一旦涌入的大量玩家,平分的收益就变少。

这决定着,智能投顾这个机器人,是温和的,别期望它带来一夜暴富的力量。

[[184799]]

尽管行业掣肘很深,但智能投顾领域,依然有两个突围方向。

一股,是“招行摩羯”为代表的传统金融2C模式。

传统机构手中,C端客户充沛,掌握着中国大部分财富。

以招行为例,数据显示,招商银行管理着中国最有价值的中高端个人客户的金融总资产达5.4万亿,理财资产管理规模达2.3万亿,金融资产托管规模为9.4万亿。

更为关键的是,传统金融用户保守,原本的银行利率本不高,智能投顾的表现,对他们来说,已算“惊艳”。

另一股,转场2B,成为技术、产品的服务商,“慢慢发展”。

璇玑在去年就提出了B端战略;蓝海智投在去年8月获得Pre-A轮融资投资时,也宣布2B的智投云。

实际上,去年很多卡在“获客”关卡的平台,开始悄悄谋划2B的转型之路。

“这是一种迂回的解决方式”,顾崇伦认为,2B模式,暂时不需要考虑获客和市场培育问题,打磨模型,积累用户数据,在市场教育成熟后,再挖掘C端用户。

但做2B生意,就不要指望“一飞冲天”,行业要沉下心,专心技术和模型。

结尾

一年多的探索后,玩家们发现,“智能投顾”这个温和的机器人,暂时没有搅动风云的野心与力量。

与“投机”对抗,和“刚性兑付”战斗,这个小机器人,需要战胜的,是中国式的投资难题,还有人心贪欲……

责任编辑:张燕妮 来源: 虎嗅网(北京)
相关推荐

2017-11-28 18:33:30

机器学习人工智能金融

2020-05-06 15:28:08

人工智能技术地图

2022-05-10 14:11:55

人工智能金融科技机器学习

2018-01-22 11:15:48

人工智能数据科学家Java

2021-03-05 09:19:32

人工智能AI机器学习

2018-06-28 17:50:11

人工智能机器学习医疗难题

2023-12-21 10:49:46

2021-10-19 10:56:33

人工智能AI深度学习

2023-11-29 15:15:30

人工智能AI

2019-05-31 15:00:30

金融科技民生银行人工智能

2023-01-03 11:06:24

2022-08-03 15:22:26

人工智能医疗保健

2011-06-24 10:53:14

四处一词SEO

2023-08-30 14:08:44

人工智能机器人

2019-09-23 12:00:23

人工智能AI

2022-04-21 16:34:33

人工智能网络安全机器学习

2021-10-17 21:43:55

人工智能无人机网络安全

2018-05-28 11:41:39

AR

2021-01-27 11:56:45

AIops人工智能AI

2022-07-22 18:47:30

AIOmniverse
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号