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智能投顧和智能投研未來的發展前景巨大，其中智能投顧未來幾年資產管理規模有望每年翻倍增長，預計到2021年將達4678.31億美元，發展空間巨大。

AlphaGo尚熱，AI與投資領域的結合正悄悄來臨。

2017年5月19日，微軟人工智能首席科學家鄧力透露已經離開微軟，加入美國基金公司Citadel擔任首席人工智能官。Citadel是全球最大的多策略對沖基金之一，目前掌管至少260億美元資產，以其量化交易策略及程序化交易系統出名。

5月15日，李開復在哥倫比亞大學發表了題為《一個工程師的人工智能銀河系漫游指南》畢業演講，他表示采用智能投資算法獲得了比他私人理財顧問高8倍的收益，人工智能將取代交易員、銀行職員、會計師、分析員和保險經紀人。

2017年3月，管理資金超5萬億美元的資產管理公司貝萊德擬大幅削減依靠人工主動選股的部門，并引進相關量化人才。

由此可見，人工智能的觸角已伸向專業能力極強的投資領域。相較于傳統投資，AI+投資具有兩點明顯優勢：

1、開發成本雖高，但復制推廣和運營成本極低，非常適合大規模客戶群的滲透。

2、機器的情緒控制和邏輯推理比人類更勝一籌。

按投資者不同需求，人工智能+投資可分為智能投顧和智能投研。

智能投顧，指根據投資者不同的理財需求，具有人工智能的計算機程序系統通過算法和產品搭建數據模型，從而完成傳統上由人工提供的理財顧問服務。

智能投研，指利用大數據和機器學習，將數據、信息、決策進行智能整合，并實現數據之間的智能化關聯，從而提高投資者工作效率和投資能力。

一、智能投顧

（一）國外智能投顧欣欣向榮，傳統金融機構后來居上。

經歷近十年的發展，國外智能投顧市場已初具規模。以Wealthfront，Betterment為代表的新興智能投顧公司管理規模已達數十億美元；與此同時，部分傳統金融機構通過自己開發或并購涉足該領域，如嘉信理財推出Schwab Intelligent Portfolios，Blackrock收購Future Advisor。

截止2017年2月，資管規模最大的前五家公司，先鋒基金、嘉信智能投資組合、Betterment、Wealthfront、Personal Capital分別管理著470億、102億、73.6億、50.1億、36億美元。

根據統計公司Statista的預測，2017年美國智能投顧管理資產規模將達到2248.02億美元，到2021年將達5095.55億美元，年復合增長率29.3%。

（二）國內智能投顧緊隨其后，資管規模未來五年有望每年翻倍增長。

在歐美蓬勃發展態勢下，我國智能投顧公司，包括璇璣、資配易、摩羯智投（招商銀行）、藍海智投、彌財等在內的數十家公司，亦快速興起。

此外，我國傳統金融機構同樣快速布局。2016年8月廣發基金率先推出“基智理財”，成為第一家推出智能投顧服務的基金公司；2016年年底招行率先推出智能投顧產品――摩羯智投，目前摩羯智投占據國內智能投顧資金管理規模的多數；民生證券和品鈦集團旗下的璇璣宣布合作開發數字化資產配置系統；長江證券推出iVatarGo國內首款智能財富管理系統等。

Statista預測2017年我國智能投顧管理資產規模達271.38億美元，到2021年將達4678.31億美元，復合年增長率103.8%，發展空間巨大。

（三）人機結合，將是未來智能投顧的發展趨勢。

按人力參與程度，智能投顧分為機器導向、人機結合以及以人為主三種模式；人機結合將是未來投顧發展趨勢。

在智能投顧爆發時期，幾乎所有的公司模式都是以機器導向為主。國外以wealthfront、betterment、嘉信理財智能投資組合為代表，國內以彌財、藍海智投等公司為代表。

機器導向模式的核心特點在于門檻低、費用低，缺陷在于因其無法吸引大量高凈值客戶，導致其資管規模存在天花板。針對高凈值客戶，人工投顧顯得必不可少，近段時間人機結合的投顧模式逐漸受到重視，有望成為做大投顧規模的發展趨勢。

二、智能投研

相較于智能投顧，智能投研技術難度更高，其發展態勢初露雛形，還未成規模。

（一）智能投研有多種研究模式，國內外研究方向各有特色。

國外智能投研有以下幾種研究模式：

1、平臺整合多源數據，將不相干的多個信息置于一個統一的定量分析環境中，構建動態知識圖譜，如Palantir Metropolis；

2、通過設立專有的新數據集和工具套件以增強機構投資者對公司未來基本面的量化見解能力，如Visible Alpha；

3、細拆公司產品/業務預測收入，如Trefis；

4、獲取專業且碎片化信息，如Alphasense；

5、收集Twitter等公共來源上的實時數據，并轉化為可付諸行動的信號，如Dataminr；

6、試圖回答“當Netflix超出盈利預期，Amazon明天表現將如何？”、“Apple發布新產品前后的股票交易如何？”等投資問題，如Kensho。

國內智能投研逐漸興起，主要的機構如下：

1、通聯數據的蘿卜投研，幫助分析師提高處理信息、快速挖掘投資線索的能力，產品包括智能咨詢、智能搜索、智能財務模型；

2、數庫科技，提供數據關聯化、智能化服務；

3、文因互聯，致力于用人工智能解決金融數據分析問題，產品包括智能搜索引擎、自動化報告等。

值得一提的是，部分基金公司對智能投研的嘗試越來越多，例如：

1、天弘基金2015年建立了業內領先的投研云系統，其中的信鴿和鷹眼兩大系統分別為股票和債券投研提供精準支持；

2、嘉實基金2016年成立了人工智能投資研究中心，構建可擴展的智能投研平臺，為系統化的科學投資決策提供支持；

3、華夏基金和微軟亞洲研究院戰略合作，雙方將就人工智能在金融服務領域的應用展開戰略合作研究。

需要注意的是，由于國內金融數據較于國外存在數據不豐富甚至殘缺的致命缺陷，數據標準化、關聯化的建立顯得至關重要，因此國內數據服務商，如wind、東方財富、同花順、恒生聚源等公司是推動智能投研發展過程中的重要組成部分。

（二）智能投研的終極目標，是實現從搜索到投資觀點的自動跨越。

傳統投研流程，可簡化成四個步驟：

1、搜索：通過百度/谷歌、專業書籍、公告等尋找行業、公司、產品的基本信息。

2、數據/知識提取：通過萬得、彭博等金融終端或者直接閱讀公告、新聞獲得數據/知識。

3、分析研究：通過Excel等工具和邏輯推演完成分析研究。

4、觀點呈現：將分析研究的結果以PPT、word等形式呈現。

傳統的投研流程，存在搜索途徑不完善、數據獲取不完整且不及時、人工分析研究穩定性差、報告呈現時間長等缺陷，而人工智能可以幫助每一個步驟提高效率。

例如，智能搜索和智能資訊增大有效信息來源，公告/新聞自動化摘要和上下游產業鏈分析提高數據/知識提取效率，事件因果分析和大數據統計分析完善研究方法等等。

未來，智能投研的終極目標，是自動實現搜索到投資觀點的一步跨越.