导读：回看今年互联网金融的发展，Fintech是个避不开的话题。在金融圈，大都是社会相对精英的阶层，也避免不了羊群效应。只要有一只领头羊提出一个新的概念，互联网金融公司全然不顾，一哄而上。而继P2P、金融科技、消费金融、大数据风控等概念之后，“智能金融”成为互联网金融圈的“新贵”。
截至目前，市场中已经形成了多家机构争相布局。正如其他互联网金融产品的成长路径，资本涌入引发智能投顾行业的迅速扩张，挂羊头卖狗肉、同质化竞争等现象层出不穷，让本不成熟的市场愈发混乱。
去伪存真，在讨论的开始，有必要为智能投顾做一个准确的定义。如何识别智能投顾？在这一问题上，有业内人士给出了很完善的总结。
通过大数据获得用户个性化的风险偏好及其变化规律
根据用户个性化的风险偏好结合算法模型定制个性化的资产配置方案
利用互联网对用户个性化的资产配置方案进行实时跟踪调整
不追求不顾风险的高收益，在用户可以承受的风险范围内实现收益最大化
与中国市场的踌躇不同，近几年，以美国为代表的海外市场涌现出不少知名的智能投顾平台，如Wealthfront、Betterment、Motif、Personal Capital、Schwab Intelligent Portfolio等。花旗预计在未来十年内，智能投顾的市场总额将达到5万亿美元。
新事物的产生和繁荣必尤其根源。了解一个行业，需要了解一个行业在不同环境下发展的驱动力。与其不断争论智能投顾的优缺点，想明白其为何能在美国一路乘风破浪,再以此为标准反观自己，或许会是个更有意义的命题。
美国：从技术的成熟度到市场的接受度，智能投顾行业万事俱备
（一）ETF市场发展成熟，为智能投顾定制化服务提供支持
在美国，被动投资被广泛接受。获得超越市场表现得阿尔法收益越来越难，以etfof为代表的被动性产品迅速崛起，成为资产管理行业的发展趋势。投资管理公司贝莱德（BlackRock）1月3日最新发布的报告指出，在2016年，投资者注入了近3750亿美元的资金进入ETF基金，创下新纪录。
而被动性产品的意义，在于只要通过调节投资组合中的现金和股票指数基金(或者股指期货)的比率，就可以实现对基金的有效管理，这为使用机器对被动指数进行有效跟踪提供可能。
（二）大数据为智能投顾发展奠定基础
智能投顾所涉及的大数据主要包括客户行为大数据和金融交易大数据两大类。一方面，资产配置决策都是建立在用户行为数据的基础上，以实现个性化、精准化匹配用户风险偏好的目的；另一方面，投资组合的构建以及再平衡的过程都依靠对金融交易大数据进行分析处理。
一般来说，拥有金融交易大数据积累的公司主要以传统金融机构为数，拥有客户行为大数据积累的公司主要以2C的互联网公司为主。而在美国，法律保障个人授权使用任何跟自己有关的金融数据的权利，这在最大程度上打通了数据间的流通壁垒，让智能投顾的运转成为可能。
（三）分散管理的养老金模式催生托管需求
当我们不厌其烦地讨论智能投顾的各种优势时，必须认识到，在美国，资产管理行业发展迅速，有其特殊的社会性根源——分散管理的养老金模式。
出于赋税、社会保障等原因，在美国每个工作的人（多指全日工）必须把至少收入的3%放进退休帐户，并且不能提现，不能转移，被“逼”着存养老金。虽然不能直接用来消费，但政府鼓励个人根据自身的风险收益喜好，自主、灵活地配置账户资产，催生了账户管理需求。
以美国的401（K）为例来说，401（K）计划赋予个人投资选择权，并提供丰富的投资选择。对于大部分工薪阶层来说，缺乏理财经验，且外部理财服务费用高昂，而智能投顾低门槛、低收费的特征很好地解决了上述问题。
（四）投顾平台资产配置和再调整的高效性
如前文所说，目前美国智能投顾平台的大量业务是个人客户委托的养老金账户投资。从美国开设个人退休账户以来，随着金融市场结构的变化、资本市场的成熟、投资者教育的普及，个人退休账户资产呈现专业化管理趋势。
美国的个人退休账户一般在美国金融机构开设并托管，客户一旦将其个人账户交予金融投顾机构进行全权管理后，投顾平台可以很便利地代替客户操作，使高效率的账户实时调整成为可能。
中国：并不存在引爆智能金融行业的能力，强行复制恐沦为邯郸学步
摸清楚了老师傅的“套路”，我们再回来审视一下中国本土市场。一一对照后会发现，中国这个多变且不成熟的资本市场，并不存在引爆智能投顾行业的能力。
（一）缺乏成熟的投资品种
定投标的很关键，但在中国这个变化很快的市场上，你很难找到成熟的投资品种。中国缺乏被动投资金融工具，几乎是所有智能投顾分析文都会提到的“硬伤”。据wind的不完全统计，截至3月初大约有120只ETF，规模不到2000亿元，而且主要是传统的指数型ETF，债券型ETF、商品型ETF等较少。
在中国，能够经常买入赎回，又具备多样性收益特征的品种，主要是各类公募基金。然而，即使如此，你也很难找到一种公募基金，让你能够长期投资。我国的基金行业还处于产品营销竞争阶段，并未能根据投资者偏好和自身资源能力开发出独具特色的产品。同时，激烈的竞争逼迫基金管理公司和基金经理专注于短期业绩指标而忽视长远的发展和创新，产品同质化严重。
另外，中国市场的波动巨大，长期来看，在美国都很难跑赢市场平均收益率的主动投资，在中国更是难有持续良好的表现。
（二）未完成多维度+高频度的数据积累
一篇文章中曾经提到，国内理财市场，包括智能投顾的前身——量化投资，一直做得不温不火，产品单一，参与人数不多、且集中在高净值客户中。这意味着，国内智能投顾市场，没有完备的用户数据沉淀，谈何“千人千时千面”的个性化管理？
同时，不成熟的数据管理体制在数据共享方面也造成了很大障碍。目前国内各个银行，各个平台各自为营，为了自身利益不会轻易共享客户数据，数据流转不起来，也就难以打通智能投顾的仍督二脉。
（三）低门槛、低收费的优势并不足以吸引国内投资者
美国有养老金账户管理的“刚需”，而中国投资者并没有这样的需求。那么，智能投顾平台何以吸引投资者呢？这里就出现了一个悖论。
智能投顾的核心，在于根据用户个性化的风险偏好结合算法模型定制“最优”的资产配置方案。那么何为“最优”？金融产品除了考虑收益率，回撤是非常重要的考量标准。对于理性投资人来说，回撤峰值波动大意味着较高风险，在这种情况下，即使产品拥有极高的绝对收益，也并不是最优选择。所以，“最优”组合意味着平衡风险，在此基础上取得稍微超额的收益。这意味着，无论你采用多么智能、多么好的算法，得出的提升都是特别有限的。
既不是刚需，又没法用智能算法建立竞争优势，凭什么说服投资者改变其已有的投资习惯？这样一来智能投顾的位置就很尴尬了。
（四）投顾平台资产配置和再调整的高效性有待商榷
咨询和资产管理的无缝连接可以突显智能投顾高效率低成本的特点，这就涉及到投顾平台在决策之后如何进入资金管理环节的问题。而在国内，投资顾问与资产管理两块业务是分开管理的，这导致个人账户的全权托管存在障碍，未做到智能的高效配置及调整。
智能理财的现实与未来
总体而言，2016年的智能投顾市场高开低走，在上半年各种概念热炒之后，智能投顾在下半年一下子陷入泥潭。法律怎么监管？用户如何培养？如何化解中美市场巨大的投资差异？智能投顾并没有顺着科技金融大潮牛气冲天，而是在一堆问题的狂轰滥炸下显得有些无所适从。
陈天桥有句话，“其实世界上没有做错的事情，永远是时间不恰当。”面临困境，谁也不知道下一块巧克力是什么滋味，但是探讨是有意义的。
可以肯定的是，机器越来越多地取代人工是大势所趋，投顾行业亦然。《FOF管理手册》作者马永谙提到，投资顾问存在的意义，是了解客户应该要什么，他的心理底线是什么，并确保投资组合在心理底线之上运行，不要击穿心理底线。而要把风险精确地控制在某个客户某时刻的心理底线之上，除却人工智能别无他途。
一如《为什么说智能投顾没有光明的未来》此文所说，虽然智能投顾过往的发展有特殊的市场条件，但它有足够的创新空间，并且切中了传统金融机构存在转型需求这一痛点。
怎么做？个人认为，既然算法的优劣很难做出直观比较，且无法保证能为用户带来更多超额收益，若想从众多同类公司中脱颖而出，智能投顾平台只能在用户体验上多下功夫。
比如，在合规范围内进行创新，改变原本应长期持有的投资规则，增加产品的流动性，扩大可投资标的。或者在智能投顾的基础上提供人工投顾服务，将传统投顾和智能投顾相结合。另外，也可以通过简化流程等方式降低管理费，采取灵活化的分层收费模式。
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