调研 | 刘馥亮 吴永哲
撰写 | 吴云
“智能投顾”通常与“投资组合建议”相关联，但“仓位建议”只是智能投顾的一种形式。除此之外，还有投前信息咨询，投后风险预警等业务形式。不同智能投顾公司选择的切入点不同，极智金融云选择的切入点就是信息咨询。
极智金融云为券商、基金、银行等机构客户提供资产分析、管理工具，同时推出聊天机器人、智能音箱产品为个人用户服务。极智金融云并不为用户直接提供选股建议，而是解答用户对于股票的收益率、相对估值，以及所在行业情况等的疑问。
极智金融云CTO李翛然表示，“随着未来证券投资市场规模的扩大，股票、基金等投资标的的增多，用户对于信息咨询的需求会逐渐增多。目前提供聊天机器人和智能音箱等终端与客户互动，提升了信息咨询的便捷性。“
对于券商客户，极智金融云按照经纪业务量收取费用。对于个人用户，资产估值和账户收益统计等基本信息咨询是免费的。而对于因子分析，投资组合预警等更深度的服务，极智金融云收取会员费，目前每年699元。
极智金融云的底层数据渠道有三类，分别是券商等合作机构提供，第三方购买，自主获取。其中自主获取数据的方式包括网上抓取，还有通过聊天机器人等终端沉淀的语料数据。其中语料数据是极智金融云的核心数据，可用于未来产品的继续完善和升级。
在数据层之上，极智金融云把人工智能运用到了各个流程中，包括估值、账户清洗、数据整理，以及后期的投资业绩分析，择时能力分析，资产配置能力分析等。利用NLP等技术，搭建起了支撑前端聊天机器人、智能音箱的整个后端系统。
近期，爱分析对李翛然进行了访谈，就智能投顾发展趋势和极智金融云的发展战略进行了交流，现摘取部分内容分享如下。
李翛然曾任华夏人寿保险精算师，具有私募基金和投资银行工作经历。
智能投顾就是解答投资者问题
爱分析：对智能投顾的现状有何判断？
李翛然：现在市面上很多智能投顾平台的业务就是通过信息的收集和整理，为投资者提供一个建议投资组合。这对于很多初创公司来说也没有多少壁垒，我们的投资工具里面就包含了现在市面上的很多投资方法论，比如马科维茨优化配置、风险平价策略等，但我们不提供建仓建议。
我认为智能投顾就是“智能的投顾”，本质上还是投顾，就是解答投资者的问题。我们提供的服务就是投前的信息查询，投中的跟踪详情，以及投后的投资组合分析，风控建议等，提供全天候服务。如果只是投资仓位建议，那就变成包裹FOF的一个工具。
从整个市场根据看，目前智能投顾市场远没有达到成熟的地步，市场格局还在快速变化。
爱分析：是否也会考虑提供选股建议？
李翛然：我们的券商客户没有这种需求，因为他们自己就有投资组合分析能力。我觉得提供投资组合建议这种商业模式还有待验证。
试想一下，如果同一个智能投顾平台为A券商和B券商提供的是同一套智能投顾系统，那么给终端用户提供的建议就是一样的，并不能显示出券商的核心竞争力差异。但如果券商自己内部进行研发，逻辑就通了。如果投资组合仅仅作为一个参考，那价值就非常有限。
要想让客户有持续付费意愿，要么节约了时间，要么带来了收入。对于前者，券商买了这套系统的时候，还要对比自己研究的投资策略，所以并不能节约时间。对于后者，智能投顾提供的投资组合并不能保证高收益。所以，牛市的时候会出现大量提供投资组合建议的公司，而熊市的时候就会很艰难。
爱分析：只做二级市场证券？
李翛然：对，因为二级市场证券有结构化的数据，能更容易改造成知识图谱，便于后期的分析和呈现。
爱分析：对市场格局有何判断？
李翛然：目前，各家切入点不同，有的是从营销切入，有的是从投前切入，有的是清算交易，有的是投后，其实各家合作能有一定的协同效应。
我特别希望能有某一家规模大一点的公司牵头，成立一个智能投顾联盟，或者智能客服联盟，大家按统一的规则拓展业务，制定价格，不要互相掐架，这对于大家都是好事，但现在还没到那个阶段。
爱分析：未来券商对智能投顾的需求是否会有变化？
李翛然：未来，券商的业务可以分三层，层层递进。第一层是提供丰富的、优质的投资产品，目前国内的华泰、中信等证券公司已经做的非常好了；第二层是提供投资相关服务，比如提供投资知识培训等；第三是广义的财富管理。
至于最后一层，就需要跟投行业务等结合起来，比如一个高净值客户是做钢材贸易的，如果在钢材价格波动很大的时候，能提供钢材贸易期权产品服务或咨询就能很好地满足客户需求。这里面的每一步，如果利用智能投顾，都能节省时间，提高效率。
爱分析：对智能投顾未来的发展趋势有什么判断？
李翛然：招行推出的摩羯智投具有很强的示范效应。作为一个全国性的大银行，如果在智能投顾上开始布局，那么其它银行也会跟进，这会产生强烈的市场需求。
另外，现在越来越多的人开始在资产配置中考虑二级市场证券、基金等投资，不再只是银行存款。尤其是90后、00后，很早就会考虑配置证券资产。从大类资产配置看，证券投资肯定是大趋势。这些变化最终都会影响智能投顾的需求，也是我们看好的大趋势。
语料数据最有价值
爱分析：数据获取的渠道有哪些？
李翛然：主要有三个渠道。一是跟我们合作的机构能提供数据对接，比如券商。利用它们的数据，结合我们的智能化分析工具，输出分析的结果。二是从第三方购买的数据，包括股票、基金等的价格信息。三是自己机器人系统沉淀的数据和从网上抓取的数据，包括舆情数据等。
其中舆情数据主要用于风险评估，但投资策略和仓位调整是客户自己考虑的事情。
爱分析：舆情数据如何进入到评价模型中？
李翛然：我们提供的影响因子不一定是完全为量化交易提供支持的，而是提供辅助决策的依据。从实际效果看，量化交易的收益率不一定就更高。我们提供的信息本质上是为投资服务的，因子选择的关键是对投资决策有价值，而具体的投资决策由用户自己决定。
爱分析：沉淀的最有价值的数据是什么？
李翛然：我们现在最有价值的数据就是从机器人系统沉淀的语料数据，这对于我们了解用户需求，进而改善产品等的价值是其它数据不可比拟的。
人工智能在各个环节提供支持
爱分析：智能投顾和智能客服是什么关系？
李翛然：其实，在证券领域做的好的客服就是智能投顾。
爱分析：银行、证券和保险的智能客服差异在哪？
李翛然：银行和保险的智能客服难度较小，一般的IT人员就能很好地完成。涉及的问题就是开户、产品期限、存款利率等的基本问题。正因为此，很多平台，包括阿里和腾讯都是从银行和保险切入。
而证券智能客服的难度很大，除了那些基本问题外，还需要解答投顾问题。而这需要既懂IT、工程，又懂金融的人去解决。这类人才目前主要在做量化投资，很少有人做智能投顾，一定程度上拉低了发展速度。
爱分析：券商内部的IT能力怎么样?
李翛然：很多券商的IT能力也是很强的，但他们之前的侧重点是运维，搭建IT系统的首要目的是保证业务的正常运行，同时提高效率。但这两年有了新的变化，券商要求IT也有业务属性，IT本身能带来收入，这就是一个新的业态，也催生了很多像我们这样的公司。
爱分析：极智金融云的智能如何体现？
李翛然：和很多智能投顾平台一样，投前就是数据整理，但我们加了一个机器人系统，用户通过语音和文字就可以调用所有数据。不需要用户去打开页面，然后再输入问题、搜索答案等。投后也是一样，用户直接面对的是前端的聊天机器人，这就是我们“智能”的体现。
比如，我们刚刚推出了智能投顾音箱，通过语音就可以解答用户很多问题，这就是智能的体现。
爱分析：投顾系统中包含哪些模块？
李翛然：包含的功能模块有很多，包括最基本的估值、账户清洗、数据整理，以及后期的投资业绩分析，择时能力分析，资产配置能力分析等。但现阶段前端跟客户进行交互的就是聊天机器人，背后是一个系统性的工程在提供支持。
爱分析：服务机构客户都需要本地化部署？
李翛然：不是，私募基金一般会采购我们的某个模块，有些只需要用线上SaaS平台就能实现，按调用量收费。但服务的券商、银行等金融机构是需要本地化部署的，原因主要是监管层对某些金融机构有具体要求。
爱分析：智能投顾的技术难点体现在哪些方面？
李翛然：我们做的其实就是数据的清洗、加工和分析，这是整个智能投顾行业的核心，也是难点。举个例子，发动机的原理大家都知道，但是能制造出先进发动机的国家就那么几个。大家都知道智能投顾的原理，但是不同公司的实践水平是很不同的，这也是体现竞争力的地方。
爱分析：给B端客户提供服务的方式是什么样的？
李翛然：我们很多工具是模块化的，比如某个客户需要我们一产品的三功能和二产品的四功能，那我们可以把这两个模块打包，以满足客户具体需求。
还有前端直接面向客户的，包括聊天机器人，智能音箱等，这都是SaaS模式。
爱分析：哪些环节运用到了人工智能？
李翛然：机器人系统背后的NLP都是我们自己做的，知识图谱是从2014年开始做，已经做了3年多了。微信机器人很早就上线了，整个智能投顾系统是2018年1月上线的，这里的每一个产品背后都是人工智能在提供支持。
用户覆盖B端和C端
爱分析：如何定位目标客户？
李翛然：我们的B端客户是券商、私募基金、银行等，同时也为个人投资者服务。
爱分析：目前服务的客户量有多少？
李翛然：机构客户有48家，其中有5家是传统金融机构，包括券商和银行等。还有20家私募，还有20多家是资管平台。
我们机器人上线也就40多天，投资者可以通过APP、微信公众号等渠道进行访问，目前每天回答个人投资者的问题超过3000个。
爱分析：对于券商客户主要是服务资产管理部？
李翛然：不止于此。我们做的是赋能，利用我们的系统，券商既可以服务于自身的资产管理，也可以通过这套系统去服务散户，比如投资标的咨询等。
爱分析：券商采购智能投顾系统后改善的指标有哪些？
李翛然：目前业界还没有统一的标准，但我们会提供几个参考指标。一是新增注册客户量，二是日资金量，三是活跃用户的成交量，四是一段时间后的盈利指标是否改善，但我们不会在竞标的时候对这些指标进行保证。
爱分析：基金关注的指标就是收益率？
李翛然：控制风险的情况下，能提高收益率肯定是所有金融机构的目标。但是为了实现这个目标，需要有很多辅助决策的工具和系统，不同的产品各有自己的优势。
比如，我们定位自己是智能投顾，提供的主要是信息咨询，而不是直接的仓位配置建议，这也是金融机构需要的一环。而只要能满足客户的某些需求，就是有价值的，客户就愿意付费。所以，从不同的点去切入会产生不同的产品形态，关键在于深挖客户需求，创造价值。
爱分析：如何收费？
李翛然：我们的基础信息和简单的机器人服务是不收费的，但对于二次加工的信息是收费的，账户管理是收费的。如果客户买我们两年的会员，我们会送一个智能投顾的音箱。
爱分析：系统的部署周期多长？
李翛然：如果不涉及到合规，采用我们的标准产品，几个工作日就能上线，saas更快，甚至当天都可以上线。如果有合规需求，需要在机构的机房离线部署，2个月左右即可。其实我始终把我们自己叫做应用层，底层其实应该是阿里云这种东西做，它们才是最底层的架构，或者恒生电子，我们是搭载在它们之上的系统。
爱分析：2C是否要面临更强的流量垄断？
李翛然：2B和2C智能客服的本质都是与客户进行互动，解决投资前和投资后的问题。金融行业的特殊性决定了流量不可能像其它行业一样被完全垄断，而是会呈现分散化的格局。
如果你只是买一个杯子，不同渠道的杯子是一样的，这就使得平台有规模效应。哪个平台买的人多，价格上就会更有优势。但金融产品是需要考虑风险的，不同平台的信息加工方式和能力大小不同，对客户不同方面需求的满足程度也不一样。出于风险分散的考虑，很多客户也不会把资金投向单一的某个平台。
爱分析：未来更侧重于2C还是2B？
李翛然：从监管的角度来说，2B更符合要求和趋势。中央明确的政策是脱虚向实以发展经济。如果我们以券商为服务对象，那我们就是实体经济，符合监管趋势。如果我们自己去管理资产，那就跟监管相违背，面临的风险更高。
