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        近年來，券商在智能投顧研發方面傾注了大量心血。盡管被業內寄予了重大期望，然而智能投顧目前似乎仍未能在緩解需求與服務的矛盾方面取得較大進展。

        證券時報日前針對全行業進行了一項抽樣調查，結果顯示，近60%的受訪者認為由于技術基礎較差，目前智能投顧服務尚處于初級階段;僅有6%的受訪者認為智能投顧技術已經成熟，基本可以取代人工投顧。

        與此同時，業內對智能投顧的定位也正漸漸明晰。超80%的受訪者認為，智能投顧只能構成投資參考，投資者仍需進行自身決策;僅有3%的投資者認為，智能投顧未來或許可以承擔代客理財的職責。而此前幾年，“機器取代人工”的聲音在業內殊為高漲。

        本次抽樣調查采用網絡問卷的方式進行，累計向40家證券公司網金部門業務負責人發出了40余份調查問卷，回收有效問卷33份。33份有效問卷中，按券商綜合實力排名，前10名的頭部、排名前11名至前50名、50名之后的樣本量占比為33.33%、36.36%和30.3%，比例相對均衡。

仍處于初級發展階段

        根據中證登統計，截至今年4月底，國內自然人投資者人數已突破1.5億。與之相對的是，截至6月1日，國內具有投資顧問資格的從業人員僅50076人，平均每人要服務3000名客戶。“以投顧為代表的高端服務長期局限于少數高凈值客戶，缺少科技手段來推廣。”有券商人士表示，投顧服務和投資者需求之間的矛盾，成為券商加大智能投顧研發的重要動力。

        近幾年，各家券商、尤其是頭部券商，紛紛將打造智能投顧服務列入重點發展目標，但受制于基礎技術水平的限制，券商行業的智能投顧服務距離發展成熟還有相當一段距離要走。調查結果顯示，高達57.58%的受訪者認為由于技術基礎較差，目前智能投顧服務尚處于初級階段;另有36.36%的受訪者表示智能投顧能與人工投顧實現互補作用;僅有6.06%的受訪者認為智能投顧技術已經成熟，基本可以取代人工投顧。

        針對這一技術困局，也有券商探索出自己的解決之道。一家上市券商技術研發負責人告訴記者，雖然目前人工智能還做不到像電影中那樣無所不能，但具體到金融應用中，可以通過對不同的使用場景進行細化，分割出許多場景切片，然后針對性地開發“小”人工智能，也可以在實際應用中取得不錯的效果。

        例如，招商證券利用AI和大數據技術，針對用戶不同層次的需求打造出一系列機器人，解決了大盤趨勢分析、診股選股、輿情跟蹤、資產配置等核心場景的用戶需求，并且還充分結合券商的投顧服務團隊資源，通過AI為投顧團隊賦能，提升其服務能力及服務效率。

主要承擔參考輔助功能

        與此同時，業內對智能投顧的定位也漸漸明晰。根據證券時報的問卷調查，高達81.82%的受訪者認為，智能投顧只能構成投資參考，投資者仍需進行自身決策;9.09%的受訪者表示智能投顧可以在很大程度上影響投資者決策;6.06%的投資者認為智能投顧對投資者來說意義不大;僅有3.03%的投資者認為，智能投顧未來或許可以承擔代客理財的職責。

        事實上，從客戶角度來看，智能投顧的未來依然值得期待。51.52%的受訪者透露，客戶普遍對智能投顧存在較大興趣，并表示樂于嘗試相關服務;另有12.12%的受訪者認為，客戶反饋認為智能投顧對自己進行投資決策很有用;但也有36.36%的受訪者表示，客戶對智能投顧仍心存疑慮，要取得更廣泛認可尚需努力。

        此外，本次調查還對智能投顧的應用場景進行了梳理，發現絕大多數券商都會將這一技術用于AI選股或者是智能客服，這一占比高達90.91%。一般而言，AI選股和智能客服也是智能投顧在券商經紀業務領域的兩個基本應用方向，但也正因如此，各家券商在這些領域所能提供的服務呈現出了較為明顯的同質化趨勢，所以有領先券商開始嘗試更新的應用思路。

        進一步來看，57.58%的受訪者透露，公司使用了智能投顧作為員工線下工作的輔助工具。以招商證券為例，客戶在交易軟件中提出的問題會先由機器人實時解答，人工投顧對答案審核后再推送給客戶。這樣做不僅可以減輕人工投顧的工作量、提高工作效率，還能通過智能投顧提供的信息、解讀不斷培養人工投顧的專業能力。

        據悉，目前招商證券人工投顧投顧對機器人答案的采納率已達到80%，這一成果是經過300多位投資顧問歷時2年的訓練所取得。

聚焦精準營銷和智能分析

        據了解，目前在全球范圍內，智能投顧根據業務側重點可大致劃分為三類：引導客戶購買一籃子理財產品的“資產配置型”;在充分分析客戶行為特征的基礎上，向客戶推薦相關產品或服務的“精準營銷型”;以及從海量資訊中抽取投資邏輯，輔助用戶分析決策的“智能分析型”。

        其中，資產配置型技術難度低，同質化產品很多，同時由于核心算法較為統一，容易造成市場共振，已被列入強制監管范圍;精準營銷型必須以大數據平臺為基礎，結合各券商的業務場景深度定制，實施效果取決于推廣力度與客戶規模，更適合大券商;而智能分析型難度最大，需要深厚的AI技術積累與人才儲備，不過一旦建成將形成競爭優勢。因此，目前在智能投顧領域走在行業前列的券商大多把目光集中在后兩者上。

        在本次調查中，54.55%的受訪者表示，公司將智能投顧技術用于互聯網投顧服務，以更好地實現遠程服務和資源調配。例如，國信證券的“鑫財富”產品在大數據技術手段的支持下，不斷完善客戶分級分類管理，將投顧產品自上而下地進行精準投放，鼓勵投資顧問不斷開發產品，并實現各地域分支機構投顧資源的整合與再分配，從而實現精準營銷和差異化服務。

        而招商證券在2015年開始建設機器人投顧服務系統，對標美國Kensho自研行業首個智能分析型投顧模型，同時結合傳統智能投顧的精準營銷模型，以“智能資訊+精準營銷”為核心開展智能投顧建設，開發證券資訊搜索引擎與智能問答機器人，并在此基礎上向全公司各業務線推廣“人工智能”技術能力。

《電鰻快報》