通过采用人工智能技术，金融机构不再是拼渠道、拼价格，而是通过感知每个人的具体需求、推出千人千面、个性化的智能理财服务。

　　对于人工智能来说，金融市场的开放环境和信息缺失等都在给建模造成困难，同时市场的多方复杂博弈以及动态变化，也对人工智能的预测能力提出了挑战。

　　AlphaGo在第二次人机大战中以3：0横扫“围棋第一人”柯洁，微软小冰撰写的诗集登上畅销书排行榜……替人看、替人听的感知型人工智能应用在机器翻译、人脸识别等领域大放异彩之后，替人想、替人决策的认知型人工智能应用也开始越来越多地走上舞台。

　　在现实场景中，认知型人工智能最成熟的应用领域正是金融。蚂蚁金服旗下的理财平台“蚂蚁财富”日前正式宣布向金融机构开放其最新的人工智能技术。“通过采用人工智能技术，金融机构不再是拼渠道、拼价格，而是通过感知每个人的具体需求、推出千人千面、个性化的智能理财服务。”蚂蚁金服财务事业群总裁樊治铭说。

　　智能投顾、机器人理财、个性化推荐、数字化资产配置……人工智能在理财服务中的应用“百花齐放”，和蚂蚁金服一样，陆金所、璇玑和京东金融都推出了智能化产品，创业公司拿铁财经、蓝海智投等进入智能投顾市场，雪球和金融界也基于大数据推出了智能理财产品。在传统金融机构中，招商银行、平安证券、广发证券同样以人工智能理财应用闻名。

　　野村证券日前在其发布的研报中显示，目前人工智能正在投资者评估、建立投资组合、多元化策略、模拟动态市场表现等多个投资理财领域“试水”。这些理财人工智能，真的能像AlphaGo一样强大而靠谱吗？它又会给普通人理财行为带来怎样的影响？

　　“理解用户”带来的99%

　　不经意间，其实你在投资理财时已与人工智能“亲密接触”。

　　从今年6月1日起，投资机构摩根士丹利开始用人工智能来武装自己的16000名财务顾问，摩根士丹利财富管理部门首席分析和数据官杰夫·麦克米兰表示，人工智能算法主要是为了帮助财务顾问更了解自己的用户，“识别他们的行为模式，以他们正在做的事情为基础，真正提供用户想得到的东西”。

　　帮助金融机构了解用户，这正是人工智能在投资理财领域里最主要的应用之一。苏宁金融集团常务副总裁黄金老就表示：“目前人工智能在理财中最主要的应用就是判断风险，通过建立模型分析客户的财务行为，判断他们是风险激进型还是风险规避型，同时推荐一些组合。”

　　人工智能的能量从何而来？蚂蚁金服财富AI（人工智能）项目负责人余鹏告诉本报记者：“我们整合了心理学、决策理论、行为金融学等理论体系，采用AI算法模型的方式，从用户的真实投资与决策行为出发，结合用户自身的真实意思表示，客观了解用户的风险承受能力与风险偏好态度。如果仅靠线下沟通，这两者之间往往是有差异的，比如有的用户收入不高，风险承受能力弱，但投资上却喜欢孤注一掷。通过AI的帮助，就能够帮助机构识别出来并且避免给这类用户推荐风险太高的产品。”

　　更重要的是，人工智能还能通过丰富的产品特征与复杂的算法在产品与用户之间匹配。“用户们未必会发现，其实每个人在我们的产品首页，看到的推荐产品都是不一样的。”余鹏表示，人工智能算法会先将理财产品的性质与用户的风险意识匹配，然后还要考虑用户对投资风格的偏好，比如喜欢的行业、喜欢的主题、追逐获奖基金的情况等角度。通过AI的触达优化，蚂蚁财富将产品曝光到交易下单的转化率提升了99%。

　　100个石头下的螃蟹

　　“投资选股，就像在海滩上找螃蟹，人类投资者翻100个石头找到螃蟹的概率应该在10%至20%，但AI能在一秒钟之内把海滩上的石头翻一遍，把螃蟹‘一洗而空’。”华夏基金投资总监阳琨这样形容AI的威力。

　　人工智能一方面为金融机构输出服务能力，另一方面则成为普通投资者的“帮手”，这就是智能投顾（智能投资顾问）。中国人民银行原副行长马德伦坦言：“绝大多数人的财富管理其实还是最简单的方式，比如选择现金、储蓄和房产等。随着国内中等收入群体的兴起，理财需求日益旺盛，但专业投资顾问的成本却令这一群体无法负担，从这一点讲，人工智能的加入，降低了普通人多元化理财的门槛。”

　　眼下，蛋卷基金、理财魔方、璇玑智投、摩羯智投、财智机器人……一系列智能投资顾问已经上线，它们的智能从何而来？微软亚洲研究院副院长刘铁岩介绍说，人工智能可将情感分析、文本摘要等机器学习应用在资讯、研报解读上，从而提炼专业机构态度，汇总广大用户看法，结合行情历史，为用户的投顾需求提供事实参考。

　　“人类投资经理会根据他所熟悉的，与此相关的若干文本数据源，依据理性作出判断。但AI会利用互联网上海量的文本数据，把事情做得更加全面、客观。同时，AI没有情感，没有恐惧、没有贪婪，可永远向着客观的目标优化投资策略。”刘铁岩说。

　　不过，智能投顾产品也并非“万灵金丹”。有第三方机构抽取主流智能投顾产品，将其今年以来的业绩表现和国内大盘指数与公募基金的平均业绩作了对比。结果显示，总体来说智能投顾展现出资产配置的优势，尤其是回撤指标明显得到控制，但从绝对收益来看，智能投顾产品也会出现亏损，并不能“包赚不赔”。

　　业内专家表示，这是因为，对于人工智能来说，金融市场的开放环境和信息缺失等都在给建模造成困难，同时市场的动态变化也对人工智能的预测能力提出了挑战，高频交易数据量大，实时性强，对人工智能的计算能力有较高需求。与此同时，金融市场还存在多方复杂博弈。

　　此外，智能投顾产品在中国的“落地”，还受到国内投资理财市场的限制。郑毓栋表示：“中国整个投资理财市场上的产品和国外相比不够丰富。比如，在国外，很多智能投顾是通过购买ETF（交易型开放式指数基金）来实现，美国有几千个ETF,流动性非常好，范围也非常广。但在中国，智能投顾需要通过其他资产为用户做好配置，同时还要考虑更高的交易成本和时间成本，这些也增加了国内智能投顾产品的决策难度。”（记者 陈静）