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| 本文作者： 陳伊莉 | 2017-08-30 10:32 |
隨著中國經濟的騰飛，中產階級的崛起，投資管理逐漸步入尋常百姓家。
值得注意的是，在十年前“無財可理”問題解決后，另一個矛盾愈發凸顯——層次不齊的投資素質。據wind數據統計，2004年至2015年12年間，只有3年基金是虧損的，平均年化收益率為19.2%，投資任意一只基金滿一年正收益概率為79.8%。與此同時，理財魔方分析指出，基金投資者卻總是虧損的。從基金贖回比例來看，投資者平均持基時間為一季度，而在踴躍申購之后的一季度往往伴隨著大幅虧損。
投資咨詢服務應運而生?？蓪τ诟鼜V泛的用戶群體而言，傳統金融機構投資服務卻是可望不可即。一是人力顧問有限，金融機構更青睞于高凈值客戶。二是存在較高的起投金額。
東方證券首席經濟學家邵宇表示，東方證券有客戶110萬，投顧人數即便加上營業部部分也不過一兩百人，僅憑人力根本無法服務到位。而在國外，高盛為凈值在一百萬美金以下的客戶提供機器人服務。他指出，利用機器的趨勢是難以避免的。
尤其在互聯網、AI等新技術擁抱金融的時代，這批非典型用戶的價值含量也愈發凸顯。智能投顧正是想要解決這些問題。財鯨聯合創始人王蓁博士此前曾言，
智能投顧的本質是線上化私人銀行的后臺服務，讓用戶能夠更低成本獲得服務。
簡單來說，智能投顧通過引入人工智能，系統得以評測用戶的風險偏好，并推薦相應資產組合，用戶得以一鍵下單完成交易；后期不斷檢測資產表現情況，必要時進行風險提示以及調倉推薦。對用戶而言，獲得了機器專家的投顧服務，從而更好地控制理財風險，提高資金收益，一鍵式的操作也非常有利于用戶體驗。
由于客觀需求的存在，智能投顧也隨之水漲船高，成為全球財富管理領域一顆明星。以發源地美國為例，據咨詢公司A.T. Kearney預測，資產管理規模將從2016年的3000億美元增長至2020年的2.2萬億美元，5年的年均復合增長率約為68%。還有分析人士認為，智能投顧在中國擁有更廣闊的發展前景，國情不同、巨大的人口基數以及不夠完善的投資咨詢服務中皆蘊藏機會。
王蓁表示，智能投顧公司其實就是算法或數學模型的公司。面對此類具有一定技術壁壘的市場，創業公司一向走在傳統金融機構前，技術團隊及人才成為大部分金融機構的短板。
智能投顧對于傳統金融機構的業務發展而言，究竟有何意義？金融機構應不應該入場？能否實現后來居上？如何借鑒創業公司先行經驗，怎樣利用人工智能算法、非結構化數據等，搭建起一個真正的智能投顧產品？
為此，雷鋒網AI金融評論聯合雷鋒網AI慕課學院舉辦智能投顧系列講座，邀請國內已實現商業化落地，通過交付驗收；符合銀監會監管要求，可以在金融機構內部部署私有服務；國內已實現無人工干預，在防火墻隔離下，能夠獨立自主運行的智能投顧系統——財鯨的聯合創始人王蓁博士在未來一月為我們持續分享，關于智能投顧原理、業態、算法模型和應用落地的一切。
講座分為兩部分——線上公開課、線上線下結合的正式課程。
公開課由9月7日與9月14日兩次直播組成。王蓁博士將會講解智能投顧的前世今生和原理，并對比中美兩國差異，分析智能投顧在國內生長所面臨的挑戰和解決方案，使得聽眾建立有關智能投顧的原理、基本框架和行業整體認知。
正式課程分為初、中、高級三階段。
初級課程將在公開課精華基礎上，增加常見資產配置模型與機器學習基礎內容。
中級課程是高級課程的預備課，將深入剖析金融研究和投資領域常見的人工智能算法，包括風險平價資產配置模型、基于多因子模型的資產配置、量化投資中的自適應建模和優化方法、自動化的文本挖掘算法、非結構化數據應用、金融搜索、金融知識圖譜構建等。
高級課程會結合國內智能投顧的落地案例，拆分講解如何搭建和實施一個真正的智能投顧項目，主要覆蓋思考和解決問題的思維方式和案例介紹。
王蓁博士是北京財鯨信息技術有限公司聯合創始人，美國康奈爾大學博士、清華大學學士；特許金融分析師（CFA），金融風險管理師（FRM），持有美國資產管理咨詢個人牌照；他曾就職于美國紐約華爾街的彭博總部，從事多資產投資組合的量化建模和投資。
王蓁博士曾應邀在中國科學院經濟學院MBA班教授量化金融投資專題課，曾在清華大學、五道口金融學院、對外經貿大學等發表量化金融講座，熟悉美國金融市場和監管法律，擅長大數據統計研究和各類人工智能方法。
目前，王蓁是某四大行之一、某香港上市公司智能投顧系統唯一項目負責人，同時也是某香港上市券商金融搜索引擎和機器人助手系統項目負責人。
第一次公開課：2017.9.7（周四）晚上8:00-9:00
第二次公開課：2017.9.14（周四） 晚上8:00-9:00
在線直播；
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