智能投顧會取代人工理財師嗎？

首先，大家要明確智能投顧是什麼？理財師是什麼？

智能投顧從狹義上理解，不是理財顧問，也不是理財師。投資顧問是幫助投資人完成投資動作，解決投資問題。

理財顧問與理財師是解決投資方向，分散財產比例的，兩者在職能的定義上有一點偏差。

如果把智能投顧的職能概念變成智能理顧，且工作完全程式化，那麼這些工作一定會被智能投顧逐漸取代。

智能投顧是用演算法支撐起來的，但是演算法的選擇或配置邏輯，包括演變升級都是人類賦予的。

現在人工智慧的代表是AlPhaGo，它在圍棋界已經創造了連續60連勝的成績。因為有了AlPhaGo，人們開始覺得圍棋是不是變得沒意義了，或者說人工圍棋是不是沒意義了？

圍棋界大部分的專業人士都認為，AlPhaGo會促進圍棋的發展。因為原來的高手少，每個時代只有一個王者，年級輕輕就取得了不可戰勝的成績。在他孤獨求敗的時間裡，就會出現自設的「天花板」。

大家都知道AlPhaGo演算法的設定標準，並不是想要把圍棋做得更極致、更漂亮或是發展得更好——它的目的就是贏。

不管它的對手是5歲的孩童還是95歲的老翁，它都是要贏，給它業餘選手是贏，給它9段的高手也是贏，給它世界第一還是贏。

AlPhaGo在走每一步的時候，只要贏的概率比對手多一點就OK。所以說在AlPhaGo和柯潔的對決中，絕大多數情況下，棋下得並不漂亮，但最後就是能贏。

回到話題，現在智能投顧的水平還未發展到AlPhaGo的水平，AlPhaGo是一個科研項目，且一直在探索。

而智能投顧現在的狀態更多的是經驗數據的總結，基於金融工程的理論為投資者做簡單的資產配置，不同類型不同風險的資產組合起來，對衝風險，平滑收益曲線。

這部分是人工理財師的工作，工作本身在目前來講，難度並不大。

智能投顧產生的結果需要依靠歷史數據，它需要分析歷史上已發生事件的過程和結果。

從人類社會發展的歷程來看，我們總會有「每年上一當，噹噹不一樣」的既視感。

從1929到1933年美國的經濟危機，到1997年的金融風暴，再到2007年的次貸危機，它們的形成、發展、解決方式都不一樣。如果將1932年的危機數據輸入「智能投顧系統"，到2007年，它依舊不能完全識別，甚至量級及解決辦法也不一樣。

如果智能投顧依靠過去的數據就能解決現在的問題，那經濟學在1933年的經濟危機度過後就應該停滯了，就不需要再往前發展了。

但事實上，經濟和金融體系在持續的研究中，還是會不斷產生新的事故。

目前，智能投顧的作用是降低成本，而不是增加收益，如果人工理財師提供的核心價值僅僅是考慮成本，那便會逐漸被智能投顧取代。

但如果人工理財師除了智能投顧低成本這一因素外，還有其他的一些職能，比方說考慮客戶長期的、個性化的需求，那就不容易被取代。

智能投顧可以成為人工理財師的優秀助手，在部分職能方面，逐步取代人工理財師，但不會完全取代人工理財師。

與智能投顧相關的資金埠、資產埠、技術埠都存在有智能投顧憑一己之力難以克服的困難，智能投顧的發展必須隨著金融市場的成熟亦步亦趨，難以在短期內快速發起。但這種「身不由己」，並不意味著個體參與者只能隨波逐流，不斷創新探索也可能創造獨特的機會，又反過來助力金融市場成熟。

Robo-advisor智能投顧，就是把原來理財師在線下做的事兒搬到了線上來做。智能投顧原先只是小眾概念到如今的炙手可熱，智能投顧的背後是金融科技的快速發展。Beta理財師CEO李守國回答：「如果僅能夠依靠客戶錄入或者用戶在互聯網上留下有限數據，得到的需求畫像是相當模糊的。人具有社會屬性，其金融需求會隨著時間推移，家庭環境變化而改變。由於投資者行為數據不全，線上系統短時間內無法取代理財師對於客戶需求把握程度。」「

舉例：一個35歲的創業者和一個差不多年齡的辦公室中層領導測試得到的結果可能差不多。用戶難以感知到智能帶來的區別和變化。這就導致在客戶需求量化分析這一端會做的相當粗糙，只能大致對人群做分類，假設投資目標。」

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