多家银行在2022年纷纷发表相关通知，表示会下架智能投顾产品，与以往不再增加智能投顾产品的规模有很大的不同。智能投顾顾名思义就是通过大数据来进行分析，根据顾客的财务状况，风险承受水平以及投资风格偏好来进行一系列计算，为顾客提供更好的资产配置建议以及智能化服务。理财一直是一件非常重要的事情，智能投顾也就是用机器人帮助人们理财，进行更好的优化以及配置。
智能投顾的市场是非常庞大的，但是其中有着非常大的风险，因此多家银行在使用的过程中可能产生了多种问题，目前处于一个监管整理期，可能银行在整改之后，智能投顾产品也将陆续回归。2021年12月，某银行表示正在对摩羯智投进行改造，将会暂停一系列功能，虽然原有顾客的交易以及赎回并不受影响，但是后续存在着并不能够继续提供服务的可能，因此存在着很大的不确定性。
智能投顾逐渐成为了一个鸡肋产品，主要是因为银行并没有将智能服务做大做强，对所有银行来说，智能投顾并没有发挥真正的作用，而且还存在着很多潜在的问题。银行暂停这项服务，与监管存在着一定的关系，基金投顾是一个需要长时间投入的业务，银行往往并没有足够的时间去进行服务。如果长期需要在智能投顾上投资资金，但是并没有得到相应的产出，那么这种发展模式并不能够长时间存在。
如果银行真的想要将智能投顾做起来，那么就需要进行改革，才能够让智能投顾做得更加顺利。如果没有一套合理的法律法规来规范智能投顾，那必然会引起一系列的不良反应，但是国内在这一方面尚不完善。随着时代的不断进步，国家对智能投顾也有了相应的了解，顾客的接受程度以及投资理念也得到了相应加强，数字化转入金融行业也受到了政策支持，但是智能投顾业务仍然有着进步的空间。
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第1个回答 2022-11-06
监管是智能投顾业务下架的推手之一。
至于这一轮银行集体下架智能投顾产品，最重要的推动因素来自监管。
2021年11月，监管部门发布《关于规范基金投资提案活动的通知》(以下简称《通知》)。
通知指出“部分机构将基金投资咨询业务与基金销售业务混为一谈，提供基金投资建议活动”，并明确“提供基金投资组合策略建议活动为基金投资咨询业务”。《通知》要求，不具备基金投资顾问业务资格的基金销售机构，应当在2022年6月30日前，将股票募集基金组合策略建议活动整改为符合前述法律关系的基金销售业务。
翻译这句话，大意是:
如果银行没有基金投资牌照，只能进行“基金销售”，即通过银行渠道选择单只基金购买。
智能投顾产品的本质是“推荐基金组合产品”。没有牌照，其实属于踩监管红线。
这也是建设银行、农业银行、中信银行等银行纷纷脱下智能投顾产品的原因。
经营业绩不理想。
不过，在获得基金投顾牌照的近60家机构中，工商银行、招商银行、平安银行榜上有名。
他们脱下智能投顾产品的原因更为“根本”——产品性能不尽如人意。
我们在知乎、百度贴吧、微博等社交媒体平台收集了线上用户对各家银行智能投顾产品的反馈，发现:
对智能投顾服务满意的用户数量在5%以内。大部分用户反馈的都是“费用太高”、“用处不大”、“收入太低”、“不智能”、“体验差”、“设计忽悠”之类的问题。
虽然这些表达意见的群体可能会有偏差，比如有意见的人发出自己的声音，发财的人在沉默中发财。但总的来说，智能投顾产品的表现很一般。
从2019年开始，我团队里的两位博士和一位研究助理做了一个小实验:
两位博士属于“懒人”，选择基金重仓后“躺平”，即使最近20%的亏损也是“装死”；小男孩的研究助理尝试了一个大AI投资。
2020、2021年行情好的时候，年轻男生的收入只有两个博士的1/5。2022年，虽然他的回撤比两位博士小，但扣除手续费后，小男孩的AI投资业绩仍与两位博士的选择相差甚远，三年累计回报5.1%，两位博士分别为20.1%和22.5%。
艾的定制化投资组合包括15只基金，其中4只货币基金占比近30%。在此期间，他想购买一个风险等级较低的产品组合，但因为产品风险特征与自己的风险等级评估不符而被拒。
爱投资推荐过几次组合调整，他也做过三次调整，手续费一次比一次高。最高调整的手续费按收入的1.5%扣除-
所以最后他感叹“不如问问姐妹们哪些基金靠谱，买了吧”。
为什么智能投顾的表现不好？
最重要的原因是算法服务的谬误。
智能投顾的核心是输入客户数据、产品基础数据、产品历史业绩数据和市场数据，采用一些相关性和预测性的算法模型，结合资产配置模型(均值方差、BL模型等。)到输出分配。
因为纯粹是算法驱动，很容易产生以下谬误:
在了解客户需求时，往往会“一刀杀鸡”。任何细微的方法，比如语义分析、知识推理算法，都可能因为客户无法反映自己的需求而被机器误解误读。很多时候，复杂的问答系统加上算法，可能还不如理财经理问“这一万块钱你想做什么？”。
个性化很难，也很容易产生。形式大于服务。在询问客户时，他们往往不愿意透露自己的真实信息、资产全貌和投资动机。机器捕捉到的数据显示，它们看起来一样，但背后的真实诉求却大相径庭。同样的参数，同样的算法，产生同样的配置结果，却离真正的个性化诉求服务越来越远。
在配置算法方面，会有算法的局限性。算法的局限性主要体现在两个方面。一方面，由于配置算法最终是由开发人员编写的，只要算法的开发人员不将常见的投资者行为偏差和错误的业绩归因嵌入到他们的代码中，这种偏差就会传递到客户的投资组合中。另一方面，基于历史数据的模拟结果精致，但应用前提非常苛刻。只有当历史数据与未来一致时，有效性才高。
至于这一轮银行集体下架智能投顾产品，最重要的推动因素来自监管。
2021年11月，监管部门发布《关于规范基金投资提案活动的通知》(以下简称《通知》)。
通知指出“部分机构将基金投资咨询业务与基金销售业务混为一谈，提供基金投资建议活动”，并明确“提供基金投资组合策略建议活动为基金投资咨询业务”。《通知》要求，不具备基金投资顾问业务资格的基金销售机构，应当在2022年6月30日前，将股票募集基金组合策略建议活动整改为符合前述法律关系的基金销售业务。
翻译这句话，大意是:
如果银行没有基金投资牌照，只能进行“基金销售”，即通过银行渠道选择单只基金购买。
智能投顾产品的本质是“推荐基金组合产品”。没有牌照，其实属于踩监管红线。
这也是建设银行、农业银行、中信银行等银行纷纷脱下智能投顾产品的原因。
经营业绩不理想。
不过，在获得基金投顾牌照的近60家机构中，工商银行、招商银行、平安银行榜上有名。
他们脱下智能投顾产品的原因更为“根本”——产品性能不尽如人意。
我们在知乎、百度贴吧、微博等社交媒体平台收集了线上用户对各家银行智能投顾产品的反馈，发现:
对智能投顾服务满意的用户数量在5%以内。大部分用户反馈的都是“费用太高”、“用处不大”、“收入太低”、“不智能”、“体验差”、“设计忽悠”之类的问题。
虽然这些表达意见的群体可能会有偏差，比如有意见的人发出自己的声音，发财的人在沉默中发财。但总的来说，智能投顾产品的表现很一般。
从2019年开始，我团队里的两位博士和一位研究助理做了一个小实验:
两位博士属于“懒人”，选择基金重仓后“躺平”，即使最近20%的亏损也是“装死”；小男孩的研究助理尝试了一个大AI投资。
2020、2021年行情好的时候，年轻男生的收入只有两个博士的1/5。2022年，虽然他的回撤比两位博士小，但扣除手续费后，小男孩的AI投资业绩仍与两位博士的选择相差甚远，三年累计回报5.1%，两位博士分别为20.1%和22.5%。
艾的定制化投资组合包括15只基金，其中4只货币基金占比近30%。在此期间，他想购买一个风险等级较低的产品组合，但因为产品风险特征与自己的风险等级评估不符而被拒。
爱投资推荐过几次组合调整，他也做过三次调整，手续费一次比一次高。最高调整的手续费按收入的1.5%扣除-
所以最后他感叹“不如问问姐妹们哪些基金靠谱，买了吧”。
为什么智能投顾的表现不好？
最重要的原因是算法服务的谬误。
智能投顾的核心是输入客户数据、产品基础数据、产品历史业绩数据和市场数据，采用一些相关性和预测性的算法模型，结合资产配置模型(均值方差、BL模型等。)到输出分配。
因为纯粹是算法驱动，很容易产生以下谬误:
在了解客户需求时，往往会“一刀杀鸡”。任何细微的方法，比如语义分析、知识推理算法，都可能因为客户无法反映自己的需求而被机器误解误读。很多时候，复杂的问答系统加上算法，可能还不如理财经理问“这一万块钱你想做什么？”。
个性化很难，也很容易产生。形式大于服务。在询问客户时，他们往往不愿意透露自己的真实信息、资产全貌和投资动机。机器捕捉到的数据显示，它们看起来一样，但背后的真实诉求却大相径庭。同样的参数，同样的算法，产生同样的配置结果，却离真正的个性化诉求服务越来越远。
在配置算法方面，会有算法的局限性。算法的局限性主要体现在两个方面。一方面，由于配置算法最终是由开发人员编写的，只要算法的开发人员不将常见的投资者行为偏差和错误的业绩归因嵌入到他们的代码中，这种偏差就会传递到客户的投资组合中。另一方面，基于历史数据的模拟结果精致，但应用前提非常苛刻。只有当历史数据与未来一致时，有效性才高。
第2个回答 2022-07-02
主要是因为这种智能投顾的产品存在着一些规范性的问题，所以需要对其进行规范改造，大多数的人对于这种智能投顾的产品都存在着一定的疑问，而且基金投顾是一个高投入长时间的业务，很多银行都没有耐心做这些长时间的大量投入，这也造成了智能投顾产品成为了鸡肋。
第3个回答 2022-07-02
这种产品并不是特别好，功能也是有问题的，所以就成了鸡肋产品。
第4个回答 2022-07-02
这可能并不意味着银行智能投顾的彻底失败，市场潜力还是比较大的，但是监管风险也是有的，目前处于监管整理期，不能排除整改完毕之后回归的可能性。
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