王昕杰：现阶段AI投顾主要用于服务客户，而非直接面对客户

原标题：渣打中国财富管理首席投资策略师王昕杰：现阶段AI投顾主要用于服务客户，而非直接面对客户

“我们仍然需要线下的服务人员，需要投资理财顾问来更专业地探寻客户的需求，甚至挖掘他未曾发现的自身需求。只不过在这个挖掘的过程中，可以透过一些智能的辅助，来分析客户的过往投资偏好等。在挖掘其潜在需求的过程中，大数据和AI可以给出一个更好的辅助和判断。”渣打中国财富管理首席投资策略师王昕杰在由青岛市人民政府主办、《财经》和《财经智库》承办的“2020青岛中国财富论坛”上如此表示。

王昕杰认为，进入AI和大数据时代后，我们拿到的金融市场信息变多了，这意味着投资环境开始发生了变化。对于投资的中台和后台来讲，有了人工智能等技术手段之后，对投资产品配置的研究会变得更容易，这是AI带给我们的好处。

但他同时也表示，机器人投顾在现阶段还面临着一些比较大的难题。在未来一段时间，一些金融机构可能没有办法做到“单单都机器人投顾”。“我们更愿意用的方式是线上跟线下结合，希望把AI作为一个辅助。机器人的投顾能力是用作于服务客户，而不是直接面对客户。”

以下为发言实录：

王昕杰：很荣幸今天有这个机会到现场来，也感谢青岛市政府跟《财经》的邀请。我想今天比较特别的一个点是：我在各位嘉宾当中是一个比较特殊的存在，第一个是我服务的机构是一个银行，跟其它不管是资产管理公司还是基金销售来比，从服务客户的产品层面上来讲，我们的种类比较多样。

第二个是我个人是做投资策略这一块，更多的是帮客户做大类资产的组合和真正投资组合到产品这个部分的落地。所以可能我在这边跟大家分享的，除了前面嘉宾提到的几个点，包括“AI这个时代怎么样去识别客户的需求”、“怎么样去结合相关的应用”外，我也会分享一下AI时代中投研这个层面给我们带来的比较大的改变。

作为个人投资人来讲，投研这一块比较少接触，比如从现在去判断市场的变化，特别是资本市场上资金的流向，股票市场中股票价格的变动、资金的变动，到趋势的变动，甚至从股票到期货，再到衍生性商品，通过AI智能的辅助，可以给交易员或研究员省去非常多的时间。也就是说，现在和过去十年、二十年之前比较起来，不管是交易员还是研究员，能够顾及的资产类别其实相对应地加大了。从个人投资人的角度来看，我们可能会发现，这个时代跟过去十年到二十年比较起来，你拿到的金融市场信息变多了，比如我每天打开《财经》APP，打开电视，收到的信息比过往更多了，过去可能只看几个大的券商报告就够了，可是现在如果打开一些投研报告的平台，一天就能收到两千到三千分的投研报告，我怎么可能全部都读？这时候我们可以通过机器人来帮我们去做语言的判断，在它的帮助下，我可能可以在很短的时间之内把今天境内外所有的投研报告都大致截取出信息内容，然后再去做一个深度的判断。所以AI时代对各位来讲，意味着投资环境开始变了，事实上对于投资的中台和后台来讲，投资研究产品的配置从穿透的方式去看，都会变得更容易，这是现在这个环境带给我们的一个好处。

但相对应的，我们在现阶段也会面临到一个比较大的难题，特别是银行从业人员会观察到一个现象，可能未来一段时间，我现在服务的渣打银行的一个机构，可能没有办法单单都做到机器人投顾。在现在这个环境当中，我们更愿意用的方式是线上跟线下结合，希望把AI作为一个辅助。目前这个阶段，我们更愿意去讲，机器人的投顾能力是用作于服务客户，而不是直接面对客户。我相信在未来，如果一些难题得到解决的话，机器人投顾可以直接渗透到客户。

第一个层面跟各位息息相关，就是刚才提到的智能投顾。不管境内还是境外，智能投顾都应用在标准化的产品。比如在境外，你看到非常多的智能投顾，事实上它都在证券交易所做交易，产品都是固定的，非常容易做一些交易的安排，你也很容易推算出投资组合。如果各位到了银行，投资的产品可能是理财产品，现在有很多净值化理财产品，它可能在一段时间内才能去做交易，我可能会有一些更长期的理财规划，可能会有保险的规划，这样很难套用现有的智能投顾的体系，把所有产品包含在内。我相信有一部分技术已经可以达到了，但是在非标准化产品还大部分处于银行销售的情况下，它有一定的难度。

第二个问题，对于客户需求这个层面，现在银行会给客户进行风险识别，在提供风险判断或者需求判断的时候，也会有一些标准问卷。但实际操作过程当中，今天我是刚结婚，或者结婚之后有小孩，可能在短短一年之内，我的需求就可能发生非常大的变化。而目前的标准问卷很难单独去判断得到相关的答案。所以在更多的时候，我们需要线下的服务人员，需要投资理财顾问来更专业地探寻客户的需求，甚至挖掘他未曾发现的自身需求。在这个挖掘的过程当中，可能我们透过一些智能的辅助，可以分析他过往的投资偏好，分析其它同类型的客户以及曾经面临的投资需求。我可以通过这样的大数据和AI来为现在正在面谈的客户分析需求，在挖掘其潜在需求的过程中，给出一个更好的辅助和判断。这是机器人辅助线下投资顾问更容易或更贴切地找到客户需求的一个做法。

当我们涉及到复杂产品销售的时候，各位如果只单从平台上寻找，比如说我透过APP可能可以阅读一些产品的资料，可以了解这个产品，但是这样的了解能够有多深入？或者说我们现在可以用短视频的方式介绍这个产品，我用一个比喻可能不是那么恰当，但大家能一下子意会到。比如我要参加高考，是用函授的方式，还是通过网课的方式，还是直接找到一个家教，给我的帮助更大呢？人要理解一个投资产品，了解一个投资市场，光看视频可能不能解决我的需求，AI给予机构的辅助可能更大一些。如果未来一段时间，有一个更好的方式可以接入现有的智能投顾平台，这样的帮助就会更好。所以从机构角度来讲，AI已经简化了投资需求的部分，但是从需求的变化上来讲，可以透过AI来达成线上跟线下的结合。谢谢！

宋斌：无论是证券的销售机构，还是银行这样全方位的财富管理机构，各有千秋，各有特色。谢谢王总。我想跟各位嘉宾请教一个问题。大家认为，财富管理中的智能化技术的应用，未来的趋势是什么样的？你们认为创新的点在哪里？大家用比较言简意赅的语言告诉我们的现场听众和网上的观众。

王昕杰：前面几位嘉宾都提到要到个人化，要做到“没有偏好”。这个层面上我也认为未来一段时间会是发展重心。

我想提另外一个观点，现阶段的风险测评等，都是在衡量客户的风险承受能力，看他可以承受多大的亏损，然后按照风险匹配的产品做购买。我比较希望在未来AI的时代里，应该是按需去配置。根据客户对未来财富增长的前景，包含收入增长的前景、必须要达到的保障或可能预计未来会有比较大额的开支，用不同的设计目标，以目标为导向，对资产来进行配置。当然这会涉及到非常复杂的运算跟产品的匹配，这个部分实际就是我们今天的主题——AI能够运用的范围，它能够做得多深。当然我刚刚也提到，现在的产品有非常多是非标准化的，如何对它们进行匹配，可能是未来的挑战，是我个人在这个行业当中的一个期望。

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