一直以來，“人工智能+”為金融服務(wù)帶來了很多變化。不久前陸續(xù)披露的上市銀行2024年年報(bào)數(shù)據(jù)顯示，多家機(jī)構(gòu)持續(xù)加大金融科技投入力度。中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、交通銀行2024年金融科技投入分別達(dá)285.18億元、249.7億元、238.09億元、244.33億元、114.33億元。在諸多智能化的金融服務(wù)中，機(jī)器人投顧尤其值得關(guān)注。
所謂機(jī)器人投顧，是一種在線理財(cái)服務(wù)，其自動(dòng)提供基于算法理財(cái)方案，過程中不需要人工理財(cái)顧問服務(wù)。通過機(jī)器人投顧，可以增加家庭對(duì)指數(shù)基金的投資、降低投資的交易費(fèi)用并貢獻(xiàn)更好的投資業(yè)績(jī)，還可以幫助投資者減少其管理投資的時(shí)間。不過，機(jī)器人投顧行業(yè)在我國(guó)剛剛起步，不少企業(yè)在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)做了很多探索，但目前離真正的人工智能機(jī)器人投顧還有一定的距離，主要存在幾方面的問題。
例如，目前這一行業(yè)難以獲取完整的用戶財(cái)務(wù)信息，因此提供的建議往往不能滿足用戶需求，甚至可能產(chǎn)生誤導(dǎo)。當(dāng)前用戶的財(cái)務(wù)信息大多分散在各個(gè)金融網(wǎng)站或APP中，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)歸集功能；大多數(shù)機(jī)器人投顧不是以為用戶提供好的投顧服務(wù)為導(dǎo)向，而是以銷售產(chǎn)品為導(dǎo)向，從而導(dǎo)致機(jī)器人投顧偏離最初目的。如果機(jī)器人投顧以銷售產(chǎn)品為導(dǎo)向，很可能會(huì)將不適合用戶的金融產(chǎn)品銷售給用戶。另外，大多數(shù)金融APP只是在便捷性、降低申購(gòu)費(fèi)率上加入了很多IT技術(shù)，但如何利用已有的大數(shù)據(jù)探索建立自己的人工智能模型，從而解決投資過程中的核心決策問題，仍有很大的探索空間。這其中一個(gè)主要原因是既懂金融決策又懂人工智能的人才非常稀缺。
有鑒于此，未來應(yīng)從政府、企業(yè)等層面共同施策，推動(dòng)機(jī)器人投顧行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。
政府層面，可以用“監(jiān)管沙盒”的模式鼓勵(lì)機(jī)器人投顧行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。鼓勵(lì)大公司發(fā)展機(jī)器人投顧，還要支持擁有相應(yīng)技術(shù)的中小企業(yè)參與。有關(guān)部門應(yīng)打破傳統(tǒng)的牌照管理模式，鼓勵(lì)中小企業(yè)加入“監(jiān)管沙盒”。以服務(wù)企業(yè)為導(dǎo)向，與企業(yè)共同確立發(fā)展過程中的監(jiān)管原則和底線，制定發(fā)展過程中防范風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管規(guī)則和政策，幫助企業(yè)共同打造既有利于創(chuàng)新又能降低因創(chuàng)新可能導(dǎo)致無法預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展環(huán)境。
企業(yè)層面，機(jī)器人投顧企業(yè)要回歸“提供好的機(jī)器人投顧服務(wù)”這一初心，重心放在利用人工智能解決用戶投資決策中的核心問題，而不是銷售產(chǎn)品。一方面要抓準(zhǔn)用戶投資決策中的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，另一方面要圍繞這些痛點(diǎn)和難點(diǎn)設(shè)計(jì)機(jī)器人投顧企業(yè)的激勵(lì)機(jī)制。比如，在用戶投資決策中，存在擇優(yōu)選擇金融產(chǎn)品和擇時(shí)買入這兩個(gè)難題，那么機(jī)器人投顧企業(yè)就需要圍繞這兩個(gè)問題利用人工智能技術(shù)進(jìn)行研發(fā)。其考核指標(biāo)和激勵(lì)機(jī)制也應(yīng)圍繞用戶滿意度、金融產(chǎn)品優(yōu)選能力、擇時(shí)能力、采用機(jī)器人投顧服務(wù)前后的投資業(yè)績(jī)對(duì)比等進(jìn)行設(shè)計(jì)，而非圍繞金融產(chǎn)品的銷售業(yè)績(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)。
此外，企業(yè)應(yīng)與政府共同探討如何解決數(shù)據(jù)高效歸集的問題。在不侵犯用戶隱私的基礎(chǔ)上，要使機(jī)器人投顧企業(yè)獲取用戶的真實(shí)財(cái)務(wù)信息。有關(guān)部門應(yīng)制定相關(guān)政策，推動(dòng)數(shù)據(jù)歸集，各家金融企業(yè)之間要以此打通數(shù)據(jù)接口。為防止用戶隱私泄露，政府可以推動(dòng)各家金融企業(yè)以區(qū)塊鏈技術(shù)為基礎(chǔ)，采用數(shù)據(jù)元件、隱私計(jì)算等方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸集的功能。例如，利用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加密形成數(shù)據(jù)元件，使其可以在其他平臺(tái)進(jìn)行交換，只要用戶授權(quán)，這一數(shù)據(jù)就可以被機(jī)器人投顧企業(yè)使用。還應(yīng)出臺(tái)政策，鼓勵(lì)當(dāng)?shù)馗咝Ｅ嘤榷鹑跊Q策又懂人工智能的交叉性人才。因地制宜，按照不同地區(qū)的實(shí)際需求，直接針對(duì)金融科技領(lǐng)域發(fā)展需求進(jìn)行調(diào)研，在摸清金融科技領(lǐng)域人才培養(yǎng)需求后，出臺(tái)相應(yīng)政策，推動(dòng)高校與企業(yè)在金融科技領(lǐng)域的產(chǎn)教融合、科教融合。還可以按照不同地區(qū)的實(shí)際需要，配套相應(yīng)的科研經(jīng)費(fèi)政策，以金融科技實(shí)驗(yàn)室為依托培養(yǎng)交叉性人才，從而使機(jī)器人投顧行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
（陳玉罡 作者系中山大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師）
一直以來，“人工智能+”為金融服務(wù)帶來了很多變化。不久前陸續(xù)披露的上市銀行2024年年報(bào)數(shù)據(jù)顯示，多家機(jī)構(gòu)持續(xù)加大金融科技投入力度。中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、交通銀行2024年金融科技投入分別達(dá)285.18億元、249.7億元、238.09億元、244.33億元、114.33億元。在諸多智能化的金融服務(wù)中，機(jī)器人投顧尤其值得關(guān)注。
所謂機(jī)器人投顧，是一種在線理財(cái)服務(wù)，其自動(dòng)提供基于算法理財(cái)方案，過程中不需要人工理財(cái)顧問服務(wù)。通過機(jī)器人投顧，可以增加家庭對(duì)指數(shù)基金的投資、降低投資的交易費(fèi)用并貢獻(xiàn)更好的投資業(yè)績(jī)，還可以幫助投資者減少其管理投資的時(shí)間。不過，機(jī)器人投顧行業(yè)在我國(guó)剛剛起步，不少企業(yè)在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)做了很多探索，但目前離真正的人工智能機(jī)器人投顧還有一定的距離，主要存在幾方面的問題。
例如，目前這一行業(yè)難以獲取完整的用戶財(cái)務(wù)信息，因此提供的建議往往不能滿足用戶需求，甚至可能產(chǎn)生誤導(dǎo)。當(dāng)前用戶的財(cái)務(wù)信息大多分散在各個(gè)金融網(wǎng)站或APP中，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)歸集功能；大多數(shù)機(jī)器人投顧不是以為用戶提供好的投顧服務(wù)為導(dǎo)向，而是以銷售產(chǎn)品為導(dǎo)向，從而導(dǎo)致機(jī)器人投顧偏離最初目的。如果機(jī)器人投顧以銷售產(chǎn)品為導(dǎo)向，很可能會(huì)將不適合用戶的金融產(chǎn)品銷售給用戶。另外，大多數(shù)金融APP只是在便捷性、降低申購(gòu)費(fèi)率上加入了很多IT技術(shù)，但如何利用已有的大數(shù)據(jù)探索建立自己的人工智能模型，從而解決投資過程中的核心決策問題，仍有很大的探索空間。這其中一個(gè)主要原因是既懂金融決策又懂人工智能的人才非常稀缺。
有鑒于此，未來應(yīng)從政府、企業(yè)等層面共同施策，推動(dòng)機(jī)器人投顧行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。
政府層面，可以用“監(jiān)管沙盒”的模式鼓勵(lì)機(jī)器人投顧行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。鼓勵(lì)大公司發(fā)展機(jī)器人投顧，還要支持擁有相應(yīng)技術(shù)的中小企業(yè)參與。有關(guān)部門應(yīng)打破傳統(tǒng)的牌照管理模式，鼓勵(lì)中小企業(yè)加入“監(jiān)管沙盒”。以服務(wù)企業(yè)為導(dǎo)向，與企業(yè)共同確立發(fā)展過程中的監(jiān)管原則和底線，制定發(fā)展過程中防范風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管規(guī)則和政策，幫助企業(yè)共同打造既有利于創(chuàng)新又能降低因創(chuàng)新可能導(dǎo)致無法預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展環(huán)境。
企業(yè)層面，機(jī)器人投顧企業(yè)要回歸“提供好的機(jī)器人投顧服務(wù)”這一初心，重心放在利用人工智能解決用戶投資決策中的核心問題，而不是銷售產(chǎn)品。一方面要抓準(zhǔn)用戶投資決策中的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，另一方面要圍繞這些痛點(diǎn)和難點(diǎn)設(shè)計(jì)機(jī)器人投顧企業(yè)的激勵(lì)機(jī)制。比如，在用戶投資決策中，存在擇優(yōu)選擇金融產(chǎn)品和擇時(shí)買入這兩個(gè)難題，那么機(jī)器人投顧企業(yè)就需要圍繞這兩個(gè)問題利用人工智能技術(shù)進(jìn)行研發(fā)。其考核指標(biāo)和激勵(lì)機(jī)制也應(yīng)圍繞用戶滿意度、金融產(chǎn)品優(yōu)選能力、擇時(shí)能力、采用機(jī)器人投顧服務(wù)前后的投資業(yè)績(jī)對(duì)比等進(jìn)行設(shè)計(jì)，而非圍繞金融產(chǎn)品的銷售業(yè)績(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)。
此外，企業(yè)應(yīng)與政府共同探討如何解決數(shù)據(jù)高效歸集的問題。在不侵犯用戶隱私的基礎(chǔ)上，要使機(jī)器人投顧企業(yè)獲取用戶的真實(shí)財(cái)務(wù)信息。有關(guān)部門應(yīng)制定相關(guān)政策，推動(dòng)數(shù)據(jù)歸集，各家金融企業(yè)之間要以此打通數(shù)據(jù)接口。為防止用戶隱私泄露，政府可以推動(dòng)各家金融企業(yè)以區(qū)塊鏈技術(shù)為基礎(chǔ)，采用數(shù)據(jù)元件、隱私計(jì)算等方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸集的功能。例如，利用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加密形成數(shù)據(jù)元件，使其可以在其他平臺(tái)進(jìn)行交換，只要用戶授權(quán)，這一數(shù)據(jù)就可以被機(jī)器人投顧企業(yè)使用。還應(yīng)出臺(tái)政策，鼓勵(lì)當(dāng)?shù)馗咝Ｅ嘤榷鹑跊Q策又懂人工智能的交叉性人才。因地制宜，按照不同地區(qū)的實(shí)際需求，直接針對(duì)金融科技領(lǐng)域發(fā)展需求進(jìn)行調(diào)研，在摸清金融科技領(lǐng)域人才培養(yǎng)需求后，出臺(tái)相應(yīng)政策，推動(dòng)高校與企業(yè)在金融科技領(lǐng)域的產(chǎn)教融合、科教融合。還可以按照不同地區(qū)的實(shí)際需要，配套相應(yīng)的科研經(jīng)費(fèi)政策，以金融科技實(shí)驗(yàn)室為依托培養(yǎng)交叉性人才，從而使機(jī)器人投顧行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
（陳玉罡 作者系中山大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師）
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