一直以来，“人工智能+”为金融服务带来了很多变化。不久前陆续披露的上市银行2024年年报数据显示，多家机构持续加大金融科技投入力度。中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行2024年金融科技投入分别达285.18亿元、249.7亿元、238.09亿元、244.33亿元、114.33亿元。在诸多智能化的金融服务中，机器人投顾尤其值得关注。
所谓机器人投顾，是一种在线理财服务，其自动提供基于算法理财方案，过程中不需要人工理财顾问服务。通过机器人投顾，可以增加家庭对指数基金的投资、降低投资的交易费用并贡献更好的投资业绩，还可以帮助投资者减少其管理投资的时间。不过，机器人投顾行业在我国刚刚起步，不少企业在这个领域已经做了很多探索，但目前离真正的人工智能机器人投顾还有一定的距离，主要存在几方面的问题。
例如，目前这一行业难以获取完整的用户财务信息，因此提供的建议往往不能满足用户需求，甚至可能产生误导。当前用户的财务信息大多分散在各个金融网站或APP中，没有统一的数据归集功能；大多数机器人投顾不是以为用户提供好的投顾服务为导向，而是以销售产品为导向，从而导致机器人投顾偏离最初目的。如果机器人投顾以销售产品为导向，很可能会将不适合用户的金融产品销售给用户。另外，大多数金融APP只是在便捷性、降低申购费率上加入了很多IT技术，但如何利用已有的大数据探索建立自己的人工智能模型，从而解决投资过程中的核心决策问题，仍有很大的探索空间。这其中一个主要原因是既懂金融决策又懂人工智能的人才非常稀缺。
有鉴于此，未来应从政府、企业等层面共同施策，推动机器人投顾行业的高质量发展。
政府层面，可以用“监管沙盒”的模式鼓励机器人投顾行业进一步发展。鼓励大公司发展机器人投顾，还要支持拥有相应技术的中小企业参与。有关部门应打破传统的牌照管理模式，鼓励中小企业加入“监管沙盒”。以服务企业为导向，与企业共同确立发展过程中的监管原则和底线，制定发展过程中防范风险的监管规则和政策，帮助企业共同打造既有利于创新又能降低因创新可能导致无法预测风险的发展环境。
企业层面，机器人投顾企业要回归“提供好的机器人投顾服务”这一初心，重心放在利用人工智能解决用户投资决策中的核心问题，而不是销售产品。一方面要抓准用户投资决策中的痛点和难点，另一方面要围绕这些痛点和难点设计机器人投顾企业的激励机制。比如，在用户投资决策中，存在择优选择金融产品和择时买入这两个难题，那么机器人投顾企业就需要围绕这两个问题利用人工智能技术进行研发。其考核指标和激励机制也应围绕用户满意度、金融产品优选能力、择时能力、采用机器人投顾服务前后的投资业绩对比等进行设计，而非围绕金融产品的销售业绩进行设计。
此外，企业应与政府共同探讨如何解决数据高效归集的问题。在不侵犯用户隐私的基础上，要使机器人投顾企业获取用户的真实财务信息。有关部门应制定相关政策，推动数据归集，各家金融企业之间要以此打通数据接口。为防止用户隐私泄露，政府可以推动各家金融企业以区块链技术为基础，采用数据元件、隐私计算等方法来实现数据归集的功能。例如，利用区块链技术对原始数据进行加密形成数据元件，使其可以在其他平台进行交换，只要用户授权，这一数据就可以被机器人投顾企业使用。还应出台政策，鼓励当地高校培育既懂金融决策又懂人工智能的交叉性人才。因地制宜，按照不同地区的实际需求，直接针对金融科技领域发展需求进行调研，在摸清金融科技领域人才培养需求后，出台相应政策，推动高校与企业在金融科技领域的产教融合、科教融合。还可以按照不同地区的实际需要，配套相应的科研经费政策，以金融科技实验室为依托培养交叉性人才，从而使机器人投顾行业实现高质量发展。
（陈玉罡 作者系中山大学管理学院教授、博士生导师）
一直以来，“人工智能+”为金融服务带来了很多变化。不久前陆续披露的上市银行2024年年报数据显示，多家机构持续加大金融科技投入力度。中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行2024年金融科技投入分别达285.18亿元、249.7亿元、238.09亿元、244.33亿元、114.33亿元。在诸多智能化的金融服务中，机器人投顾尤其值得关注。
所谓机器人投顾，是一种在线理财服务，其自动提供基于算法理财方案，过程中不需要人工理财顾问服务。通过机器人投顾，可以增加家庭对指数基金的投资、降低投资的交易费用并贡献更好的投资业绩，还可以帮助投资者减少其管理投资的时间。不过，机器人投顾行业在我国刚刚起步，不少企业在这个领域已经做了很多探索，但目前离真正的人工智能机器人投顾还有一定的距离，主要存在几方面的问题。
例如，目前这一行业难以获取完整的用户财务信息，因此提供的建议往往不能满足用户需求，甚至可能产生误导。当前用户的财务信息大多分散在各个金融网站或APP中，没有统一的数据归集功能；大多数机器人投顾不是以为用户提供好的投顾服务为导向，而是以销售产品为导向，从而导致机器人投顾偏离最初目的。如果机器人投顾以销售产品为导向，很可能会将不适合用户的金融产品销售给用户。另外，大多数金融APP只是在便捷性、降低申购费率上加入了很多IT技术，但如何利用已有的大数据探索建立自己的人工智能模型，从而解决投资过程中的核心决策问题，仍有很大的探索空间。这其中一个主要原因是既懂金融决策又懂人工智能的人才非常稀缺。
有鉴于此，未来应从政府、企业等层面共同施策，推动机器人投顾行业的高质量发展。
政府层面，可以用“监管沙盒”的模式鼓励机器人投顾行业进一步发展。鼓励大公司发展机器人投顾，还要支持拥有相应技术的中小企业参与。有关部门应打破传统的牌照管理模式，鼓励中小企业加入“监管沙盒”。以服务企业为导向，与企业共同确立发展过程中的监管原则和底线，制定发展过程中防范风险的监管规则和政策，帮助企业共同打造既有利于创新又能降低因创新可能导致无法预测风险的发展环境。
企业层面，机器人投顾企业要回归“提供好的机器人投顾服务”这一初心，重心放在利用人工智能解决用户投资决策中的核心问题，而不是销售产品。一方面要抓准用户投资决策中的痛点和难点，另一方面要围绕这些痛点和难点设计机器人投顾企业的激励机制。比如，在用户投资决策中，存在择优选择金融产品和择时买入这两个难题，那么机器人投顾企业就需要围绕这两个问题利用人工智能技术进行研发。其考核指标和激励机制也应围绕用户满意度、金融产品优选能力、择时能力、采用机器人投顾服务前后的投资业绩对比等进行设计，而非围绕金融产品的销售业绩进行设计。
此外，企业应与政府共同探讨如何解决数据高效归集的问题。在不侵犯用户隐私的基础上，要使机器人投顾企业获取用户的真实财务信息。有关部门应制定相关政策，推动数据归集，各家金融企业之间要以此打通数据接口。为防止用户隐私泄露，政府可以推动各家金融企业以区块链技术为基础，采用数据元件、隐私计算等方法来实现数据归集的功能。例如，利用区块链技术对原始数据进行加密形成数据元件，使其可以在其他平台进行交换，只要用户授权，这一数据就可以被机器人投顾企业使用。还应出台政策，鼓励当地高校培育既懂金融决策又懂人工智能的交叉性人才。因地制宜，按照不同地区的实际需求，直接针对金融科技领域发展需求进行调研，在摸清金融科技领域人才培养需求后，出台相应政策，推动高校与企业在金融科技领域的产教融合、科教融合。还可以按照不同地区的实际需要，配套相应的科研经费政策，以金融科技实验室为依托培养交叉性人才，从而使机器人投顾行业实现高质量发展。
（陈玉罡 作者系中山大学管理学院教授、博士生导师）
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