京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:人工智能越来越近,智能理财还远吗
楼市于近期经历了一阵“涌动”之后,不少人的投资理财方向发生了转变,同时随着央行加息政策的信号不断释放,许多人士抛开“刚需”的房子,“理投”目光再次转向股票、基金、期货、外汇等方面。这样说有些片面?却也不尽然,起码在大环境的影响下已经出现了这样的端倪。无独有偶,金融市场的另一个发展趋势表现在“智能投顾”上,这种在线金融管理服务模式或将在两三年内得到全面普及。通俗来讲,机器 “理投”并不再是梦,“智能投顾”时代即将到来。
言当其时则应言明其事,我们看好“智能投顾”源于它是现代金融经济发展的必然产物,更是Fintech创新的新阶段。通过以下几个方面来的解析不难发现,“智能投顾”在国内已经具备了开花结果的“土壤”。
大数据时代丰富“互联网金融”形态
当我们打开“外卖”APP,输入地址后,系统自动推荐附近的美食,订过几次餐后,APP就可以时不时的发送符合你“口味”的美食信息……谁都知道,这是大数据的智慧和力量。当今社会,大数据已经渗透到电子商务、O2O、物流配送等各个领域,金融市场也不例外。正如曾经我们对“互联网金融”概念的理解可能仅仅停留在“在线支付工具”、“P2P平台”等,虽然这些新型产物的形态有好有坏,但Ta们都是大数据时代的产物。同样,“智能投顾”的出现,也必将进一步丰富“互联网金融”的形态。
相比人工“理投”顾问服务,“智能投顾”更能彰显大数据的价值。不难看出,机器人理投顾问产品在基于客户自身的理财需求提供投资顾问服务时,正因为通过科学的数据计算,为客户搭建一个客观的投资数据模型,从而减少了人为投资顾问服务中出现的信任、情绪、利益冲突等问题,这对于任何投资者或机构而言都将是更加理想的服务模式,而且“智能投顾”服务成本低但效率极高,同时可“多资产”操作。就好像“附近的美食”一样,与其有人凭借个人感受给你推荐,当然不不上下载一款外卖APP。
“智能投顾”响应政策 推动市场前景明朗化
某种意义上,“智能投顾”的兴起离不开人工智能掀起的新一轮互联网变革浪潮。国家“十三五”战略规划中首次纳入人工智能,规划指出2018
年目标形成千亿级规模市场。而去年5月份开始,国家四部委更是颁布了《“互联网+"人工智能三年行动实施方案》,明确提出要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平。至此之后,无人驾驶、指纹识别等一系列创新科技被提出,人工智能离我们越来越近。“互联网金融”在人工智能的政策推动下有了“智能投顾”的成果,且市场前景更加明朗化。
数据统计显示,未来十年内“智能投顾”的市场总额将达到5万亿美元。咨询机构更是认为,未来五年“智能投顾”的市场复合增长率将达到68%,到2020年,“智能投顾”行业的资产管理规模将突破2.2万亿美元。可以说,在人工智能技术高速发展的带动下,“智能投顾”已经将“互联网金融”市场引领到一个新的阶段,成为投资个人或机构顺应时代潮流的选择。
国内主流“智能投顾”平台领跑Fintech创新
或许我们都没想到,自从2013年余额宝横空出世后,人们的理财意识开始“萌芽”,继而大批的互联网理财产品涌入市场。必须承认,任何一块“蓝海”,总要有主流“开拓者”带来信心。“智能投顾”市场更是如此,业内人士一致看好“智能投顾”的原因也基于目前国内已经出现了相对成熟的“智能投顾”机构来领跑Fintech创新。调查了解到,当下深受欢迎的“智能投顾”平台包括摩羯智投、富善投资、储财云智投、汇财国际、蓝海智投等。
不可避免,无论是投资人还是经纪公司,大家最为关心的还是“智能投顾”平台带来的效益。对比来看,主流平台各有优势,诸如招商银行的摩羯智投拥有大批存量客户,但收益率相对偏低;而富善投资已经在业内有了较高知名度,从而加入门槛也在升高;储财云智投的成长速度很快,创新性的技术革命也让其在2016年脱颖而出,稳定年化收益率达20%;

“理投”人群的接受度日益提高
任何行业涌现新兴分支市场“蓝海”时,最不容忽视的应该是消费群体。就当下“智能投顾”在国内“迈步”的阶段而言,受众集中在中产人群中。这样一来,“智能投顾”就无法回避一些人对其未来普及程度的质疑。但是我们要认识到,80、90后年轻人群作为互联网“原住民”正在走向“智能投顾”领域,Ta们日益成为社会消费群体的中坚力量,也是中产人群的活跃群体,这一点从购物平台、互联网理财产品的用户统计中已经得到确认。
国外比较典型的“智能投顾”平台Kensho现如今已经拥有庞大的用户群体,几乎在投资人群中得到普及。而国内“智能投顾”平台也值得期待,正如“储财云智投”提出要打造中国自己的“Kensho”提供全民参与成为“合伙人”的智投平台。以相关机构对“智能投顾”的目标受众来推算,中国年收入在6万-600万之间的有投资资产人群中,拥有95万亿可支配资产。所谓的中产阶级,已经超过了1亿人。而随着80、90后年轻人群加入到中产“大军”的步伐变快,“智能投顾”的接受度会日益提高。
小 结:
“智能投顾”离我们远吗?通过以上几个方面的分析与了解,我们不难看出机器理财已不再是梦想。或许“智能投顾”市场还将经历行业标准的塑造、技术创新、乃至产生完全符合国内金融行情的“智能投顾”模式等一系列挑战,不过我们有理由相信,在当前互联金融科技持续创新、国家政策正向引导的大背景下,故事的谱写正当其时,值得期待……
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07