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智能投顾可以说是近段时间最火的金融名词了。并且伴随着很多国内外金融机构都在往这块布局的新闻消息。
有一种时代洪流的场景。情况有些像当年的电子商务，马上要风靡全球，改变人们的购物习惯一样。如果不赶紧了解，可能过不了多久就会被人嘲笑落伍了。
如果把金融行业类比餐营业的话，那么金融产品就好比各种食材，按各种分类标记好，类型可以说很丰富；而投资顾问就好比厨师，选择并加工上好的食材，最后做成客户喜爱的大餐。
传统的投资顾问一面连接着客户端——通过一系列细致深入的访谈了解用户的风险偏好、投资意向、回报率等各项投资数据。
但传统的投资顾问，在获取客户投资数据的时候是人与人通过沟通交流完成的，这里面就可能存在几点问题：
1、非常考验投资顾问的沟通能力。【能够正确、理性的与客户沟通投资的需求门徒娱乐，，能够真正的挖掘到客户的线、非常考验投资顾问的理解能力。【能否真正的理解到客户话语中的投资需求。】
实际上客户表达与真实的风险偏好是存在一定差异的。就比如说，老王投资30万，一年的目标是要换一辆兰博基尼，如果投资顾问按照这个意思去理解，那肯定会推送高风险、高收益的投资标的。那么这个风险是否是老王承受的了的？是不是他真正的投资需求呢？
但凡涉及“投资”，比“收益”本身更重要的事情，永远是“风险”。资产配置就是在风险确定的情况下，给出该风险下最高收益率的投资组合方案。
但什么是最合适的投资组合方案呢？专业的投资团队设计，这是一个方法。比如量化投资其实就是采用的这种方式，但市面上如此多的信息，需要花费多少人力物力去做调研呢？谁又能保证在第一时间作出资产组合的优化呢？
传统的投资顾问由于是人为行为占多，人是一种很复杂的生物，是有情绪化的，再专业的投资顾问人士也会因其情绪、爱好、性格影响到作出错误的投资推荐。更何况目前国内普遍存在的投资顾问方式都是以好产品去找资金，方向错了的同时，目的性也会发生改变。
这里的信息当然不是指内幕信息层面，而是公开信息层面。就像我们上面提到的，限于时间精力等各方面因素，个体投资者或理财团队并不可能全面了解且充分消化市场中的公开信息，同时在吸收程度上也必定存在广泛的个体差异以及人性的偏差，使得信息不对称现象普遍存在。智能投顾利用大数据和机器学习技术，可以更充分吸收各类市场信息，并运用到模型中去，从而大大缓解信息不对称现象。
情绪是投资的大敌，波动性市场投资尤其如此。股票市场为止发明了“动量效应”一词，用以反映因投资者情绪影响导致的股票价格在一段时间内趋同波动的现象。相比而言，智能投顾可以彻底摒除情绪的影响，助力投资者成为交易规则的严格执行者。
传统投顾服务依赖人力，且服务范围与投顾人员线性相关，成本和门槛较高。只有少部分高净值客户能够享受到专业的服务。相比而言，智能投顾依靠模型且纯线，具有明显的规模效应，可以充分发挥互联网的“低成本、广覆盖”精髓，推送投顾服务普惠化。在某种意义上，智能投顾诞生后，高净值客户专属的组合投资模式得以走入寻常百姓家，给趋于沉淀的资管行业带来新的发展空间。
采用大数据信息分析、大规模金融统计计算、多因子风控模型更好更准确的把握前瞻性风险，同时通过信号监控、量化手段定制择时策略。计算机智能的加入让资产配置做得更精准，也让投资决策变得更加理性。
上面我们就说道，传统的投资顾问沟通成本是非常高的，但通过互联网应用的增多和数据积累，完全可以降低这快的费用。
同类型相比，在淘宝、京东、百度会通过大数据向我们推荐个性化的商品、服务，今日头条同样依据互联网大数据推荐个性化新闻。那么为什么在金融投资这快就不能出现采用大数据推送我们个性化的资产配置呢？
记住，智能投顾的核心价值应该是大数据的实时性，能够根据市场变化、主动抓取有效信息，并结合智能分析以最短的时间优化投资模型门徒娱乐，，推送给投资顾客。
只有能够抢占先机，并且作出正确决策的投资方案才是客户想要的投资方案。这就是我认为的智能投顾。
智能投顾的优势既然是有效性、及时性，它能够帮助客户盈利其本质上是因为它跑过了非智能投顾的投资者，在这些投资者还因为海量的市场信息犹豫不决的时候已经作出了调整门徒娱乐，，那么需要引申思考的问题是
