中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的《2021年度證券公司投資者服務(wù)與保護(hù)報(bào)告》顯示，截至2021年底，國(guó)內(nèi)基民數(shù)量超過7.2億人，個(gè)人投資者持有的權(quán)益類基金規(guī)模超過5萬億元。

但是，隨著基民數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，基金賺錢基民虧損怪象始終存在。

《中國(guó)證券投資基金業(yè)年報(bào)》發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年-2020年，逾四成股票型基金盈利超過50%且全部盈利，但約一半基民卻沒有實(shí)現(xiàn)盈利，30%基民還虧損逾20%。2012年逾70%股票型基金實(shí)現(xiàn)正回報(bào)，但虧損超20%的基民占比仍達(dá)到1/4。

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這背后，是眾多基民普遍存在買錯(cuò)產(chǎn)品（未按自己實(shí)際財(cái)富管理需求買對(duì)合適產(chǎn)品），資金期限錯(cuò)配（短錢長(zhǎng)投）、追漲殺跌等錯(cuò)誤投資行為。

2019年10月起，相關(guān)部門積極開展基金投顧試點(diǎn)業(yè)務(wù)，旨在解決“基金賺錢基民虧錢”怪象。

近年，中信證券、申萬菱信基金、南方基金等基金投顧平臺(tái)紛紛借助人工智能AI技術(shù)，構(gòu)建全新的基金投顧服務(wù)體系。

一位申萬菱信基金人士指出，隨著AI技術(shù)普及，當(dāng)客戶數(shù)量、策略容量積累達(dá)到一定階段，基金投顧機(jī)構(gòu)就能根據(jù)客戶差異化需求，形成一鍵生成式的個(gè)性化投顧組合，實(shí)現(xiàn)“千人千面”。

與此同時(shí)，眾多金融科技平臺(tái)也紛紛研發(fā)基于AI的基金投顧服務(wù)系統(tǒng)，逐步糾正基民的上述錯(cuò)誤投資行為。

但記者多方了解到，借助AI技術(shù)糾正基民錯(cuò)誤投資行為，依然任重道遠(yuǎn)。

“這背后，是眾多基民面對(duì)市場(chǎng)漲跌時(shí)，較難保持投資理性，難以輕易改變自己的投資習(xí)慣與交易邏輯，即便AI系統(tǒng)持續(xù)給出合適，但逆人性的基金調(diào)倉建議，他們有可能仍會(huì)置之不理?！币晃唤鹑诳萍计脚_(tái)負(fù)責(zé)人告訴記者。此外，基民對(duì)金融投資的認(rèn)知水平差異，也影響著他們是否愿意接受AI算法模型給出的理性投資建議。

理財(cái)魔方創(chuàng)始人兼CEO袁雨來接受本報(bào)記者專訪時(shí)直言，這無形間給AI技術(shù)在基金投顧服務(wù)的應(yīng)用提出了更高要求。具體而言，AI需做好四項(xiàng)工作，分別是精準(zhǔn)了解基民的金融投資的認(rèn)知水平與真實(shí)財(cái)富管理需求，通過基民行為反饋洞察他是否存在錯(cuò)誤投資行為，圍繞基民個(gè)人狀況給出專業(yè)的基金投資組合建議，根據(jù)金融市場(chǎng)變化及時(shí)提供調(diào)倉建議確?；鹜顿Y組合能契合個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)承受力與收益預(yù)期，最終最大限度降低基民錯(cuò)誤投資行為的發(fā)生概率。

他透露，通過對(duì)海量注冊(cè)用戶的基金投資行為分析，他發(fā)現(xiàn)了一些有趣現(xiàn)象，一是三四線城市基民的盈利能力略高于一二線城市，二是在同等風(fēng)險(xiǎn)承受力情況下，女性比男性更容易賺錢。究其原因，是三四線城市基民與女性的錯(cuò)誤投資行為相對(duì)較少。

“這背后的深層次原因比較復(fù)雜。比如三四線城市基民的金融知識(shí)相對(duì)較少，反而更愿意相信專業(yè)機(jī)構(gòu)提出的長(zhǎng)期投資理念，不大會(huì)出現(xiàn)追漲殺跌操作；此外很多女性的情緒控制相對(duì)較好，不大會(huì)出現(xiàn)情緒化頻繁贖回操作等，也可能因?yàn)槟行远嘞矚g自主決策等。但這表明，當(dāng)錯(cuò)誤投資行為越少，基民賺錢幾率就越高?！痹陙碇毖?，這恰恰令A(yù)I在基金投顧服務(wù)領(lǐng)域擁有更多“用武之地”——尤其是當(dāng)AI技術(shù)不斷提升基民的理性投資能力，就能在更大范疇扭轉(zhuǎn)“基金賺錢基民虧錢”的怪象。

AI算法如何“破解”基金賺錢基民虧錢怪象

記者獲悉，為了糾正基民一系列錯(cuò)誤投資行為，眾多金融科技平臺(tái)紛紛開發(fā)基于AI的客戶全生命周期基金投顧服務(wù)系統(tǒng)。具體而言，這套AI系統(tǒng)主要包含四大服務(wù)，一是通過在線問卷等方式全面了解基民的財(cái)富管理需求、風(fēng)險(xiǎn)承受能力，投資理性程度等，作為AI給出相應(yīng)基金投資建議的主要依據(jù)；二是通過基民的交易行為分析，洞察他們是否存在追漲殺跌、短錢長(zhǎng)投等錯(cuò)誤行為并給出糾正建議；三是通過AI算法模型不斷跟蹤金融市場(chǎng)變化，一旦發(fā)現(xiàn)基民實(shí)際持倉無法滿足其收益目標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)承受力，迅速給出新的基金調(diào)倉建議，避免基民盲目錯(cuò)誤交易；四是若基民因生活變化出現(xiàn)新的財(cái)務(wù)管理需求，AI模型可以迅速給出相應(yīng)的基金投資調(diào)整建議，避免基民錯(cuò)誤投資。

但在實(shí)際操作環(huán)節(jié)，要做好這四項(xiàng)工作，絕非易事。比如某些基民會(huì)錯(cuò)誤預(yù)估自己真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，導(dǎo)致AI模型給出“錯(cuò)誤”的基金投資建議；再如有些基民的交易頻率相對(duì)較低，未必能讓AI模型及時(shí)洞察他們是否存在追漲殺跌等錯(cuò)誤投資行為。

東方財(cái)富網(wǎng)創(chuàng)始人其實(shí)近期表示，金融機(jī)構(gòu)若進(jìn)一步融合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，構(gòu)建更精細(xì)化的客戶畫像，實(shí)現(xiàn)客戶的精準(zhǔn)識(shí)別與有效分類，就能給基民等投資者提供更優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化和差異化基金投顧等服務(wù)。

袁雨來指出，這無形間給AI算法精準(zhǔn)性提出更大的考驗(yàn)。

“要做到AI算法的精準(zhǔn)，就需要更多維度的數(shù)據(jù)分析支持?！彼赋?。除了實(shí)際財(cái)富管理需求與風(fēng)險(xiǎn)承受能力，目前該公司的AI模型還會(huì)通過在線問卷等方式了解基民的性格特征，還會(huì)密切關(guān)注基民在平臺(tái)的瀏覽記錄，作為分析他們交易情緒是否發(fā)生明顯變化的重要依據(jù)，一旦AI模型識(shí)別到某些基民可能會(huì)情緒化追漲殺跌，就會(huì)提醒他要注意情緒控制，切莫過度貪婪/恐懼導(dǎo)致盲目錯(cuò)誤交易。

記者獲悉，眾多基民之所以出現(xiàn)錯(cuò)誤投資行為，另一個(gè)關(guān)鍵原因是基民一開始就買錯(cuò)基金或資金期限錯(cuò)配。其中最常見的兩大現(xiàn)象，一是基民風(fēng)險(xiǎn)承受力較低，但為了追逐高收益而全倉買入股票型基金，若遇到熊市行情就受不了大幅虧損；二是基民明明在近期有大額消費(fèi)開支，卻將資金投向一款長(zhǎng)期投資策略的基金產(chǎn)品，導(dǎo)致他不得不中途虧損贖回。

多位金融科技平臺(tái)人士指出，要有效解決這些錯(cuò)誤投資行為，需要AI模型與用戶開展更高頻的“互動(dòng)”，除了通過多維度數(shù)據(jù)收集了解基民是否“隱瞞”大額生活開支，還需通過在線客服等方式掌握他的風(fēng)險(xiǎn)承受能力與財(cái)富管理需求最新變化，進(jìn)而給出專業(yè)的基金調(diào)倉建議，減少他們自主投資出錯(cuò)的幾率。

事實(shí)上，基于AI的基金投顧服務(wù)，不僅僅是一個(gè)靜態(tài)的基金配置方案，而是需根據(jù)基民生活狀況變化與金融市場(chǎng)波動(dòng)，不斷動(dòng)態(tài)調(diào)整的基金組合優(yōu)化建議。

記者多方了解到，這也給AI基金投顧服務(wù)帶來新的“煩惱”——隨著基金組合不斷優(yōu)化調(diào)整應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，AI或督促基民頻繁交易基金產(chǎn)品，反而給基民帶來更大的交易成本與投資收益不確定性。

袁雨來對(duì)此指出，他們也注意到這個(gè)問題，基于與合作持牌投顧機(jī)構(gòu)達(dá)成的一致意見，對(duì)AI基金投顧算法做了優(yōu)化——即只要AI算法模型根據(jù)金融市場(chǎng)波動(dòng)與用戶財(cái)富管理需求變化，推算出的用戶當(dāng)前基金持倉潛在收益與回撤風(fēng)險(xiǎn)“不符合”他要付出的確定性調(diào)倉成本，AI算法模型就不會(huì)發(fā)出調(diào)倉建議。

“這背后，是AI算法模型往往給出絕對(duì)理性的基金調(diào)倉投資建議，但不是所有的基民愿接受這項(xiàng)建議。所以AI算法模型需要在絕對(duì)理性投資建議與用戶接受度之間找到很好的平衡點(diǎn)。”他直言。

千人千面千時(shí)服務(wù)征途

在多位業(yè)內(nèi)人士看來，要真正解決基民錯(cuò)誤投資行為，還需AI基金投顧服務(wù)模型提供千人千面千時(shí)的個(gè)性化服務(wù)。

前述金融科技平臺(tái)負(fù)責(zé)人告訴記者，此前他們發(fā)現(xiàn)，AI模型若給風(fēng)險(xiǎn)承受能力、收益目標(biāo)與財(cái)富管理需求高度趨同的基民提供同樣的基金投資配置建議，最終大部分基民都會(huì)遭遇投資虧損。究其原因，每個(gè)基民的金融知識(shí)認(rèn)知水平、性格特點(diǎn)、理性投資程度千差萬別，導(dǎo)致他們?cè)谠庥龌鹜顿Y虧損后的補(bǔ)救措施截然不同，反而造成更大的虧損。

“這背后，個(gè)人金融知識(shí)認(rèn)知水平、性格特點(diǎn)與理性投資程度任何一個(gè)因素，都會(huì)造成基民出現(xiàn)各類錯(cuò)誤投資行為。”他直言。若要徹底改變這種狀況，最佳的辦法就是AI基金投顧模型落實(shí)千人千面千時(shí)的個(gè)性化服務(wù)，讓每個(gè)基民可以通過定制化建議獲取理想回報(bào)，就能規(guī)避錯(cuò)誤投資行為出現(xiàn)。

他承認(rèn)，要做好這項(xiàng)工作，金融科技平臺(tái)的投入金額將相當(dāng)巨大。

袁雨來也向記者透露，目前他們?cè)贏I基金投顧算法模型研發(fā)方面的資金投入超過5億元人民幣，尤其是技術(shù)研發(fā)與算法建模的投入相當(dāng)大。具體而言，一是AI技術(shù)需對(duì)每個(gè)基民“創(chuàng)建”一張個(gè)性化用戶畫像示圖，包括個(gè)人資金投資額、財(cái)富管理需求、性格特點(diǎn)、理性投資程度、金融知識(shí)認(rèn)知水平等，作為定制化基金投顧服務(wù)的主要依據(jù)；二是AI算法模型需根據(jù)金融市場(chǎng)波動(dòng)，計(jì)算每個(gè)基民當(dāng)前基金持倉的潛在收益與凈值回撤風(fēng)險(xiǎn)，判斷它們是否契合基民的收益目標(biāo)要求與風(fēng)險(xiǎn)承受力，若兩者偏差太大，就需要及時(shí)給出新的基金調(diào)倉建議。

記者獲悉，AI若要真正解決基民錯(cuò)誤投資行為，除了精準(zhǔn)了解每個(gè)基民真實(shí)狀況，還需根據(jù)基民不同性格特點(diǎn)與投資決策偏好開展投資者教育，持續(xù)提升他們的理性投資能力。比如很多基民在熊市期間會(huì)因基金凈值大幅回撤而產(chǎn)生恐懼心理，進(jìn)而出現(xiàn)盲目殺跌操作。在這種情況下，若AI模型通過用戶行為分析，發(fā)現(xiàn)他比較相信某些專家觀點(diǎn)，就可以推送這些專家最新見解，降低盲目殺跌行為發(fā)生幾率；若有些基民理性投資程度較高，AI則可以展現(xiàn)一系列數(shù)據(jù)證明股市已接近底部，建議基民“堅(jiān)持就是勝利”。

袁雨來指出，由于每個(gè)基民性格特點(diǎn)與投資決策影響因素不同，只有借助AI做到因人制宜，并基于“3C投顧服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)”（客戶立場(chǎng)、個(gè)性化定制與伴隨式服務(wù)）提供千人千時(shí)千面的基金投顧服務(wù)，才能真正提高基民盈利概率。這也是AI技術(shù)在基金投顧服務(wù)領(lǐng)域最能大顯身手的突破口。

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