作为业内首家，招商银行如何玩转智能投顾服务？

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在这个步骤中，结合对客户风险等级的评价，摩羯智投则是按“流动性”和“最大回撤”双维度，切分了几十种不同的“风险-投资期限”目标。相较于目前市场单一切分“保守、稳健、积极”3种目标或者货架式的“标准化组合产品”不同，摩羯智投通过一整套专业的资产配置流程，实现了更精细化的客户投资需求分析及目标设定，辅助客户进行风险投资，并协助投资人防范单一资产的波动风险。

二是关于基金的非结构化模型，称为行为动量基金分析决策树模型。行为动量决策树，简单来说就是一个if else的分支树，是在优化过程中把以前梯度也考虑到此次的变量更新。

第三个模型，解决的是基金组合产生出来后怎样做售中售后关注，这是多象限风险预警矩阵。这个场景中，运用了监督和无监督的学习等。多象限预警矩阵主要是解决预判大范围极端事件发生的可能性，然后依据在这个可能性对之前构建的组合进行微调。

预警矩阵中从基本面到技术面的系列算法模型，包含多个测量维度，负责抓取投资者情绪指数和舆情等非结构化数据。

正是这样多个维度的算法模型，构筑起摩羯智投的技术核心。

人机结合，实现双智能引擎

目前来说，“直接使用机器学习算法直接进行投资决策，现在还不成熟，因此，摩羯智投中，机器学习算法是在整个投资模型框架中局部使用。”招商银行对雷锋网表示，其实所谓的人工智能、智能化也好，数据模型的应用上也好，最关键的能力不是数学模型的能力，最关键的能力是——积累下来的业务经验抓住关键参数是什么，以及哪些参数会对这些事情的结果产生显著性的影响。因此，人对于金融的理解在量化投资中的作用的不可或缺的。

除了对市场、基金挑选的分析，人机结合的优势之一还体现在对客户的画像分析上。目前市面上的智能投顾在做风险评测时，都会给用户进行一个风险评测，但大部分都只流于“年收入”、“可投资资金”、“年龄”、“在职情况”等，这些问题或长或短，雷同也很严重，所以很难给每个用户提供个性化的服务。

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