摘要: 最近和一些金融業內人士分享金融科技在投資者關係中的應用等熱門話題,讓我感覺意外的是,智能投資這個前兩年炙手可熱的創新工具,資本瘋狂追逐的風口,卻成了遇冷話題,被行業大咖們談論的時候,再也沒有了之前的咄咄逼人之勢,反而給人疲態畢現、力不從心之印象,像極了北方立秋之後微涼的夜晚。
智能投顧到底怎麼了?
A股市場一直流傳著這樣一個段子:說是阿爾法狗打遍天下圍棋高手之後,寂寞難耐,於是喬裝打扮潛入A股市場,本來以為可以隨便割散戶韭菜,結果,機關算盡太聰明,反而被散戶割了韭菜,潛水三年,不僅沒跑贏大盤,本金折損大半,最後只得揮淚斬倉,宣布從此退出A股市場,不再輕易涉足。
可見,要在鱷魚潭里活得滋潤,僅有聰明是遠遠不夠的。
媒體報導,有許多購買了智能投顧服務的國內投資者反映,智能投顧名不副實,很少有跑得過大盤的,有的還笨得要死,給投資者造成巨大損失的。
所以,今年以來,還在拿智能投顧招徠客戶的金融機構簡直鳳毛麟角,除非是自己實在沒啥亮點。
難道是因為智能投顧在中國水土不服?或者說,國情決定了國人還是更喜歡人類投顧的服務?
非也。智能投顧在歐美這類成熟金融市場的表現,也差強人意,遠遠沒有達到投資者的預期。塞繆爾·費舍爾說,“你們這個世界裡的人總是大驚小怪。”
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前不久,靠投顧模式起家的愛德華瓊斯,決定放棄智能投顧業務。
在生態多元、差異化發展的美國證券經紀及財富管理行業深耕不綴的愛德華瓊斯,幾十年來依靠投顧業務在歷次行業變革中屹立不倒,歷久彌新。
現階段,愛德華瓊斯在全美擁有1.5萬名投顧,客戶數超過700萬,是全美最大的獨立投顧機構。國內一些開展投顧業務的各大證券公司都曾將愛德華瓊斯的獨立投顧模式和輕型營業部作為模仿的對象。
若說愛德華瓊斯在眾多金融服務商中有什麼出眾之處,就是它追求客戶質量遠甚於客戶數量,換句流行話來說就是追求較高的ARPU(每用戶平均收入)。根據公開信息,2016全年愛德華瓊斯斬獲65.57億美元淨收入,與嘉信理財的74.78億美元不相上下。
那麼,以愛德華瓊斯為代表的傳統投顧機構到底是如何看待智能投顧業務的呢?
前幾年,越來越多財富管理機構推出了智能投顧業務,包括那些原本聲稱不涉足該領域的公司。
愛德華瓊斯的管理合夥人Jim Weddle卻說他們並不打算推出智能投顧業務。
理由是他們選擇為那些謹慎的長期投資者服務,其中並不包括自主投資者以及對價格過於敏感的客戶。如果定位於後者,或許不得不考慮推個智投項目。Weddle聲稱,客戶有很多的途徑可以實現他們想要的智投服務,但愛德華瓊斯寧願放棄這個市場,把它交給別的金融服務商。
他們的服務理念就是利用技術改進面對面服務客戶的場景,並且持續投入資源,確保緊跟客戶的最新需求。
那些不隨大流的公司,做了足夠審慎的決定。
事實上,正是接入數字化運營的方式,使得愛德華瓊斯與眾不同。基於它們已有的業務組合,這種決定最終會使它們受益。
脫離了面對面溝通的智能投顧一開始就快速演變成了同質化競爭。
當前已有太多的數字化初創公司、銀行、資產管理機構加入了智能投顧市場的競爭。美銀美林推出了智能投顧項目,瑞銀、摩根士丹利以及加拿大皇家銀行也在籌備類似的業務平台。瑞傑金融之前聲明說它不會涉足智能投顧業務,但最近又改口說會在今年年底推出相關的服務。瑞傑金融稱,它的技術並不會應用於一個純線上模式的智能投顧平台,而是會讓這項技術為7000名投顧人員所用。
到了最後,一個可怕的局面是,市場上的智投平台完全套路化,追求形式甚於服務本身。所有人都在採用相同的技術,相同的算法,相同的參數,然後,所有機構給出了一樣的數字化財富管理方案,只是名字不同而已。
結果,唯一被忽視的恰恰是客戶的感性體驗。
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愛德華瓊斯長期致力於尋找特有的業務模式。它在所有的高淨值客群聚集區都擁有大規模的營業場所,而在鄉村和城郊也有小辦公室,這些辦公室裡常常只有一位投顧。
當客戶邁進營業場所,他們往往是帶著感性體驗的。他們感覺被傾聽,被重視。而當他們從網絡渠道接入服務,並不需要動用全方位的觀感,感性的體驗轉化成了功能性體驗。
愛德華瓊斯投入了可觀的資源去建設數字化工具,儘管它們也將一些開發業務外包出去,但更多時候還是選擇自主開發。按照他們的經驗來看,如果你可以從一個技術供應商那裡買到什麼,那麼別人也行。它不符合經營策略上的差異化。
金融科技創新的速度越來越快,你需要時刻掌握客戶和投顧們當下想要的是什麼。儘管技術可以解決很多問題,但他們最終還是會回歸到感性體驗上來。
凱文凱利在20年前出版的《失控》一書中預見了人工智能的今天,人與機器的關係:人更像機器,而機器更像人。
阿爾法狗也不是一天煉成的,有人相信,遲早有一天,智能機器人通過深度學習,一定能做出比肩莫扎特的音樂、莫奈與梵高的畫、里爾克與李白的詩……到那個時候,人類文明也就走到盡頭了……過度的智能是一杯毒酒,我看見人類正在興高采烈地將它端起,準備一飲而盡!
坦率地說,當下的很多大企業其實都在踐行微軟提出的Conversational AI,可惜的是,目前的人機自然交互還處於積累階段,還沒有實現質變。而且這種人與計算機的自然交互,目前只是人工智能最年輕的研究領域。
微軟所研究的人與機器的對話,研究非生命機器對於高級生命人類的理解,正在創造的是全新一代的人機交互方式。人工智能可以和人類對話,給人類的行為做出諸多判斷和決策。
然而,新的風險也同步出現了,有一個可怕的缺陷是,機器可以學會躲避人類的控制。
比如,Facebook在實驗中讓兩個AI聊天機器人互相對話,發現機器人竟逐漸發展出人類無法理解的獨特語言,研究人員不得不對其進行人工干預。
換言之,兩個機器人使用機器學習進行對話策略迭代升級,最終將導致機器人以人類無法理解的語言進行交流。AI自行升級的速度超出預期。
Facebook在研究報告中指出,機器人有時可以很好地勝任客服談判的角色,甚至懂得使用“先假裝而後承認”的對話策略。但是實驗中機器人自行發展出新語言讓人不安,人們或許可以從中一窺未來世界的樣子。
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語言被認為是人類獨有的技能,Facebook的聊天機器人的表現刷新了人們的認知。機器學習在推動技術革新的同時,也帶來了黑箱難題:AI的結論很英明,但其推理過程人類無法理解。人們提出過很多試圖破解這個黑箱的方法,然而,機器能夠產生非人類交流方式這一發現,還是讓包括系統設計者在內的所有人都感嘆人類知識的有限。
正如莎士比亞的名句所表達困惑:
我不真的憑我的眼睛來愛你,
在你的身上我看見了千處錯誤,
但我的心卻愛著眼睛所輕視的。
為什麼體驗如此美好,現實卻如此殘酷?我們的大腦為什麼會自動忽略那“千處錯誤”,而“愛著眼睛所輕視的”?
事實上是,我們的大腦很容易會欺騙我們自己。正如馬文·明斯基在《情感機器》中對人類思維的本質所做的深入剖析:人類大腦包含複雜的機器裝置,並由眾多“資源”組成,而每一種主要的情感狀態的轉變,都是因為在激活一些資源的同時會關閉另外一些資源,這改變了大腦的運行方式。所以,憤怒用攻擊代替了謹慎,用敵意代替了同情。
且不說機器要在情商上達到人類情商的高度需要更長的進化時間,即便是達到了更像人類的水平,誰又能保證它通過深度學習染上人類的某些惡習,比如貪婪、恐懼、欺騙等等。
相信隨著人工智能的不斷進步,人類對智能機器的迷思慢慢會被打破。
達爾文自傳曾說過:在大自然的歷史長河中,能夠存活下來的物種,既不是那些最強壯的,也不是那些智力最高的,而是那些最能適應環境變化的。
智能投顧是一個新物種,它是否適用於“物競天擇,適者生存”的達爾文法則?
在社會達爾文主義者的眼裡,智能投顧其實不可能凌駕於這個法則之上的。
這個在智力上遠超人類投顧的新物種為何不僅沒有快速取代人類,反而有可能被人類冷落呢?
問題出在對環境的適應能力上。這個能力跟智商關係不大,跟情商卻密不可分。
沒有人會去懷疑人工智能的lQ,但是,至今沒有充分的證據證明人工智能在EQ上取得了真正衝突性的進展。
去年一度傳來激動人心的好消息,說是人工智能都開始寫詩了。人工智能的代表性“人物”——微軟小冰,化身為“少女詩人”,被賦予視覺和文字創造力,看圖生靈感,文思如泉湧,不過喧囂了一陣子,就乏人問津了。
一個美好的願景是,當具備深度學習能力的AlphaGo戰勝人類圍棋領域的頂尖高手,當具備人臉識別和語音識別技術的智能軟件超越了人類的識別準確率,如果更進一步,當具有情商、被賦予人類情感與創造性,可想而知,人工智能又會具有怎樣的超人能力?
“人工智能創造的主體,須是兼具IQ與EQ ;人工智能創造的產物,須能成為具有獨立知識產權的作品,而不僅僅是某種技術中間狀態的成果;人工智能創造的過程,須對應人類某種富有創造力的行為,而不是對人類勞動的簡單替代。”微軟全球執行副總裁,美國國家工程院外籍院士沈向洋博士的人工智能創造三原則提出表明,微軟已經把他們的主要精力放到了更遠的地方。
一直以為,人工智能在邏輯計算上打敗人類很可怕,沒想到,有人開始研究機器直覺了,也即運算深深隱藏在底層,呈現出來的是直覺,比如人工智能可能會說:我覺得應該這樣,或者“對不起,我原來的想法錯了”,那樣不是更可怕?要知道,直覺可是幾十億年進化給人類的最寶貴禮物。
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一旦這個技術瓜熟蒂落,趙本山小品鐘點工裡邊,出錢找人“嘮嗑”的生意,就可以交給情感機器人了,“嘮30塊錢的嗑”這樣的生意將不再是小品中的場景。
按照當初這個趨勢發展下去,面對步步逼近的人工智能,你要么積累財富,成為資本大鱷。要么積累名氣,成為獨特個體。要么積累知識,成為更高深技術的掌握者。但倘若你不去改變,就只能被社會淘汰,就只能失業。
然而,現實卻無情地給了人類一個冷臉,在財富管理領域各行業一窩蜂地上馬智能投顧服務之後,客戶體驗了一把機器服務,新鮮勁兒過去了,對智能投顧的信任並沒有持續太長的時間。
畢竟,人性是金融服務中的核心要素,被重視是客戶體驗最重要的內涵。
未來,即便類似微軟的情感機器人很好地解決了EQ問題,即便智能投顧可以戰勝所有的競爭對手,最後,卻很有可能還是會輸給人性。
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