科技与理念的匹配错位决定AI+投顾的智能投顾的发展必然要走先B端再C端的道路，否则产品最终只会沦为趋势的炮灰，为他人做嫁衣。

两会政府工作报告中关于人工智能的内容无疑让AI这把大火又旺了一把。作为金融+AI的结晶Fintech，短短几年攒足了从华尔街投行到国内投资大佬的目光，外有高盛、摩根大通，内有蚂蚁金服、京东金融等，纷纷涉足或给自己贴上“金融科技”的时髦标签。

浪潮汹涌下，Fintech的两个排头兵：智能信贷及智能投顾自然走在了风口浪尖。然而，不同于以飞贷、读秒的阶段性成功为代表的智能信贷，智能投顾经历了2016年的火热，除了概念被炒起来，并没有涌现出标志性产品。

在我看来，国内智能投顾的发展之所以群雄逐鹿却难有卓尔不群之人，根源在于大部分产品没有遵循传统环境下前沿科技——这里是AI——的普遍发展特性，科技与理念的匹配错位决定AI+投顾的智能投顾的发展必然要走先B端再C端的道路，否则产品最终只会沦为趋势的炮灰，为他人做嫁衣。

抢占先机并非AI类产品的制胜要诀

对于大多数行业来说，谁先占得了市场先机，谁就容易在潮流中脱颖而出。但这样的论断有个前提，那就是“市场”是业已存在的，只是谁能占山为王的问题。然而，就像早先火了一把的VR类行业忽而降温，大量创业企业一夜之间消失一样，作为核心技术元素AI同VR类似一样是前沿科技的智能投顾，稍不留神也容易重蹈覆辙。

1、直接做C端产品是美好愿景，也可能是“万骨”枯去的开始

众所周知，由于投资理性的成熟，美国的智投能够坐享成熟资本市场、理性大众投资观念带来的果实。而国内的智能投顾发展却处在一个尴尬的夹层之中，即超前的互联网技术理念同大众落后的投资理财观念双面夹击。

这里存在着最朴素的逻辑：AI的应用过程中，不匹配行业对应的基础理念，技术并不能带来先导价值。反映到C端智能投顾，就是普遍的低接受度以及随之而来的高获客成本。

那么是不是可以说只要想办法推动这种匹配即可？其他AI类行业也许可能，但作为一种追随社会发展的普遍素质，“理财意识”的培育并非一朝一夕的事，而是靠“社会大势”被动推着走，智能投顾可能面临较长时间的“无可作为的等待”。这时，率先到C端冲锋陷阵推动市场的，往往会成为他人成功的炮灰。

也即，面向大众的智能投顾肯定是“恰当的事”，但现在并不是那个“恰当的时间”，甚至智能投顾本身在推动时机的到来方面也可能是事倍功半。于是，功利地说，躲在B端的港湾里，等待“恰当的时间”到来，也许成了智能投顾生存下来并择机进取C端的最可行谋略。

在同民生证券合作之前，PINTEC旗下的璇玑在2016年6月推出To C智能投顾产品：灵玑。同大多数同类产品一样，上马之初掌门人郑毓栋这位金融界摸爬滚打多年的老江湖对产品信心满满，然而其发展可能并不达预期。我们能轻而易举知道灵玑这款产品在数据、技术、产品方面的优异性，但令人咂舌的获客成本表明灵玑实际上在以一个初创企业个体的身份推动着投顾行业整体大势的发展，这种“伟大”某种程度上恰恰成为了智能投顾初创者们都有苦难言的问题。

类似的，都号称要做中国Wealthfront的弥财、蓝海智投，在火热的初创后，目前的发展不如预期那样快。而平安一账通、京东智投、招商银行摩羯智投这些生根B端的智能投顾的发展一日一变。此外，2016年年底璇玑投身了民生证券之后，发展速度及业务深度已经不可同日而语。

2、不匹配的AI产品强行上马面临“高阙值马太效应”

前些年在资本同互联网创业狂潮的共同作用下，烧钱成了初创企业的聚拢个人用户的首选手段，以“滴滴”同“快的”的烧钱大赛最为出名。其基本的逻辑是：前期烧钱投入，用户量到一定程度就形成用户群聚的马太效应，此时只需要等待自然虹吸即可快速聚拢用户。

To C的智能投顾，本来也应该是这一套逻辑。但AI类行业发展规律并不能给这样的机会：作为比普通的信息技术（如滴滴简单的约车匹配）前沿的AI，其应用成果会比传统超前很多，尤其在行业对应的理念未跟上之时，大众的心理接受过程会非常漫长，类似的VR行业的降温就部分与VR技术未充分匹配到传统需求理念相关。这种不匹配差距越大，接受就会越慢，于是智能投顾行业的马太效应会比普通的功能型产品（立等可用，无尝试成本）阙值更高，虹吸效率更低。

于是同样是C端产品，To C的智能投顾却难以采用从零开始的用户策略，否则结局就是所有厂商都表现平平没有突出的，难以出现独角兽。正如马化腾所说，发展金融业务拼的是谁的命长，而不是看谁短期内跑得多快。有B端雄厚背景的平安一账通、招行摩羯智投等似乎不用担心生存问题，而初创的智能投顾则很容易遵从传统用户积累的逻辑而面临用户积累举步维艰的状况，PINTEC早前的灵玑以及更多默默的产品莫不如是。显而易见的是，以传统逻辑经营C端并不是当前现实下智能投顾最好的存活方式。

谋定而后动才是AI产品发展的不二法门

近段时间热炒的ofo相关的通信、认证（包括刷脸）、支付等无不是业已成熟的技术，产品与舆论的焦点都在其商业模式上。这样的行业没有“谋定”的机会，蛋糕抢到手里再谈享用。

而以探索身份存在的AI科技却与传统科技关注商业模式不同，其发展更多关注技术宣贯与理念提升，低普及度事实上反而给了行业个体充分锻炼的时间和必要。没有完全成熟、充分准备的产品既会被市场排斥，也如前文所说无法获取所谓先机，只有打造比较成熟的产品面世，才能中和掉传统中成长起来的客户群体的抵触情绪。典型地，作为AI类行业，智能投顾在走向C端之前，B端无疑是最佳的“成长基地”，这样的充分磨刀既是一种必要，也具备充分的条件，谋定而后动，不必担心错失时机。

1、AI产品需要的不仅仅是基础数据

AI产品最基础的要求往往是数据，但是对这样的前沿科技来说，除了数据丰富度外，数据筛选度、质量、针对性对智能算法的最终效果表现提升具有高效价比的作用，花在数据上的精力产出不一定比花在核心算法上低。智能投顾也不例外，如果说Beta理财师、璇玑智投靠自建数据库来充实这一基础内容，那么面向B端的智投在获取数据上能够更加具体而有针对性。

资金端，B端机构—例如京东、蚂蚁金服、民生证券理财等—基于本身业务而来的特定群体的数据积累，对意向个人投资者的收入、社会状态、心理特征等会比泛泛而来的基础数据库更为直接，风险偏好测试将更有针对性、更为精准，资产配置的匹配将更为有效。

资产端，一方面是国家对金融数据的监管给机构带来的天然的数据便利、优势，另一方面是在长期的市场研究中，机构的数据已经不仅限于直接的资产标的波动率数据，还存在一些衍生而来的更有应用价值的数据，例如招商银行很早上马的大数据处理系统带来的筛选成果能够直接应用到摩羯智投。

2、产品成熟之前迫切需要实践试验场

如果说培训对新员工适应并做好工作至关重要，那么AI产品在走向成熟面向市场之前也毫无疑问需要这样的过程。智能投顾面向B端，就等同于有了一个成长的帮扶，可以事半功倍，而不再需要耗费大量时间、精力去进行企业能力的提升工作。

最直接的，就是人才的被动培育。智能投顾最需要的IT/金融复合人才市场奇缺，而信息化背景下的B端机构们早已经在此方面有了充足的准备。例如平安一账通与平安银行在人才共享上存在诸多直接便利，是独自奋战的的智投们难以企及的。

此外，还有技术、体验的双重打磨。如果说传统科技下的功能性产品对用户体验尤其重视，那么AI科技则更需要强大的用户体验来减轻抗性，毕竟，在理念上未充分接受的同时，又配以糟糕的用户体验，结局可想而知。这就使得智能投顾一方面要在算法上足够优异，另一方面需要打造针对小白的一系列产品体验才能俘获“用户的心”。

此时，面向B端的优势就显现，既能够在内核算法技术上充分倚靠，也能够凭借充分的客服经验在产品体验上充分满足用户需求。例如摩羯智投一方面融合招商银行十余年财富管理实践及基金研究经验，另一方面又能够充分吸收招行丰富的产品实践反馈，用以提升智投的用户体验。目前大多数纯C端的智能投顾产品，其界面都过于简略，风险评测后即要求绑卡开户，体验上未免过于直接、突兀，缺乏应有的引导过程，这显然是因为在注重技术之外，做“产品体验”的逻辑没有跟上。

3、逃脱前沿科技产品冷启动的宿命

几乎所有面向C端的产品都需要从零开始集聚人气。而据前文智能投顾难以走这条道路。既是无奈也是机会和必要，B端恰恰给了智能投顾一个更好的选择，机构原有的用户基础甚至实体的线下门店都给了纯互联网化的智能投顾一个从“巨人肩膀上”开始的机会。

最关键的是，除了数量上的“热启动”，B端自身的基础和积累还能大幅度降低AI这种前沿科技与对应理念不匹配带来的智能投顾顽疾：获客成本。在足够多的用户基础上，一方面投入的获客边际成本会越来越低，另一方面新用户进入意愿也相对更高，招商银行推出“摩羯智投”上线1个月资产管理规模就超过8亿元，可见一斑。

4、规避新事物政策空档风险比传统违规风险更重要

在普遍的论调中，谈及智能投顾的风险，政策风险必然是之一。这些评论都基于智能投顾想打擦边球售卖理财产品，可能触犯证监会相关规定，而在我看来，AI与理财投顾的结合作为新兴事物存在，还面临更大的、由政策缺乏带来的“空挡风险”：相比美国智投能够在SEC注册投顾牌照从而合规，国内的智投实质上是完全伴理财业务而生，并没有这样的“栖身之所”来“上户口”。

如果说打擦边球这种事还可以自己控制，那么“黑户”面临的政策未知风险就难以预料。这时，选择银行、券商、大型互金等本身具有开展投资咨询业务资质的B端作为“户主”，就能最大程度规避这种空档风险，静待相关部门完善这些AI特殊领域的行政管理条规。

莫让AI成为AI产品的墓志铭

AI作为AI产品甚至母科技公司的核心，技术内容无疑最为关键。但过分注重技术同样是许多创业公司的弊端，一门心思钻研技术而被市场淘汰的比比皆是。

在商业化浪潮下，IT男们抬起头看看世界，思考一下围绕AI技术的发展策略同样重要。毕竟，越是这样的前沿科技，对市场后果的放大效应越强，在发展上越应当小心翼翼，任何的失误可能都是致命的，错失任何有益尝试带来的机会损失都可能是巨大的，推及智能投顾，就是同B端的合作中应当注重的谋略与忌讳。

1、围绕AI的产品战略分离与战术统一

一方面，产品不能离开AI这个核心，另一方面，核心之上也提供了制定一系列各自独立的战略和自由组合的战术的机会。既要不忘初心，也要机动灵活，反映到智能投顾上，就是服务B端本身作为战略，又作为C端战略下的战术而存在，B端、C端战略的各自独立，战术上双端实践可以作为互相支撑。这种模块化的思维，在逆向上也是可用的，例如主要针对C端的智能投顾“明星”Betterment于2015年推出了面向B端的服务Betterment Institutional，战术上沿用C端的实践深入B端开拓业务，而LitScope哪天想要从完整的B端服务体系走向C端，相信也并非难事。自由化的方式给了智能投顾发展更多的选择机会和更大的灵活性。这种灵活性在AI行业的创业初期尤其重要。

2、可以遵循传统，更可以不落窠臼

AI产品按照常规的业务模式发展，本也可行，但若能创新出更多模式将会给产品发展注入新的活力，尤其是让AI这种前沿科技搭上传统业务的便车，发展可能是跨越式的。

例如，智能投顾与B端合作的方式，总结起来无非三种：纯技术服务商，只提供完整技术体系，如璇玑等独立产品；合作共同面向C端理财客户（实际上是To B To C），如平安一账通等金融机构自营的智投产品；独立存在与发展、接受B端输血（资金、多端数据、技术等），如京东智投等互金巨头推出的产品。而其中，摩羯智投面对B端（招商银行）采取了以机构内的理财顾问为用户的方式，抓住了传统投顾与智能投顾的结合点，让智能投顾的发展搭上了传统投顾的顺风车。

3、无法绕过去的产品独立品牌认知

无论采取何种形式，AI产品最终面向大众市场，都需要一个外壳：独立的品牌认知。推及智能投顾，对于一个真心想做C端目前又服务于B端的产品来说，最大的坑莫过于在同B端合作的过程中，并没有面向市场培育出自身独立的品牌认知，尽管合作中对AI技术无尽打磨，却无人识得。这是一个尴尬的错误，毕竟对于C端用户来说，产品素质和品牌知名的重要程度不分伯仲，尤其是在国内智投发展尚未被广泛接受的情况下，品牌认知更显弥足珍贵。

例如，在汲取同民生证券合作带来的丰富阅历后，璇玑又推出了新的面向C端的智能投顾产品：璇玑智投。然而，除非业内人士，一般人是不了解璇玑的AI技术素质对民生智能投顾业务的推进价值的，也就使得这一新C端产品可能并没有在市场认知上享受到B端合作带来的益处，璇玑智投可能需要付出更多努力来推进自身被C端市场认知。

写在最后

总而言之，纵观金融市场的演化过程，技术从来都扮演着重要的驱动角色，即便看跌的再多，智能投顾的价值也是无法被否定的。在未来市场更趋成熟的时候，人工智能将会与传统金融诸多功能紧密结合，为理性投资者们创造新的效益与价值。而在这之前，基于AI发展特性与市场现实，智能投顾产品最佳的发展方式可能是先面向B端，谋定而后动，最终征服B、C双端。

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