有什么事是比赚钱更爽的吗？那当然是什么也不做就赚钱。
小的时候，还曾经想当科学家的我们可能想过这样一幕：发明个机器人，让他去想办法赚钱，我们自己只管花钱就对了。
而当AI技术到来之后，很多人惊奇地发现，这个没出息的梦想居然真的有可能要实现。
是不是还有点小激动？
AI理财、机器人理财、智能投资顾问，无论叫什么名字，以AI技术带来的财富管理服务，正在影响着中国金融市场的发展方向。从2016年底，无论是BAT这样的互联网巨头，还是各大银行的理财服务，都已经出现了AI的烙印。
那么问题来了，这么多AI，是不是意味着投资经理和理财产品销售这样的岗位，即将失去存在价值？或者目光放远一点，是不是AI可以帮每个人赚大钱的日子已经不远了？
神州遍地有智投
李开复有个被广泛引用的观点，他认为“金融是AI最好的落脚点，因为金融行业的数据积累、流转以及储存和更新，都比其他行业更能够满足达到让智能机器人 学习算法的大数据需求”。
这个逻辑在技术上是成立的，相比于很多fintech产品，讲半天却搞不懂自己到底是怎么tech的，以AI算法＋大数据完成财富匹配，在各种层面都看起来更加合理。
面对着互联网金融的兴起与庞大的理财需求，加上AI本身的风口属性，AI作为新的金融市场驱动力，在这两年就变得格外突出了起来。
2016年，先是广发等券商推出了智能投顾服务；随后招商银行成为了第一家推出智能投顾产品的银行机构。紧接着蚂蚁金服等互联网平台开始进入。
直到今天，各大券商、银行、保险、基金、互联网金融与在线支付平台，基本都布局了自己的AI产品与业务部门，或者在各种产品中加入了AI的身影。
霎时间华夏处处风雷涌，神州遍地有智投，那可真不是盖的。
为什么这个产业端口发展速度如此之快？其实也不仅是风口效应使然。
首先，AI＋理财确实有技术上的合理性和解决能力。
理财产品的选择和决策，在今天绝大部分工作是归纳各种经济数据、市场表现数据，然后分析运行模型，最终决定如何买进卖出的方案。如上所述，这些基本是数据轨迹工作，而且金融产业有足够的数据积累，交给AI来做理性可观分析是有理有据的。
而且在金融数据爆炸的今天，无论是客户还是理财经理，都是无法看完和理解全部数据的。所谓多知者多得，金融就是拼消息的，让AI昼夜不停处理数据似乎是让投资者更有优势的一件事。
于是，能够自圆其价值的算法理财就一步步随着AI火了起来。
其次，纵观世界市场趋势，智能投顾也是当之无愧的主流。
智能投顾的鼻祖，是在2010年成立的Wealthfront。到今年年初，Wealthfront已经管理了100亿美元，成为金融界当之无愧的重要势力。随着智能投顾在国际市场中占比越来越多，技术更加成熟，中国企业当然也紧跟趋势。
再者，智能投顾是一个非常能够发挥中国互联网产业平台化优势的技术。基于支付平台的海量数据，再匹配五花八门的基金与理财产品。这个逻辑可以让中国互联网数据化的高渗透度得到最大发挥。当投资产品成为内容，AI成为千人千面的驱动引擎，金融平台就可以开始觊觎微信这样的超级平台地位。想象力充沛到爆炸。
种种期望相加，再接着AI的风头与互联网金融普遍转型的新需求，智能投顾在不到两年的时间里火速发展。去年7月，易观发布的《人工智能理财市场专题分析》预测，到2020年，中国人工智能理财规模将达到5．22万亿元。按照这个轨迹发展，智能投顾绝对将迎来爆发式增长周期。
于是乎，那些“不自量力”到与AI抢饭吃的人类投资经理岂不是很危险？
事实好像并非如此。
理想与现实间的差距
2018年，是AI金融依旧充满希望的一年，各种好消息接踵而至。但对智能投顾来说好像并非如此。
首先，最关键的是大家发现，这东西好像收益率没有那么神啊。
根据金融界基金的《中国智能投顾行业2018年月报》显示，国内智能投顾产品月度收益率普遍无法达到4％。4到6月受大环境影响更是普遍呈负数。当然相比A股智能投顾产品还是展现出优势了，但是毕竟不能这么比对不对……
收益率普遍放缓，让智能投顾这几个月的日子并不好过。虽然产业合作、融资事件与新产品依旧在增长，但舆论已经开始将智能投顾与“皇帝的新衣”联系到一起。
其实从根本来说，中国的智能投顾产业问题在于，这一产业缺乏欧美市场的最直接优势：普惠性。
在欧美市场，理财经理的雇佣费率与投资起点是非常高的，动辄百万美金起做。于是自动化的智能投顾产品，可以用低成本、低门槛、低费用的优势吸引大量中产理财客户。但在中国，理财经理的本质工作还是偏于基金销售，也不从C端客户这里拿多少佣金，那么AI系统的核心优势显然就被摊薄了。
而且在中国的投资市场中，资产产品的形态与产品数量并不太多，AI帮你在茫茫大海中找到心仪的那只基金，在中国基本上并不成立。人与AI的投资顾问角色，本质上也就没有太大区别了。
还有一个智能投顾理想与现实间的差距，是难以掩盖的隐患，那就是AI的黑箱性。由于很多 学习算法，无法解释做出选择的逻辑与过程。类似模型应用于理财匹配中，就变成了AI给了你建议，但用户不知道AI是如何分析、如何思考的——当然也不知道到底是AI在思考还是人类替它在思考。
这一点加上并不够神奇的收益率，就会让用户开始思考AI应用的必要性是否成立，甚至会怀疑，是不是黑箱中只有两个销售人员随便一推荐？根本没有AI碰过我的数据和需求——毕竟这在中国也不是什么新鲜事，即使被揭穿也可以叫“人机耦合”嘛。
这引申出另一个问题：智能投顾雨后春笋般疯长，也吸引了大批没有AI技术的“AI理财平台”，尤其是P2P不断收紧，互联网金融日子愈发难过的时间里，打着AI的旗号某种程度上成为了一些互金平台的“避风港”。
但新瓶装的还是旧酒，更何况有些平台可能瓶也没换，只是换了个商标贴纸而已。这让AI投顾出现了很多“伪装者”和“擦边球爱好者”。
即使是比较出名的智能投顾平台，也在发展过程中接连陷入麻烦，比如2017年，理财魔方、拿铁理财等平台，都因涉嫌违规被监管机构点名。那么五花八门的AI理财、智能投顾有是什么样子呢？恐怕看客和买家都不得而知。
美好的愿景，极速发展的产业，以及略微有些打脸的现实，这三者叠加在一起，组成了今天很复杂的智能投顾产业。那么最终的问题来了：这种情况下，理财经理们需要担心饭碗不保的问题吗？
基金经理们，有必要担心失业吗？
答案是基本上不用。
这不仅仅是因为智能投顾产业发展中的种种实际问题，让我们难以看到人类员工短期被取代的可能。同时也是因为理财与投资本质上不仅仅是个数据游戏，对突发消息的判断、对不规则市场运动的预测，这都构成了投资理财工作的基本面。
今天很多实验已经证明了，目前的AI技术是难以适应股市这个复杂世界的。尤其AI难以具备对风险的有效判断，也缺少灵活处置问题的机制，这都让投资理财从业者从根本上获得了岗位存在合理性。
而且从产业运营的角度，今天的AI理财产品受众，与传统理财产品市场中出现了某种程度的差异化：选择智能投顾的，更多是依赖自动化运行、很少有时间进行复杂理财操作的年轻消费者。这类消费者中很多来自传统理财市场之外，由于智能投顾的快捷方便，他们加入了这个市场圈层当中。
而大平台加小个人的风格，是更适应于这些消费者的。很多智能投顾平台中成长起来的投顾专家、在线咨询师，都可以说是基于智能投顾产业获得了新的行业增长机遇。这样来看，智能投顾的出现还很有可能增加一部分行业内的人工岗位。
整体层面来看，积极与AI技术相结合，个体打造完善的用户服务能力，把AI变成业务工具，更符合今天的金融投资产业对从业者需求。
还是那句话，让你自己的工作复杂起来，AI绝对是一时半会撵不上的。
后记
当然，事情也不是那么简单。我们不想仅仅下一个主观判断，说哪些工作很保险，而是希望从劳动力替代的角度，跟大家一起去透视每一个行业在融合AI时的真正现状，看看到底是哪些机制可以让我们保留自己的工作，甚至用AI让工作更美好。
总的来说，在今天这个节点上，假如我们迟迟不愿意承认AI确实能够代替人类工作，那就有点鸵鸟主义的意思了。
就像蒸汽机的应用、石油工业的成熟一样，AI必然造成大面积的劳动岗位迁移。这个迁移已经可以在各行各业看到端倪，假如我们今天一味强调AI不会造成岗位破坏，只会让每个人的生活更美好，那显然是非常不负责任的观点。
但也要知道，AI并不是万能的。就像我们在系列中讨论的那样，很多看似简单的工作，实际承载着大量的复杂情况判断、与人的沟通，这些都是今天AI技术真实的盲区。这些价值的存在，都克制着AI对人类岗位的取代效率。
另一个有利情况，是要承认今天在绝大多数产业来说，AI更像是新的工具与助手，并且本身也在多种角度制造新的工作机遇。就像很多我们担心的破坏性技术一样，AI也很有可能在无声无息间完成产业转移，从而让更多人享有更优质高效的工作体验。
最后说点直接的：真正将危险性暴露在AI面前，很可能快速被取代的，是那些重复性高、低智力密集、与文本和数据打交道为主的工作。如果你真的在从事这样的工作，不妨思考一下如何调整职业技能，创造更多附加价值。
文/脑极体
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