近日，2016博鳌观察金融创新峰会在京举行。峰会以“新科技、新理念构建新金融”为主题，邀请国内外专业人士就如何充分利用科技与业态创新，推动金融发展、促进中国金融改革与经济社会发展等问题进行深度探讨。王德英在论坛上表示，智能投顾主要解决两个问题，一个是解决单类资产业绩的不稳定性，二是解决个人投资的非理性问题。
人工智能概念在金融领域是否能够有很好的应用呢？如何在金融领域推进人工智能，它目前的进展及未来的发展方向？
王德英：我认为人工智能是解决了一些结果不确定性的问题，即引用各种模型来帮助进行判断和决策，提高原来判断的准确性。
举一个投资方面的例子。原先资产管理公司或投资经理在选择股票时主要运用上市公司调研，通过数学模型来判断，现在又有量化投资选股的广泛应用。量化投资最早起源于美国，最近几年量化技术在中国证券投资方面得到了非常大的提升，选股准确性大幅提高。量化投资通过对因子进行长期的回复来判断其有效性，最终形成多因子模型，辅以大量数据计算来推算每个股票可投资的大概分子值，作为选股的一个依据。同时，由于市场不断地发展，量化模型与业务逻辑也在不断地完善更新，我认为量化投资是资管行业里人工智能比较典型的应用。
现在有一个词非常流行叫智能投顾，中国目前所做的智能投顾发展情况如何？
王德英：智能投顾的概念源于国外，出发点是通过智能投顾提高客户的风险收益比，提高收益与预期的一致性。因为智能投顾对接的是多资产、多策略投资方案的一个配置，即资产要如何在股票、债券、房地产、黄金等进行均衡配置，并如何在合适的时间在不同的资产之间进行变换。
举例说明，最近市场上出现的智能投顾，基本上以绝对收益为目标，通过多资产多策略的模型等方式，使得客户在任何市场环境下能够获得相对稳定的收益。智能投顾主要在解决以下两方面问题中发挥作用：一个是解决单类资产业绩的不稳定性。不同资产收益是轮动的，使得单一资产不一定能取得长期稳定的收益，智能投顾能够帮助客户在不同资产之间进行均衡配置和切换。第二是解决个人投资的非理性问题。投资者的投资行为往往比较短期化，并非是从长期投资的角度来进行资产配置，这会造成投资者实际的收益跟他预期差异较大，智能投顾要解决的就是这个问题，通过模型或者配置方法来提高收益的稳定性。
智能投顾的核心主要包括两层，第一层是资产配置模型或资产轮动模型，用来解决不同资产之间配置的问题；第二层是当确定了某个资产后，在资产类别里选择具体的资产标的模型，例如你已经决定了30%投资股票类型的资产，那具体选择哪一只股票或者股票基金也需要一个模型，而这个建立在长期且准确的判断。
现阶段的智能投顾发展存在哪些问题？它的价值又体现在哪里呢？
王德英：现阶段的智能投顾发展存在两方面值得深思的问题：
第一点：由于国内外资本市场存在较大差异性，所以在选择资配模型及具体投资标的时不能完全参照国外成熟市场经验。在第一层资产配置模型中，中国市场的可用配置工具相比于较发达的市场显著偏少。尤其是另类投资、大宗商品投资、房地产投资等流动性较低的投资品种，还有一些比如汇率对冲的品种，对于普通投资者来说，汇率的投资工具可选择性也较少。而具体到投资标的选择上，中国资本市场的特点与信息透明度等差异也会与发达资本市场存在差异。
第二点：从投资收益来看，有效的智能投顾与人类相比，应该能够打败大部分的自然人，但它可能战胜不了最优秀的自然人。智能投顾是根据历史数据长期的跟踪分析，优势在于能够提高投资的稳定性和平均水平。
证券市场投资不仅是一门科学，也是一门艺术，它有多种因素，有定量的也有定性的分析，并不是能够简单的通过公式或者逻辑推演出最佳方案。具体来说的基本逻辑是，若某行业交易金额上升，交易量扩大，我们有合理的理由认为这个行业或这个公司未来的经营情况会好转，最终会体现在二级市场的估价上。我们采用了大量的数据，不光交易量的数据，还有一些价格的数据，有的产品对价格敏感，有的则对供求关系更敏感，而这些是我们在上市公司的年报里看不到的。通过大数据我们可以获取更多维、实时的数据，并采用量化模型来进行投资，我觉得这是大数据对投资方面的价值。
量化投资是用智能和数据去进行决策的，在基金公司中，同时也非常依赖优秀的基金经理进行决策，未来这两者之间的关系会如何发展？
王德英：被动产品在资产管理行业发展非常快，当然发展最快的还是在美国这样的成熟市场，由于美国市场的信息透明度较高，另外被动基金的费率较低，所以被动基金的规模远大于主动基金。
中国市场的被动基金又称为指数基金，最近几年也发展非常快，一方面是被动基金的品种逐渐在增多，例如原来没有黄金标的的指数基金，现在有了黄金ETF，我相信将来会有农产品、石油等更多投资标的的指数基金；另一方面是被动基金的规模会持续扩大。
目前来看，由于中国资本市场的特殊性以及信息透明度较低等特点，主动型基金依旧具有其自身优势。单看上证、沪深300指数，十年后又回到了原点，但成立超过十年的主动管理型基金，收益很多都翻了好几倍，这说明在中国市场，基金经理通过个股获得差额收益的机会比美国大得多，这也是中国主动管理型基金长期业绩相对较好的原因。
但是未来趋势上，随着FOF这样一些前端产品的发展，我认为被动型产品会受到越来越多的青睐。另外主动和被动相结合的产品是特别适合中国市场的，比如指数增强产品、策略指数产品等，能够把主动管理投资收益和被动投资仓位的稳定性结合起来。即使是发展智能投顾，在选择被动产品时，被动增强型产品不失为一个很好的选择。
未来五年，您认为人工智能和大数据会产生什么样的影响和后果？
王德英：随着大数据和人工智能技术的应用，我认为未来对消费者带来至少三方面的变化，第一是越来越多的消费者会以更低廉的成本享受到高品质的服务；第二是金融机构管理风险随着大数据及人工智能技术的应用得到了更加有效的控制；第三是投资者享受到的金融服务会越来越个性化。
人工智能概念在金融领域是否能够有很好的应用呢？如何在金融领域推进人工智能，它目前的进展及未来的发展方向？
王德英：我认为人工智能是解决了一些结果不确定性的问题，即引用各种模型来帮助进行判断和决策，提高原来判断的准确性。
举一个投资方面的例子。原先资产管理公司或投资经理在选择股票时主要运用上市公司调研，通过数学模型来判断，现在又有量化投资选股的广泛应用。量化投资最早起源于美国，最近几年量化技术在中国证券投资方面得到了非常大的提升，选股准确性大幅提高。量化投资通过对因子进行长期的回复来判断其有效性，最终形成多因子模型，辅以大量数据计算来推算每个股票可投资的大概分子值，作为选股的一个依据。同时，由于市场不断地发展，量化模型与业务逻辑也在不断地完善更新，我认为量化投资是资管行业里人工智能比较典型的应用。
现在有一个词非常流行叫智能投顾，中国目前所做的智能投顾发展情况如何？
王德英：智能投顾的概念源于国外，出发点是通过智能投顾提高客户的风险收益比，提高收益与预期的一致性。因为智能投顾对接的是多资产、多策略投资方案的一个配置，即资产要如何在股票、债券、房地产、黄金等进行均衡配置，并如何在合适的时间在不同的资产之间进行变换。
举例说明，最近市场上出现的智能投顾，基本上以绝对收益为目标，通过多资产多策略的模型等方式，使得客户在任何市场环境下能够获得相对稳定的收益。智能投顾主要在解决以下两方面问题中发挥作用：一个是解决单类资产业绩的不稳定性。不同资产收益是轮动的，使得单一资产不一定能取得长期稳定的收益，智能投顾能够帮助客户在不同资产之间进行均衡配置和切换。第二是解决个人投资的非理性问题。投资者的投资行为往往比较短期化，并非是从长期投资的角度来进行资产配置，这会造成投资者实际的收益跟他预期差异较大，智能投顾要解决的就是这个问题，通过模型或者配置方法来提高收益的稳定性。
智能投顾的核心主要包括两层，第一层是资产配置模型或资产轮动模型，用来解决不同资产之间配置的问题；第二层是当确定了某个资产后，在资产类别里选择具体的资产标的模型，例如你已经决定了30%投资股票类型的资产，那具体选择哪一只股票或者股票基金也需要一个模型，而这个建立在长期且准确的判断。
现阶段的智能投顾发展存在哪些问题？它的价值又体现在哪里呢？
王德英：现阶段的智能投顾发展存在两方面值得深思的问题：
第一点：由于国内外资本市场存在较大差异性，所以在选择资配模型及具体投资标的时不能完全参照国外成熟市场经验。在第一层资产配置模型中，中国市场的可用配置工具相比于较发达的市场显著偏少。尤其是另类投资、大宗商品投资、房地产投资等流动性较低的投资品种，还有一些比如汇率对冲的品种，对于普通投资者来说，汇率的投资工具可选择性也较少。而具体到投资标的选择上，中国资本市场的特点与信息透明度等差异也会与发达资本市场存在差异。
第二点：从投资收益来看，有效的智能投顾与人类相比，应该能够打败大部分的自然人，但它可能战胜不了最优秀的自然人。智能投顾是根据历史数据长期的跟踪分析，优势在于能够提高投资的稳定性和平均水平。
证券市场投资不仅是一门科学，也是一门艺术，它有多种因素，有定量的也有定性的分析，并不是能够简单的通过公式或者逻辑推演出最佳方案。具体来说的基本逻辑是，若某行业交易金额上升，交易量扩大，我们有合理的理由认为这个行业或这个公司未来的经营情况会好转，最终会体现在二级市场的估价上。我们采用了大量的数据，不光交易量的数据，还有一些价格的数据，有的产品对价格敏感，有的则对供求关系更敏感，而这些是我们在上市公司的年报里看不到的。通过大数据我们可以获取更多维、实时的数据，并采用量化模型来进行投资，我觉得这是大数据对投资方面的价值。
量化投资是用智能和数据去进行决策的，在基金公司中，同时也非常依赖优秀的基金经理进行决策，未来这两者之间的关系会如何发展？
王德英：被动产品在资产管理行业发展非常快，当然发展最快的还是在美国这样的成熟市场，由于美国市场的信息透明度较高，另外被动基金的费率较低，所以被动基金的规模远大于主动基金。
中国市场的被动基金又称为指数基金，最近几年也发展非常快，一方面是被动基金的品种逐渐在增多，例如原来没有黄金标的的指数基金，现在有了黄金ETF，我相信将来会有农产品、石油等更多投资标的的指数基金；另一方面是被动基金的规模会持续扩大。
目前来看，由于中国资本市场的特殊性以及信息透明度较低等特点，主动型基金依旧具有其自身优势。单看上证、沪深300指数，十年后又回到了原点，但成立超过十年的主动管理型基金，收益很多都翻了好几倍，这说明在中国市场，基金经理通过个股获得差额收益的机会比美国大得多，这也是中国主动管理型基金长期业绩相对较好的原因。
但是未来趋势上，随着FOF这样一些前端产品的发展，我认为被动型产品会受到越来越多的青睐。另外主动和被动相结合的产品是特别适合中国市场的，比如指数增强产品、策略指数产品等，能够把主动管理投资收益和被动投资仓位的稳定性结合起来。即使是发展智能投顾，在选择被动产品时，被动增强型产品不失为一个很好的选择。
未来五年，您认为人工智能和大数据会产生什么样的影响和后果？
王德英：随着大数据和人工智能技术的应用，我认为未来对消费者带来至少三方面的变化，第一是越来越多的消费者会以更低廉的成本享受到高品质的服务；第二是金融机构管理风险随着大数据及人工智能技术的应用得到了更加有效的控制；第三是投资者享受到的金融服务会越来越个性化。
