Lending Club董事長兼 CEORenaud Laplanche應該不會忘記那些閃閃發光的日子。

今年4月舊金山Lendit大會，他被數千人矚目，在大屏幕舞臺上，身穿一件印有“Lending Club”字樣的紅色背心，作為這家P2P鼻祖的領袖，他發表了一場激昂的開場演說。萬豪酒店的會議廳人滿為患，待演講結束，追隨者們蜂擁著他離場。

1個月后，Lending Club爆出內幕交易丑聞，董事長兼CEO Renaud Laplanche引咎辭職，Lending Club股價一度跌去接近50%，引發行業動蕩，包括OnDeck Capital、Prosper在內的其它幾大P2P平臺，股價都不同程度下跌。

輿論紛紛質疑，P2P寒冬是否已經到來?

Fintech行業智庫Lendit的總裁Jason Jones依然樂觀，他告訴鈦媒體記者：“這對行業來說是一個很好的警示，P2P這個行業已經越過了過去巔峰發展的時代，現在是處于被大眾批評的谷底時期，未來會回到一個大眾逐漸接受的穩定狀態。”

的確，有人持他同樣的觀點。根據Lending Club5月24日遞交美國證交委員會SEC的文件顯示，盛大董事長陳天橋已持有LendingClub11.7%股份，加上1570萬股期權，行權之后的股比將達到15%左右，成為最大股東，盛大在Renaud Laplanche辭職后，大量增持Lending Club股票，持續賣出看跌期權，并買入看漲期權。盛大在聲明中表示堅信Lending Club的商業模式，相信它將不斷進步并優化業務。

曾經很熱的“互聯網金融”一詞，正在被 Fintech(金融科技，Finance和Technology的合成詞)代替，這意味著這一領域正在回歸技術的位置。實際上，根據cbinsights的細分行業統計， Fintech是2015年最吸金的領域，VC融資總額過85億美元，遙遙領先其他如健康、商務智能等。

Lending Club所從事的P2P借貸業務，只是Fintech的眾多應用場景中的一個。根據PWC的分類，Fintech的行業布局主要包含了6塊：零售銀行、支付和轉賬、借款和理財、金融財富管理、保險、區塊鏈。

早年在華爾街工作的Jason Jones，做過風投、投行、對沖基金，近年來投資科技企業。他最近奔波在北京上海的金融科技公司之間，對比中美情況，他說，目前放貸、支付是Fintech領域的兩大主要業務，網貸填補了市場空白，區塊鏈、財富管理和互聯網保險也勢頭日盛，互聯網保險在資本市場、承銷、客戶開發這幾方面提供了顛覆性的機會。

從最初貨幣的出現到銀行的運作，再到近幾十年來ATM、信用卡、Pose機的出現，創新一直在推動金融產業不斷前進。而這一輪Fintech浪潮，則是以數據和技術為核心驅動力，結合了互聯網和創業的外部視角，重新梳理金融行業的業務，用創新的方法和模式改善用戶體驗提高服務效率。

例如螞蟻金服就是一家典型的Fintech公司，它不僅可以方便地提供支付、理財等服務，還在增加社交功能，使好友間可以透明、快速、方便地轉賬，完全把銀行隱藏在了后臺(可參考閱讀鈦媒體深度報道《怪獸螞蟻金服瓜已熟》)。而在美國，不僅僅各種像Lending Club、Square、Venmo這樣的Fintech創業公司紛紛涌現，包括高盛、摩根士丹利、富達在內的全球頂尖金融機構和投資機構，也都在積極向數據科技為核心的目標轉型。

隨著人工智能技術以及區塊鏈技術的日漸成熟，Fintech也正在向更廣闊乃至傳統的領域蔓延開去。例如機器學習和人工智能，能解決信用欺詐的問題;數字廣告能低成本拓展金融業務，幫助機構以比較低的成本獲得借貸者;區塊鏈技術幫助交易者在供應鏈上完成支付，幫助商品生產者追蹤貨品流向，起到打假的意義。

“哪怕我們都死了，它也會繼續交易”

人工智能正在改變股票交易。

今年1月Aidyia公司啟動了一支對沖基金，其背后的系統借助了多種形式的人工智能技術，對各種數據進行分析，這些數據包括市場價格、成交量，以及宏觀經濟數據、企業會計憑證，然后系統自主做出市場預測，以“投票”的方式選出最佳行動步驟。

“哪怕我們都死了，它也會繼續交易。”Aidyia首席科學家Ben Goertzel在接受《連線》雜志采訪時說。

智能投顧，英文名是Robo-advisor，又被稱為“機器人理財”、“智能理財”，是把最基礎的Markowitz 資產組合理論和其衍生模型們應用到產品中，在云端低成本、快速、批量化地解決各種數據運算，再結合投資者風險偏好、財務狀況與理財目標，通過后臺算法為用戶提供資產配置建議。

這被認為是AlphaGo在Fintech領域的延伸。

智能投顧是一片藍海市場。知名咨詢公司A.T. Kearney預測，美國智能投顧行業的資產管理規模將從2016年的3000億美元增長至2020年的2.2萬億美元，在國外市場，目前比較活躍的有Betterment、wealthfront、SIGFIG、Hedgeable、CASHBOARD等公司。

全球智能理財領域最大的公司Betterment，近日宣布其完成 1 億美元E輪融資，估值已經高達7億美元，管理資產規模達到39億美元，服務客戶超過15萬人。

在Betterment平臺上，用戶回答一系列關于投資目標的問題，然后平臺根據回答做分析，給出相應的投資組合建議，并且完成投資。它的優勢在于：通過服務將用戶的所有賬戶以電子賬戶的形式連接起來，用戶可以快速、簡單地在不同賬戶之間轉移資金，整個過程都是實時操作的，沒有滯后。

在另一家智能投顧平臺Wealthfront上，投資組合包括兩大類：需要納稅的投資組合和退休金投資組合。前者適合個人賬戶、聯合賬戶、信托賬戶，后者適用于傳統IRAs賬戶、Roth IRAs賬戶、SEP IRAs賬戶，等等。

其資產類別包括美股、海外股票、新興市場股票、股利股票、美國國債、新興市場債券、美國通脹指數化證券、自然資源、房產、公司債券、市政債券。投資組合的載體為指數基金(ETF)，依據平臺用戶風險容忍度的不同，向投資者推薦的投資計劃可能只包括部分類別的資產。在盈利模式方面，智能投顧平臺還在探究，目前主要以咨詢費、年費為主。

智能投顧改變了傳統客戶和經理面對面的服務模式，在美國，智能投顧更多用來進行客戶開發的工作，以比較低的服務費用吸引到投資者。智能投顧的優勢在于成本低，容易操作，可以避免投資人情緒化的影響，分散投資風險，信息相對透明。

在傳統金融機構看來，機器人投顧可以開發比較年輕的的小白客戶市場。

“對于投資環境內部的人來講，很多術語可以講得很專業，然后由基金顧問翻譯成簡單的話語，再告訴每一個客戶怎么匹配;而智能投顧是直接面對個人客戶的，它必須知道這個用戶的行為方式是什么，有什么需求，然后把市場中和客戶匹配的趨勢挑出來，推送一些方案出來。”一位知名投行高管告訴鈦媒體。

不過傳統金融機構還處于嘗試階段，并沒有大規模使用智能投顧。“如果我們大家都是用模型來做的話，模型100%可靠，那么市場上大家要買全買、要賣全部賣，就不可能有市場了。所以其中還是需要人的判斷，才會有人買、有人賣。”上述人士表示。

人工智能在初級階段是對簡單勞動的替代，第二階段則是對復雜勞動的替代。

Jason Jones認為，用智能算法把一筆資金分散投資到若干個基金，這是一個操作簡單但不可持續的商業模式。他說：

“智能投顧要真正從產品發展成一種業務，就應該提供更多增值服務，比如找到更多種類的資產，同時收取更高的費用，這樣才能有比較高的投資回報率。”

機器人做預測，會不會涉及隱私侵入的問題?其實機器學習的概念多少有些被誤解，機器學習只是個模型，像人類一樣，機器學習是不斷對數據進行學習，利用先進的數學計算，去分析消費者的風險，就是數學模型，至于能不能得到數據，還取決于人類愿不愿意給。

智能投顧在中國

智能投顧的中國本土化改造正在進行。

智能投顧的背后是Markowitz理論，即現代投資(000900,股吧)組合理論(MPT，Modern Portfolio Theory)，由諾貝爾經濟學獎得主Markowitz創造，主張通過分散的投資組合降低風險，將資金分散在股票、債券、房地產等多方面，并且不降低預期收益率。

鄭毓棟正著手一場改造。

“用純Markowitz理論，會使用戶大部分資產都投在海外市場，這顯然是中國本土不太能夠接受的，所以我們做一些調整，讓本土投資品種更豐富，在大資產和本土投資上的比重更大一些。”積木盒子智能投顧產品負責人鄭毓棟向鈦媒體記者說。

按照Wealthfront、Betterment這些投資機構做出來的資產配置來看，中國公司的組合占了10%都不到，鄭毓棟和團隊進行調整后，中國大概占到五成至六成的規模。

積木盒子旗下一家公司爭取到持牌的基金銷售資質，已經跟近60家主流的公募基金公司簽約，把產品引到平臺。鄭毓棟和團隊從公募基金中選出10個資產類型，涵蓋1500多種產品，包括國內的大盤股、中小創、高收益、債券、現金、黃金等等。

他也在對機器學習進行改進：把所有重要的經濟指標輸入系統，系統不斷進行學習，觀察各組經濟指標的狀態下，市場的發展狀態，經過長時間的學習和訓練以后，系統可以精確地調整算法模型。

比如機器學習的一個模型把針對黃金的經濟指標因子調得很高，這個指標影響美元指數，當美元指數走弱的時候，系統就增加了黃金的配置，但美元指數不是永遠對黃金都有太大的影響，所以機器學習會根據市場的變化來判斷，調整因子，之后系統再回顧、調整筆記。

“經濟是一個非常復雜的事情，很多指標不是永遠有效的，所以不能量化來做，比如說通脹，早期可能是個好事，到了末期的時候可能就變成了跟數字相反的事，如果模型很機械，就不能涵蓋所有經濟周期。”鄭毓棟說。

開發中產階級客戶、完善全球資產配置，是智能投顧的另外兩個優勢。

宜信以往的財富管理產品，針對可投資資產300萬以上的的投資者，其最近推出的投米RA，相當于一個補充品，首先針對資產在30萬~300萬之間的客戶，以往人工投顧的成本太高，不適合這部分人群，投米RA幫助宜信教育中產市場。

接下來投米RA會面向更多人群，包括資產在300萬以上的用戶。其實美國智能投顧Wealthfront服務的客戶，很大一部分都是硅谷的新貴，這些人都在一些上市公司擁有股份，是高凈值客戶。Charles Schwab是美國一個比較大的券商，他們孵化了一個智能理財，Schwabintelligent portfolio，據其披露，此款RA上線一年多，15%的客戶在他們平臺上開戶的資產超過100萬美元。投米RA的CTO胡金輝說;

“機器人的優勢之一是可以處理海量的信息，其次是快速應對時勢。一個勤奮的投資者，如果一天要看300~500篇跟投資相關的文章，大部分普通人是做不到的，但是機器可以在一秒鐘之內抓取成千上萬篇文章，然后通過智能的算法、在幾分鐘之內把這些海量的信息處理完，從中提取有用的信息，幫助用戶形成好的投資策略。”

投米RA第一階段主要是配置美元資產，通過美元ETF來做，投資發達國家股票市場、發展中國家投資股票市場、美國債券市場、國際國債市場，地產市場、中國大盤股市場等等。

這是因為美元ETF目前資產規模大概有2萬億，美國的金融數據在過去百年的發展過程中積累較多，更容易做量化分析。

第二階段，投米RA會發展國內市場，目前開發團隊正在篩選國內合作伙伴、資產類別，找到流動性比較好、能夠代表這個市場特點、費用比較低、能將客戶利益最大化的資產類別。

京東金融在做的智能投顧，目前落地在長期財富管理領域。

“我們認為，中國的居民在長期財富管理上還需要更多的市場教育。目前市場中給用戶提供的更多的是短期理財產品，實際上消費者在財富管理上更加需要能夠帶來長期財富增值的產品。我們通過逐步打造量化投資平臺、智能機器人投資顧問平臺等，為用戶做長期資產配置方面的服務。”京東金融CEO陳生強說。