中国证券业协会发布的《2021年度证券公司投资者服务与保护报告》显示，截至2021年底，国内基民数量超过7.2亿人，个人投资者持有的权益类基金规模超过5万亿元。
但是，随着基民数量持续增长，基金赚钱基民亏损怪象始终存在。
《中国证券投资基金业年报》发布的数据显示，2019年-2020年，逾四成股票型基金盈利超过50%且全部盈利，但约一半基民却没有实现盈利，30%基民还亏损逾20%。2012年逾70%股票型基金实现正回报，但亏损超20%的基民占比仍达到1/4。
这背后，是众多基民普遍存在买错产品（未按自己实际财富管理需求买对合适产品），资金期限错配（短钱长投）、追涨杀跌等错误投资行为。
2019年10月起，相关部门积极开展基金投顾试点业务，旨在解决“基金赚钱基民亏钱”怪象。
近年，中信证券、申万菱信基金、南方基金等基金投顾平台纷纷借助人工智能AI技术，构建全新的基金投顾服务体系。
一位申万菱信基金人士指出，随着AI技术普及，当客户数量、策略容量积累达到一定阶段，基金投顾机构就能根据客户差异化需求，形成一键生成式的个性化投顾组合，实现“千人千面”。
与此同时，众多金融科技平台也纷纷研发基于AI的基金投顾服务系统，逐步纠正基民的上述错误投资行为。
但记者多方了解到，借助AI技术纠正基民错误投资行为，依然任重道远。
“这背后，是众多基民面对市场涨跌时，较难保持投资理性，难以轻易改变自己的投资习惯与交易逻辑，即便AI系统持续给出合适但逆人性的基金调仓建议，他们有可能仍会置之不理。”一位金融科技平台负责人告诉记者。此外，基民对金融投资的认知水平差异，也影响着他们是否愿意接受AI算法模型给出的理性投资建议。
理财魔方创始人兼CEO袁雨来接受本报记者专访时直言，这无形间给AI技术在基金投顾服务的应用提出了更高要求。具体而言，AI需做好四项工作，分别是精准了解基民的金融投资的认知水平与真实财富管理需求，通过基民行为反馈洞察他是否存在错误投资行为，围绕基民个人状况给出专业的基金投资组合建议，根据金融市场变化及时提供调仓建议确保基金投资组合能契合个人风险承受力与收益预期，最终最大限度降低基民错误投资行为的发生概率。
他透露，通过对海量注册用户的基金投资行为分析，他发现了一些有趣现象，一是三四线城市基民的盈利能力略高于一二线城市，二是在同等风险承受力情况下，女性比男性更容易赚钱。究其原因，是三四线城市基民与女性的错误投资行为相对较少。
“这背后的深层次原因比较复杂。比如三四线城市基民的金融知识相对较少，反而更愿意相信专业机构提出的长期投资理念，不大会出现追涨杀跌操作；此外很多女性的情绪控制相对较好，不大会出现情绪化频繁赎回操作等，也可能因为男性多喜欢自主决策等。但这表明，当错误投资行为越少，基民赚钱几率就越高。”袁雨来直言，这恰恰令AI在基金投顾服务领域拥有更多“用武之地”——尤其是当AI技术不断提升基民的理性投资能力，就能在更大范畴扭转“基金赚钱基民亏钱”的怪象。
记者获悉，为了纠正基民一系列错误投资行为，众多金融科技平台纷纷开发基于AI的客户全生命周期基金投顾服务系统。具体而言，这套AI系统主要包含四大服务，一是通过在线问卷等方式全面了解基民的财富管理需求、风险承受能力，投资理性程度等，作为AI给出相应基金投资建议的主要依据；二是通过基民的交易行为分析，洞察他们是否存在追涨杀跌、短钱长投等错误行为并给出纠正建议；三是通过AI算法模型不断跟踪金融市场变化，一旦发现基民实际持仓无法满足其收益目标与风险承受力，迅速给出新的基金调仓建议，避免基民盲目错误交易；四是若基民因生活变化出现新的财务管理需求，AI模型可以迅速给出相应的基金投资调整建议，避免基民错误投资。
但在实际操作环节，要做好这四项工作，绝非易事。比如某些基民会错误预估自己真实的风险承受能力，导致AI模型给出“错误”的基金投资建议；再如有些基民的交易频率相对较低，未必能让AI模型及时洞察他们是否存在追涨杀跌等错误投资行为。
东方财富网创始人其实近期表示，金融机构若进一步融合运用大数据、人工智能等数字技术，构建更精细化的客户画像，实现客户的精准识别与有效分类，就能给基民等投资者提供更优质的个性化和差异化基金投顾等服务。
袁雨来指出，这无形间给AI算法精准性提出更大的考验。
“要做到AI算法的精准，就需要更多维度的数据分析支持。”他指出。除了实际财富管理需求与风险承受能力，目前该公司的AI模型还会通过在线问卷等方式了解基民的性格特征，还会密切关注基民在平台的浏览记录，作为分析他们交易情绪是否发生明显变化的重要依据，一旦AI模型识别到某些基民可能会情绪化追涨杀跌，就会提醒他要注意情绪控制，切莫过度贪婪/恐惧导致盲目错误交易。
记者获悉，众多基民之所以出现错误投资行为，另一个关键原因是基民一开始就买错基金或资金期限错配。其中最常见的两大现象，一是基民风险承受力较低，但为了追逐高收益而全仓买入股票型基金，若遇到熊市行情就受不了大幅亏损；二是基民明明在近期有大额消费开支，却将资金投向一款长期投资策略的基金产品，导致他不得不中途亏损赎回。
多位金融科技平台人士指出，要有效解决这些错误投资行为，需要AI模型与用户开展更高频的“互动”，除了通过多维度数据收集了解基民是否“隐瞒”大额生活开支，还需通过在线客服等方式掌握他的风险承受能力与财富管理需求最新变化，进而给出专业的基金调仓建议，减少他们自主投资出错的几率。
事实上，基于AI的基金投顾服务，不仅仅是一个静态的基金配置方案，而是需根据基民生活状况变化与金融市场波动，不断动态调整的基金组合优化建议。
记者多方了解到，这也给AI基金投顾服务带来新的“烦恼”——随着基金组合不断优化调整应对市场变化，AI或督促基民频繁交易基金产品，反而给基民带来更大的交易成本与投资收益不确定性。
袁雨来对此指出，他们也注意到这个问题，基于与合作持牌投顾机构达成的一致意见，对AI基金投顾算法做了优化——即只要AI算法模型根据金融市场波动与用户财富管理需求变化，推算出的用户当前基金持仓潜在收益与回撤风险“不符合”他要付出的确定性调仓成本，AI算法模型就不会发出调仓建议。
“这背后，是AI算法模型往往给出绝对理性的基金调仓投资建议，但不是所有的基民愿接受这项建议。所以AI算法模型需要在绝对理性投资建议与用户接受度之间找到很好的平衡点。”他直言。
在多位业内人士看来，要真正解决基民错误投资行为，还需AI基金投顾服务模型提供千人千面千时的个性化服务。
前述金融科技平台负责人告诉记者，此前他们发现，AI模型若给风险承受能力、收益目标与财富管理需求高度趋同的基民提供同样的基金投资配置建议，最终大部分基民都会遭遇投资亏损。究其原因，每个基民的金融知识认知水平、性格特点、理性投资程度千差万别，导致他们在遭遇基金投资亏损后的补救措施截然不同，反而造成更大的亏损。
“这背后，个人金融知识认知水平、性格特点与理性投资程度任何一个因素，都会造成基民出现各类错误投资行为。”他直言。若要彻底改变这种状况，最佳的办法就是AI基金投顾模型落实千人千面千时的个性化服务，让每个基民可以通过定制化建议获取理想回报，就能规避错误投资行为出现。
他承认，要做好这项工作，金融科技平台的投入金额将相当巨大。
袁雨来也向记者透露，目前他们在AI基金投顾算法模型研发方面的资金投入超过5亿元人民币，尤其是技术研发与算法建模的投入相当大。具体而言，一是AI技术需对每个基民“创建”一张个性化用户画像示图，包括个人资金投资额、财富管理需求、性格特点、理性投资程度、金融知识认知水平等，作为定制化基金投顾服务的主要依据；二是AI算法模型需根据金融市场波动，计算每个基民当前基金持仓的潜在收益与净值回撤风险，判断它们是否契合基民的收益目标要求与风险承受力，若两者偏差太大，就需要及时给出新的基金调仓建议。
记者获悉，AI若要真正解决基民错误投资行为，除了精准了解每个基民真实状况，还需根据基民不同性格特点与投资决策偏好开展投资者教育，持续提升他们的理性投资能力。比如很多基民在熊市期间会因基金净值大幅回撤而产生恐惧心理，进而出现盲目杀跌操作。在这种情况下，若AI模型通过用户行为分析，发现他比较相信某些专家观点，就可以推送这些专家最新见解，降低盲目杀跌行为发生几率；若有些基民理性投资程度较高，AI则可以展现一系列数据证明股市已接近底部，建议基民“坚持就是胜利”。
袁雨来指出，由于每个基民性格特点与投资决策影响因素不同，只有借助AI做到因人制宜，并基于“3C投顾服务标准”（客户立场、个性化定制与伴随式服务）提供千人千面千时的基金投顾服务，才能真正提高基民盈利概率。这也是AI技术在基金投顾服务领域最能大显身手的突破口。
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