中國證券業協會發布的《2021年度證券公司投資者服務與保護報告》顯示，截至2021年底，國內基民數量超過7.2億人，個人投資者持有的權益類基金規模超過5萬億元。

但是，隨著基民數量持續增長，基金賺錢基民虧損怪象始終存在。

《中國證券投資基金業年報》發布的數據顯示，2019年-2020年，逾四成股票型基金盈利超過50%且全部盈利，但約一半基民卻沒有實現盈利，30%基民還虧損逾20%。2012年逾70%股票型基金實現正回報，但虧損超20%的基民占比仍達到1/4。

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這背后，是眾多基民普遍存在買錯產品（未按自己實際財富管理需求買對合適產品），資金期限錯配（短錢長投）、追漲殺跌等錯誤投資行為。

2019年10月起，相關部門積極開展基金投顧試點業務，旨在解決“基金賺錢基民虧錢”怪象。

近年，中信證券、申萬菱信基金、南方基金等基金投顧平臺紛紛借助人工智能AI技術，構建全新的基金投顧服務體系。

一位申萬菱信基金人士指出，隨著AI技術普及，當客戶數量、策略容量積累達到一定階段，基金投顧機構就能根據客戶差異化需求，形成一鍵生成式的個性化投顧組合，實現“千人千面”。

與此同時，眾多金融科技平臺也紛紛研發基于AI的基金投顧服務系統，逐步糾正基民的上述錯誤投資行為。

但記者多方了解到，借助AI技術糾正基民錯誤投資行為，依然任重道遠。

“這背后，是眾多基民面對市場漲跌時，較難保持投資理性，難以輕易改變自己的投資習慣與交易邏輯，即便AI系統持續給出合適，但逆人性的基金調倉建議，他們有可能仍會置之不理。”一位金融科技平臺負責人告訴記者。此外，基民對金融投資的認知水平差異，也影響著他們是否愿意接受AI算法模型給出的理性投資建議。

理財魔方創始人兼CEO袁雨來接受本報記者專訪時直言，這無形間給AI技術在基金投顧服務的應用提出了更高要求。具體而言，AI需做好四項工作，分別是精準了解基民的金融投資的認知水平與真實財富管理需求，通過基民行為反饋洞察他是否存在錯誤投資行為，圍繞基民個人狀況給出專業的基金投資組合建議，根據金融市場變化及時提供調倉建議確保基金投資組合能契合個人風險承受力與收益預期，最終最大限度降低基民錯誤投資行為的發生概率。

他透露，通過對海量注冊用戶的基金投資行為分析，他發現了一些有趣現象，一是三四線城市基民的盈利能力略高于一二線城市，二是在同等風險承受力情況下，女性比男性更容易賺錢。究其原因，是三四線城市基民與女性的錯誤投資行為相對較少。

“這背后的深層次原因比較復雜。比如三四線城市基民的金融知識相對較少，反而更愿意相信專業機構提出的長期投資理念，不大會出現追漲殺跌操作；此外很多女性的情緒控制相對較好，不大會出現情緒化頻繁贖回操作等，也可能因為男性多喜歡自主決策等。但這表明，當錯誤投資行為越少，基民賺錢幾率就越高。”袁雨來直言，這恰恰令AI在基金投顧服務領域擁有更多“用武之地”——尤其是當AI技術不斷提升基民的理性投資能力，就能在更大范疇扭轉“基金賺錢基民虧錢”的怪象。

AI算法如何“破解”基金賺錢基民虧錢怪象

記者獲悉，為了糾正基民一系列錯誤投資行為，眾多金融科技平臺紛紛開發基于AI的客戶全生命周期基金投顧服務系統。具體而言，這套AI系統主要包含四大服務，一是通過在線問卷等方式全面了解基民的財富管理需求、風險承受能力，投資理性程度等，作為AI給出相應基金投資建議的主要依據；二是通過基民的交易行為分析，洞察他們是否存在追漲殺跌、短錢長投等錯誤行為并給出糾正建議；三是通過AI算法模型不斷跟蹤金融市場變化，一旦發現基民實際持倉無法滿足其收益目標與風險承受力，迅速給出新的基金調倉建議，避免基民盲目錯誤交易；四是若基民因生活變化出現新的財務管理需求，AI模型可以迅速給出相應的基金投資調整建議，避免基民錯誤投資。

但在實際操作環節，要做好這四項工作，絕非易事。比如某些基民會錯誤預估自己真實的風險承受能力，導致AI模型給出“錯誤”的基金投資建議；再如有些基民的交易頻率相對較低，未必能讓AI模型及時洞察他們是否存在追漲殺跌等錯誤投資行為。

東方財富網創始人其實近期表示，金融機構若進一步融合運用大數據、人工智能等數字技術，構建更精細化的客戶畫像，實現客戶的精準識別與有效分類，就能給基民等投資者提供更優質的個性化和差異化基金投顧等服務。

袁雨來指出，這無形間給AI算法精準性提出更大的考驗。

“要做到AI算法的精準，就需要更多維度的數據分析支持。”他指出。除了實際財富管理需求與風險承受能力，目前該公司的AI模型還會通過在線問卷等方式了解基民的性格特征，還會密切關注基民在平臺的瀏覽記錄，作為分析他們交易情緒是否發生明顯變化的重要依據，一旦AI模型識別到某些基民可能會情緒化追漲殺跌，就會提醒他要注意情緒控制，切莫過度貪婪/恐懼導致盲目錯誤交易。

記者獲悉，眾多基民之所以出現錯誤投資行為，另一個關鍵原因是基民一開始就買錯基金或資金期限錯配。其中最常見的兩大現象，一是基民風險承受力較低，但為了追逐高收益而全倉買入股票型基金，若遇到熊市行情就受不了大幅虧損；二是基民明明在近期有大額消費開支，卻將資金投向一款長期投資策略的基金產品，導致他不得不中途虧損贖回。

多位金融科技平臺人士指出，要有效解決這些錯誤投資行為，需要AI模型與用戶開展更高頻的“互動”，除了通過多維度數據收集了解基民是否“隱瞞”大額生活開支，還需通過在線客服等方式掌握他的風險承受能力與財富管理需求最新變化，進而給出專業的基金調倉建議，減少他們自主投資出錯的幾率。

事實上，基于AI的基金投顧服務，不僅僅是一個靜態的基金配置方案，而是需根據基民生活狀況變化與金融市場波動，不斷動態調整的基金組合優化建議。

記者多方了解到，這也給AI基金投顧服務帶來新的“煩惱”——隨著基金組合不斷優化調整應對市場變化，AI或督促基民頻繁交易基金產品，反而給基民帶來更大的交易成本與投資收益不確定性。

袁雨來對此指出，他們也注意到這個問題，基于與合作持牌投顧機構達成的一致意見，對AI基金投顧算法做了優化——即只要AI算法模型根據金融市場波動與用戶財富管理需求變化，推算出的用戶當前基金持倉潛在收益與回撤風險“不符合”他要付出的確定性調倉成本，AI算法模型就不會發出調倉建議。

“這背后，是AI算法模型往往給出絕對理性的基金調倉投資建議，但不是所有的基民愿接受這項建議。所以AI算法模型需要在絕對理性投資建議與用戶接受度之間找到很好的平衡點。”他直言。

千人千面千時服務征途

在多位業內人士看來，要真正解決基民錯誤投資行為，還需AI基金投顧服務模型提供千人千面千時的個性化服務。

前述金融科技平臺負責人告訴記者，此前他們發現，AI模型若給風險承受能力、收益目標與財富管理需求高度趨同的基民提供同樣的基金投資配置建議，最終大部分基民都會遭遇投資虧損。究其原因，每個基民的金融知識認知水平、性格特點、理性投資程度千差萬別，導致他們在遭遇基金投資虧損后的補救措施截然不同，反而造成更大的虧損。

“這背后，個人金融知識認知水平、性格特點與理性投資程度任何一個因素，都會造成基民出現各類錯誤投資行為。”他直言。若要徹底改變這種狀況，最佳的辦法就是AI基金投顧模型落實千人千面千時的個性化服務，讓每個基民可以通過定制化建議獲取理想回報，就能規避錯誤投資行為出現。

他承認，要做好這項工作，金融科技平臺的投入金額將相當巨大。

袁雨來也向記者透露，目前他們在AI基金投顧算法模型研發方面的資金投入超過5億元人民幣，尤其是技術研發與算法建模的投入相當大。具體而言，一是AI技術需對每個基民“創建”一張個性化用戶畫像示圖，包括個人資金投資額、財富管理需求、性格特點、理性投資程度、金融知識認知水平等，作為定制化基金投顧服務的主要依據；二是AI算法模型需根據金融市場波動，計算每個基民當前基金持倉的潛在收益與凈值回撤風險，判斷它們是否契合基民的收益目標要求與風險承受力，若兩者偏差太大，就需要及時給出新的基金調倉建議。

記者獲悉，AI若要真正解決基民錯誤投資行為，除了精準了解每個基民真實狀況，還需根據基民不同性格特點與投資決策偏好開展投資者教育，持續提升他們的理性投資能力。比如很多基民在熊市期間會因基金凈值大幅回撤而產生恐懼心理，進而出現盲目殺跌操作。在這種情況下，若AI模型通過用戶行為分析，發現他比較相信某些專家觀點，就可以推送這些專家最新見解，降低盲目殺跌行為發生幾率；若有些基民理性投資程度較高，AI則可以展現一系列數據證明股市已接近底部，建議基民“堅持就是勝利”。

袁雨來指出，由于每個基民性格特點與投資決策影響因素不同，只有借助AI做到因人制宜，并基于“3C投顧服務標準”（客戶立場、個性化定制與伴隨式服務）提供千人千時千面的基金投顧服務，才能真正提高基民盈利概率。這也是AI技術在基金投顧服務領域最能大顯身手的突破口。

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