随着居民生活水平的提高，我国个人和家庭可支配收入以及财富规模迅速增长，财富管理成为居民的迫切需求。贝恩公司和招商银行联合发布的《2019中国私人财富报告》显示，2018年中国个人持有的可投资资产总体规模达190万亿元，2016-2018年均复合增长率为7%。然而，传统投顾主要服务于高净值客户，大部分中产及长尾人群的资产保值增值的强烈诉求无法得到满足，居民金融资产配置不均衡，金融资产依然集中于现金、活期存款和定期存款。在此背景下，智能投顾具有低门槛、低费用、投资广、易操作、个性化定制等诸多优势，为理财市场投资顾问行业注入了新的血液，充分挖潜投顾行业长尾市场，推动普惠金融的发展。
ZKSwap 与 DAFI Protocol达成合作:官方消息，二层交易协议 ZKSwap（ZKS）宣布与链上激励协议DAFI Protocol达成合作，双方将共同探索ZKSwap二层协议下更为高效且低成本的合成资产质押激励模式。
与网络直接向用户发布代币不同，DAFI Protocol使每个协议和平台都能从它们的原始代币中创建一个合成代币dToken，在算法上与他们的网络需求挂钩，并分发给用户, 用于质押、节点、流动性，甚至社会奖励。
据悉，ZKSwap目前正开展第五轮流动性挖矿（PoL）和交易挖矿（PoT）活动，结束时间为 6 月 7 日 18:00，总奖励达145万 ZKS。
ZKSwap也将在不久之后上线DAFI Protocol代币并与其合作开展空投、交易及流动性挖矿等活动。[2021/6/3 23:09:08]
一、智能投顾的发展概况
DAFI Protocol：首个DAFI合成资产平台将在本月上线:4月16日消息，链上激励协议DAFIProtocol宣布，其第一个DAFI合成平台将于本月上线。这是开发路线图的首次发布，也是DAFI的一个重要里程碑，因为这开创了网络奖励的新模式。在这个平台上，用户可以利用现有加密资产（包括BTC、ETH和LINK）创建合成dToken。通过连接ERC20钱包，用户可以铸造与底层代币网络挂钩的dToken。这模拟了DAFI为每一个去中心化经济建立的新激励模型。[2021/4/16 20:28:56]
我国智能投顾发展仍处于起步阶段。2014年国内首家智投“微量网”出现，2015-2016年期间理财魔方、招商银行、广发证券、嘉实基金等机构陆续推出各自的智投产品。据艾瑞咨询与陆金所联合发布的《智能理财4.0：2019全球智能理财服务分级白皮书》数据显示，2016年中国智能理财服务市场规模仅300.7亿元，到2018年已上升到2546.9亿元，年复增长率达191%，预计到2022年中国智能投顾管理资产总额将超过7000亿元。
链上激励协议DAFI Protocol与Web3去中心化API服务API3达成合作:3月20日消息，链上激励协议DAFI Protocol宣布与Web3去中心化API服务API3达成合作。此次合作将使API3能够为DAFI生态系统中的智能合约提供准确、安全的真实世界数据。而去中心化预言机在创建与网络需求挂钩的dToken方面发挥着重要作用。
据悉，DAFI致力于在每一个去中心化经济中奖励长期用户。通过分发与网络采用相关的合成代币，用户将伴随网络需求增长获得奖励；API3正在为Web 3.0构建去中心化API。用户可以使用API3的去中心化管理和可量化的安全数据源创建去中心化应用程序。[2021/3/20 19:03:15]
纵观当前国内智能投顾市场的参与者，有以银行、券商为代表的传统金融机构，具有强大的客户资源和产品资源优势；有以蚂蚁金服、京东为代表的互联网金融机构，具有强大的流量和技术赋能优势；以及以蓝海财富、乐融多源为代表的创业公司或第三方财富管理机构。在2019年《互联网周刊》评选了中国前三十的智能投顾平台，其中传统金融机构的智能投顾平台数量遥遥领先，达到15家，其次是金融IT公司11家，互联网金融机构4家。
林赛·罗韩正出售Daft Punk乐队主题的NFT:金色财经报道，美国著名女演员林赛·罗韩（Lindsay Lohan）正在以超过15000美元的价格在Rarible市场上出售Daft Punk乐队主题的NFT。据悉，Daft Punk昨日正式宣布解散。[2021/2/23 17:41:28]
二、智能投顾的发展困境
智能投顾作为互联网人工智能时代下的新兴产物，其发展也存在一定困境。
第一，客户真实需求的识别问题。以客户财富管理需求作为出发点，客户全生命周期的资产配置需求的识别其实非常复杂，短期内难以摆脱人与人的现场交流配合。如招行前财富管理部副总经理王洪栋所言，财富管理是一个需要与客户多轮反复甚至启发式的交互过程，一个产品的完成或者一次服务的完成可能需要一个长达半个小时的复杂语境下才能完成。目前的科技进展还很难做到这一步。
第二，数据困境，客户画像不够精准。目前智能投顾人工智能运用比较初级，由于外部数据处理繁杂、成本高、效率低、标准化难度高并且存在一定合规问题，风险测评主要基于客户自述及内部数据，风评结果与实际情况往往存在较大差异，智能化水平有限，客户画像不够精准。
第三，产品池困境，投资标的较单一，且缺乏标准、有效的产品评价体系。由于目前多数智能投顾平台在产品信息获取方面存在较大难度，投资标的单一，多局限于公募基金，没有涵盖银行理财、私募、保险等其他资管产品以及存款产品，无法实现真正的资产配置，也无法充分分散风险。同时，金融产品不断创新，种类越来越多且结构越来越复杂，各类型产品缺乏标准有效的评价体系，影响智能投顾进行产品筛选。
三、智能投顾发展困境的解决思路
在服务模式方面，注重人机结合，不要过于强调完全的机器自动化。在资产配置服务过程中，应在算法模型依靠机器的基础上，通过财富顾问、理财经理了解客户的真实需求，更好的帮助客户进行投资决策。
在客户画像方面，国内较容易获得客户数据，而且成本较低，智能投顾平台应在监管范围内充分利用数据优势，加强外部合作及内部研发，攻克技术壁垒，弥补数据劣势，深度挖掘用户画像。同时，通过提供优质产品服务，促使客户主动分享个人信息，以带动产品服务的进一步提升。
在产品池方面，智能投顾平台可通过与专业金融数据公司合作，获取全面的金融产品信息，实现资产池投资标的的扩充。在此基础上，平台也需配置专业化复合型人才团队，加强对不同类别产品的研究能力，同时，市场也需引入专业的评级机构，建立标准、有效的产品评价体系。
来源：金色财经
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