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摘 要：新形势下的普惠金融需注 重为大众提供能满足其需求的投资渠 道和服务模式 。近年来， 智能投顾和 FOF 等新业务在我国迅速兴起，两者虽 各具优势但背后运营逻辑有很多相通 之处，业务发展前景广阔。文章通过将 智能投顾与FOF 进行对比分析，以更好 地推动两者优势互补 、合作共生，并在 人机协同、信息安全保障 、算法治理等 方面对现行运营机制和监管制度进 一 步优化完善，以适应我国资管市场发展 的新形势， 为 实体经济高质量发展赋 能。
一、引言
习近平总书记指出：“深化金融供 给侧结构性改革必须贯彻落实新发展 理念，强化金融服务功能，找准金融服 务重点，以服务实体经济 、服务人民生 活为本 。”截至 2022 年 6 月，中 国居民 存款余额达 251.05 万亿人民币，全市场 公募基金与私募基金数量分别为 10010 只和 133793 只 ① 。智能投顾、基金中基 金(FOF)等新资管产品的出现，将金融 科技、多重管理等元素加入资管产品之 中，降低了投资者参与门槛，提升了 资 管服务的“普惠性”和“便捷性”。通过研 究，很多研究者提出两种产品虽各具优 势，但内在本质相通，将智能投顾称为 FOF 在金融科技下的产品服务升级版 [1]。也有研究者指出，两者虽有很多共同 点，但智能投顾的重心在“顾”，FOF 的 重心则在“投”，两者在法律属性 、策略 应用、底层资产等方面也有一 定区别[2]。 两者虽有不同， 但也并非竞争关系，相 辅相成、共生互利更可能是两者今后的 发展趋势，将从很大程度上改变传统金 融生态。通过对比研究对智能投顾、FOF 的发展现状和运行规律等进行探索，有 助于把握中国金融资管的发展趋势，更 好地发挥新型资管模式，提升我国金融 资管在促进引导创新创业方式升级、提 高资本链整体效率、服务养老基金投资等方面的积极作用。
二 、智能投顾和 FOF 基本特点及 异同
( 一)智能投顾和 FOF 的基本概念
目前， 国 内外理论界和实务界关于 智能投顾(R obo- Advisor)尚未形成统一 概念，认为智能投顾是基于现代资产组 合理论(MPT)，依托大数据、云计算、人 工智能等金融科技为投资者提供在线 投资顾问服务的新型投资理财和资产 管理模式。狭义的智能投顾一般以 ETF 为底层资产，通过客户画像、风险评级、 投资组合推荐、自动再平衡等流程为客 户提供投资理财服务;广义的智能投顾 在此基础上还包括智能投研、量化投资 等[3]。现有智能投顾的运营策略有两类： 一是以白盒策略为代表的基金策略组 合产品，公开持仓基金、调仓规则，依据 大数据提供资产配置组合，例如雪球的 蛋卷基金;二是以黑盒策略为代表的智 能投顾产品，系统基于用户先前填写问 卷提供信息输出结果，用户无法获悉系 统背后的运算逻辑，例如招行的摩羯智 投。基金中基金(又称母基金，英文为 Fund of Funds，以下缩写为 FOF)，是通 过持有各类投资基金来间接配置各类 底层资产的金融产品，相当于在一般基 金管理者之上多了 一 个管理层， 形成 “FOF—子基金—底层资产(证券 、股权 等)”结构[4]，让 FOF 拥有分散化投资 、 平滑风险等优势，成为吸引社会资本集 聚 、服务实体经济发展 、平衡商业性资 本收益与风险、培育创业投资行业的重 要工具，政府引导基金、养老基金等也 多采用 FOF 模式管理[5]。
(二)智能投顾与FOF 本质相通
1.底层运营逻辑基本相同 。一是有 相同的理论基石，以现代资产组合理论 (Modern Portfolio Theory)为基础，该理 论体现在“制定投资组合配置”环节，根 据客户预期收益、风险偏好和流动性安 排，筛选目标基金，确定机构层面的战 略和战术资产配置方案并进行动态调 整 。二是基本运营方式相同，都通过定 量与定性相结合的方式考察基金经理 的选股策略、管理经验及基金公司的管 理规模 、业绩表现等信息构建投资组合，抓好风险控制、动态管理等 。 因此， 以公募基金为底层标的的智能投顾其 实是一种账户式 FOF，也称为互联网新 型 FOF，是未来在大数据 、智能化市场 环境下 FOF 新的表现形式[6]。
2.设立动因基本相似 。一是养老金 投资需求 。两者的发展与当地推出养老 金计划有密切联系， 例如， 美国的 401 (K)计划 、中国的养老 目标证券投资基 金指引 、 中国香港的强积金计划推出， 为两者发展提供了庞大的资金存量[5]。 二是投资参与普惠化需求 。市场中很多 优质投资项目往往具有较高参与门槛， 而传统基金也多面向高净值客户，大多 数低净值客户很难拥有足够资金获得 参与上述投资的资格 。三是降低专业知 识壁垒需求。金融市场快速发展和各类 金融产品的爆发式增长，使普通投资者 在投资选择时面临的选择范围和信息 处理更加庞大，投入的时间 、精力等成 本增高。智能投顾产品和 FOF 正好为这 些投资者解决了上述问题，而养老金投 资 、投资门槛 、知识壁垒正是促进两者 迅速发展壮大的关键推手。
3.均需构建多元策略知识库 。智能 投顾中的金融数据库至少包括结构化 知识库、数据库、图谱库等，知识库吸纳 的专业模型 、投资策略和算法越多，越 有助于智能投顾针对环境变化输出符 合需要的结果和方案。FOF 强调的优势 就是通过配置其他不同领域的基金经 理管理的基金来提升在某个行业中的 盈利能力，相当于借助其他基金经理的 管理经验，丰富了投资专业知识库。
(三)智能投顾与 FOF 的区别
1.两者法律地位不同 。从法律地位 看，公募 FOF 多采用契约制，私募股权 FOF 多采用有限合伙制，两者都有明确 法律意义的产品，FOF 管理者为普通合 伙人，属于法律主体，其设立 、运营、信 息披露等各环节要符合规定，受到证监 会监管 。智能投顾作为一种新型“投资 顾问”， 适用于 自 然人或机构实体在法 律上的定义，其“智能化”特征因终端设 备的运用让传统金融行业中人与人之 间基于信任提供的理财服务变得“虚拟 化”，属于法律关系的客体。
2.交易流动性不同 。FOF 作为一种 长期理财方式， 开放频率和流动性较 低，会影响对客户的投资吸引力 。因《关 于规范金融机构资产管理业务的指导 意见》(以下简称《资管新规》)要求多层 嵌套类产品只能投资公募类基金，这会 让 FOF 流 动 性 有 所 提 升 。 随 着 FOF- LOF 的推出， 在一 定程度上缓解 了 FOF 封闭期较长的问题，而智能投顾在流动性上要灵活的多，投资者可通过 手机等设备实现查询 、选购 、调整等投 资操作，这种移动性 、实时性的投资方 式让智能投顾很受年轻人青睐。
3.“黑箱策略”覆盖范围和程度不 同 。智能投顾与 FOF 均有“黑箱策略” 覆盖的部分。智能投顾的“黑箱”主要为 系统的算法技术。FOF 的“黑箱”部分除 了基金经理在选配和调整资产组合中 运用的投资策略 、量化分析等，其对各 种基金配置调整的信息也不会实时对 外公布，仅会通过季报、半年报、年报定 期公布，FOF 的“黑箱”在某种意义上是 相对的， 在面向投资客户的体验上，智 能投顾的信息披露透明程度比 FOF 的 透明程度明显要高。
三 、我国智能投顾和 FOF 发展面 临的问题
( 一)监管和审查制度亟待完善
一是对算法审查的机制尚未建立 。 智能投顾和 FOF 都存在“黑箱”部分，都 对 自 己的“算法黑箱”输入数据和输出 投资决策结果。如果两者算法和模型设 计存在问题， 将导致运算结果出现偏 差，无法实现投资客户的预期目标 。 欧 美国家都建有对智能投顾算法进行初 步审查和持续审查机制，我国在该领域 也应尽快构建完整的监督和测试框架 。 二是市场准入和监管机制不完善 。目前 公募 FOF 因 多为规模较大的基金公司 设立，运营相对规范，但很多私募 FOF 运营则良莠不齐 。资质不健全的 FOF、 智能投顾的管理者可能基于“逐利性” 趋向损害金融投资者利益，造成无序竞 争 。三是信息数据安全保障机制有待完 善。国 内智能投顾市场中存在过度收集 或侵犯用户 隐私 、挪用客户资金、倒卖 客户信息等市场乱象，根据中国消费者 协会对 10 类 App 测评， 发现很多金融 理财类 App 隐私条款不达标，涉嫌过度 收集或使用个人信息②。上述乱象表明 ， 在数字金融信息安全等领域立法任重 道远，这些领域立法的缺失将在一 定程 度上限制 FOF 和智能投顾市场未来的 发展。
(二)算法趋同引发的风险
智能投顾和 FOF 在配置资产组合时， 都以算法模型得到的结果作为依 据，算法做出的决策会依据算法设定的 规则和数据输入得到，不会像人类那样 可能在判断中受到“个人偏好”“感性经 验”等影响 。 当投资者运用相似算法预 设策略和数据程序，其做出的决策和投 资甚至交易时机也都将出现趋同现象 。 FOF 及其他基金管理者可能因“个人偏 好”“投资经验”等而导致投资差异，除部分投研能力较强、具有独到见解的基 金经理外，相当数量的基金经理会倾向 于从关系网络中获取的信息辅助投资， 导致某一方向作用被过度放大，一旦市 场发生重大波动， 就将激发投资者的 “羊群效应”， 加剧金融市场系统性风 险。
(三)底层投资标的资产数量有限
通过对 当 前 公 布 数 据 的国 内 216 只 FOF 重仓基金和 20 家智能投顾平台 下备选基金统计，FOF 平均重仓持基 8 只左右， 智能投顾平台备选基金 6~10 只，基本是依据风险调整各备选基金的 比例，很少增加新基金产品 。FOF 虽然 在投资标的品种要比智能投顾推荐的 组合要丰富，但根据《资管新规》《指引》 等规定，只能将 80%以上的资产投资到 公募基金上， 投资品种方面也受到限 制 。这样的资产组合形式虽然对小额用 户 尚可发挥分散风险作用，但对大额客 户来说，有限的基金和底层资产显然不 能很好地分散风险。
(四)理论研究相对滞后脱节
一是缺少针对性理论研究 。虽然研 究基金的理论和绩效评价指标可以用 于 FOF 和智能投顾产品，但两者毕竟具 有与其他基金不同的特征，使用以往研 究方法可能会遗漏对两种产品面临的 特有性问题的关注，不利于对症施策以 改善两种产品 。二是产品运营数据反馈 不足 。因两种产品出现时间较晚且对于 数据披露存在范围和时间限制，提供可 用于研究的数据有限，导致学术界以 目 前的数据难以得出全面、客观的研究成 果 。 三是投资实践 与 理 论 研 究 脱 节 。 FOF 和智能投顾管理者与学术研究者 属于不同的组织和机构，其目标、任务、 观念和立场不同，使得他们难以站在彼 此角度或合作发现其中的问题，阻碍了 在 FOF 和智能投顾理论研究上的深度 合作。
四 、优化我国智能投顾和 FOF 业 务的对策与建议
( 一 )健全监管体系和强化行业治 理
一是明确监管主体 。 目前，我国对 传统投资顾问监管的主体主要为证监 会，而智能投顾开展的业务主要涉及证 券、基金、期货等领域，与 已有的 FOF 和 传统投资顾问有很多相似之处，建议将 智能投顾业务也纳入证监会统 一 监管 框架之下 。二是科学设置市场准入门 槛 。可参照美国、英国关于FOF 和对数 字金融产品监管的相关制度，对 FOF 的 管理机构和智投运营商资质 、 经营范 围 、监控做出规定，尤其要对智能投顾平台的测试算法、防范网络风险和保障 信息安全风险的管理、投资者服务标准 等一般性义务做出明确规定 。三是加强 对算法隐患风险的治理。监管部门要在 开展事中 、事后治理基础上，加强 自动 化算法决策工具进入市场之前的监管 力度， 可借鉴英国金融行为监管局的 “监管沙盒”理念③，建立算法双重评估 体系和监管沙盒，降低其因可能失控而 导致损失的潜在风险。四是对算法的规 制采取审慎谦抑原则。要根据算法的固 有特性创新发展出相应的算法测试、算 法认证等事前审批制度，以“在呵护创 新活力和维护金融稳定间相机权衡”的 理念为指引，秉持包容、谦抑、审慎的监 管态度，探索内嵌式监管工具在算法治 理时代的应用可能与适用方式，稳步推 进监管措施逐步落地，达成监管与激励 的动态平衡。
(二)丰富金融市场投资产品类型
智能投顾和 FOF 的主要投资标的 多为公募基金产品，而公募基金的业绩 又与股票、债券等底层资产的质量息息 相关，智能投顾和 FOF 的发展壮大需要 依靠金融市场各类产品的发展作为支 撑 。一是要不断丰富公募基金产品类 型， 尤其要继续丰富商品型基金、QDII 基金、被动指数基金等产品，为 FOF 和 智能投顾产品构建基金组合提供多样 化选配资产基础;二是持续推进证券市 场发展，改革完善股票市场发行、交易、 退市等制度，完善主板、科创板、中 小企 业板 、创业板和新三板市场建设，不断 增加可作为公募基金底层标的资产品 种;三是在推动传统资产稳步发展的基 础上，促进大宗商品、海外资产、衍生品 等金融产品发展，尤其是大宗商品作为 一种独立于传统资产的类别，与传统资 产回报呈现低相关甚至负相关，起到对 抗通胀 、资产保值作用，并可为各类主 体参与期货市场提供便捷的投资工具 和渠道，为公募基金乃至 FOF、智能投 顾组建资产组合营造一 个股票 、债券、 大宗商品 、海外资产 、衍生品等产品类 型丰富的金融市场。
(三)加强对高水平投研团队的培 养
以往基金经理对股票 、债券 、大宗 商品等某类资产有深入研究就能做好 投资管理，但金融市场爆发式发展不仅 使市场各类产品种类更多样化，也使各 大类下的金融产品数量更多。FOF 为分 散风险要考察较多领域的基金，知识储 备也更多。要打造优秀的FOF 和智能投 顾平台， 必须有 一 只擅长多种投资策 略 、多样专业技能的投研团队，在擅长大类资产配置时，掌握各类别资产风格 特征和对应基金的情况及较为优秀的 算法编写能力，将专业知识和各种策略 转化为智能平台能够运行的指令。
(四)改进产品绩效考核方式
基于智能投顾和 FOF 的特殊性，要 改变对其现有的考核方式 。一是改变绩 效评价标准。FOF 和智能投顾为投资者 降低了参与门槛和投入成本，在衡量业 绩时必须将这部分贡献纳入基准考量， 不能跟其他基金简单置于同 一 标准下 考核 。二是要克服对短期业绩排名的过 分关注。很多 FOF 迫于考核压力而追求 短期业绩，盲 目 跟风投资 、追涨杀跌行 为较多，容易导致其业绩大起大落 。要 加大对投资用户的教育，使其更加注重 产品的长期收益，智能投顾不仅要为投 资者提供“选”的建议，更要为投资者的 “管”和“卖”的时机提供建议，力求让其 收益长期跑赢投资基准。
(五)加强相关理论研究
一是加大智能投顾和 FOF 管理者 与专家学者的交流合作 。业内投资者愿 意通过“具体方法解决具体问题”寻找 有针对性的方案，而专家更倾向于从具 体现象中总结出普适性理论以推动理论方法创新。可借鉴西方高等院校聘请 金融机构卸任的高管到大学从事科研 教学的做法，弥合两者在目标、任务、立 场等方面的差异。二是构建“投学研”一 体化的理论研究和投资实践格局，加大 投资机构 、实务界与高等院校 、研究机 构协作共建力度，充分整合学界 、实务 界研究资源，促使研究的广度深度不断 拓展、成果不断丰富 。三是转变以往发 现问题后被动应对为主动预研，提前谋 划布局金融颠覆性 、 变 革 性 发 展，对 FOF、智能投顾发展中可能面临的问题 及新业态进行预研， 重点加强对未来 FOF 和智能投顾业务场景的创新，使其 更加成熟完善，更好地服务实体经济和 人民经济生活。
注释：
①以上数据来自Wind 数据库。
②中国消费者协会：《100 款 App 个人信 息收集与隐私政策测评报告》，http:/ / www . cca.org.cn/jmxf/ detail/ 28310.html.
③金融科技产品被放置在 一 个缩小了 的金融市场环境之中去运营，该金融环境中 一切市场影响因素与现实一般无异，而监管 方面则会体现得更为宽松。其 目 的是通过真正投入到金融市场之前，在一 个几乎一模一 样的小环境下进行金融科技产品的实践性 测试和评估，以决定是否准许进行正式的使 用 。该监管模式的监管成本相对较低，且风 险被限制在既定金融环境中，发生系统性风 险的可能性大大降低。
参考文献：
[1] 金梦媛 . 智能投顾与 FO F 的一体两 面—访盈米财富副总裁孟岩[J]. 大众理财 顾问,2017(06):64- 65.
[2] 江赛春 . 智能投顾 / FO F 的逻辑: 以 投资者回报为使命 [J]. 现代商业银行,2017 (07):62- 69.
[3] 李劲松，刘 勇 . 智能投顾：开启财富 管理新时代. 北京：机械工业出版社，2018.
[4] 冯科 , 曾庆松 , 何小锋 . 基金中基金 (FO F)理论研究进展[J]. 中央财经大学学报 , 2019(08):31- 42.
[5] 何小锋 . 资产相对论: 重组金融学 [M]. 北京:企业管理出版社,2020.
[6] 张怡姮 . 美国 FO F 发展镜鉴[J].金融 博览(财富),2021(04):46- 49.
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