首先，大家要明確智慧投顧是什麼？理財師是什麼？

智慧投顧從狹義上理解，不是理財顧問，也不是理財師。投資顧問是幫助投資人完成投資動作，解決投資問題。

理財顧問與理財師是解決投資方向，分散財產比例的，兩者在職能的定義上有一點偏差。

如果把智慧投顧的職能概念變成智慧理顧，且工作完全程式化，那麼這些工作一定會被智慧投顧逐漸取代。

智慧投顧是用演算法支撐起來的，但是演算法的選擇或配置邏輯，包括演變升級都是人類賦予的。

現在人工智慧的代表是AlPhaGo，它在圍棋界已經創造了連續60連勝的成績。因為有了AlPhaGo，人們開始覺得圍棋是不是變得沒意義了，或者說人工圍棋是不是沒意義了？

圍棋界大部分的專業人士都認為，AlPhaGo會促進圍棋的發展。因為原來的高手少，每個時代只有一個王者，年級輕輕就取得了不可戰勝的成績。在他孤獨求敗的時間裡，就會出現自設的“天花板”。

大家都知道AlPhaGo演算法的設定標準，並不是想要把圍棋做得更極致、更漂亮或是發展得更好——它的目的就是贏。

不管它的對手是5歲的孩童還是95歲的老翁，它都是要贏，給它業餘選手是贏，給它9段的高手也是贏，給它世界第一還是贏。

AlPhaGo在走每一步的時候，只要贏的機率比對手多一點就OK。所以說在AlPhaGo和柯潔的對決中，絕大多數情況下，棋下得並不漂亮，但最後就是能贏。

回到話題，現在智慧投顧的水平還未發展到AlPhaGo的水平，AlPhaGo是一個科研專案，且一直在探索。

而智慧投顧現在的狀態更多的是經驗資料的總結，基於金融工程的理論為投資者做簡單的資產配置，不同型別不同風險的資產組合起來，對沖風險，平滑收益曲線。

這部分是人工理財師的工作，工作本身在目前來講，難度並不大。

智慧投顧產生的結果需要依靠歷史資料，它需要分析歷史上已發生事件的過程和結果。

從人類社會發展的歷程來看，我們總會有“每年上一當，噹噹不一樣”的既視感。

從1929到1933年美國的經濟危機，到1997年的金融風暴，再到2007年的次貸危機，它們的形成、發展、解決方式都不一樣。如果將1932年的危機資料輸入“智慧投顧系統"，到2007年，它依舊不能完全識別，甚至量級及解決辦法也不一樣。

如果智慧投顧依靠過去的資料就能解決現在的問題，那經濟學在1933年的經濟危機度過後就應該停滯了，就不需要再往前發展了。

但事實上，經濟和金融體系在持續的研究中，還是會不斷產生新的事故。

目前，智慧投顧的作用是降低成本，而不是增加收益，如果人工理財師提供的核心價值僅僅是考慮成本，那便會逐漸被智慧投顧取代。

但如果人工理財師除了智慧投顧低成本這一因素外，還有其他的一些職能，比方說考慮客戶長期的、個性化的需求，那就不容易被取代。

智慧投顧可以成為人工理財師的優秀助手，在部分職能方面，逐步取代人工理財師，但不會完全取代人工理財師。

現在談智慧投顧有點縹緲！投顧之風都沒有興起，更何談智慧投顧，大夥兒平常炒股用到投顧嗎？1.政策限制智慧投顧

智慧投顧首先第一個要過的是政策關，目前《證券投顧業務暫行規定》，智慧投顧現在只允許做投資建議，不能從事資產管理；

目前國內已經有一大批玩家湧入了智慧投顧市場，但現在的問題核心在市場前景不大。

智慧投顧的核心在於人工智慧、大資料等一系列的技術成熟，而且目前國內金融產品比較匱乏，大家能想到的，金融產品相對成熟的除了股票、貨幣基金，還有啥？債券現在做的人都不多。

機器人的投資策略恐怕很難施展開來，而且資料也比較缺乏。智慧投顧，是需要金融資料庫和其他資料庫融合起來，才能產生一個比較有效的策略。

而且，投資模型能不能跑贏大盤？這應該是算是最低的要求了吧，還是需要很長的時間驗證的。