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P2P搭上人工智能快车？业内人士：还有一定距离

互联金融的似乎总是容易让骗子藏匿。

继监管收紧前“卷款跑路”这样赤果果的诈骗案例层出不穷后，在新的舶来品——Fintech金融科技的冲击下，许多互联金融公司也开始思考如何利用最新科技进行金融服务革新，但其中也不乏P2P平台借势于此，给自己挂上“智能投顾”、“智能资产配置”的名号，然后继续提供高回报率理财和贷业务。

据研究统计，国内目前号称自己在做智能投顾，或者智能理财的公司大约有200家，其中至少180家为原来的P2P公司。近来，据雷锋解，P2P公司号称具有“智能资产配置服务”的宣传也层出不穷。但是，他们是否有能力和条件来瞬间转型人工智能呢？

为什么说P2P还谈不上智能配置？

不愿透露姓名的业内人士向雷锋表示，不论是智能理财/智能投顾是指采用人工智能算法为用户提供风险匹配的标准化资产组合并持续提供调整管理的顾问服务。这里面有几个关键点：

人工智能算法，这是区别普通投资顾问与智能投顾的地方

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风险匹配，这是帮助用户避免追涨杀跌，能长期持有并赚到他应该赚到的钱的关键。

标准化资产组合，出于对风险控制和流动性需求，标准化的资产组合能够分散风险，提供优质的流动性，并且可以完全支持人工智能算法的计算。

持续提供调整管理，由于资产存在波动性，需要根据市场的变化来动态进行组合调整，才能有效控制投资风险。

相信你一定会用到的。用时间来打磨的装备才是最闪亮的！　　更多详情“我认为在P2P领域有一些辅助用户进行P2P分散投资和进行期限管理的工具型方法，但是谈到‘智能’，还有一定距离。”该业内人士表示，因为P2P作为非标资产，对于风险的量化和风险定价还难以有效度量，并且P2P领域的信息披露大多不透明，很难对标的资产的风险变化进行动态的监控，更谈不上有效的调整。

这是从技术层面出发，指出P2P资产无法为人工智能所需要的分析规则和数据等条件。而从财富管理的角度讲，业内人士指出，资产按照风险收益的属性不同，会有权益类，类固收，货币和另类的分类法，如果要进行有效的资产配置，上述4类资产都要根据客户的风险承受能力，在流动性等方面的需求进行适当的配置。“在这些分类中，P2P可以算作高风险的类固收资产，而仅仅用一类资产是无法进行有效的资产配置和财富管理的，”他说道，

智能投顾的目标是使用人工智能的技术为用户进行财富管理，因此是在四大类资产的层面进行有效的分散优化投资和动态管理。

而P2P和所谓的P2P进行智能理财，仅仅限于用户准备投资于类固收中P2P的那部分资产，而不能用来对用户的整体财富和理财投资进行管理，这样会让用户的整体财富暴露在某一类资产的系统性风险之下。

人工智能有门槛，利率水平暴露出功底

如前文所述，人工智能算法是智能投顾的标志性区隔。除了投资标的，一家互联金融公司是否具备部署人工智能财富管理应用的条件呢？

一家互联金融公司是否具备人工智能算法基础，来做数据挖掘、建模，从而进行智能财富配置，表面上看似乎难以判断，但是，信贷业务中的利率表现则可以最直接的体现。

雷锋获悉，对于核心业务——信贷，很多P2P公司号称会利用机器学习为客户提供个性化贷款利率。那么，他们提供的贷款利率是否真的能够呈现个性化？所谓个性化利率，是指做到“千人千面”，如果不够个性化，就是所有贷款客户接受的利率仍然比较一致，这显然是非智能的。而据上海交通大学博士后研究基金项目2016年论文《中国P2P平台借款成功率的影响因素研究》，作者对某大型贷平台25437个样本数据的统计后得出，教育程度、年龄、收入、地区等一系列因素下，该平台借款利率标准方差约为1.79，离散程度较低。

另一位业内人士表示，事实上经过研究发现，目前多数被调查的一线P2P公司的利率同样如此，仍然呈现出不够分散，比较集中的状态。同时将这些P2P公司的利率表现与蚂蚁金服小微贷的利率相比较，蚂蚁金服提供的利率虽然也不够分散，但集中程度仍然明显要比P2P公司的要低。

于人工智能而言，除了具备一定量的行业大数据，算法的作用同样不可忽视。所以说，到了人工智能已然影响行业的方方面面时，忽悠已经很难影响外界对一个P2P平台的判断。而那些借智能理财之名揽储的平台，已经走到虚假宣传的开端。他们声称自身具有多年累积的数据和经验，然而人工智能算法研究的投入又有多少？以招商银行、平安科技为例，他们对人工智能的投入已持续至少三到四年，那时的互联金融、P2P，还沉浸在野蛮生长当中吧。