（一）智能投顾的优势

传统的投资顾问是纯人工的投资顾问，其采用一对一的形式了解客户信息，制定投资方案，并按情况调整。相比于传统投顾，智能投顾更加“智能化”，其优势主要有以下六点。

1.覆盖客户范围广

传统投资顾问需要站在投资者的角度，帮助投资者进行符合其风险偏好特征、适应某一特定时期市场表现的投资组合管理。这些工作均需要较高的人力成本，财富管理服务也因此无形地提高了门槛，只面向高净值人士开设。而智能投顾以机器人的方式进行投资组合管理，大大节约了人力成本，降低了进入门槛，使得投资顾问不再是高净值人群的专利。以招商银行为例，其面向高净值人群的私人银行服务门槛为1000万元人民币，而2016年12月推出的摩羯智投服务门槛仅为2万元人民币，服务门槛大为降低。^[5]

2.效率高

传统投顾主要依据个人的知识和经验，同时结合投资者的资金规模和投资目的，为投资者提供资产配置组合，因此其在同一时刻只能为单一投资者提供服务，效率相对较低。智能投顾将理财专家的投资知识和投资经验算法化，一套系统可以同时为成千上万个需求各异的投资者提供专业化的投资服务，有着相对较高的效率。

3.便捷性强

投资者只需要在智能投顾平台上填写相关资料，智能投顾平台便能够根据资料分析投资者的风险偏好程度，为其推荐合适的资产配置组合。在投资者完成资产配置后，智能投顾平台会跟踪投资者的资产组合，在资产组合中的某项资产偏离预定比例时，自动实现优化和平衡。此外，智能投顾能够实现7×24小时为投资者提供服务，投资者可以随时通过手机等移动设备了解资产组合的表现和获取投资服务，无需传统投顾服务的提前预约，还能节约花费在交通上的时间和金钱成本。

4.管理费用少

传统投资顾问的管理费率平均在1%以上，而智能投顾通过人工智能节省了昂贵的人工成本，大大降低了投资理财的服务费用，将费率降低到0.3%左右甚至更低。这种在技术驱动下的性价比的提升，使得新中产阶级乐于选择后者。^[6]

5.客观中立

不少传统投资顾问将资金投入母公司或合作机构的产品中，存在着风险过于集中的问题，且易受投资顾问个人偏好的影响。相比而言，智能投顾有着更分散的风险敞口。除了对不同市场板块的风险分散，智能投顾还追求地域、企业规模、经济类型和期限结构等类型的分散。智能投顾的投资面覆盖股票、债券、国内ETF、海外ETF和QDII等不同领域，并通过人工智能动态地监测投资组合，持续跟踪市场变化，在偏离目标配置时再平衡。除此之外，智能投顾平台能够预先设定止盈止损点并严格执行，避免因投资者的感性而做出不理智的决策。

6.信息透明、代理成本低

智能投顾能够比较准确了解投资者的风险偏好和收益预期，并通过后台算法自动匹配特定投资者的投资策略。高度的自动化流程使得系统的透明度大大提高，不但为中小投资者提供个性化的资产配置方案，而且通过信息的对称化和规范化给后者更多的信赖感。(www.daowen.com)

资产所有权与使用权的分离会产生委托代理关系，而委托代理关系会产生代理成本。当传统投顾的个人利益与投资者的利益发生冲突时，由于业务的不透明性，少量传统投顾可能会优先考虑自身的利益。由于智能投顾需要事前披露投资标的和投资策略等信息，再加上整个资产配置过程的相对透明性，智能投顾平台能够有效避免较高代理成本的出现。

（二）智能投顾的劣势

任何事物均有两面性，智能投顾的劣势主要有以下五点。

1.维护费用高

传统投顾主要依靠自身的投资知识和投资经验，对IT软硬件设施的要求不高，因此相应基础设施的维护费用较低。智能投顾对IT软硬件设施的依赖程度较高，需要专业人士对数据库和相应设施进行长期和高频的维护，需要相对较高的维护成本。

2.同质化风险较大

不同传统投顾为投资者提供的投资建议存在较大的差异，同一个传统投顾为不同投资者提供的投资建议也可能存在差异，传统投顾带来的同质化风险较小。但是智能投顾由于采用相同的算法，提供的建议容易趋向于同质，可能会放大市场的波动，存在着额外的风险。

3.风险评估偏差

投资顾问服务的核心在于正确评估投资者的风险偏好程度，在此基础上为投资者提供合适的资产配置组合。智能投顾仅从几个简单的问题对投资者进行评估相对缺乏说服力，若评估存在偏差，不合适的投资组合可能会给投资者造成巨大的损失，而专业的传统投顾通过和投资者面对面的交流，可以更加全面地了解投资者，进而有利于做出正确的风险评估。

4.不适合复杂情况

截至2019年6月1日，由于智能投顾发展的阶段局限性，当投资者的资产结构、交易情况和税收情况较为复杂时，已有的智能投顾很难考虑周全，提供的投资建议也不能涵盖所有账户的情况，而专业的传统投顾具有丰富的投顾经验，往往能够为投资者提供全面的投资建议。

5.投资表现有待长时间验证

传统投顾存在的时间较久，经历过很多个经济周期，其长期的表现已经获得市场的认可。智能投顾于2008年金融危机后才开始出现在市场上，而真正得以推广的时间是在2012年，相比于传统投顾，智能投顾在市场上出现的时间较晚，未经历过整个经济周期，不能确定其整个经济周期内的综合表现。^[7]