近年來，智能投顧產業呈迅猛發展趨勢，已引起金融監管部門的密切關注。

“從智能投顧行業最發達的美國市場看來看，目前其監管部門面臨的一大難點，就是美國智能投顧機構主要采取機器人模型設定調整投資組合與投資模型，不是由人來操作，所以照搬傳統以人(財務顧問)為監管對象的監管尺度，不能及時監測智能投顧潛在的風險。”國內大型智能投顧機構真融寶董事長吳雅楠接受21世紀經濟報道記者專訪時體現，這是美國金融監管部門要求智能投顧機構必需加大信息披露力度的最大原因之一。

比擬而言，國內智能投顧機構面臨截然差別的監管環境。

多位業內人士向21世紀經濟報道記者透露，比擬美國智能投顧可以直接面對個人投資者提供辦事，當前國內智能投顧直接向公眾推廣投資組合建議或委托理財辦理業務的監管細則尚未出臺，因此國內不少智能投顧機構認為，未來監管的一大趨勢，就是智能投顧機構或許不能直接面對個人投資者，必需通過向持牌金融機構提供技術輸出或投資組合等相關產品，由后者向個人投資者提供辦事。

“這種做法的好處，一是讓持牌金融機構對投資者風險承受力進行甄別，制止智能投顧機構向投資者提供風險不匹配的投資組合，造成誤導銷售;二是持牌金融機構作為渠道，也能對智能投顧機構運營風險、投資風險等進行有效監管。”一位業內人士直言。

吳雅楠認為，中美之間對智能投顧的監管思路截然差別，與兩國智能投顧產業發展狀況差別相關。目前，美國已經形成相當成熟的智能投顧體系，，別離是一站式智能理財、智能選股薦股，以及圍繞資產多元化配置的智能投資，因此美國金融監管部門可以針對上述三種差別智能投顧模式進行有針對性的監管;而國內多數智能投顧機構業務模式還停留在如何生成一個投資組合或投資建議的模式，尚未像美國智能投顧行業已構建海量底層資產獲取機制，能通過機器人模型及時按照市場變革調整投資組合或智能薦股，并按照客戶差別風險承受能力提供個性化智能投資方案，因此國內監管部門更關注投資組合是否面向合格投資者保舉。

“目前，國內不少非持牌金融機構發起的智能投顧已采取B2B2C模式，即先向持牌金融機構提供智能投顧解決方案，再由后者面向個人投資者拓展業務。”吳雅楠體現，不過，隨著人工智能技術在智能投顧領域得到更廣泛的應用，這種監管趨勢或將迎刃而解。

在他看來，人工智能對智能投顧產業的影響，主要表示在兩個方面：一在客戶端，人工智能技術可以利用大數據分析處理模型，幫手智能投顧機構構建差別類型用戶的畫像，并識別用戶的真實風險偏好，由此針對差別風險承受能力的客戶群體，設定個性化的智能投資方案，解決國內金融機構存在的誤導銷售等行業問題;二是人工智能會處理海量數據與多維度相關性的數據信息，進而逐步替代人工投資決策，找到更多更優化的新投資組合建議。

“當然，若人工智能技術迅猛發展，讓越來越多的國內智能投顧機構開始引入機器人模型，國內監管部門可能也會遇到美國監管部門目前面臨的挑戰。”吳雅楠指出。

在他看來，當前國內智能投顧機構需要未雨綢繆，最好的措施就是主動擁抱監管。

“不過，無論人工智能技術對智能投顧模式形成多大的厘革，決定智能投顧機構能否在激烈市場競爭中脫穎而出的，主要有兩大尺度：一是風險辦理能力，二是能否針對差別風險承受能力客戶群體提供個性化解決方案。”吳雅楠強調說，風險辦理能力尤其關鍵，智能投顧的素質仍是金融產業，因此流動性風險辦理、系統性風險辦理、信用風險、市場風險辦理缺一不成。

目前，真融寶將約70%-80%資產投向供應鏈金融、消費金融、小微信貸、汽車金融等尚未證券化的非標資產，利用這些資產正處于紅利期獲得相對較高的收益;別的20%-30%投向尺度化的證券、債券、貨幣基金等產品，作為一種流動性賠償工具，保障平臺對流動性的要求。