近年來，隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術的不斷成熟，智能投資產(chǎn)品在金融市場上嶄露頭角，并引發(fā)了廣泛關注。這些以算法為基礎、依托大數(shù)據(jù)分析和機器學習實現(xiàn)自動化投資決策的新型投資產(chǎn)品，在一定程度上改變了傳統(tǒng)金融行業(yè)的格局，吸引了眾多投資者眼球。

然而，就在人們對智能投資產(chǎn)品充滿期待之際，其市場卻頻頻出現(xiàn)波動與挑戰(zhàn)。從最近幾個月來看，在全球范圍內涌現(xiàn)出許多針對智能投資產(chǎn)品效益及安全性問題所提起質疑聲音。其中一個主要焦點是：由于采用復雜算法進行交易決策, 智能投顧是否會因此增加市場波動或甚至導致系統(tǒng)性風險？

除此之外, 作為新生事物, 目前監(jiān)管部門尚未完善相應規(guī)章制度. 這意味著缺少有效監(jiān)管可能給予某些平臺太多操作空間并且容易產(chǎn)生信息不對稱等問題.

面對種種拷問與挑戰(zhàn)，“究竟如何評價”、“怎樣更好地利用”的議題備受關注?！斑^去很長時間里我們都認為‘量化’可以解釋所有東西?！痹?jīng)供職于高盛公司Quantitative Strategies小組總裁Jie Zhang表示：“但當你開啟電視時看到美國總統(tǒng)特朗普正在推文時（股票）價格下跌10%，那么任何模型也無濟于事?！?br>
再者根據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示: 在2020年12月底中國私募證券類基金中使用量化模型做T+1調倉(即每天重新配置持有標的) 的比例達到98%, 趨勢明顯. 高頻率調整帶來收益潛力同時也伴隨運營壓力; 更重要地 是該類基金本身存在較弱抵御流動性快速變化影響方式...

雖然目前還沒有公開可靠結論支撐“數(shù)字貨幣”將取代傳統(tǒng)貨幣說法；但舊體系確已開始劇烈搖擺——譬如黃色銀行家預言今年美元匯率見頂后走低趨勢...

綜合以上情形, 可以得知當前"非理想狀態(tài)"使得需求端迫切需要深入思考轉換觀念路徑.


值得注意的是，在這一背景下，相關領域專家紛紛指出應加強政策引導和行業(yè)自律建設，并倡導逐步建立起覆蓋全部環(huán)節(jié)、包含完整服務鏈條、符合國際通行規(guī)則并具備靈活適配優(yōu)良品質管理水平保證措施等方面均衡檢驗測試手段。。

毫無疑問，《三十六計》教誨「欲先民心」正日漸被重塑…