不过，对于熟悉智能投顾的大多数人而言，它的工作更多是面向个人投资者提供智能化的资产配置方案，更像一个家庭或个人财富管理师。
而在线性资本近期投资的人工智能投顾平台阿法金融，智能投顾还可以成为金融机构的分析师，为机构用户提供投资分析和资产管理的智能解决方案。
阿法金融为什么要瞄准金融机构市场？
人工智能分析师又会对金融行业带来怎样的改变？
线性资本投资阿法金融背后的逻辑和故事又是什么？
面向金融机构，做和别人不一样的智能投顾
无论是美国的智能投顾两巨头Wealthfront与Betterment,还是绝大部分国内的智能投顾平台，他们的服务对象都是个人客户，这也是最为大众所熟悉的智能投顾。
个人智能投顾这么火，为什么阿法金融选择了面向机构？
1.中国证券市场，机构投资发展潜力巨大
国外较为发达的证券市场，机构投资者的占比能达到80%甚至以上，而在中国却是相反的状态。个人投资者，也就是我们常说的散户，是证券市场的主要战斗力，机构投资者的占比仅接近30%。
这样的比率证明了中国的证券市场离成为一个成熟的证券市场还有很大的发展空间，这同时也是国内机构投资者的机会。
中国证券市场投资的机构化是之后的大趋势，也是国家金融政策引导的方向。瞄准机构投资者，就是瞄准了一个发展潜力更大的市场。
2.面向个人的智能投顾平台，用户资产规模难以持续高增长
2012年开始，美国的智能投顾平台，Wealthfront的用户数量迅猛增长，仅用了三年时间资金管理规模就超过了30亿美元。
当人们新的时代来临、传统金融投资机构的地位岌岌可危时，从2015年后，Wealthfront用户数量增长迅速放缓，迟迟不能达成从30亿到40亿的突破。而Betterment则开启了Betterment Institution业务，转向服务金融机构。
为什么个人智能投顾这个曾经的风口, 现在光景却大不如前？
其实，从个人投资者入手，平台容易落地，也的确可以带来短时间内快速的用户增长。但这部份个人用户的资产规模比较有限，在累计达到一定规模后，再想获得高用户资产量的增长就很困难了。
与之相比，传统投行机构能提供更加复杂的金融产品和更全面专业的服务，智能投顾很难从他们手中抢走资产规模较高的用户，包括高净值客户。
如何战胜传统金融机构完善的业务体系和强大的客户资源，是摆在这些智能投顾面前的巨大挑战。
综上来看，智能投顾平台在To C市场的发展存在局限，而在To B市场却大有可为。
3.面向机构的智能投顾平台更易满足监管的需求。
对于个人智能投顾平台而言，如何满足监管需求是一个至关重要的问题:一方面需要获得投资顾问牌照，另一方面还要获得资产管理牌照。
而面向机构的智能投顾，它的工作职责是向金融机构提供分析的工具，迅速生成行业研究和投资分析报告，并不直接面向用户。而人工智能分析师生成的内容又会经过机构合规部门审核，因此相对个人智能投顾平台，选择与机构合作，阿法金融更容易在合规的框架下完成投资服务。
瞄准金融机构之后，阿法金融能做什么
尽管传统的金融机构在产品线、业务体系、专业服务到客户资源上都有极大的优势，在Fintech来敲门的今天，传统金融机构也在面临巨大挑战。
如何做到金融数据的整合? 如何把这些数据跨行业的应用起来? 如何应用人工智能技术，更精准地描述用户画像，满足客户差异化的需求，为传统金融业务找到新的发展方向，拓展原有的业务?
这是传统金融机构在新时代需要解决的问题，也是阿法金融智能服务的价值所在。
金融机构的业务可以分为买方和卖方两部分，它们后台各自都有金融分析师团队的支持——分析师们跟踪市场行情，并且进行舆情分析、财务分析或者技术分析等。
在中国的证券市场，各大投资机构加起来有过千人的分析师团队，跟踪市场上3000多只股票，这之间还有很大的提高效率的空间。
而人工智能能做到的，是帮助金融分析师迅速从大量的市场信息中挖掘有价值的数据或者规律，甚至是人工分析师都发现不了的信息间关联——比如天气变化引起的个股甚至板块的变化等等。
对人工团队而言，发现一个市场规律并进行验证，可能会需要很长时间。而对人工智能而言，发现规律并进行验证都是很短时间内能完成的工作。
结合市场需求和自身优势，阿法金融希望打造一个智能投资的生态系统，在数据分析、机器学习、人工智能技术的基础上，面对打造了三个不同的产品：
第一个产品是阿法分析师，一个非常强大的机器人大脑。在投资领域，阿法分析师几乎可以解答所有问题，包括事件驱动分析、个股分析、财报分析、宏观分析等等，来帮助机构解决投资分析问题；
第二个产品是阿法操盘手，可以根据客户不同的要求，为机构客户定制量化投资策略。
第三个产品是阿法投顾，提供智能投顾服务平台，帮助专业知识背景不高的普通个人投资者，实现傻瓜式的一键操作，享受智能投顾的福利。
通过打造一个完整的生态系统，阿法金融希望加速金融机构的转型升级，让金融机构的投资交易更加智能、获取新客户的成本更低、通过数据分析实现业务创新。
阿法金融瞄准的是传统金融机构在进行战略升级上的痛点，帮助机构从现有的以人工为主的业务模式，升级到人机结合的业务模式。在机构的买方业务、卖方业务、以及他们的投研团队的战略升级中，发挥FinTech的作用。
阿法金融的AI分析师进场，券商分析师们何去何从？
人工智能的发展无比迅速，我们很难定义未来技术会发展到怎样的程度。但对于阿法金融的AI分析师而言，它更像是对于金融分析师们的互补品，能帮助分析师极大地提高工作效率，降低人力研究的成本。
不过有一点是可以预见的，随着AI技术与金融行业的结合愈发深入，金融领域对于人才的需求必然会发生相应的变化。数据变得越来越重要，人能够在数字中看到特殊的规律、对数据的理解和分析将会是非常重要的能力。
AI不一定会取代谁的位置，抢走谁的饭碗，但人能否适应人工智能时代的发展，愿意做出改变，这一点决定了他或她未来的角色。
线性资本投资阿法金融: 正确的事和优秀的人
智能投顾这个赛道上的创业团队众多，线性资本最终决定投资阿法金融时，看中的是什么？
1. 巨大的潜在市场
中国投顾市场未来潜力巨大，但现有的传统金融机构普遍缺乏对海量数据进行处理分析的能力。目前依靠人力的方式只能满足金字塔顶端那一小部分投资者的需求，未来不论是为了服务主流个人投资者，还是为了满足新进场的大量机构投资者，传统金融机构都需要像阿法金融这样的新技术团队来提供产品和服务。
2. 优秀的团队
阿法金融的CEO任凯是美国卡耐基梅隆大学信息技术和管理硕士，曾任高盛集团（纽约）副总裁，在高盛工作11年，服务过大量金融机构客户，同时在金融投资领域有极为丰富的经验。
阿法的另一位技术合伙人刘川和任凯是大学时的上下铺，两人近二十年的友谊为这对最佳拍档提供了毫无保留的相互信任。最后，阿法团队的核心技术团队在人工智能领域已经深耕十余年，有丰富的实战经验和脚踏实地打磨产品的恒心。
这是一个真正既懂金融行业同时又懂人工智能技术的优秀团队。
其中一个券商的部门经理还给大家讲了一则趣闻，该券商的一位老客户试用阿法金融的产品在市场中有所斩获之后，特意买了蛋糕让券商的员工代为向阿法团队道谢。这些来自市场的正面反馈无疑为线性资本的投资决策提供了重要的依据。
阿法金融招聘讯息
1）机器学习算法加速工程师
上海 / 经验1-3年 / 本科及以上 /
全职负责对机器学习算法进行加速；基于分布式集群，开发能够并行运算的计算模块；开发支持GPU计算的计算模块；独立搭建硬件平台。
2）机器学习算法工程师
上海 / 经验1-3年 / 硕士及以上 /
全职从事机器学习、人工智能的算法研发，涉及金融相关的数据分析、挖掘、分类、和预测。
3）NLP高级算法工程师
上海 / 经验3-5年 / 硕士及以上 /
全职从事NLP相关算法研发，设计大规模文本分类聚类、情感分析、信息抽取、语义分析、和话题识别等。
4）Python服务端高级开发工程师
上海/ 经验3-5年 / 本科及以上 /
全职Python后台开发。
另外有多个应届毕业生和实习岗位，欢迎熟悉前端Web UI开发、后台Python开发、机器学习、或者人工智能算法的同学加盟！
请发送简历至邮箱 hr@afajr.com,
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本文内容素材源自阿法金融CEO任凯与线性资本投资总监郑灿访谈内容。
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