在百科上，智能投顾的定义颇为繁琐。“智能投顾指虚拟机器人基于客户自身的理财需求，基于当前市场状况和底层标的表现，基于金融和投资学的投资组合理论，通过算法和产品搭建一个数据模型，来完成以往人工提供的理财顾问服务。 ”
对此，财鲸联合创始人王蓁给出一个简明的定义——
智能投顾是，一套告诉投资者如何个性化投资，并且最终能为投资者赚到钱的独立运行系统。
回顾智能投顾的历史并不算长，但发展速度颇快。2010、2011年，美国西海岸涌现了第一批 robo-adviser 机器人投顾。2014年，robo-adviser 以中文名“智能投顾”出现在中国市场。2017上半年，国内传统金融机构布局加快，兴业银行、江苏银行、光大银行等相继推出它们的智能投顾。
研发智能投顾，意在中国财富管理市场。财富管理业务链条可以划分为四个步骤：理解需求、形成投资方案、方案执行、监控调整。
但传统财富管理行业面对着诸多痛点。例如财富增长带动旺盛的市场需求，但人手不足引发产能矛盾，难以覆盖更多的群体。此外，新产品层出不穷，市场关联度增加，周期切换加速，对投研能力提出挑战。而智能投顾正想要解决这些问题。
还值得关注的是，在蓬勃和热闹之余，如今的中国智能投顾行业还充斥着不少乱象。行业冒出了很多不知名的非主流的同业。一部分是原来的P2P公司，理财产品摇身一变“智能投顾”；一部分是原来主打财经媒体、社群的公司。
从更具体的角度来说，在9月7日雷锋网(公众号：雷锋网)AI慕课学院举办的系列讲座第一课（传送门）中，王蓁直言，常见的智能投顾都是“人工的智能”。
他解释说，常见资产配置模型，诸如现代资产组合理论、马克维茨模型、均值方差模型(MVO)、Black-Litterman模型等，在国内都不可行，其中，使用BL模型的一定是“人工的智能” 投顾。就实际问题维度，国内公募基金交易存在申购赎回的时间滞后、赎回价格的不确定性等问题。
而美国是智能投顾的发源地，行业的成熟度居于翘楚。美国智能投顾的原理是什么？为什么受到美国投资者的欢迎？美国智能投顾模式在国内可行吗？对于中国而言，有何借鉴之处？
上述问题将在【9月14日本周四晚上8:00】第二节公开课“华尔街老司机：在美火热的智能投顾，如何移植到中国？”上由财鲸联合创始人王蓁博士带来深度解读。据介绍，财鲸是国内已实现商业化落地，通过交付验收；符合银监会监管要求，可以在金融机构内部部署私有服务；国内已实现无人工干预，在防火墙隔离下，能够独立自主运行的智能投顾系统。
智能投顾系列讲座由雷锋网AI金融评论联合雷锋网AI慕课学院共同举办，邀请王蓁博士为我们持续分享，关于智能投顾原理、业态、算法模型和应用落地的一切。
讲座分为两部分——线上公开课、线上线下结合的正式课程。正式课程分为初、中、高级三阶段。
初级课程将在公开课精华基础上，增加常见资产配置模型与机器学习基础内容。
中级课程是高级课程的预备课，将深入剖析金融研究和投资领域常见的人工智能算法，包括风险平价资产配置模型、基于多因子模型的资产配置、量化投资中的自适应建模和优化方法、自动化的文本挖掘算法、非结构化数据应用、金融搜索、金融知识图谱构建等。
高级课程会结合国内智能投顾的落地案例，拆分讲解如何搭建和实施一个真正的智能投顾项目，主要覆盖思考和解决问题的思维方式和案例介绍。
