▲ 早期的智能投顾产品，通常是以调查问卷形式来测试投资人偏好。在近期发布的产品中，开始融入了场景

▲ 智能投顾兴起时，各平台更多聚焦如何使用大数据建立量化模型。之后，部分平台开始研究用户行为数据以求理财方案更加个性化

▲ 早期智能投顾类产品在给出资产配置方案后，很少动态更新。近期推出的不少产品中，一些已经开始在动态更新方案上做出尝试

新兴科学技术改变了理财模式。在大数据帮助下，金融机构开始尝试将积累的金融产品数据、用户交易数据、用户行为数据等运用到金融产品设计和推广中，智能投顾逐渐成为当下理财的标配，用大数据为用户精准“画像”则成为智能投顾服务的起点。

“总的来说，传统金融机构、互联网金融机构、第三方创业公司、基金代销公司和有媒体属性的公司等，都开始尝试将积累的金融产品数据、用户交易数据、用户行为数据等运用到金融产品设计和推广当中。”盈灿咨询研究员童颖曼说。

“在传统的投资顾问中，确认用户的投资期限、年龄和资金用途是非常重要的流程。早期的智能投顾产品，通常是以调查问卷形式来测试投资人偏好。”童颖曼表示，在近期的产品中，开始融入了场景。因为在研究中发现，人们在未来一个时点的资金用途，对资产配置方案的资金投向有很大影响。比如，子女年龄较小时，为子女规划的教育资金可以投向一些期限较长的资产。配置退休养老金的资金时，必定将资金安全放在首位。

具体到实践中，蛋卷基金的“蛋卷家族理财计划”，推出了七类组合计划，根据不同年龄层次，调整基金的种类，并根据年龄增长不断调整。再如，陆金所的梦想理财产品，根据用户的资金用途，设计了买房、结婚、子女教育和退休养老四种场景，用户在选择场景以后，再根据投资期限和金额、风险偏好测评等，得到推荐的资产配置方案。

记者了解到，智能投顾刚刚在国内兴起时，各平台更多聚焦如何使用大数据建立量化模型，对金融产品的交易数据很是重视。之后，部分平台开始研究用户的行为数据以求理财方案更加个性化。

简单来说，就是给用户“画像”。通过注册信息、网页浏览记录、产品购买记录、用户在集团其他子公司和合作机构留下的信息等，描绘用户“画像”。数据越多维度越广，刻画的用户“画像”越细致。例如，蚂蚁聚宝能够根据用户的资产情况、个人属性、浏览记录等行为数据，为用户提供个性化的金融产品和资讯；陆金所则利用集团优势，结合平安集团内部子公司、陆金所自身和第三方大数据，描绘用户“画像”，以求千人千面。

童颖曼表示，在现阶段，尽管交易数据仍是各家理财平台主要的数据来源，用户行为数据的使用尚在初级积累阶段，但未来的想象空间巨大。

不仅如此，早期的智能投顾类产品，在给出资产配置方案以后，很少能做到动态更新资产配置方案。根据市场变化和用户行为的改变，按照实际情况动态调整成为大数据金融产品设计和精准营销的优势。在近期推出的不少产品中，一些机构已经开始在动态更新方案上做出尝试。

例如，陆金所的KYC2.0系统，会根据用户不断积累的投资行为等数据对指标及参数自动调整，通过用户的“坚果财智分”反映用户风险承受能力。同时，该系统还能根据客户投资经验的累积、投资知识的学习等动态更新测评结果，从而动态调整用户可以购买的产品。