国务院2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》为我国人工智能发展明确了未来发展的战略目标。随着科学技术的发展,人工智能将为金融领域开启新篇章。智能投资顾问服务(以下简称“智能投顾”)作为人工智能在金融领域的前沿应用,为财富管理行业的投资顾问服务带来实质性的转变,并呈现高速发展的态势。我国智能投顾服务始于2015年,其通过调查问卷等方式了解用户需求,使用机器学习的方法对数据进行优化处理,通过模型选择构建基础资产库,以投资组合理论为基础,自动为不同风险偏好的用户量身定制资产配置方案,对市场进行高精度判断以增加用户满意度,从而实现投资顾问服务的智能化转型。通过查阅相关文献,我们发现当前智能投顾服务领域的研究内容主要集中于业务介绍和监管政策研究。本文尝试拓宽该领域研究视角,遵循“现状-机理-预测”的研究思路,对智能投顾服务资产选择的倾向性及价格竞争机制展开研究。首先对智能投顾的运作机制进行案例研究,初步判断影响智能投顾基础资产库选择的因素。其次,我们运用实证研究,对智能投顾服务运作机制现状下的机理进行探索,揭示智能投顾服务对基础资产的选择倾向性影响因素并对各因素间的关系进行分析。最后,我们运用理论研究证明及数据仿真的方式,对智能投顾服务的一类影响因素(管理费率)展开深入分析,通过智能投顾服务市场中的价格竞争机制的研究,尝试对市场中的价格竞争机制进行预测性探析。本文期望通过探索,为后续研究起到投砾引珠的作用,主要工作及创新点如下:1、拓展问题研究视角,顺应金融科技发展趋势。智能投顾服务在我国尚属新兴业务,通过对现有文献的研究,我们发现前人对于智能投顾服务中的资产选择及价格竞争机制鲜有研究。本文尝试拓展智能投顾的研究思路,将智能投顾服务的资产选择及价格竞争机制作为研究对象进行研究,结合社会关注热点,契合国家政策导向,丰富了相关领域中的研究成果,具有一定的现实意义。2、运用案例研究方式探索智能投顾运作机制。由于智能投顾业务的新颖性,研究中无法单纯沿用已有模型,本文通过质性研究的方式对智能投顾运作机制问题予以定性分析,对我国不同类型智能投顾的差异性及基础资产选择的影响因素进行分析,构建智能投顾服务对基础资产选择的三维度影响因素模型,揭示了影响因素的直接作用以及调节作用路径。3、运用实证分析探析新兴业务的实践做法,为其提供理论支撑。在实践中,智能投顾服务的资产选择会呈现一定的特征,而我们查阅文献,却未发现相关研究。本文从资本市场中获取真实数据,基于我国智能投顾服务的特性,运用实证分析对智能投顾服务资产选择的倾向性进行研究,尝试为实践操作提供数据上的解释,体现理论对实践的指导价值。4、契合新业务实际运作模式,构建新的模型对智能投顾服务价格竞争机制进行分析。在传统价格竞争研究中,前人考虑将价格作为影响产品需求的唯一因素。我们发现,在智能投顾服务网络中,需求并非仅受到价格影响,本文在服务网络需求模型中应用拥挤效应,构建了考虑拥挤效应的需求模型。通过理论分析及数学证明,获得智能投顾服务网络中基金管理费价格竞争中有且仅有一个纯策略纳什均衡解的结论,将理论与实践紧密结合,对基金管理公司和智能投顾公司的定价以及监管部门的未来政策制定提供了实质性的建议和帮助。本文作为一种探索性的研究,尝试将智能投顾服务的研究领域进行拓展,并将理论与工作实践有机结合,对当前资本市场中的现实问题进行分析研究,为基金管理公司、智能投顾公司和监管部门提供了一种启发式的思路,具有一定的现实意义和理论价值。