从早期传统投顾互联网化，线上提供服务，到为客户直接提供各类基于机器学习的机器人投顾工具，再到依赖以大数据、云计算为基础的深度学习运用能力，开始尝试开发能够完全脱离人类参与投资管理链的人工智能投资系统。智能投顾的发展核心就在于去人力、更智能，即人力投入逐步减少、人工智能程度逐步提升。
智能投顾的关键就在于人工智能，从全球来看，人工智能领域的投资总额、交易笔数不断增长，据CBInsights数据显示，2016年第一季度，人工智能融资交易次数达到了所有季度统计值的峰值。备受资本热捧的人工智能背后，是其技术的发展与落地，这为智能投顾带来了新机遇。
全球人工智能各季度融资规模
在整个经济“新常态”中速增长的背景下，国内个人财富整体规模平稳增长，数据显示，截止到2016年底，中国个人可投资金融资产总额约为113万亿人民币，较前一年增长24%。在各类银行金融产品收益率大幅下降的情形下，我国以储蓄及购买银行理财产品为主的财富管理模式遭到重创，更多的投资者产生了资产多元化配置需求，而如何合理分配资产成为了不少投资者的难题，传统投顾服务无法满足海量客户的需求，此时智能投顾等产品借势发展。
中国个人可投资资产总额
中国人口抽样调查年龄分布图
中国报告网发布的《2017-2022年中国智能投顾行业运营现状及发展定位分析报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章 智能投顾产业概述
1.1 智能投顾介绍
1.1.1 主要定义
1.1.2 服务模式
1.1.3 主要特征
1.1.4 发展历程
1.1.5 产业价值链
1.2 智能投顾优势
1.2.1 门槛低
1.2.2 费用低
1.2.3 高透明
1.2.4 高效便捷
1.2.5 投资表现优异
1.3 智能投顾与传统投顾服务对比分析
1.3.1 智能投顾与理财师
1.3.2 智能投顾与基金经理
1.3.3 智能投顾与研究员
第二章 智能投顾产业发展驱动力分析
2.1 大数据为智能投顾发展奠定基础
2.1.1 数据维度增加奠定基础
2.1.2 大数据提升资产管理效率
2.1.3 海量数据重塑竞争格局
2.2 人工智能推动智能投顾进步
2.2.1 智能投顾AI核心技术
2.2.2 人工智能是关键技术
2.2.3 人工智能推动产业发展
2.3 证券行业变革提供发展机遇
2.3.1 券商探索新盈利点
2.3.2 互联网证券奠定基础
2.3.3 普惠金融持续推进
2.3.4 客户需求激增
2.3.5 证券业竞争格局变化
2.4 社会资产配置结构变化推动
2.4.1 人口结构变化提升投资度
2.4.2 金融资产配置需求提升
2.4.3 产业受风险投资热捧
第三章 国际智能投顾产业发展分析
3.1 国际智能投顾产业发展分析
3.1.1 市场接受程度
3.1.2 市场发展规模
3.1.3 传统企业布局
3.1.4 新兴公司兴起
3.1.5 主要投资产品
3.2 国际智能投顾产业市场服务分析
3.2.1 市场服务范围
3.2.2 税务筹划顾问
3.2.3 投资组合优化顾问
3.2.4 人机结合顾问
3.3 美国智能投顾产业发展现状
3.3.1 市场发展规模
3.3.2 市场投资产品
3.3.3 市场投资主体
3.3.4 市场竞争态势
3.3.5 市场规模预测
第四章 中国智能投顾产业发展分析
4.1 中国智能投顾产业发展概述
4.1.1 智能投顾发展阶段
4.1.2 智能投顾业务模式
4.1.3 智能投顾模式分类
4.2 中国智能投顾产业发展现状
4.2.1 市场监管政策
4.2.2 市场发展特点
4.2.3 市场发展规模
4.2.4 市场参与主体
4.2.5 市场竞争格局
4.2.6 智能投顾产品
4.3 中国智能投顾理财平台分析
4.3.1 全球资产配置型
4.3.2 证券投资型
4.3.3 理财超市型
4.4 中国智能投顾产业发展存在的问题
4.4.1 被动投资品种较少
4.4.2 法律定位仍存障碍
4.4.3 风控体系有待加强
4.4.4 金融数据开放程度低
4.4.5 外汇管制存在限制
4.5 中国智能投顾产业发展策略
4.5.1 加强合规化监管
4.5.2 完善风控体系建设
4.5.3 加快技术创新进步
第五章 智能投顾主流模式分析
5.1 智能投顾发展模式概述
5.1.1 主流模式类型
5.1.2 模式对比分析
5.1.3 典型公司分析
5.2 智能投顾产业模式发展分析
5.2.1 模式发展现状
5.2.2 盈利模式分析
5.2.3 模式发展前景
5.3 智能投顾主流开发模式
5.3.1 资产配置模式
5.3.2 数据分析模式
5.3.3 人机结合模式
5.4 智能投顾平台业务模式
5.4.1 独立建议型
5.4.2 混合推荐型
5.4.3 一键理财型
第六章 国际智能投顾典型企业分析
6.1 Wealthfront
6.1.1 企业发展概况
6.1.2 业务发展特色
6.1.3 产品及服务分析
6.1.4 其他服务分析
6.2 Betterment
6.2.1 企业发展概况
6.2.2 业务发展特色
6.2.3 企业主要特点
6.2.4 业务服务模式
6.3 PersonalCapital
6.3.1 企业发展概况
6.3.2 主要商业模式
6.4 FutureAdvisor
6.4.1 企业发展概况
6.4.2 市场服务定位
6.4.3 竞争差异分析
6.5 嘉信SIP
6.5.1 企业发展概况
6.5.2 投资组合产品
第七章 中国智能投顾产业重点企业分析
7.1 华泰证券
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.2 广发证券
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.3 光大证券
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.4 金贝塔
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.5 同花顺i问财
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
第八章 智能投顾产业投融资分析及风险预警
8.1 智能投顾产业投融资分析
8.1.1 国际融资规模
8.1.2 中国融资规模
8.1.3 机构投资动向
8.2 中外智能投顾产业投资环境差异性分析
8.2.1 监管的差异
8.2.2 成本的差异
8.2.3 投资产品差异
8.2.4 投资风格差异
8.3 智能投顾产业投资机会分析
8.3.1 投资驱动因素
8.3.2 潜在投资主体
8.3.3 市场投资要点
8.4 智能投顾产业投资策略分析
8.4.1 市场投资策略
8.4.2 投资建议分析
8.4.3 投资策略选择
8.5 智能投顾产业投资风险预警
8.5.1 监管政策风险
8.5.2 模型失效风险
8.5.3 业务开展进度风险
8.5.4 技术创新风险
第九章 2017-2022年智能投顾产业发展前景与预测
9.1 2017-2022年智能投顾产业发展前景分析
9.1.1 市场监管展望
9.1.2 市场发展前景
9.1.3 产业发展展望
9.2 2017-2022年智能投顾产业发展趋势分析
9.2.1 总体发展方向
9.2.2 “券商+”趋势
9.2.3 “互联网+”趋势
9.3 2017-2022年智能投顾产业规模预测
9.3.1 国际市场规模预测
9.3.2 中国市场规模预测
9.3.3 资管市场规模预测
9.3.4 智能投顾管理规模预测
图表目录：
图表 智能投顾和传统投顾特征对比
图表 智能投顾发展历程
图表 投顾服务从1.0迈向3.0智能时代
图表 传统金融机构私人银行部门与智能投顾公司的最低投资限额对比
图表 传统投顾和智能投顾费用对比
图表 智能投顾与理财师对比分析
图表 智能投顾与基金经理对比分析
图表 智能投顾与研究员
图表 2017-2022年中国大数据总量及其增速
图表 全球人工智能投资总额及交易笔数
图表 人工智能在智能投顾中的作用
图表 2014-2016年券商经纪业佣金率
图表 2005-2016年中国网民数量及互联网普及率
图表 2014-2016年自然人投资者数量
图表 中国网民结构占比
图表 2008-2016年中国居民资产配置结构
图表 2016年中英美居民金融资产配置比重
图表 2016年中国高净值人群投资需求
图表 全球智能投顾产业接受度占比分布
图表 海外智能投顾企业一览
图表 海外各国智能投顾平台一览
图表 2014-2016年全球传统金融机构参与智能投顾产业情况一览
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图表详见正文
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