最近金融界有一個很過的術語—智能投顧，很多人其實都不知道智能投顧這個智能體現在哪裡，今天我們就跟產品狗們來一起看看這個金融小鮮肉的來歷以及背景。
產品經理在解決產品需求的時候一般運用下面的幾種思維：
1 發現了什麼需求？這樣的需求跟什麼用戶群有關？
L:智能投顧從名字上看上去是人工智能跟專業投顧的產物，人工智能體現在不同於原來的傳統投顧，智能投顧是讓投顧的過程更加的智能，一方面提高了數據的準確性，另一方面也是大大降低了服務成本。
從金融機構端：
從原來的面對極少的精英化客戶，到現在面對服務長尾客戶，這樣的一個普惠的服務模式，不光是滿足了大眾投資者的服務需求，同時對金融機構段可以接觸到更多的客戶，提升平臺內流量。
從消費端：
因為人工智能化意味著管理費用低廉，諮詢費用低。對終端的消費者而言，無疑是很好的一個金融替代品。
2 根據這樣的需求可以挖掘出什麼潛在需求？
L:這樣的需求發生一定是必然的，這其實就是金融界的人工智能。
我們可以一起回顧一下人工智能子的發展情況，從1956年誕生後，機器開始模仿人類去思考問題，AI的領域也慢慢的擴散開來，包括機器人，語言識別，圖像識別，語言處理以及智能搜索等，16年ALPHAGO打敗李先生，說明人工智能在一些方面甚至超過了人腦。
順延這個線，在金融這個垂直領域中，我們便自然的走到了智能投顧的這個領域—最好的詮釋出人工智能跟專業投顧的產物。傳統的投資顧問，大家在銀行隨意可以見的，都是憑藉自己專業的知識水平跟從業經驗為基礎，結合投資者風險現狀，風險偏好以及預期收益去提供專業的投資建議。智能投顧就是講人工智能結合到傳統的投資顧問領域，通過收集消費者精準的數據以及根據自己後臺的數據模型以及算法，去提供個人化合理的投資建議。
這樣的一個產物，一定是未來消費者的趨勢，用科技的速度去節約了人力成本同時也提高了投資建議的準確性，這樣的潛在需求就是消費者未來的需求。
3為什麼會出現這樣的需求
L:消費升級的結果，無論是國內還是在北美，這都會是一個必然的結果。
低成本生意&高成本生意：
對於企業端來說，傳統的投顧是服務高淨值客戶的，一般服務的成本也比較高，而智能投顧因為自動化算法，網上互動，基本客戶的發展成本是零。
客觀性：
在銀行工作的消費者，往往不會去買銀行的產品，很奇怪的現象，但確實是人性的現象。智能投顧的客觀，不會擔心誰在因為業績去誤導客戶購買從而達到更高的交易收入。網上的交易方式，以及背後的算法導致智能投顧不得不客觀以及專業。
客戶的專業分析：
個人定製這個概念出來不是平白無故的，在這個人人都追求個性化的時代，有一個產品可以提供定製的服務是一件很貼心的事情。智能投顧就是這樣一個產品，分析客戶的需求，明確風險偏好，跟實際的風險承擔能力去比較，然後在給出理財的建議。這樣的幾個步驟，確保每一個消費者得到專業的服務。
4怎樣去證明自己的猜想，以及是否這個是偽需求？
L:在我們確定需求後，我們其實還有很多事情需要在看，就是市場對這個需求的認可。以前在VC裡面有句話是這樣說的—時間對了，豬也能飛上天，所以在找到需求後我們應該做的就是確定時間。
拿智能投顧來說，中美兩個市場發展的速度跟體量是完全不一樣的，當然這個背後有很多定量因素，比如兩個國家的金融市場差別還是很大，美國金融產品的種類豐富但是管理嚴格；中國選擇種類小，市場監管還不是完善，很多新金融市場冒出衝擊傳統的商業模式。也有很多變量因素存在，比如中美的消費者習慣不一樣，中國散戶多，投機性強，主要的喜歡短線操作，但是美國的散戶小，大家偏好長線投資理財，而且多半相信專業機構提供的服務。
這些差異，都會導致需求在一段時間被市場斷定為偽需求，但是我覺得市場需要培養，等時間到了，就會有結果。
5怎樣去預防偽需求的發生？
L:首先，直接經驗跟間接經驗都告訴，這個市場需求不會是偽需求，只是辨別市場需要多長時間去接受這樣的一個概念。人性的弱點就是：懶惰跟貪婪，投資無疑對於很多人來說會是一個很大的問題，特別是金融小白，貪婪是隻要在可以墊腳碰到，觸手可得的時候，人性一定會做的事情。
對於這個產品來說，最大的障礙應該是信任的搭建，伴隨著時間的成長，市場教育的升級，消費者在眾多品牌中，怎麼去信任你的價值，認同你的市場服務以及願意為你的產品你的核心理念買單，這些都是產品在市場運營中要去打動消費者的東西。
總而言之，言而總之，作為一個產品的產品經理或者工作在一個產品部門就是在不斷的思考這幾個問題，然後不斷的對相關需求進行分析跟決策，最後達到了問題的解決。
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