顾少泽显然对此有很深的研究，
“因为是用机器来管理，成本很低，主要盈利是向客户收取管理费。
WealthFront就是利用计算机算法和标准投资模型为投资者管理资产组合，首先是通过调查问卷，了解风险偏好，把资金转入第三方托管账户，客户可以随时调动资金，公司帮你监控、分析，利用投资组合理论，给你推荐投资理财产品。”
“现在的智能程度应该还达不到吧？”
赵子明开口问道，
“是的，目前的智能水平不高、给用户提供服务的差异化不够，比较简单粗暴，主要在于参数太少，大数据积累不够。一般来说，就是挑选一些既往业绩表现好的基金推荐给客户，但是去年表现好不代表今年表现好，我们都知道，基金年度波动还是比较大的”
顾少泽毫不掩饰智能投顾的弱点，
“嗯”，
赵子明点了点头，听他继续说，
“智能投顾面临的竞争也不少，因为技术上难以形成壁垒，传统企业反倒可以依据客户优势和人脉优势后来居上，他们或者自己开发或者收购相关技术公司，你五年的积累，比不上人家一年的发展”
顾少泽接着列举了几个例子，如Vanguard，blackrock公司，都是后来居上。
尽管挑战很多，赵子明也不准备放弃，相比较而言，优势更多。
智能程度不够，无法建立技术壁垒，这恰好是他的优势所在，果然听到顾少泽继续说道，
“不过这些对于我们来说，都不是问题，说实话，我从来没能想到，国内的大数据风控，能达到这种地步，凭借我们现有的技术积累，很快就能推出产品，到时候绝对让市场刮目相看”
“嗯”赵子明同意，他也有这方面的信心，
要知道顾少泽以前是vanguard团队的一员，vanguard作为美国指数基金的教父级人物，顾少泽的优秀可见一斑，等闲公司，他肯定是看不上的，这次能同意金龙的邀请，大数据风控技术是主要原因。
“对于我们公司来说，目前的切入点，还在于挖掘现有的用户资源，把目标人群锁定在净收入10万元至50万元、可投资资产20万元-500万元的新中产阶层，金龙现有的客户中，差不多有10万中产，这是一笔很大的财富。
高净值客户，他们有自己的投资顾问，不说能力上是否比智能投顾更强，竞争太过激烈，我们没什么优势。而对于这些大众富裕阶层来说，在平台上买理财产品、在银行存款什么的，太过单调，他们需要的是家庭规划和趋势性解读，能够帮助他们对家庭的资产配置做出调整”
“智能投顾未来的方向，一个是聚少成多的蚂蚁雄兵，一个是人工智能高度发达的差异化服务”
赵子明把自己的思考说出来，
顾少泽没有说话，听赵子明继续讲，
早就听说赵总思维敏捷，很容易抓住事物的本质。
“高净值客户之所以受到重视，有一个团队的投资顾问为其服务，就在于资金基数大，哪怕只收取很少的费用，顾问团队也得到很高的回报，他们能够更专心地为高净值客户服务。
而对于中产来说，只能聚沙成塔，形成蚂蚁雄兵，把具有共同兴趣的人聚集起来，把所有人当做一个高净值客户看待，有一个团队为他们进行服务，这样基数一大，回报就越大。
毕竟对于很多人来说，只熟悉股票投资，期货就不熟悉了，更别说固定资产投资，房地产、有价证券、金银贵金属、红酒、艺术品，这些领域投资回报更高，但很多人没有能力接触到”
赵子明说道，
为什么越有钱的人越容易赚钱，因为接触的机会更多。
“至于人工智能高度发达的差异化服务，不谈也罢，你刚才说的美国智投领域就是这样，现阶段还只是简单粗暴的投资建议，当然国内这一块还没开始，一旦开始，大家都是先走这样的路子。
通过人工智能对金融数据进行分析，提供一般意义上的投资建议，基本上不会因人而异，属于通用型智能投顾，随着人工智能的进一步发展，智能投顾则会按照每一个投资人的资金情况、偏好、风险承受能力，给出个性化的投资建议，具体的交易行为由投资人完成，属于个性化智能投顾”
顾少泽心下佩服，赵子明应该是第一次了解智投领域，能有一番自己的思考，就算很不错了。
“你打算怎么开始”
赵子明对整个行业有了大概的了解，开始关心具体事项。
“我的初步计划是在传统金融模型基础上加入人工智能和机器学习算法进行优化，并融入相关的专业基金研究经验，从大类资产配置、底层基金筛选、风险预警三个层次构建蒙特卡洛模拟有效前沿模型、行为动量基金分析决策树、多象限风险预警矩阵模型体系，这是我擅长的，配合我们金龙公司丰富的技术积累，据我估计，第一代产品上线，不会超过三个月”
小额信贷，消费分期，智能投顾，作为驱动金龙发展的三驾马车，他希望，能起到1+1＞2的作用，产生质变的效果。