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随着中国经济的腾飞，中产阶级的崛起，投资管理逐渐步入寻常百姓家。
值得注意的是，在十年前“无财可理”问题解决后，另一个矛盾愈发凸显——层次不齐的投资素质。据wind数据统计，2004年至2015年12年间，只有3年基金是亏损的，平均年化收益率为19.2%，投资任意一只基金满一年正收益概率为79.8%。与此同时，理财魔方分析指出，基金投资者却总是亏损的。从基金赎回比例来看，投资者平均持基时间为一季度，而在踊跃申购之后的一季度往往伴随着大幅亏损。
投资咨询服务应运而生。可对于更广泛的用户群体而言，传统金融机构投资服务却是可望不可即。一是人力顾问有限，金融机构更青睐于高净值客户。二是存在较高的起投金额。
东方证券首席经济学家邵宇表示，东方证券有客户110万，投顾人数即便加上营业部部分也不过一两百人，仅凭人力根本无法服务到位。而在国外，高盛为净值在一百万美金以下的客户提供机器人服务。他指出，利用机器的趋势是难以避免的。
尤其在互联网、AI等新技术拥抱金融的时代，这批非典型用户的价值含量也愈发凸显。智能投顾正是想要解决这些问题。财鲸联合创始人王蓁博士此前曾言，
智能投顾的本质是线上化私人银行的后台服务，让用户能够更低成本获得服务。
简单来说，智能投顾通过引入人工智能，系统得以评测用户的风险偏好，并推荐相应资产组合，用户得以一键下单完成交易；后期不断检测资产表现情况，必要时进行风险提示以及调仓推荐。对用户而言，获得了机器专家的投顾服务，从而更好地控制理财风险，提高资金收益，一键式的操作也非常有利于用户体验。
由于客观需求的存在，智能投顾也随之水涨船高，成为全球财富管理领域一颗明星。以发源地美国为例，据咨询公司A.T. Kearney预测，资产管理规模将从2016年的3000亿美元增长至2020年的2.2万亿美元，5年的年均复合增长率约为68%。还有分析人士认为，智能投顾在中国拥有更广阔的发展前景，国情不同、巨大的人口基数以及不够完善的投资咨询服务中皆蕴藏机会。
王蓁表示，智能投顾公司其实就是算法或数学模型的公司。面对此类具有一定技术壁垒的市场，创业公司一向走在传统金融机构前，技术团队及人才成为大部分金融机构的短板。
智能投顾对于传统金融机构的业务发展而言，究竟有何意义？金融机构应不应该入场？能否实现后来居上？如何借鉴创业公司先行经验，怎样利用人工智能算法、非结构化数据等，搭建起一个真正的智能投顾产品？
为此，雷锋网AI金融评论联合雷锋网AI慕课学院举办智能投顾系列讲座，邀请国内已实现商业化落地，通过交付验收；符合银监会监管要求，可以在金融机构内部部署私有服务；国内已实现无人工干预，在防火墙隔离下，能够独立自主运行的智能投顾系统——财鲸的联合创始人王蓁博士在未来一月为我们持续分享，关于智能投顾原理、业态、算法模型和应用落地的一切。
讲座分为两部分——线上公开课、线上线下结合的正式课程。
公开课由9月7日与9月14日两次直播组成。王蓁博士将会讲解智能投顾的前世今生和原理，并对比中美两国差异，分析智能投顾在国内生长所面临的挑战和解决方案，使得听众建立有关智能投顾的原理、基本框架和行业整体认知。
正式课程分为初、中、高级三阶段。
初级课程将在公开课精华基础上，增加常见资产配置模型与机器学习基础内容。
中级课程是高级课程的预备课，将深入剖析金融研究和投资领域常见的人工智能算法，包括风险平价资产配置模型、基于多因子模型的资产配置、量化投资中的自适应建模和优化方法、自动化的文本挖掘算法、非结构化数据应用、金融搜索、金融知识图谱构建等。
高级课程会结合国内智能投顾的落地案例，拆分讲解如何搭建和实施一个真正的智能投顾项目，主要覆盖思考和解决问题的思维方式和案例介绍。
王蓁博士是北京财鲸信息技术有限公司联合创始人，美国康奈尔大学博士、清华大学学士；特许金融分析师（CFA），金融风险管理师（FRM），持有美国资产管理咨询个人牌照；他曾就职于美国纽约华尔街的彭博总部，从事多资产投资组合的量化建模和投资。
王蓁博士曾应邀在中国科学院经济学院MBA班教授量化金融投资专题课，曾在清华大学、五道口金融学院、对外经贸大学等发表量化金融讲座，熟悉美国金融市场和监管法律，擅长大数据统计研究和各类人工智能方法。
目前，王蓁是某四大行之一、某香港上市公司智能投顾系统唯一项目负责人，同时也是某香港上市券商金融搜索引擎和机器人助手系统项目负责人。