顧少澤顯然對此有很深的研究，
“因爲是用機器來管理，成本很低，主要盈利是向客戶收取管理費。
WealthFront就是利用計算機算法和標準投資模型爲投資者管理資產組合，首先是通過調查問卷，瞭解風險偏好，把資金轉入第三方託管賬戶，客戶可以隨時調動資金，公司幫你監控、分析，利用投資組合理論，給你推薦投資理財產品。”
“現在的智能程度應該還達不到吧？”
趙子明開口問道，
“是的，目前的智能水平不高、給用戶提供服務的差異化不夠，比較簡單粗暴，主要在於參數太少，大數據積累不夠。一般來說，就是挑選一些既往業績表現好的基金推薦給客戶，但是去年表現好不代表今年表現好，我們都知道，基金年度波動還是比較大的”
顧少澤毫不掩飾智能投顧的弱點，
“嗯”，
趙子明點了點頭，聽他繼續說，
“智能投顧面臨的競爭也不少，因爲技術上難以形成壁壘，傳統企業反倒可以依據客戶優勢和人脈優勢後來居上，他們或者自己開發或者收購相關技術公司，你五年的積累，比不上人家一年的發展”
顧少澤接着列舉了幾個例子，如Vanguard，blackrock公司，都是後來居上。
儘管挑戰很多，趙子明也不準備放棄，相比較而言，優勢更多。
智能程度不夠，無法建立技術壁壘，這恰好是他的優勢所在，果然聽到顧少澤繼續說道，
“不過這些對於我們來說，都不是問題，說實話，我從來沒能想到，國內的大數據風控，能達到這種地步，憑藉我們現有的技術積累，很快就能推出產品，到時候絕對讓市場刮目相看”
“嗯”趙子明同意，他也有這方面的信心，
要知道顧少澤以前是vanguard團隊的一員，vanguard作爲美國指數基金的教父級人物，顧少澤的優秀可見一斑，等閒公司，他肯定是看不上的，這次能同意金龍的邀請，大數據風控技術是主要原因。
“對於我們公司來說，目前的切入點，還在於挖掘現有的用戶資源，把目標人羣鎖定在淨收入10萬元至50萬元、可投資資產20萬元-500萬元的新中產階層，金龍現有的客戶中，差不多有10萬中產，這是一筆很大的財富。
高淨值客戶，他們有自己的投資顧問，不說能力上是否比智能投顧更強，競爭太過激烈，我們沒什麼優勢。而對於這些大衆富裕階層來說，在平臺上買理財產品、在銀行存款什麼的，太過單調，他們需要的是家庭規劃和趨勢性解讀，能夠幫助他們對家庭的資產配置做出調整”
“智能投顧未來的方向，一個是聚少成多的螞蟻雄兵，一個是人工智能高度發達的差異化服務”
趙子明把自己的思考說出來，
顧少澤沒有說話，聽趙子明繼續講，
早就聽說趙總思維敏捷，很容易抓住事物的本質。
“高淨值客戶之所以受到重視，有一個團隊的投資顧問爲其服務，就在於資金基數大，哪怕只收取很少的費用，顧問團隊也得到很高的回報，他們能夠更專心地爲高淨值客戶服務。
而對於中產來說，只能聚沙成塔，形成螞蟻雄兵，把具有共同興趣的人聚集起來，把所有人當做一個高淨值客戶看待，有一個團隊爲他們進行服務，這樣基數一大，回報就越大。
畢竟對於很多人來說，只熟悉股票投資，期貨就不熟悉了，更別說固定資產投資，房地產、有價證券、金銀貴金屬、紅酒、藝術品，這些領域投資回報更高，但很多人沒有能力接觸到”
趙子明說道，
爲什麼越有錢的人越容易賺錢，因爲接觸的機會更多。
“至於人工智能高度發達的差異化服務，不談也罷，你剛纔說的美國智投領域就是這樣，現階段還只是簡單粗暴的投資建議，當然國內這一塊還沒開始，一旦開始，大家都是先走這樣的路子。
通過人工智能對金融數據進行分析，提供一般意義上的投資建議，基本上不會因人而異，屬於通用型智能投顧，隨着人工智能的進一步發展，智能投顧則會按照每一個投資人的資金情況、偏好、風險承受能力，給出個性化的投資建議，具體的交易行爲由投資人完成，屬於個性化智能投顧”
顧少澤心下佩服，趙子明應該是第一次瞭解智投領域，能有一番自己的思考，就算很不錯了。
“你打算怎麼開始”
趙子明對整個行業有了大概的瞭解，開始關心具體事項。
“我的初步計劃是在傳統金融模型基礎上加入人工智能和機器學習算法進行優化，並融入相關的專業基金研究經驗，從大類資產配置、底層基金篩選、風險預警三個層次構建蒙特卡洛模擬有效前沿模型、行爲動量基金分析決策樹、多象限風險預警矩陣模型體系，這是我擅長的，配合我們金龍公司豐富的技術積累，據我估計，第一代產品上線，不會超過三個月”
小額信貸，消費分期，智能投顧，作爲驅動金龍發展的三駕馬車，他希望，能起到1+1＞2的作用，產生質變的效果。