吕晴看好中国市场的飞速发展、人口基数和投资行为机构化的趋势，将成熟的商业模式和技术带回国填补服务空白。今年4月起，凯富特签约了诺亚财富等几家机构。凯富特在美国有全套相关牌照（SEC注册投资顾问、美国券商牌照），在中国更多是提供工具，并计划与持牌机构（如私募基金）成立JV（合资企业），合发产品。
下面分别介绍下凯富特解决方案中的几款产品：
1）机器人分析师“Kai”，基于市场公开信息，预测股票价格中长期趋势的人工智能模型。通过实时分析400多个指标与未来回报间的关系，评估公司状况。技术上的核心能力，一是数据的采集、清洗和整理，二是算法和建模能力。“Kai” 会抓取传统金融行业外大量非结构化的的文本数据（如新闻、社交、媒体、贴吧、股吧），利用自然语义处理、情感分析，结合金融数据（实时价格和各种信号），预测股价。目前，“Kai”覆盖美股、A股，在两国股市均获得较稳定的超额收益（见下图）。
美股市场，“Kai”看涨组合与看跌组合的实际表现
2）机器人图表师“RoboChartist”，囊括十几种经典股价图形的分析工具，帮助习惯研究信号的操盘手和基金经理解决“择时”问题。和“Kai”相比，“RoboChartist”数据源单一，但算法更复杂。
3）智能投顾“RoboAdvisor”，用A股现有的ETF，实现多个资产类别配置。但不像在美国，资产配置大部分基于ETF（截至2016年底，美国1716只ETF的资产规模约为2.5万亿美元，相当于全球3.5万亿美元ETF的73%），中国ETF数量有限，真正落地的解决方案更多是基于3000多只场外基金、共同基金。
吕晴认为市场仍在早期阶段，容量够大，策略“千人千面”，不会因同质化降低有效性。
A股ETF组合与沪深300指数比较
4）金融智能云“Kavout.AI”，开放AI计算能力给第三方金融机构，中小机构可以按需购买，在云端设置金融数据中心，低成本实现数据加密、深度学习、自主研发投资模型。“Kavout.AI”的赞助方阿里云免费提供服务器，凯富特同时与百度云和亚马逊公司旗下云计算服务平台AWS合作。
凯富特目前营收主要依靠在欧美市场的近10家合作客户，服务对象总资产规模约100亿美元。机构年费约在5w-10w美元，预计未来6-8个月达到盈亏平衡。据介绍，凯富特之前曾获得来自对冲基金和PE的投资（金额、资方暂未透露）。
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Google翻訳などのAIを使い、編集者が補正した文章です。
米国マーケットでテクノロジーと法人向けのビジネスモデルを検証した後、凱富特（Kavout）はサービスや商品を携えて中国に戻ってきた。
吕晴氏は清華大学とコロンビア大学を卒業後、マイクロソフト社とGoogle社でぞれぞれ主任プログラムマネージャー、シニアエンジニアを務め、帰国後は中国大手投資情報ベンダー「大智慧」のCTO、百度（Baidu /バイドゥ）のコマースプラットホームテクニカルディレクター、盛大集团の副総裁を歴任した。AI（人工知能）、機械学習、ビッグデータとフィンテックの分野で17年間キャリアを積んで、吕晴氏は大規模な機械学習のシステムを構築したキャリアと自身の好きなこととを組み合わせて新たな事業を起こそうと考え始めていた。吕晴氏は株式投資やオプション取引を実益を兼ねてやっていた。投資の3大テーマとも言える、投資対象の選択、売買のタイミングの見極め、アセットアロケーションの最適化をAIによって解決できないかと、2014年頃から研究を始めた。
金融は監督管理の厳格な世界だが 特に中国や米国では証券業のコンプライアンスが厳格に求められる。しかし、技術分野出身の吕晴氏は金融業界のルールにはあまり精通していなかったが、国際金融の分野で15年の経験を持つバリー・バーンスタイン氏と出会った。彼は、米国の証券会社アルゴ・パートナーズの前最高執行責任者(COO)であり、国際投資機構のNeonet Securitiesの最高コンプライアンス責任者だった。
両氏は2015年に凱富特（Kavout）を設立し、ヘッジファンド、資産管理会社、投資顧問会社向けにスマート技術を活用した投資銘柄の選択、売買タイミングの見極め、ポートフォリオの最適化、資産配置、投資顧問、クラウドコンピューティングを含む総合的なソリューションを提供している。また、例えばiOS版のプラットフォームなども用意し個別のニーズにも対応している。
2015年はゴールドマン・サックスやヘッジファンドのブリッジウォーターなど金融界の巨人たちもAI投資に参入した1年だったが、その当時は米国であっても、まだAI投資はそれほど受け入れられていなかった。凱富特（Kavout）は1年半の時間を掛け基礎固めを行い、昨年９月に最初の商品をリリースした。この商品には、FOF（ファンドオブファンズ）の運用ストラテジーや大型のアセットクラスの売買のタイミングや資産配分、店頭取引型ファンドの選択などの機能が含まれている。この商品のターゲットは、欧米のベンチャー企業から大型ヘッジファンドや資産運用機構などだ。
しかし、AI投資が業界で爆発的に受け入れられたのは「Alpha Go」と自動運転システムが話題になった後のことで、多くの人々にとってAIが問題解決のキーワードとして意識され始め、コンピューターが本当に信頼され始めてからだった。ゴールドマン・サックスやJ.P.モルガンなどがコンピューターをトレーディングスタッフに置き換える措置を大々的に開始し、中国国内でも同様ことが行われ、続々と多くのソリューションが発表された。テクノロジーには国境はなかったが、既に成熟し安定期に入っている欧米の金融機構には複雑なマッチングフローがあるので、新たなテクノロジーに対する見方には厳しいものがある。これに対し中国の投資家は「旬のテクノロジー」を試して、一山当てようという意識が強いようだ。
吕晴氏は中国マーケットの急速な発展とその人口規模、さらには投資行為の組織化のトレンドを商機と見て、確立されたビジネスモデルとテクノロジーを携えて中国に帰国し、サービスが手付かずとなっている領域に進出しようとしたのだ。凱富特（Kavout）は、今年4月からは諾亜財富（ノア・ホールディングス）などの資産運用機構と提携を結んだ。凱富特（Kavout）は米国マーケットでの業務展開に必要な証券取引委員会の投資顧問や証券業に関する一連のライセンスを取得している。中国国内では多くのトレーディングツールを提供するとともに、ライセンスを持つ機構（プライベートファンドなど）と共同でジョイントベンチャーを設立したり商品開発を行う計画だ。
次に凱富特（Kavout）の提案するソリューション/商品を紹介する
ロボットアナリスト「Kai」は、マーケットに公開された情報に基づいて、株価の中長期のトレンドの予測を行うAIモデルだ。400以上の指標と将来の収益との関係をリアルタイムで分析し、企業評価を行う。技術のコアとなるのは、まず、データの収集と精査、整理で、次にアルゴリズムとモデリング能力だ。「Kai」は、金融業界の外部にある、構造化されていない膨大なテキストデータ（ニュース、SNS、メディア、BBS、株式掲示板など）を取得して、それらに対して自然言語処理と感情分析を行う。そしれ金融データ情報（リアルタイム価格や各種シグナル）とリンクさせて株価を予想する。これまでに米国証券市場と中国A株をカバーし、いずれのマーケットにおいても、安定的な収益を上げている。
ロボットチャートトレーダー「RoboChartist」は10数種の権威のある株価チャートを解析するツールを統合したもので、売買シグナルに注目しているトレーダーやファンドマネージャーが抱える、取引タイミングをいかに決定するかという課題の解決に役立つ。「RoboChartist」は「Kai」と比較するとデータソースは単一ですが、アルゴリズムはずっと複雑だ。
スマート投資アドバイザー「RoboAdvisor」は中国A株のETF（上場投資信託）を利用し、複数のアセットアロケーションを実現している。しかしその大部分をETFに配分する米国のやり方とは異なり（2016年末までで、米国には1716本のETFがあり、その資産規模は約2.5兆ドルで、全世界の3.5兆ドルの73%に相当）、中国のETFの数はまだ限りがあるため、本当に中国の現状に合ったソリューションは、中国国内に3000本以上ある店頭取引型ファンドやミューチュアル・ファンドを組み入れることで実現している。
吕晴氏は中国マーケットはまだ初期段階にあって、キャパシティーは十分にあり、投資戦略も人それぞれで多種多様なので、同質化によって有効性が減少することはないと見ている。
金融向けスマートクラウド「Kavout.AI」は、AIの処理能力をサードパーティーマーケターに開放し、中小投資機構はそれを必要に応じ購入するシステムだ。中小投資機構はクラウドサーバーに金融データセンターを設置して、低コストで金融データの暗号化や、ディープラーニング、投資モデルの研究開発を行える。「Kavout.AI」は阿里雲（Alibaba Cloud/アリババクラウド）の協力を得て、無償でサーバーの提供を受けている。また、凱富特（Kavout）は、阿里雲（Alibaba Cloud/アリババクラウド）とAmazon傘下のクラウドコンピューティングサービスであるAWSと提携関係にある。
凱富特（Kavout）の現在の主要な営業収入は欧米マーケットの約10社のパートナーからによるもので、それらの総資産額は100億ドルだ。年間手数料は5万～10万ドルで、6～8カ月で採算ベースに乗ると考えられている。凱富特（Kavout）はヘッジファンドやプライベート・エクイティからの投資も既に受けているとも言われている（なお、金額や出資者は開示されていない）。
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