吕晴从清华大学和哥伦比亚大学毕业后，曾在美国微软和Google分别担任首席程序经理、资深工程师，回国后历任大智慧CTO、百度商业平台技术总监、盛大集团副总裁。在AI、机器学习、大数据和金融科技领域做了17年研发后，他开始考虑，要不要用搭建大型机器学习系统的经验结合自身爱好创个业。吕晴平时喜欢炒炒股、玩玩期权，从2014年开始研究用AI解决投资的三个问题：如何选择在标的？在什么时机买卖？怎么优化资产配置组合？

同时，金融是强监管行业，尤其是中国、美国都对证券业的合规性要求严格。技术出身的吕晴对金融行业的“游戏规则”还不太熟，于是找到了有15年国际金融服务经验的前美国券商Algo Paterners COO、国际交易机构Neonet Securities主席Barry Bernstein。

两人于2015年成立了凯富特（Kavout），向对冲基金、财富管理公司、投资顾问公司提供包括智能选股、择时、组合优化、资产配置、智能投顾和智能云在内的综合解决方案；同时承接一些个性化需求，比如在凯富特平台上开发ios版本等。

2015年也是美国的高盛集团、桥水基金等巨头入局智投的一年，不过当时即使是美国，市场接受程度并不高。凯富特用了1年半搭建底层，在去年9月发布第一版产品，包含FOF策略、大类资产的择时和配置、场外基金选择等功能，服务对象从欧美的创企到大型对冲基金和财富管理机构。

不过，行业真正迎来爆发还是在Alpha Go和自动驾驶普及了AI后，人们意识到AI可以解决关键性问题，并开始信任机器。高盛、J.P.Morgan等开始大规模用机器替代交易员，国内也增强相关投入，陆续推出解决方案。技术本不分国界，但欧美成熟稳定的金融机构有复杂的对接流程，对新技术考察严格；反而是国内客户更愿意“尝鲜”，发展“跳跃”些。

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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