智能投资的风险表现为多种形式，主要集中于两个方面，即金融风险和业务风险。

智能投研之所以仍旧面临相应的风险，究其原因，主要有以下几个方面：

1.金融资产普遍存在风险。不管是智能投研还是传统投研形式，都会面临金融资产本身的风险，而这种风险会是持续存在的。

2.市场可能存在突发或极端情况。智能投研系统在遇到突发的或极端市场情况下，不能够完全保证数据能够及时准确获取、计算分析和结果输出，而这会给金融投资与交易决策带来极大影响。

3.外部不可控风险的存在。智能投研系统可对自己可控范围进行各种风险预警与规避，但由于外部不可控风险存在，智能投研则可能面临力不从心的窘境，如断电断网或服务器设备故障等。

现状看来，智能投研行业一直没有迎来大的需求爆发，即便是入行超过较久的公司，也较难达到盈亏平衡。那么，什么是客户急需解决的问题？为何传统的投研部门没有形成大规模的采购需求？智能投研应用落地难，其问题主要体现在以下方面。

行业概念模糊，市场认知不足。自从智能技术广泛赋能各行各业之后，在金融领域涌现出智能金融、智能投资、智能投顾、智能资讯等新概念。这些概念有的从行业角度出发，有的从场景角度出发，经常会造成用户认知混淆，难以明确定义和区分。同时，市场上也存在一些公司炒作概念，新瓶装旧酒，老系统换个界面当新系统卖的情况。智能投研仍然是一个相对空白、缺乏行业统一认知的新生领域。

智能投研缺乏标杆性应用案例。对于金融机构来说，采购智能投研工具的动力不足，如果仅仅是提高效率、降低成本，这个目标和效果不够吸引人的，因而也就没有急迫的动力推进相应的变革。从成本方面分析，金融机构实习生的人力成本极低，相对而言，引入一套智能投研系统的采购和学习成本，反倒是直接体现在账面上的费用。从收入方面分析，研究所通过服务基金公司拿到佣金收入只是重复固化变现模式，如何实现研究价值的最大化是整个行业都在探索的。采购智能投研产品，很难在短时间内看到其创造的直接回报，通过这一工具来提高收益回报率的目标，中短期内也难以达到。

智能投研的一个重要应用即智能投资，而智能投资最常见的表现形式即为量化智能交易。智能交易是指由电脑模拟交易员的下单操作进行机器交易的过程。智能交易按照预先设置好的交易模型和规则，根据市场行情和信息触发交易机会，由计算机瞬间完成组合交易指令，实现自动下单。在交易时可利用实时交易信息，找到恰当的时机及数量进行交易，以减少交易成本及减少市场波动，并极大地减少了交易员情绪波动对交易决策的影响，特别是避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的交易决策。

总的来看，智能投资面临的主要风险有：

• 模型管理不足导致成功率较低。量化专家分析发现，对冲基金失败主要原因如下：量化策略一尘不变、追求时间序列平稳性而丢掉重要特征、回测模型理想化、交叉验证有缺陷、回测过拟合等问题。
• 资产交易规则及种类灵活性较差。美国金融市场起步较早、发展成熟，金融标的丰富，金融资产交易规则对算法模型交易有较好的支持。国内金融市场有待进一步提升，金融产品有待丰富。如国外有较多的外汇交易产品，国内则鲜有此类产品可供投资交易。
• 模型不能完全适应新常态。市场与经济是在不断变化发展的，历史趋势或规律在未来的特定时期并不一定适用。在不同的经济与市场情景下，我们不同的模式来进行适应和预测。在经济与市场环境出现较大变化的时候，算法模型可能不能紧跟环境与状态的变化而做出相适应的调整，从而不能够准确的对经济金融与市场形势做出研判。
• 不能对极端或未知情况自动化处理。学界的研究中往往对数据进行缩尾处理，以剔除极端数据。由非极端建立的模型并不能很好地解释及应对极端情况。但现实市场交易中会遇到极端情况，此时利用现有模型可能会做出错误决策。