智能投资的目标是通过大数据和人工智能的应用，提高投资决策的准确性、效率和稳定性，从而实现更好的投资回报。然而，智能投资系统仍然需要投资者的监督和调整，因为投资决策不仅涉及到数据和算法，还需要考虑一系列的经济、政治和社会因素。
智能投资利用大数据和人工智能来做出决策，主要基于以下几个方面：
1. 数据收集和分析：智能投资系统通过收集各种市场和经济数据，包括公司财务数据、宏观经济指标、行业趋势数据等，然后通过大数据分析技术对这些数据进行深入分析和挖掘，揭示隐藏的规律和趋势。
2. 模型构建和优化：基于数据分析结果，智能投资系统会构建一系列的数学模型，例如风险模型、收益模型、投资组合优化模型等。这些模型可以根据不同的投资目标和风险偏好，对可选的投资标的进行评估和排序。
3. 决策支持与预测：智能投资系统可以通过人工智能算法，例如机器学习和深度学习，来进行决策支持和预测，帮助投资者做出更准确的决策。这些算法可以识别出市场的潜在机会和趋势，预测股票和市场的走势，从而辅助投资者做出更好的投资决策。
4. 实时监测与调整：智能投资系统可以根据市场的实时变化，通过实时的数据更新和分析，不断监测和调整投资组合。系统能够识别投资组合中的风险和机会，并通过自动化交易系统进行实时的交易操作，以最大程度地保持投资组合的盈利能力和风险控制。
智能投资的目标是通过大数据和人工智能的应用，提高投资决策的准确性、效率和稳定性，从而实现更好的投资回报。然而，智能投资系统仍然需要投资者的监督和调整，因为投资决策不仅涉及到数据和算法，还需要考虑一系列的经济、政治和社会因素。