01
AI的“真金白銀”賺起了錢
當(dāng)人類還在爭論AI能否理解金融時(shí),它們已經(jīng)用收益率說話了。
2025年10月17日晚,一場前所未有的金融實(shí)驗(yàn)在虛擬世界悄然啟動(dòng)。在美國nof1.ai實(shí)驗(yàn)室搭建的“Alpha Arena”競技場上,來自全球的六個(gè)頂級(jí)AI大模型同時(shí)接收到一條冰冷的指令:用1萬美元實(shí)盤資金,在加密貨幣市場中搏殺,不準(zhǔn)求助人類,不準(zhǔn)額外提示。 一場沒有硝煙的“AI炒幣世界大戰(zhàn)”就此爆發(fā)。
截至10月27日的數(shù)據(jù)顯示,中國模型在這場實(shí)盤較量中表現(xiàn)驚艷。DeepSeek的賬戶價(jià)值突破22,304美元,較初始本金增長123.04%,阿里通義千問Qwen3 Max的收益曲線則定格在20,708美元,它在10月22—25日加密市場大漲期間曾領(lǐng)跑全場,雖被反超但仍守住亞軍寶座。
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該表格是2025年10月27日競賽收官時(shí)的完整快照,代表各AI模型在特定10天窗口期 的終極表現(xiàn)與策略畫像
相比之下,美國的兩個(gè)科技巨頭表現(xiàn)令人失望。laude和Grok在8,000美元區(qū)間掙扎,Gemini賬戶僅剩3,801美元,而GPT-5的凈值已跌至2,761美元,虧損72.39%。美國模型的交易界面充斥著混亂的多空單混雜,甚至出現(xiàn)逆勢做空的致命錯(cuò)誤。
Alpha Arena項(xiàng)目首次將AI大模型置于真實(shí)金融環(huán)境中測試,不僅檢驗(yàn)了AI的交易能力,也為公眾展示了未來量化投資的新形態(tài)。相較于真的放手讓AI幫我們炒股理財(cái),更多人還是傾向于將其當(dāng)作“變得靠譜一些”的理財(cái)顧問。
02
AI理財(cái)?shù)膬煞N模式
普惠助手VS數(shù)字分身
2025年,中國金融大模型發(fā)展迅速,多家科技公司和金融機(jī)構(gòu)推出了針對(duì)金融場景優(yōu)化的垂直大模型。在C端市場,支付寶和招商銀行的AI理財(cái)助手最具代表性。
螞蟻集團(tuán)推出的“螞小財(cái)”集成在支付寶生態(tài)中,面向個(gè)人用戶的理財(cái)咨詢、保險(xiǎn)產(chǎn)品解讀等場景,語言通俗化能力強(qiáng),其底層模型Finix在上海財(cái)經(jīng)大學(xué)的金融領(lǐng)域大模型評(píng)估中排名第一。招商銀行“小招”則走了另一條路徑,其作為銀行私有化部署的典型代表,招行完全自主訓(xùn)練模型,數(shù)據(jù)不對(duì)外輸出,滿足金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全的高要求。
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一個(gè)依托超級(jí)App的生態(tài)優(yōu)勢,一個(gè)憑借銀行系的嚴(yán)謹(jǐn)與數(shù)據(jù)壁壘,兩大AI理財(cái)顧問正各自演繹著不同的發(fā)展路徑。
03
能力實(shí)測
誰更懂你的錢包?
單從使用便利性的角度出發(fā),用戶只需在招商銀行APP界面下拉就可以切換到小招對(duì)話窗口,而螞小財(cái)則位于支付寶理財(cái)界面的左上角,需要用戶單獨(dú)點(diǎn)擊才能啟動(dòng),相較而言小招的啟動(dòng)更具便利性。
兩款產(chǎn)品均采用對(duì)話式UI界面設(shè)計(jì),這里我們首先向兩者發(fā)出“投資金條什么價(jià)位買比較合適”的指令,兩款A(yù)I理財(cái)顧問都經(jīng)過深度思考后給出答案,不過招行小招給出的答案更偏保守,其分析介紹完黃金走勢后,雖也給出讓用戶關(guān)注招行“金生利”產(chǎn)品的建議,但整體表述較為保守,并未明確給出購買價(jià)格和建議。
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相較而言,“螞小財(cái)”不僅對(duì)當(dāng)下黃金價(jià)格以及歷史走向進(jìn)行了一番分析,更直接在結(jié)論上加入了相關(guān)基金的購買鏈接,其回答顯然更直接明了。
接下來,由于兩款A(yù)PP同個(gè)人日常消費(fèi)、收支綁定比較密切,我們嘗試發(fā)出“請(qǐng)根據(jù)本人日常收支及消費(fèi)情況,推薦一份每個(gè)月2000元的投資理財(cái)計(jì)劃”的指令,以測試兩個(gè)深入筆者日常生活的平臺(tái)是否能給出針對(duì)性的理財(cái)建議。
對(duì)比兩款A(yù)I理財(cái)助手給出的答案會(huì)發(fā)現(xiàn),招行小招在這樣具有針對(duì)性的問題上依舊有些謹(jǐn)慎了,直接給出相關(guān)業(yè)務(wù)推薦的做法,顯得有些不太人工智能了,而“螞小財(cái)”這一次的回答還是相當(dāng)不錯(cuò)的,其不僅將這20000元分成了多個(gè)投資理財(cái)方向,更精確地給出了每一項(xiàng)理財(cái)需要投入的資金占比。
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當(dāng)然,如果仔細(xì)閱讀“螞小財(cái)”的內(nèi)容會(huì)發(fā)現(xiàn),其并未針對(duì)用戶個(gè)人日常消費(fèi)習(xí)慣做一些針對(duì)性的推薦,顯然在內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)打通上還是有一些欠缺。
04
金融百事通:決策輔助價(jià)值
相較于帶有一些分析和判斷能力的應(yīng)用場景,招行小招顯然更適合面對(duì)“查看上月支出”“企業(yè)年金什么時(shí)候能領(lǐng)取”等數(shù)據(jù)采集和分析方面的問題,AI的加入也讓其擁有多輪對(duì)話能力。而“螞小財(cái)”引導(dǎo)問題更偏話題性,如“年輕人存款不足10萬,少嗎?”這樣的話題甚至?xí)o出投票鏈接為用戶帶來互動(dòng)。
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通過日常對(duì)話我們發(fā)現(xiàn),螞小財(cái)?shù)姆?wù)范圍涵蓋理財(cái)、保險(xiǎn)專業(yè)知識(shí)問答,還提供市場行情解讀、持倉深度分析及投教科普等專業(yè)服務(wù)。面對(duì)復(fù)雜專業(yè)的市場熱點(diǎn)、產(chǎn)品術(shù)語、上市公司財(cái)報(bào)等信息,升級(jí)后的“螞小財(cái)”能夠?yàn)橛脩魩砻爰?jí)實(shí)時(shí)解讀。小招的服務(wù)則體現(xiàn)出更強(qiáng)的銀行體系全周期陪伴特性,通過萃取一線客戶經(jīng)理多年財(cái)富管理經(jīng)驗(yàn),小招逐步構(gòu)建起覆蓋“售前期-售中期-售后期”等各個(gè)關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)的全周期服務(wù)鏈路。
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總的來說,AI理財(cái)顧問的終極靠譜法則,恰在于用戶清醒認(rèn)知它的“不完美”:它是指南針而非自動(dòng)駕駛,是數(shù)據(jù)庫而非先知。我們將它視為輔助決策的“超級(jí)研究員”,借助其處理海量信息的能力來完善我們的決策。
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