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      AI財(cái)富管理服務(wù)現(xiàn)狀調(diào)研分析|道口研究

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      文/清華大學(xué)五道口金融學(xué)院博士研究生何龍江、余影,清華大學(xué)五道口金融學(xué)院財(cái)富管理研究中心研究專(zhuān)員張藝偉

      人工智能在財(cái)富管理領(lǐng)域正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的角色變革,從提升效率的輔助“工具”演變?yōu)槟芾斫庑枨蟆⑻峁﹤€(gè)性化建議乃至情感交互的“智能伙伴”,全面重塑著行業(yè)的服務(wù)模式與客戶(hù)體驗(yàn)。

      調(diào)研背景

      伴隨以生成式AI為代表的人工智能技術(shù)快速發(fā)展,全球金融行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的范式變革。財(cái)富管理作為金融服務(wù)的核心領(lǐng)域,其服務(wù)模式、技術(shù)應(yīng)用與客戶(hù)體驗(yàn)正在被全面重塑。人工智能已不再僅僅承擔(dān)效率提升的輔助角色,而是逐步演化為能夠理解客戶(hù)需求、提供個(gè)性化資產(chǎn)配置建議,甚至實(shí)現(xiàn)情感交互的“智能伙伴”。這種從“工具”到“伙伴”的轉(zhuǎn)型,既拓展了財(cái)富管理的服務(wù)邊界,也預(yù)示著行業(yè)即將進(jìn)入一個(gè)更加智能化、人性化的全新階段。

      中國(guó)AI財(cái)富管理的快速發(fā)展得益于國(guó)家政策支持與獨(dú)特場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。2025年8月26日,國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的實(shí)施意見(jiàn)》,明確鼓勵(lì)A(yù)I與金融等領(lǐng)域深度融合。除此之外,中國(guó)數(shù)字生活生態(tài)龐大且活躍,金融服務(wù)深度融入社交、支付、電商等應(yīng)用中,使AI財(cái)富管理服務(wù)能夠高效觸達(dá)用戶(hù),實(shí)現(xiàn)從建議到交易的無(wú)縫閉環(huán)。如圖1所示,金融大模型應(yīng)用案例數(shù)量及覆蓋場(chǎng)景廣度位居各行業(yè)首位。

      調(diào)研設(shè)計(jì)

      為了深入了解AI財(cái)富管理工具在中國(guó)市場(chǎng)的真實(shí)應(yīng)用狀況,準(zhǔn)確把握行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),清華大學(xué)五道口金融學(xué)院財(cái)富管理研究中心與螞蟻集團(tuán)研究院聯(lián)合發(fā)起了一項(xiàng)線上隨機(jī)問(wèn)卷調(diào)查。本次調(diào)研旨在全面分析AI工具在個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu)投研用戶(hù)中的使用現(xiàn)狀、價(jià)值認(rèn)知、體驗(yàn)痛點(diǎn)與未來(lái)需求,為行業(yè)發(fā)展提供有價(jià)值的參考依據(jù)。調(diào)研采用線上隨機(jī)抽樣方式,覆蓋全國(guó)主要經(jīng)濟(jì)區(qū)域的財(cái)富管理用戶(hù),確保樣本的代表性和調(diào)研結(jié)果的可靠性。

      在樣本規(guī)模上,本次調(diào)研共回收有效問(wèn)卷1627份,其中個(gè)人投資者問(wèn)卷1514份,機(jī)構(gòu)投研用戶(hù)問(wèn)卷113份。這一樣本量為分析兩類(lèi)用戶(hù)群體的使用特征、需求差異和痛點(diǎn)分布提供了充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。調(diào)研時(shí)間跨度為2025年,正值生成式AI技術(shù)在金融領(lǐng)域快速落地應(yīng)用的關(guān)鍵時(shí)期,調(diào)研數(shù)據(jù)能夠較好地反映當(dāng)前市場(chǎng)的真實(shí)狀態(tài)。數(shù)據(jù)處理方面,研究團(tuán)隊(duì)采用描述性統(tǒng)計(jì)分析與交叉比對(duì)的方法,結(jié)合典型案例與專(zhuān)家意見(jiàn),確保結(jié)果的可靠性與代表性。所有數(shù)據(jù)均匿名處理,僅用于學(xué)術(shù)與行業(yè)研究目的。

      調(diào)研發(fā)現(xiàn)

      個(gè)人投資者:市場(chǎng)潛力巨大但體驗(yàn)痛點(diǎn)突出

      調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,AI財(cái)富管理在個(gè)人投資者群體中呈現(xiàn)出“認(rèn)知與應(yīng)用倒掛”的特征——盡管用戶(hù)對(duì)AI價(jià)值有清晰認(rèn)知,但實(shí)際使用深度仍然有限。超過(guò)半數(shù)受訪者從未使用過(guò)AI財(cái)富管理工具,另有4.95%的用戶(hù)曾嘗試但目前已不再使用,在現(xiàn)有用戶(hù)中深度使用AI工具的比例僅為14.8%(見(jiàn)圖2)。這一現(xiàn)狀表明市場(chǎng)滲透仍處于初級(jí)階段,用戶(hù)轉(zhuǎn)化與留存是行業(yè)突破的關(guān)鍵。

      盡管使用率不高,但用戶(hù)對(duì)AI工具的核心價(jià)值認(rèn)知卻高度一致。調(diào)研顯示,24.14%的受訪者認(rèn)為“隨時(shí)隨地提供服務(wù)”打破了傳統(tǒng)理財(cái)服務(wù)的時(shí)空限制,23.31%的受訪者看重“降低專(zhuān)業(yè)理財(cái)門(mén)檻”帶來(lái)的普惠效應(yīng),20.69%的用戶(hù)認(rèn)可“個(gè)性化投資建議”滿(mǎn)足了差異化需求(見(jiàn)圖3)。這三項(xiàng)核心優(yōu)勢(shì)共同指向AI技術(shù)的“可及性”與“適配性”。從應(yīng)用場(chǎng)景看,用戶(hù)使用AI工具主要集中在投資決策的全鏈條環(huán)節(jié):“尋找和比較理財(cái)產(chǎn)品”(22.39%)、“學(xué)習(xí)理財(cái)知識(shí)”(21.48%)與“獲取市場(chǎng)資訊,熱點(diǎn)解讀”(21.4%)位列前三(見(jiàn)圖4),體現(xiàn)出用戶(hù)對(duì)AI輔助決策的系統(tǒng)性需求。

      然而,認(rèn)知與應(yīng)用之間的鴻溝源于三大體驗(yàn)痛點(diǎn)。在反饋體驗(yàn)不佳的用戶(hù)中,23.72%認(rèn)為AI“回答過(guò)于理論化、不夠?qū)嵱谩保?0.97%擔(dān)憂(yōu)“推薦產(chǎn)品缺乏中立性”,12.83%指出“情感交互能力不足”(見(jiàn)圖5)。這些痛點(diǎn)揭示了當(dāng)前AI工具在落地應(yīng)用中的核心挑戰(zhàn):如何從泛化建議轉(zhuǎn)向可執(zhí)行方案?如何平衡商業(yè)邏輯與用戶(hù)利益?

      如何增強(qiáng)人機(jī)交互的情感溫度?正因如此,個(gè)人投資者期望AI能夠扮演一個(gè)功能全面的“全能理財(cái)官”角色,滿(mǎn)足其多元化的財(cái)富管理需求。如圖6所示,用戶(hù)最希望AI成為“深度剖析市場(chǎng)的分析師”(26.76%),提供超越普通資訊的專(zhuān)業(yè)洞察。同時(shí),用戶(hù)也希望AI能承擔(dān)“規(guī)劃家庭財(cái)務(wù)的規(guī)劃師”(22%)、“糾正投資行為的教練”(19%)、“傳授理財(cái)知識(shí)的導(dǎo)師”(18.48%)及“緩解焦慮的伙伴”(11.59%)等多重角色。這預(yù)示著一個(gè)集專(zhuān)業(yè)分析、財(cái)務(wù)規(guī)劃、行為引導(dǎo)和情緒陪伴于一體的綜合性AI伙伴將是未來(lái)的發(fā)展方向。

      機(jī)構(gòu)投研用戶(hù):應(yīng)用尚淺,急需自動(dòng)化與數(shù)據(jù)處理能力

      與個(gè)人投資者相比,機(jī)構(gòu)端呈現(xiàn)出截然不同的應(yīng)用特征——盡管對(duì)AI價(jià)值的認(rèn)知高度統(tǒng)一,但實(shí)際應(yīng)用卻停留在淺層輔助階段。調(diào)研顯示,超過(guò)七成機(jī)構(gòu)用戶(hù)接觸過(guò)AI工具,但63.7%仍停留在“偶爾使用、輔助參考”階段,深度依賴(lài)用戶(hù)占比僅7.1%(見(jiàn)圖7)。這表明AI尚未嵌入機(jī)構(gòu)投研的核心工作流,從“邊緣工具”向“生產(chǎn)力中樞”的躍遷仍需時(shí)日......

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      來(lái)源 | 《清華金融評(píng)論》2025年11月刊總第144期

      編輯 | 王茅

      審核丨丁開(kāi)艷

      責(zé)編 | 蘭銀帆

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