讓AI投顧打通服務客戶最后一公里？券商走到哪一步？最新調查

財聯社3月25日訊（記者 林堅）“龍蝦”OpenClaw橫空出世之后，行業對AI投顧的關注度又多了起來。記者了解到，近期不少券商向監管上報了AI投顧的課題申報。從行業共識到行業踐行，接下來的業態將如何發展，這是討論的話題之一。

當AI已成為券商財富管理的標配能力，投顧服務的數字化轉型正在全面推進中。當前行業普遍以“人工投顧+AI化產品”為核心形態，如何打造差異化優勢，成為各家券商亟待解決的問題，財聯社近期為此進行了一番調研。

整體來看，行業趨勢已逐漸清晰，工具化形態全面標配，“投顧+AI功能”將成為券商標準化配置；產品化形態進入深耕期，服務邊界從基礎診斷向大類資產配置、全周期投資陪伴拓展；數字分身則長期漸進落地，成為行業進階的終極方向。

“投顧+AI輔助工具”已完成約90%

AI投顧的發展并非一蹴而就，從工具輔助到產品落地，再到前沿的數字分身探索，行業發展路徑逐步清晰。不少券商人士行業內AI投顧的第一形態“投顧+AI輔助工具”已完成約90%，成為券商提升內部效率的基礎配置。剩下10%是一些并沒有AI投入的小型券商。有小型券商坦言，公司并有這塊預算來做AI投顧。

回顧行業發展，券商的核心打法圍繞技術賦能與服務升級展開，實現了從簡單到復雜、從標準化到個性化、從功能單一到樣式豐富的三重轉變。最初的AI投顧僅能完成簡單的資訊問答，如今已升級為覆蓋持倉診斷、策略生成、動態調倉、風險預警的全鏈路決策輔助，AI主動盯盤、信號預警、調倉提醒成為標配，試圖實現從“人找服務”到“服務找人”的轉變。

在服務模式上，個性化和差異化已成為行業的普遍選擇。以中信建投證券的智能投顧為例，其初期主要提供工具和數據類產品，通過模型生成策略并篩選股票標的；后期則逐步發展為基于客戶持倉與自選股的個性化產品服務。公司相關業務負責人介紹，標準化的投顧服務已經滿足不了多數投資者需求，更為個性化的定制投顧服務正在成為行業發展的新趨勢。未來，隨著技術迭代和用戶認知的提升，定制化投顧服務將進一步深化，不僅覆蓋更多場景，還將在陪伴式服務中增強用戶黏性，真正實現財富管理的千人千面。

近期，中金財富即將上線一項AIGC類的診股服務。據悉，該項AI診股類服務是基于AI算法及中金財富買方投顧診股體系研發的，提供個股短期、中期、長期的投資分析及評級建議，深挖“短期是否有上漲驅動力？中期是否具備技術趨勢？是否適合持有長期？”等投資痛點，為買賣決策提供分析及數據參考。

數據安全與合規風控成為AI投顧落地的前提。多家券商采用全本地數據處理方案，將公開數據歸集至內部集群統一使用，避免數據脫敏后失去實際意義，同時也規避了云算力帶來的跨域融合難題。在客戶風險匹配上，行業普遍采用強匹配機制，客戶需與開戶時的風險等級評分表精準匹配才能簽署投顧產品，風險等級動態調整，投顧權限同步變化，從源頭杜絕不當推薦。

但技術層面仍存在待解難題。有AI投顧產品負責人坦言，目前AI投顧應用中存在明顯的模型幻覺，主要體現在意圖識別、取數、向量召回三大環節。其中，取數環節的SQL查詢準確率未超90%，多表查詢時準確率更低，知識庫量級增大后，向量召回的命中率也會下降，各環節誤差逐層累積，可能導致最終結果出現偏差。

行業正在差異化迭代

面對行業同質化的普遍問題，券商紛紛結合自身優勢，從技術架構、服務體系、場景落地等方面打造差異化能力，不少券商走出了三條不同的發展路徑。

舉例來看，中信建投的核心優勢在于打通“研究-策略-組合”的全鏈條，將投研實力轉化為數字化能力。該公司推出北斗大模型賦能投顧老師高效產出內容，去年上線的首支全智能體智能投顧產品，凈值較原有產品提升78%。中信建投AI投顧產品負責人表示，與其他券商簡單堆砌工具不同，公司將專業投研的完整邏輯做成可復制、可追溯的數字化流程，所有AI策略均經四輪決策、全流程風控及投顧專家終審，讓AI投顧具備專業投研的“內核”。在

客戶服務上，中信建投以“線上AI賦能”與“線下人工服務”深度融合為核心，突出個性化和精準化。而實現服務“千人千面”的關鍵，得益于公司自研的“靈犀洞察”AI智能服務平臺，能精準捕捉客戶持倉偏好、交易行為等客戶畫像，結合客戶風險特征智能分析，針對性匹配服務，真正做到“因人而異”。公司按資產規模及服務需求將客戶分為高凈值客戶、中高端客戶、中小投資者客戶三類，靈犀平臺賦能全國5000余名一線客戶經理智能服務，高效連接千萬級客戶與百余項業務服務，通過專屬客戶經理和普惠數智經營服務中心，分客群、分策略開展精細化運營，構建高效閉環的客戶服務體系。

銀河證券則以“財富星”買方投顧服務體系為依托，推進AI技術與全品類大投顧服務的深度融合。2024年上線的“財富星-AI投顧”，以數據驅動與機器學習重構投顧服務鏈路，已構建覆蓋股票、ETF等品種的全品類服務矩陣，形成多資產、多策略、多層次的服務體系。在工具端，銀河證券通過智能診股、異動分析、組合優化等功能，兼顧客戶交易決策與資產配置需求；在投顧賦能端，公司先后上線通義千問、DeepSeekR1大模型，深度賦能自研投顧平臺Gwinstar，實現大模型在智能問答、研報摘要、業務輔助等場景的落地，幫助投顧從重復性工作中解放，將更多精力投入客戶陪伴與深度溝通，踐行“三分投、七分顧”的服務理念。

國金證券則選擇以合規為核心，打造場景化的AI投顧產品體系。其AI投顧以傳統投顧為基礎，通過配置固定條件篩選輸出模板化內容，后臺功能可控，雖非真正的大模型驅動，但具備絕對的合規優勢。在技術支撐上，國金證券構建了模型、數據、合規三大維度的全鏈路體系，依托十年自研的策略沉淀，儲備數百套策略、追蹤近千個有效因子，落地“AI選好股”“AI選好基金”等場景化產品，實現從單點標的推薦向體系化策略支持的升級。同時，公司早在2020年前就啟動數據中臺建設，實現多維度數據的統一歸集與標準化，通過精細化的客戶數據治理打造精準畫像，實現“客戶風格-策略輸出-服務場景”的精準匹配。

部分券商開啟數字分身灰度測試

談及AI投顧的未來發展，不少AI投顧產品的從業者直言，行業的核心發展方向是實現“千人千面”的個性化服務。從行業演進來看，AI投顧將呈現三大明確趨勢，工具化、產品化、擬人化的進階路徑將持續深化。

工具化形態將成為券商的標準化配置，從單點輔助升級為投研、服務、合規、運營全流程的賦能底座，核心實現降本增效、釋放投顧人力的目標，投顧對AI的核心訴求也將聚焦于材料提取、內容整理、報告生成等高效服務功能。

產品化形態將進入規模化落地與深耕階段，服務邊界將進一步拓展。從當前的基本面體檢、技術面擇時、資訊推送，逐步延伸至大類資產配置、組合優化與全周期投資陪伴，在合規框架下實現標準化輸出與個性化適配的結合，成為券商面向C端客戶的核心服務載體。中信建投已明確規劃，今年一季度末至二季度初將完成蜻蜓點金APP的版本更新，年內還將再次迭代，核心目標是串聯內部成果，解決客戶“找產品難”的痛點。

數字分身作為AI投顧的第三形態，將長期漸進落地。受技術、合規與信任的多重約束，目前數字分身的行業應用仍較為少見，多數券商對擬人態AI投顧持觀察態度，僅部分券商啟動數字分身的內部灰度測試，行業正在等待監管的“發令槍”。這類投顧形態未來將通過大模型學習投顧老師的選股邏輯、行為特點與分析能力，形成專家模型，當投資者提出需求時，可精準匹配對應模型提供服務，最終實現“AI理解意圖-人機協同決策-智能執行”的一體化服務閉環。

此外，行業正持續打磨“智能體+”服務體系，實現從功能堆砌到智能調度的升級。券商將進一步挖掘用戶數據價值，通過精準的客戶畫像實現深度個性化的決策賦能，同時將AI能力全面嵌入業務流程，在高凈值客戶定制、重大投訴處理等AI尚難覆蓋的復雜場景，強化人工投顧的核心作用，讓人機協同的模式更加高效。

AI投顧的發展，始終繞不開“為客戶創造價值”的核心。受訪的券商表示，無論技術如何迭代、監管如何調整，AI投顧的優化方向都將圍繞客戶體驗展開，解決投資者怕波動、不會配置、沒時間研究等實際痛點。只有讓客戶切實感受到產品的價值，實現資產的穩健增值，才能真正實現技術賦能與客戶價值的雙向共贏。