南京财富论坛圆桌分享（AI 篇）：AI 如何深度赋能财富管理？

财联社 7 月 10 日讯（记者 赵昕睿）7 月 2 日，由财联社携手华夏基金、腾势共同举办的第五届财富管理论坛暨第三届 " 财富管理华尊奖 " 颁奖典礼在南京成功举办。一场围绕 "AI 如何深度赋能财富管理 " 的圆桌对话，将财富管理转型探讨从技术应用进一步推向业务模式重塑。

本场圆桌嘉宾阵容 " 豪华 "，堪称 " 非常 6+1" ，由中金公司首席信息官程龙担任主持人，华兴证券总经理马刚，华福证券首席信息官、财富管理委员会主任李宁，国泰海通财富平台部总经理毕志刚，广发证券数字平台部总经理曲东荣，华泰证券财富管理解决方案总部联席负责人李婉晴，国投证券数字金融部负责人石磊共同参与讨论。

在财富管理行业加速向买方投顾转型的过程中，AI 正在成为绕不开的变量。相比简单提升效率，更深层的问题是，AI 究竟只是工具升级，还是会重塑财富管理的业务模式。

讨论中，一个共识逐渐浮现：AI 并不会替代财富管理的底层专业逻辑，也不能直接回答所有投资问题，但它正在改变客户服务的入口、传递方式、服务半径和运营效率。对于头部券商而言，AI 可能带来全链路重构的机会；对于中小券商而言，AI 带来信息技术平权的同时，也会进一步放大特色化能力的重要性。

如何看待 AI 赋能财富管理？AI 不是简单升级，服务模式正在被重塑

围绕 AI 赋能财富管理的定位，程龙开场中提出他的观察，有人将其视为工具升级，也有人认为 AI 会重构客户服务新模式。华泰证券推出 AI 涨乐，国泰海通也推出灵犀 APP，这些探索使 AI 从后台能力逐步走向前台服务。

华泰证券财富管理解决方案总部联席负责人李婉晴认为，AI 赋能财富管理不只是升级，而是重塑。她表示，华泰发布 AI 涨乐，是希望基于 AI 原生底层重塑客户服务和交易闭环，" 华泰设计 AI 涨乐的初衷，是希望在以 AI 为底层的重塑过程中，让客户能通过自然语言交互就达成服务，不必去翻找功能，把思考和精力留在‘我想做什么‘上，并通过 AI 提升客户服务体验。"

AI 重塑财富管理有别于以往买方投顾转型过程，它是一种动态重塑。AI 可以让不同投资者获得智能化编排，更符合投资者自身习惯，从而重塑财富管理 APP 形态。

国泰海通财富平台部总经理毕志刚认同 AI 对服务过程的重塑，但也强调，AI 无法重塑财富管理本身。他认为，财富管理行业长期面临的痛点，来自于机构依然无法回答客户投资的 " 灵魂三问 "，即买什么、什么时候买、什么时候卖。

AI 时代的核心并不是告诉客户明天什么标的会涨，或者短线什么会涨，而是帮助专业机构向客户提供科学的投资方法。毕志刚表示，科学的投资方法才是专业机构应向客户提供的服务，AI 恰恰能够按照客户标签、客户习惯接受的方式和逻辑表达出来，并在陪伴和传递过程中发挥作用。由此来看，AI 改变的是机构对财富管理行业、财富管理定位、服务构造和业务模式的理解。国泰海通服务居民多元化、专业化理财需求，构建资产配置和交易服务双轮驱动特色优势，以数智化能力重塑财富管理业务模式，向广谱客群传递科学投资方法，引领财富管理行业业态向专业配置进化、向智慧陪伴转型。

华福证券首席信息官、财富管理委员会主任李宁则从首席信息官和财富管理业务负责人的双重视角出发，对 AI 的变革程度保持相对审慎。他表示，AI 概念已经讲了很多年，因为大模型的出现，市场才开始讨论范式变革。但有大模型后，财富管理底层逻辑并没有改变，真正变化的是以下三方面：

第一是服务客户入口发生变化。包括一些机构推出新的 AI 原生 APP，以及华为、小米将服务客户入口嵌入进了手机应用商场或技能广场。

第二是客户动线发生变化。以往财富 APP 应用都以交易、行情、理财、直播等为主，现在客户动线多了 AI 助手功能，很多同业将 AI 助手放在 APP 首页，希望以此解决用户找功能的过程。

第三是千人千面的服务动态。以前的千人千面属于伪命题，都是把产生的 SOP 下发给财富顾问，属于预设规则；但现在 AI 可以更加实时地根据动态信息，为用户生成更接触手可及的千人千面的服务。

李宁指出，前述三点变化更像是范式变革的前瞻，而非范式更多是工具升级。他认为，AI 的出现，特别是大模型的出现重塑了券商财富条线组织架构，以华福证券 3 个财富部门为例，公司第一个是客群发展部，主要关心客户在哪里、如何分级；第二个是产品管理部或金融产品部，有产品货架、产品供给；第三个是数字金融部或网络金融部，扮演 " 场 " 的角色。

" 财富管理仍然离不开人、货、场，没有大模型之前，场用于匹配人和货；有了大模型之后，场增加了更多新的能力，但人、货、场的本质并未发生变化。" 李宁强调。

AI 投顾发生何种效能？大大延伸投顾服务半径

AI 如何推动券商财富管理向买方投顾转型，是圆桌讨论的另一条主线。

李婉晴表示，在华泰 All in AI 之后的探索中，对 AI 投顾的定义有了新的认知，最初会认为 AI 是投顾的助手，但实际运行过程中发现二者相辅相成。

AI 在信息整理、投研广度、全天候在线和情绪稳定性方面，具备更强的输出能力。华泰在内部组织 AI 投顾相关工作时，最初希望选出优秀一线投顾，萃取他们的想法和能力，但后来这一过程变成了多个优秀投顾共同服务一个 Agent，而这个 Agent 成为前台超级投顾，为客户提供更全能的体验。

在买方投顾转型中，李婉晴认为，行业并不缺少方向共识。大家都知道，应从过去 " 想卖什么 " 转向 " 客户需要什么 "。难点在于，券商行业在理解客户真实需求上存在天然限制。问卷很难问到真正想了解的问题，客户在回答爱好或风险偏好时，往往给出更标准化的答案。账户诊断功能也只能用于补充了解，券商通常较难直接了解客户财富管理的全盘需求，而 AI 给了我们洞察客户需求的翅膀。

李婉晴分享，AI 推进买方投顾很重要的一步，是帮助机构更好理解客户到底需要什么。通过客户碎片化行为，AI 可以从片面的时间点定位中进一步推导客户下一步需求，识别客户。她认为，这将成为 AI 助力财富管理转型的重要一环。

国投证券数字金融部负责人石磊从公司实践出发，介绍了在 AI 的融合下，投顾业务的分工和服务方式。他介绍，针对股票交易型客群，国投证券搭建两大投顾服务矩阵：其一为人工生产的主观投顾类服务，由资深在岗投顾、明星投顾团队自主研发输出标准化投顾产品；其二为数字化智能投顾体系，覆盖策略工具、行情资讯、量化算法等产品。目前，智能投顾相关产品业务规模已占公司整体投顾业务近八成。

业务结构的显著变化，折射出投资者需求偏好的深层迭代。石磊分析称，伴随 90 后、Z 世代、00 后新生代投资者持续入场，叠加历经多轮行情、投资认知趋于成熟的存量客户沉淀，市场投顾需求正发生结构性切换：投资者逐步告别过往依赖个股推荐类传统投顾，转而青睐逻辑客观、数据支撑的量化型智能投顾服务。在他看来，伴随 AI 技术在财富领域深度落地，这一市场趋势将持续放大。

近年来国投证券智能投顾业务实现跨越式增长，但标准化通用产品难以匹配不同投资者差异化持仓与个性化决策需求。石磊表示，AI 技术的深度应用，为机构落地真正站在投资者立场的买方投顾打开全新路径 —— 依托 AI 算力与数据能力，平台可深度联动客户持仓数据，输出高度适配的定制化服务方案。自去年起，国投证券上线 " AI 持仓增强 " 智能投顾产品，一方面围绕个股基本面开展深度研判，另一方面结合客户持仓偏好动态测算，为投资者筛选更适配自身账户的交易标的，有效提升客户持仓盈利概率。

石磊进一步补充，公司正全面推进 " 人机协同 " 投顾生产新范式：线下专业投顾可依托量化平台与智能工具，将主观投资思路转化为客观、可回溯的量化被动组合，并借助 AI 算法持续优化组合收益表现，稳步提升组合覆盖规模与长期绩效。与此同时，公司以 AI 重构全流程服务 SOP 体系，在客户交互环节，AI 可整合历史优质服务案例、客户实时资产数据，从买方视角唤醒客户潜在诉求，实现服务由 " 被动应答 " 向 " 主动预判、前置陪伴 " 转型，第一时间为一线投顾输出标准化沟通话术与专业内容支撑，从底层逻辑重塑经营展业与客户服务模式。

广发证券数字平台部总经理曲东荣则认为，AI 的发展对一线投顾的服务效率、服务质量将产生深远影响。鉴于投顾在从业经验、个人能力以及服务客户数量上的差异，客户从投顾侧所获得的服务体验也有较大的区别，从行业实践经验看，投顾能力呈现二八分化。对于头部 20% 优秀的投顾而言，AI 能力让他们能在自身已有的投顾服务框架基础上，高效地获取和整理市场信息、行业信息、研究员观点、产品报告等，并快速生成高质量的投顾服务内容。因此，AI 的合理运用和推广，能显著地放大优秀投顾的服务能力，让优秀的投顾可服务更多的高净值客群，带来增量的经济效益。

另外 AI 对投顾的武装和加持，即 AI to B to C 的模式，目标是打造标准化的服务能力，为投顾理解市场、分析行业和公司、找寻投资观点等方面的工作提质增效，再向客户提供专业化、温情化的投顾服务内容。效率和质量的提升，也进一步延展了普通投顾人员的服务半径，能够将投顾服务覆盖到更多的中小客户，使中小客户也能得到过去大客户的专属投顾服务。

大模型幻觉和责任归属问题该如何解决？合规边界需要前置

随着 AI 深度面客，金融机构必须面对合规、适当性、留痕、大模型幻觉和责任归属等问题。

华兴证券总经理马刚认为，不能把 AI 和合规对立起来看。优秀的合规设计是 AI 能力的重要组成部分。他以汽车作比，"AI 更像一辆车的底盘，当业务快速跑起来时，合规应考虑如何支持 AI 能力在限速范围内运行，而不是处处踩刹车。"

围绕 AI 时代的合规设计，马刚提出，应首先处理好人机协同。AI 可以做重复性工作，但判断性工作必须由人完成。他同时提到，AI 时代对合规人才提出了更高要求。好的合规设计需要人来设定边界，而这些边界条件并不是简单依靠法规条文理解就能设定的。它需要对业务有深刻理解的人，也需要具备跨界技术和业务能力的人，才能把 AI 边界和人机协同边界建立起来。

在留痕方面，马刚认为，AI 的每个答案必须能够溯源，"AI 犯错本身并不可怕，可怕的是无法复盘，找不到错误或幻觉发生在哪里。" 在当前技术背景下，RAG 等技术已经相对成熟，可以让机构把 AI 每个答案追踪到它使用的数据和模型，从而由人在后续进行溯源。责任分层也同样重要。机构需要明确哪些事情禁止 AI 做，哪些事情 AI 可以辅助决策，哪些场景 AI 可以直接面向客户或员工，之后再按照不同分类匹配不同尺度的合规体系。

毕志刚从实践角度补充，AI 与财富管理结合时，首先要定义业务模式本身。一是推动业务模式从传统通道服务向专业配置进化；二是推动服务模式从工具提供向有温度的智慧陪伴进化。

他认为，财富管理的核心目的，是提升海量客户的整体投资胜率水平，而不是提升单一客户单一次数、短期的投资胜率。整体胜率提升要通过科学投资方法实现，机构在这个过程中提供专业陪伴，并通过 AI 提高效率。国泰海通致力于以高质量专业服务助力广大居民提升财产性收入，依托君弘智投服务体系，构建数智化经营模式，打造多智能体矩阵，发布行业首个新一代全 AI 智能 APP 国泰海通灵犀，并推动数智化服务能力向多平台生态延伸，为客户提供贯穿 " 投前、投中、投后 " 的全流程智慧陪伴，有效提升客群投资胜率与服务满意度，让 AI 创新应用转化成客户可感知、可共享的发展红利。

AI 会重新洗牌行业格局还是颠覆行业经营模式？行业格局仍取决于特色能力

当讨论从合规转向行业影响时，曲东荣认为，从另一个角度，AI 可以推动行业服务效率的提升。在当前行业费率持续下降的背景下，企业的利润更多取决于整体效率提升的程度。因此，广发证券将 AI 全面融入线上数字平台全业务流程管理，以 AI 重构互联网营销服务链路，提升线上集约化经营效能。通过 AI 打造全周期数字化客户经营体系后，具备了以小规模的敏捷团队服务海量互联网客户规模的能力，线上证券运营效率及人均效能得以大幅提升。