財聯(lián)社3月25日訊（記者 林堅）AI投顧已成為券商財富管理的標配探索方向，但“人工投顧+AI化產(chǎn)品”的普遍形態(tài)下，合規(guī)約束、技術(shù)瓶頸與同質(zhì)化難題仍是亟待解決的問題。

“客戶感受不到技術(shù)變化，只關(guān)心推薦的股票是不是更優(yōu)秀、凈值走勢有沒有變好?！辈糠秩讨悄芡额櫂I(yè)務(wù)負責人在接受采訪時直言。自“小龍蝦”（OpenClaw）事件后，券商AI投顧行業(yè)提速預期增強，頭部券商計劃在近期推出相關(guān)新產(chǎn)品。然而熱鬧背后，行業(yè)仍停留在功能探索的初級階段，真正的規(guī)?；黄粕写O(jiān)管政策與技術(shù)成熟度的考驗。

財聯(lián)社在《讓AI投顧打通服務(wù)客戶最后一公里？券商走到哪一步？最新調(diào)查》中報道了當前券商AI投顧的打法與趨勢，也在實際推進過程中，仍面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)。

邊界、需求與商業(yè)邏輯

打開多家券商APP，AI投顧功能高度相似：金融數(shù)據(jù)問答、標準化持倉診斷、固定策略推薦，難覓差異化亮點。這種同質(zhì)化并非券商缺乏創(chuàng)新意愿，而是多重因素共同作用的必然結(jié)果。

“投資者核心訴求就是盈利，比如選優(yōu)股、解套、擇時買賣，場景垂直且需求單一?！币晃蝗特敻欢素撠熑吮硎荆B加監(jiān)管政策對投顧服務(wù)的要求，券商能做的創(chuàng)新空間被大幅壓縮。更關(guān)鍵的是，AI投顧前期投入成本高昂，單是大模型相關(guān)的買點卡、組建團隊就需上千萬元，多數(shù)券商選擇先做力所能及的基礎(chǔ)功能，進一步加劇了同質(zhì)化。

頭部券商的探索也未能走出困局。有券商AI投顧產(chǎn)品核心仍偏向金融數(shù)據(jù)問答，薦股屬性不強，且存在多次問答數(shù)據(jù)不一致的問題，導致用戶留存不高、月活表現(xiàn)平平。部分券商AI投顧本質(zhì)是傳統(tǒng)投顧加殼，通過固定條件篩選輸出模板化內(nèi)容，并非真正的大模型驅(qū)動，僅勝在合規(guī)可控。

“現(xiàn)在行業(yè)里真正能做出差異化的機構(gòu)很少?！币晃蝗蘄T部門負責人透露，多數(shù)產(chǎn)品仍停留在“換殼不換核”的階段，底層技術(shù)、數(shù)據(jù)來源與投資策略高度趨同，選股邏輯和資訊服務(wù)難以形成獨特優(yōu)勢。

繞不開的“緊箍咒”

合規(guī)是券商AI投顧繞不開的“緊箍咒”。當前監(jiān)管尚未明確打開大模型在投顧服務(wù)的應(yīng)用口子，所有服務(wù)仍需遵循投顧管理辦法，要求邏輯可白盒拆解，但大模型的黑箱特性恰好與這一要求相悖。

“我們跟合規(guī)部門磨合了好多輪，最終只能在小范圍內(nèi)嘗試?！庇腥倘耸拷榻B，公司通過大模型做智能體數(shù)據(jù)整理和合規(guī)審核，但所有投顧建議必須經(jīng)過人工審核留痕，協(xié)議中還需明確寫入投顧老師角色。這種“機器+人工”的雙重校驗?zāi)Ｊ?，雖滿足了合規(guī)要求，卻也降低了服務(wù)效率，與AI賦能的初衷形成一定矛盾。

技術(shù)瓶頸同樣制約行業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)安全方面，為符合合規(guī)要求，券商普遍采用全本地數(shù)據(jù)處理方案，但本地算力不足的問題突出，而數(shù)據(jù)脫敏后又會失去實際意義，導致云算力難以落地應(yīng)用。模型幻覺則成為另一個棘手問題，在意圖識別、取數(shù)和向量召回三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，誤差層層累積：意圖識別無法達到100%準確率，取數(shù)準確率未超90%，知識庫龐大時向量召回命中率甚至低于95%。

“連表查詢時，大模型自動生成SQL的準確率會更低，這些誤差最終會影響客戶體驗?！庇蠭T部門負責人補充道。部分券商的實踐也印證了這一點，他們直接采用類似ChatGPT的大模型底層技術(shù)，導致同一問題兩次輸出數(shù)據(jù)不一致，影響了用戶信任度。

成本壓力則讓中小券商望而卻步。雖然單款智能投顧產(chǎn)品的搭建成本不高，主要集中在前期智能體搭建和少量人力投入，但大模型相關(guān)的整體投入堪稱“燒錢”?！皩τ谥行∪虂碚f，裝Llama的資格都沒有，更別說大規(guī)模投入AI投顧了。”業(yè)內(nèi)人士透露，部分小型券商甚至尚未開展AI投顧業(yè)務(wù)，行業(yè)呈現(xiàn)頭部全面布局、中小聚焦場景化落地的分化格局。

合規(guī)與人機協(xié)同是長期發(fā)展核心邏輯

面對困局，券商已開始探索突圍方向。在技術(shù)深耕方面，券商正從單純的功能堆砌轉(zhuǎn)向全鏈條賦能。比如中信建投推出北斗大模型，專門賦能投顧老師高效產(chǎn)出內(nèi)容，雖最終建議仍需人工審核，但已顯著提升服務(wù)效率。其去年推出的首支全智能體智能投顧產(chǎn)品，凈值較之前提升78%，帶動簽約量止跌回升，分支機構(gòu)推廣意愿明顯增強。

投顧端的需求也為技術(shù)迭代指明了方向?！巴额欁钚枰氖茿I能自動提取材料、整理內(nèi)容、生成個性化診斷方案和投資報告，實現(xiàn)一鍵服務(wù)?！鄙鲜鲐撠熑吮硎荆谶@一需求，券商AI投顧正從前端交互向后端投研賦能延伸，將投顧的選股邏輯、經(jīng)典策略模型喂給大模型，逐步形成專家模型庫。

行業(yè)普遍認為，AI投顧的終極形態(tài)是“千人千面”的人機協(xié)同閉環(huán)，大模型學習投顧的選股邏輯和行為特點，投資者提出需求后，系統(tǒng)匹配對應(yīng)專家模型提供解決方案。但這一理想形態(tài)的實現(xiàn)，核心取決于監(jiān)管開放度。

目前，生成式人工智能管理辦法未對投顧業(yè)務(wù)單獨調(diào)整，仍沿用原有投顧管理規(guī)定。“監(jiān)管政策通常落后于技術(shù)成熟度，等發(fā)現(xiàn)漏洞后再立法規(guī)范，避免政策過前導致行業(yè)停滯?！睒I(yè)內(nèi)人士分析，這種監(jiān)管風格給了券商探索空間，但也讓行業(yè)缺乏明確的發(fā)展指引。

數(shù)字分身成為行業(yè)期待的下一個突破口。部分券商已啟動內(nèi)部灰度測試，但均因合規(guī)問題未大規(guī)模落地。“數(shù)字分身是行業(yè)未來的重點方向，但大規(guī)模普及需要多模態(tài)、智能體與隱私計算技術(shù)的成熟，還需成本覆蓋、監(jiān)管適配與市場驗證的多重配合。”有IT人士表示。

“AI永遠是投顧的輔助者，而非替代者。”多位業(yè)內(nèi)人士達成共識，合規(guī)與人機協(xié)同是AI投顧長期健康發(fā)展的核心邏輯。在監(jiān)管政策的逐步完善與技術(shù)的持續(xù)迭代中，券商AI投顧正從同質(zhì)化困局中尋找突圍路徑，而真正的價值實現(xiàn)，終將回歸到為客戶創(chuàng)造穩(wěn)健收益的本質(zhì)上。