来源:证券时报网
媒体
2025-09-19 06:46:59
(原标题:从“人海战术”走向“人机协同” AI升级券商财富管理业务价值链)
证券时报记者 马静
当你感叹炒股APP的客服越来越懂你时,或许背后是人工智能(AI)已对你的行为模式“了如指掌”;当你不用盯盘就可以自动完成股票的低买高卖,或许正是一行行代码在默默帮你捕捉行情……
伴随数智化转型持续深化,越来越多券商持续提升“AI含量”——从智能客服到智能投顾,从智能交易到智能运营,各类AI产品密集上新。
近日,证券时报记者在采访业内人士时了解到,AI应用场景已在券商财富管理业务中全面铺开,系统性地融入客户触达、投顾决策、交易执行和运营管理等各个环节,并驱动行业竞争从“人海战术”向“人机协同”转变。
券商AI产品持续上新
证券时报记者注意到,自年初竞相本地化部署DeepSeek等大模型后,券商在财富管理业务中不断推动AI产品或应用上新。
在APP侧,广发证券基于自主研发的天玑智融大模型,完成了对“易淘金APP”的AI原生化升级,打造了包含i助理-易小淘Plus、i盯盘、i交易、i复盘、i资讯、i投顾、i智投、i账户等在内的十余项AI智能体模块;国泰海通推出新一代全AI智能APP“国泰海通灵犀”,打造“对话、直播、盯盘”三大智能服务界面;财达证券股市通APP迭新,深度融合AI算法引擎,构建“投前—投中—投后”全周期智能化解决方案,涵盖智能策略生成、风险动态预警、资产组合优化三大核心模块;东吴证券秀财APP上线“AI看自选”功能,通过AI多轮对话、AIGC及个性化投研三大能力,满足用户对自选股的信息获取、深度分析、投资决策与跟踪复盘等需求。
在投顾业务方面,国金证券推出AI投顾,上线AI选好股、AI持股优化、AI选好基金等核心功能;中国银河证券推出了“财富星AI投顾”,包含“AI选股”和“AI数据”两大服务包;东兴证券推出了金海棠投顾智能平台,提供覆盖投前、投中、投后的全流程财富管理服务;国信证券推出“鑫投顾AI助手”,覆盖日常业务知识问答、个股诊断、基金诊断和账户诊断等各类投顾人员日常工作子场景。
在数字员工方面,依托AI技术,诚通证券的数字员工“诚小通”已于今年正式上岗,重点从事投资者教育工作;中信证券、华宝证券等也披露了数字员工进展,并表示可以有效赋能业务人员展业。
解锁财富管理更多场景
“在财富经纪业务领域,AI应用已全面渗透,从辅助工具升级为‘智脑’,驱动投顾决策、客户洞察与风险控制的智能化跃迁。”在恒生电子日前举办的证券行业新一代核心业务系统UF3.0上线仪式上,恒生电子总裁范径武如是说。
他提到,当前,证券公司普遍在推进AI大模型等新质生产力工具的应用,以推进业务架构优化,部分券商在精准营销、智能投顾、投研助手等环节已实践出相应的优秀案例。
在不同业务场景中,AI如何赋能,又取得了哪些成效?基于长期观察,证券时报记者为此梳理了一批具有代表性的案例。
某中部地区上市券商构建运营智能化体系,显著提升了经纪业务运营效率。比如打造智能前台,用“数字员工”替代“初级脑力劳动”,让专业人力、营销人员聚焦高价值决策或深度客户服务。以机构开户环节为例,这一模式能够完成机构工商核查、业务资料智能录入、分拣等工作,操作简化,让客户仅需临柜一次,使展业时长缩减60%、外带设备为0、驳回率降低48%。
某沪上地区上市券商针对客服中心响应效率不足的问题,引入智能化能力辅助客服人员进行问答交互,落地智能问答、智能质检、外呼陪练等应用,打造集IVR导航、坐席助手和全渠道服务于一体的智能化平台。
某中部地区券商搭建数据中台、业务中台与AI中台,实现客户画像、产品匹配、服务策略的全链路智能化。客户意图识别的准确率大幅跃升,线上服务响应速度进一步缩短,量化策略开发周期也大幅压缩。
某头部券商开展广谱客户集约运营,核心策略之一为“服务靠AI”,包括AIGC内容生产、RPA内容分发、AI客户行为洞察与AI客服问答等应用。
在交易环节,AI的典型应用包括智能条件单、TWAP拆单算法、灵活折算的两融服务等智能策略工具。例如,多家券商陆续推出了T0算法服务,协助投资者实现“低买高卖”,捕捉价差收益,其背后主要依托机器学习与策略网络增强算法。
业界直面“AI万能论”
从上述案例来看,以AI技术为核心的数字化升级正在全面重塑券商财富管理链条,广泛应用于客户精准营销、线上交互体验、投顾决策支持、交易执行与风险管控等场景。从客户挖掘、触达、转化、价值提升到留存绑定,AI已全流程介入。
“过去靠‘网点多、人员多’抢占市场的模式,已难以满足当下海量客户的个性化需求。如今,行业比拼的是数据能否真正驱动投研效率提升、算法能否精准匹配客户资产配置需求,优质的金融服务是否触达每一位投资者。”某券商高管表示,当前证券行业业务形态正在从“人工驱动”转向“智能驱动”,从“单一通道”转向“全生命周期陪伴”。
“AI已不是备选题,而是必选题。”另有从业人士感慨,AI虽未改变财富管理业务的本质,但正深刻驱动行业变革,不断突破效率、成本与体验的极限。
当然,AI在重塑财富管理的过程中也难免面临一些挑战。有第三方投顾机构人士指出,建设AI智能体虽已成趋势,但大模型与真实业务场景之间仍存在差距,业务需求与研发资源之间的矛盾也有待解决。
某券商网金部门人士表示,当前,行业认知已从“AI有用论”发展至“AI万能论”,但这需技术与业务双方共同探索落地场景,由于双方对AI具体功能与实现方式存在认知差异,组织层面也可能出现权责不清的情况。
此外,受技术与资源投入差异的限制,不少券商并不具备完全自建基础设施的能力。同时,针对AI幻觉等问题,需投入大量资源自建知识库,这也对一些券商构成了现实困境。
范径武认为,未来AI将会对所有的业务和技术平台进行重构,能够支持“AI+”的核心是利用数据能力的提升,因此券商需要建立起以数据为能源的思路和能力,这些都是数字化转型深化过程中需要解决的问题。
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