在华福证券(quan)的实践中，该公司(si)尝试(shi)集成了行情点评、新闻助手、公告助手等一系列AI助手类工具。华福证券(quan)的投顾人员能够在收到客户的咨询时，第一时间进行搜索、响应。据公司(si)内部(bu)统计，接入(ru)模型后，投顾人员获取关键信息的平均(jun)时长从(cong)每次约12分钟缩短(duan)至4分钟左(zuo)右，并能更准确(que)、全面地解答客户的问题。

“目前，公司(si)已经在投顾场景使用DeepSeek、通义千问等AI模型，并基于AI模型面向投顾人员构建了各类助手服务，包括会(hui)话助手、资讯助手、产品助手、配置助手、保(bao)险规划助手、账户分析(xi)助手等，显著提升了投顾人员的服务效率和质(zhi)量，效率提升幅(fu)度在50%以上。”恒生电子财富管理业务总部(bu)业务专(zhuan)家袁海波(bo)告诉证券(quan)时报记者。

针对(dui)3000多名投顾人员的日常工作，国信证券(quan)也引入(ru)了人工智能大模型进行赋能，公司(si)早在2024年一季(ji)度就启动研发新一代(dai)“鑫(xin)投顾AI助手”。该AI助手拟(ni)通过融合固(gu)化头部(bu)金牌投顾的展(zhan)业经验，对(dui)DeepSeek、通义千问等各类大小模型组合能力(li)进行深度定制和优化，完(wan)成了对(dui)投顾人员从(cong)“提效”到“提智”的转变。据了解，该AI助手已覆(fu)盖日常业务知识问答、个股(gu)诊断(duan)、基金诊断(duan)和账户诊断(duan)等各类投顾人员面临的日常工作子场景，投顾服务质(zhi)效显著提升。

个体面临分层洗牌

效率提升的背后，产能重(zhong)构成为(wei)必然(ran)。

当前，不少一线投顾均(jun)有所焦虑(lu)——在AI时代(dai)下(xia)，谁才能保(bao)住有限的岗位(wei)？不过，行业普遍认为(wei)，AI驱动的不是简单的岗位(wei)替代(dai)，而(er)是服务价值链的重(zhong)新分配。

“每一轮技术变革，在淘汰一些行业的同(tong)时，也会(hui)催生出更多的新兴产业。AI技术的快速发展(zhan)，使得一些标准化、重(zhong)复化的基础性工作能够被自动化工具替代(dai)，但也使得投顾群体能够从(cong)基础性工作向深度了解客户需求、专(zhuan)业投研服务、长期陪伴型服务转化，从(cong)而(er)覆(fu)盖更为(wei)广泛(fan)的客群。”银河证券(quan)财富管理首席投资官、产品中心总经理张嘉为(wei)表示(shi)，在这一过程中，跟不上时代(dai)节奏的业务模式(shi)和从(cong)业人员，很大程度上将面临着被淘汰的命运(yun)。

山西证券(quan)有关负(fu)责人在接受证券(quan)时报记者采访时表示(shi)，AI的迭(die)代(dai)升级，不仅仅是针对(dui)投顾行业，甚至是整个金融行业都面临着挑战。“投顾行业确(que)实会(hui)出现去产能的问题，对(dui)于金字塔塔尖的投资顾问来(lai)说，他们在客户陪伴和情绪价值输出等维(wei)度有一定的抗AI属性，但是对(dui)于处在平均(jun)水平甚至以下(xia)的投顾人员而(er)言，所面临的挑战无疑是严峻(jun)的。”他说。

国泰君安有关负(fu)责人也对(dui)证券(quan)时报记者表示(shi)，AI的迭(die)代(dai)升级将会(hui)引发投顾行业的产能重(zhong)构，并不是简简单单的投顾“去产能”，更是对(dui)从(cong)业者能力(li)结合和价值定位(wei)的分层洗牌，不同(tong)层级的投顾人员将会(hui)受到不同(tong)程度的影响。“底(di)层标准化的服务逐步被AI取代(dai)，顶部(bu)复杂的需求则由首席投顾负(fu)责，因此中间层将会(hui)出现大量人机协同(tong)的‘新投顾’。”该负(fu)责人进一步表示(shi)，这可以概括为(wei)底(di)层取代(dai)、中层替代(dai)和高(gao)层升级。比如，数据录入(ru)、模式(shi)化报告撰写、简单的产品销(xiao)售等将面临极大的淘汰压力(li)；而(er)在人机协同(tong)下(xia)，将会(hui)有大量的内容生产者、服务提供者、策略研究者等借(jie)助AI提高(gao)自身生产力(li)与服务生产的质(zhi)量；与此同(tong)时，高(gao)净值客户对(dui)服务的要求会(hui)持续抬高(gao)，相关投顾处理非标需求和精(jing)修(xiu)AI策略的能力(li)，将成为(wei)核心竞(jing)争力(li)。

“投顾和AI不应该是竞(jing)争关系，券(quan)商投顾业务应定位(wei)为(wei)AI的‘驾驭者’而(er)非‘替代(dai)者’。在坚守合规底(di)线与客户信任之上，投顾能通过‘人机协同(tong)’放大专(zhuan)业价值、提升业务效率、创新服务模式(shi)。”中信建投有关负(fu)责人表示(shi)。

东莞证券(quan)有关负(fu)责人也表示(shi)，AI的迭(die)代(dai)升级并不意味着投顾群体必然(ran)面临“去产能”，但无疑将促使投顾人员不断(duan)提升自身素质(zhi)和能力(li)。投顾人员应积(ji)极学习(xi)和掌握AI技术的基本原(yuan)理和应用方法，将其作为(wei)提升工作效率和服务质(zhi)量的工具，而(er)不是自身的替代(dai)品。

能力(li)重(zhong)构迫在眉睫

面对(dui)技术冲击波(bo)，投顾群体的能力(li)重(zhong)构显然(ran)迫在眉睫，技术能力(li)建设、服务深度强化等都是可能的方向。在应对(dui)AI浪潮的挑战方面，投顾需要积(ji)极顺应时代(dai)潮流，主动学习(xi)和使用AI工具，不断(duan)提升顾问端的软实力(li)，让服务适配度、专(zhuan)业度更高(gao)。

国泰君安有关负(fu)责人表示(shi)，投顾要改变认知思维(wei)，在AI时代(dai)建立自身的价值坐标系。一方面，要了解大模型的基础知识，对(dui)大模型带来(lai)的影响有更深刻的认识，更要完(wan)整构建起“AI+投顾”的认知与知识体系。另(ling)一方面，要破除人机对(dui)立的思维(wei)定式(shi)，将AI定位(wei)成辅助自身的“超级助理”，深入(ru)理解其在资产配置、风险管理等领域的应用边界。

东方证券(quan)有关负(fu)责人也表示(shi)，投顾需要持续学习(xi)和提升技能，比如机器学习(xi)、数据分析(xi)、编程等，对(dui)AI技术的理解提升了，就能更好(hao)地利用其优势。

在AI时代(dai)，投顾不仅要懂金融，也要懂技术，需要构建T型复合能力(li)结构。“在技术纵深方面，掌握Python/R等数据分析(xi)工具，理解机器学习(xi)模型的金融应用逻辑；在专(zhuan)业拓展(zhan)方面，建立跨市场认知，深化行为(wei)金融学应用。此外(wai)，还要培养针对(dui)高(gao)净值客户心理洞察以及(ji)复杂情境下(xia)的价值判断(duan)等不可替代(dai)的人性化能力(li)，才能在AI时代(dai)建立差异(yi)化竞(jing)争优势。”前述(shu)国泰君安有关负(fu)责人表示(shi)，投资顾问应积(ji)极打造智能化服务场景，转型为(wei)“财富架构师”，在智能投顾与人工服务的融合生态(tai)中占据价值高(gao)地。

毫无疑问，服务也是投顾能力(li)建设的重(zhong)要抓手。东方证券(quan)有关负(fu)责人建议(yi)，投资顾问应专(zhuan)注于那些需要人际互动和专(zhuan)业知识的高(gao)价值服务，例如客户关系维(wei)护、复杂的投资解决方案、个性化的财富规划、风险管理和长期财务规划等。

“投顾应积(ji)极主动地提升自身综合能力(li)。”华福证券(quan)有关负(fu)责人认为(wei)，一方面，投顾要加强对(dui)宏观经济(ji)、行业和企业的深度研究能力(li)，为(wei)客户提供更具前瞻性的投资建议(yi)；另(ling)一方面，要提升沟通能力(li)和客户关系管理能力(li)，专(zhuan)注于理解客户的个性化需求，为(wei)客户提供情感化、人性化的服务。同(tong)时，投顾要积(ji)极学习(xi)AI技术，将AI作为(wei)有力(li)工具，与自身专(zhuan)业能力(li)相结合，提高(gao)服务质(zhi)量和效率。