“当(dang)我把基金持仓发给DeepSeek，它有这些建议……”“完全听DeepSeek炒股，2025年2万本金能赚多少钱？”……自今(jin)年春节DeepSeek掀(xian)起应用热潮以来，在(zai)以年轻(qing)用户群体为核心的小红书、B站等社交媒体平台上，很多投资(zi)者也纷纷向DeepSeek-R1寻求投资(zi)建议。

证券时(shi)报(bao)记者亦尝试(shi)向DeepSeek上传基金持仓账户截图，并(bing)征(zheng)询(xun)账户诊断与调仓建议。结果显(xian)示，DeepSeek不仅指出问题所在(zai)，还提供了可操作(zuo)方案(an)，包(bao)括不同产品的仓位建议、替换产品的名称、调仓时(shi)点、止损(sun)止盈线、交易(yi)成本优化措施等。

至此(ci)，DeepSeek提供的账户诊断与专业建议可否匹敌券商一(yi)线投顾的平均(jun)水准，也引起了市(shi)场的极(ji)大关注。

华福(fu)证券有关负责人表示，DeepSeek在(zai)股票基金账户诊断方面表现出色。以一(yi)个普通账户为例，模型能够在(zai)约6分(fen)钟内整合(he)近百条市(shi)场数据和持仓信息，对账户持仓结构进行全面剖析，并(bing)给出直观清晰的风险评估报(bao)告，评估准确性达到(dao)85%。不过，在(zai)调仓建议环(huan)节，与一(yi)线投顾相比仍有差距，暂时(shi)难以完全模拟(ni)人工投顾对复杂人性和市(shi)场微妙变化的理解。

银河证券财富管理首席投资(zi)官(guan)、产品中心总经理张嘉(jia)为接受(shou)证券时(shi)报(bao)记者采访(fang)时(shi)谈(tan)到(dao)，从内外(wai)部测评的反馈来看，DeepSeek在(zai)数据分(fen)析处理速(su)度(du)与响应及时(shi)程(cheng)度(du)方面远超人工投顾，但(dan)囿(you)于“模型工具(ju)”属(shu)性，对于复杂市(shi)场环(huan)境的分(fen)析、资(zi)讯(xun)信息准确性的辨别与客户多元(yuan)化需求的响应等方面，仍与专业投顾存在(zai)一(yi)定差距。

国信证券相关人士指出，在(zai)账户诊断及调仓建议方面，DeepSeek存在(zai)线性外(wai)推、数据不完整等问题，目前尚不足以替代一(yi)线投顾的专业建议。主要原因是(shi)DeepSeek只对接互联网数据，未能对接专业可信的金融行业数据库、企业内部知识库和客户画像(xiang)库，因此(ci)会存在(zai)数据和信息错误的情况。此(ci)外(wai)，对于业务决策的深度(du)思考，大模型需要对行业数据以及专家规则进行系(xi)统性的学习和积累，最终才能展示比较好(hao)的决策能力，但(dan)目前证明还未能做到(dao)。

2 长尾客户黏性还在(zai)不在(zai)？

尽管DeepSeek暂不能取代一(yi)线投顾，但(dan)凭借(jie)投资(zi)建议的容易(yi)提供优势，第三方AI平台正吸引着年轻(qing)投资(zi)者的注意力。在(zai)证券公司的客群中，他(ta)们大多属(shu)于以往(wang)未得到(dao)充分(fen)服务的长尾客户群体。这一(yi)潜在(zai)变化趋势，也对依赖投顾业务盈利的证券公司构成了一(yi)定压力。

多名受(shou)访(fang)券商人士坦言，上述情形的确影响了长尾客户与券商投顾之间的黏性。前述国信证券人士谈(tan)到(dao)，在(zai)长尾客户的投资(zi)陪伴等部分(fen)服务领域中，DeepSeek等大模型表现出来的便捷性和及时(shi)性等，给客户的直观感受(shou)可能优于传统人工投顾服务。

国泰君安相关人士表示，第三方AI平台的出现，已经影响了投资(zi)者和券商投顾之间的黏性，不仅有价格敏(min)感型的长尾客户，还有对AI有所研究或者投资(zi)能力更高(gao)的客户。

证券时(shi)报(bao)记者注意到(dao)，在(zai)前述社交媒体平台上，确实有部分(fen)投资(zi)者声称“自主建立了基于DeepSeek的金融分(fen)析模型，用于选(xuan)股或者ETF配置等”。

上述国泰君安人士认为，第三方AI平台有四方面优势：一(yi)是(shi)能为长尾客户提供定制化、个性化的咨询(xun)服务和投顾建议；二是(shi)推理模型的存在(zai)，让(rang)用户可基于模型思考验证自身逻辑，降低黑箱困(kun)扰；三是(shi)社群化信任构建，即随着越来越多投资(zi)者分(fen)享第三方AI平台带来的投资(zi)辅助体验，其他(ta)尚未接触的投资(zi)者会被(bei)吸引到(dao)第三方平台；四是(shi)伴随模型能力持续提升，其分(fen)析逻辑的深度(du)、广度(du)将逐步赶(gan)超绝大多数的投资(zi)者乃至投顾。

东方证券相关人士补(bu)充称，AI平台一(yi)般成本较低，甚至免费，使得长尾客户更愿意尝试(shi)和依赖，相比之下券商投顾服务可能价格较高(gao)，限制了客户的使用频率(lu)。

不过，也有一(yi)些券商人士持相反意见。张嘉(jia)为谈(tan)到(dao)，投资(zi)者与券商投顾之间的黏性不会受(shou)到(dao)影响，一(yi)是(shi)因为大语言模型给予专业建议的本质(zhi)，是(shi)依赖于模型深度(du)推理分(fen)析能力、数据处理能力以及基于不同数据及语料的“训(xun)练过程(cheng)”，专业建议的有效(xiao)性需要经历周期与时(shi)间的验证；二是(shi)因为AI大模型存在(zai)强化投资(zi)者认知偏(pian)差、制造(zao)新“信息茧房”的可能性。

华福(fu)证券负责人则称：“第三方AI平台不会比券商更易(yi)获得长尾用户的信任，因为用户第一(yi)次、第二次使用可能感觉新奇，但(dan)用多了，最终还是(shi)会介怀对面不是(shi)真人。另外(wai)，在(zai)专业性和合(he)规性方面，券商投顾的优势还是(shi)很明显(xian)。”

3 投顾业务生态面临(lin)重(zhong)构

证券业应用智能投顾产品已有多年，但(dan)DeepSeek等大模型凭借(jie)其内在(zai)的逻辑构建、内容生成与深度(du)理解等能力，仍让(rang)证券业感到(dao)“惊艳”。展望未来，伴随科技平权、知识平权时(shi)代的到(dao)来，券商投顾业务生态无(wu)疑将经历显(xian)著变革。

平安证券经纪业务事业部相关负责人向证券时(shi)报(bao)记者表示：“券商投顾业务的核心竞争力将从‘信息不对称优势’转向‘技术赋能下的服务深度(du)与客户体验’。”

这也意味(wei)着，获客留客的商业逻辑、投顾服务手段等可能面临(lin)重(zhong)构。以部分(fen)商业逻辑为例，过去有些机构打造(zao)“一(yi)键上传持仓截图”功(gong)能作(zuo)为引流的抓手，即吸引客户注册(ce)账号甚至开(kai)户以解锁账户诊断方案(an)。如今(jin)，年轻(qing)用户已经可以在(zai)不同AI平台上免费获取账户诊断的信息。尽管当(dang)前DeepSeek等大模型的诊断准确率(lu)有待提高(gao)，但(dan)伴随未来模型能力的提升，上述获客的商业逻辑将会面临(lin)重(zhong)构。

上述案(an)例正是(shi)投顾服务“信息不对称”优势逐渐减(jian)弱的一(yi)个体现。未来，券商获客的难度(du)预计将上升。东方证券相关人士表示，投资(zi)者更容易(yi)从第三方AI平台获取定制化的投资(zi)建议，券商需要投入更多资(zi)源吸引和留住客户，尤其是(shi)长尾客户群体。

在(zai)服务模式方面，多位受(shou)访(fang)券商人士认为需要重(zhong)塑。前述平安证券相关负责人谈(tan)到(dao)，随着第三方平台不断提供个性化服务，券商传统的“标准化产品+人工服务”模式面临(lin)着效(xiao)率(lu)与体验的双重(zhong)挑(tiao)战(zhan)。

在(zai)此(ci)背景下，业内的共识是(shi)要“技术融合(he)”——构建“AI+投顾”的人机协同新模式。中信建投证券相关人士认为，该模式既可以提升服务效(xiao)率(lu)和客户体验，也可以释放投顾生产力，能发力于定制化和高(gao)净值客群服务。

东方证券相关人士谈(tan)到(dao)，一(yi)方面是(shi)技术赋能，券商可以利用AI技术提升投顾服务的效(xiao)率(lu)和精准度(du)；另一(yi)方面是(shi)差异化服务，相对复杂的投资(zi)解决方案(an)难以被(bei)AI完全替代，例如定制化投资(zi)组合(he)、家族财富传承等。

此(ci)外(wai)，在(zai)配套措施方面，国泰君安相关人士表示，投顾能力评价体系(xi)要迎来变革，投顾对AI工具(ju)的使用、对AI能力的理解也要进一(yi)步纳入整体评价体系(xi)。

平安证券相关负责人直言，技术对专业能力有放大效(xiao)应，“AI技术的普及，既加(jia)速(su)了投顾人员的信息处理能力，也倒逼其向更高(gao)阶的‘策略生成’和‘情感交互’角色升级。投顾的核心价值，转向对模型输出的策略进行逻辑验证与风险校准”。

4 应对挑(tiao)战(zhan)各有后手

AI大势已不可逆(ni)，既有机遇也有挑(tiao)战(zhan)。多位受(shou)访(fang)券商人士认为，挑(tiao)战(zhan)主要在(zai)于技术如何深度(du)赋能业务，并(bing)与业务融合(he)。对此(ci)，不同类型的证券公司，其解题思路也存在(zai)差异。

上述国泰君安人士表示，AI浪潮下，券商投顾业务将迎来发展机遇。一(yi)是(shi)证券公司可结合(he)AI大模型和自身的专业数据禀赋、专业经验和投资(zi)体系(xi)框架，构建自身的智能化护城河；二是(shi)证券公司可利用智能投顾服务于原本无(wu)法覆盖的长尾客户；三是(shi)利用大模型赋能投顾；四是(shi)进一(yi)步将投顾能力封装为企业级的综合(he)解决方案(an)。

自2023年起，国泰君安就开(kai)始(shi)加(jia)强探索(suo)AI大模型在(zai)证券投顾领域的赋能工作(zuo)。该人士还指出，券商面临(lin)的挑(tiao)战(zhan)同样不可小觑。一(yi)是(shi)技术挑(tiao)战(zhan)。大多数券商并(bing)未有AI能力积累，如何充分(fen)研究大模型技术并(bing)将其与证券业务深度(du)融合(he)，存在(zai)挑(tiao)战(zhan)；二是(shi)成本挑(tiao)战(zhan)。大模型技术研究和应用需要投入大量资(zi)金资(zi)源，中小型券商难以应对高(gao)成本、高(gao)投入的AI竞赛；三是(shi)人才挑(tiao)战(zhan)。目前懂业务、懂AI、懂技术的复合(he)型人才稀缺且昂贵；四是(shi)转型挑(tiao)战(zhan)。大模型的应用需要与现有的流程(cheng)模式融合(he)，融合(he)的过程(cheng)中存在(zai)阻碍；五是(shi)数据治理挑(tiao)战(zhan)。智能化深度(du)发展的前提，是(shi)数字化治理取得一(yi)定成果，目前多数券商在(zai)数据治理方面仍处于初级阶段。

作(zuo)为中小券商的代表，东莞证券相关人士称，对于技术薄弱、成本敏(min)感型的中小券商而言，依据“市(shi)场需求度(du)、技术可行性、商业可行性”原则，多层次推进是(shi)实现人工智能发展的关键，也是(shi)智能投顾发展的探索(suo)路径。“一(yi)是(shi)应用优先。可部署现有厂商通用大模型并(bing)进行本地化，通过应用的快速(su)对接，积累适配性创新经验；二是(shi)能力培养。以智能客服、专业化个人助手等应用程(cheng)序接口（API）调用服务建设为起点，加(jia)强模型推理与智能体等技术应用能力培育。同时(shi)，尝试(shi)与外(wai)部有实力的机构开(kai)展合(he)作(zuo)，准备(bei)好(hao)基础(chu)条件，实现大模型本地化推理应用服务，逐步打通各类能力。”该人士表示。