券商(shang)中国记者亦尝(chang)试向DeepSeek-R1（以下简称“DeepSeek”）上传(chuan)基金持仓账户截图，并征询账户诊断与调仓建议。结果显示，DeepSeek不仅指(zhi)出问题所在，还提(ti)供了可操作方案，包括不同(tong)产品的仓位建议、替换产品的名称、调仓时点、止(zhi)损止(zhi)盈(ying)线、交易成本优(you)化措施等。

至此，DeepSeek提(ti)供的账户诊断与专业建议可否匹(pi)敌券商(shang)一线投顾的平均水准(zhun)，也引起了市(shi)场的极大关注。

华福证券相关人士告诉记者，DeepSeek在股票基金账户诊断方面(mian)表现出色。以一个普通账户为例，模(mo)型(xing)能够在约 6 分钟(zhong)内整合近(jin)百条市(shi)场数(shu)据和持仓信息，对账户持仓结构进(jin)行全面(mian)剖析(xi)，并给出直观清晰的风险评估报告，评估准(zhun)确性达到85%。但在调仓建议环节(jie)，与一线投顾相比仍有差距。该人士指(zhi)出，DeepSeek目(mu)前还难以完全模(mo)拟(ni)人类(lei)投顾对复杂人性和市(shi)场微(wei)妙变(bian)化的理解(jie)，在洞(dong)察客户个性化深层次需求(qiu)方面(mian)，投顾的能力仍不可替代。

银河证券财富(fu)管(guan)理首(shou)席投资官、产品中心(xin)总经理张嘉为表示，从(cong)内外部的测评反馈来看，DeepSeek在数(shu)据分析(xi)处理速度与响应及(ji)时程度方面(mian)远超人工投顾；但是，囿(you)于DeepSeek作为智能化大模(mo)型(xing)本身仍旧是“模(mo)型(xing)工具”，对于复杂市(shi)场环境分析(xi)、资讯信息准(zhun)确性辨(bian)别及(ji)客户多(duo)元化需求(qiu)分析(xi)等多(duo)领域仍与专业投顾存在较大差距。不同(tong)的引导问题及(ji)数(shu)据物料，也会产生出完全截然不同(tong)的分析(xi)结论，但最终结论的选择与判断仍强依赖于个人的专业理解(jie)。

国信证券技术部相关人士指(zhi)出，在账户诊断及(ji)调仓建议方面(mian)，DeepSeek存在线性外推、数(shu)据不完整，甚至部分基金代码出现错(cuo)误等问题，目(mu)前并不足以替代一线投顾的专业建议。

谈及(ji)原因时，该名国信证券技术部人士认为，这主(zhu)要(yao)因为DeepSeek只对接互联网数(shu)据，未能对接专业可信的金融行业数(shu)据库、企业内部知识库和客户画像库，因此会存在数(shu)据和信息错(cuo)误的情(qing)况。另外对于业务决(jue)策的深度思考(kao)，需要(yao)大模(mo)型(xing)对行业数(shu)据以及(ji)专家规则进(jin)行系统(tong)性的学习和积累，目(mu)前还未能证明可以做到比较好的决(jue)策能力。

东莞证券相关人士谈到，人工智能发展可以分为在线服务、自动化服务和智能涌现三个层次。从(cong)目(mu)前进(jin)展来看，行业的智能投顾的“智能化”主(zhu)要(yao)集中在第(di)二层次，在投资者画像、资产配置、投资组合选择等环节(jie)通过计算机操作代替人工，用线上服务代替线下服务。然而证券市(shi)场不可预测、不确定性强，量化策略研发需要(yao)不断实验和调整，难以应对“黑天鹅”等异常(chang)事件(jian)，模(mo)型(xing)算法鲁棒性需要(yao)加强。目(mu)前的智能化技术难以支持，距离培(pei)育自主(zhu)决(jue)策的量化投资智能体仍相差甚远，由机器自主(zhu)决(jue)策的“强智能”在金融投资领域的广泛应用尚(shang)无(wu)明确时间表。

业内热议长尾客户黏性是否下滑

尽管(guan)DeepSeek不能取(qu)代一线投顾，但第(di)三方AI平台凭借投资建议的易获取(qu)性优(you)势，正吸引年轻投资者注意力。他们大多(duo)属于证券公(gong)司(si)中以往未得(de)到充分服务的长尾客户群体。这一潜(qian)在变(bian)化趋(qu)势对于依赖投顾业务盈(ying)利的证券公(gong)司(si)而言，构成压力。

多(duo)名受访券商(shang)人士坦承，上述情(qing)形确实在影响长尾客户与券商(shang)投顾之间的粘性。前述国信证券相关人士谈到，“大模(mo)型(xing)前的时代，受制于专业投顾精力有限，行业有较大量的长尾客户需求(qiu)难以被及(ji)时有效满足。而大模(mo)型(xing)时代，DeepSeek等大模(mo)型(xing)在信息检索加工以及(ji)深度思考(kao)能力突出，在长尾客户的投资陪伴部分服务领域中表现出来的便捷性和及(ji)时性等效果，给客户的直观感受可能优(you)于传(chuan)统(tong)人工投顾服务。”

国泰君安相关人士表示，第(di)三方AI平台的出现有可能发生甚至已经在影响投资者和券商(shang)投顾的粘性关系，不仅是价格敏感的长尾客户，还有对AI有所研究或者投资能力更(geng)高的客户。

券商(shang)中国记者注意到，在前述社交媒体平台上，确实有部分投资者声称“自主(zhu)建立了基于DeepSeek的金融分析(xi)模(mo)型(xing)，用于选股或者ETF配置等。”

上述国泰君安人士认为，第(di)三方AI平台有四方面(mian)优(you)势：一是能为长尾客户提(ti)供定制化、个性化的咨询服务和投顾建议；二是推理模(mo)型(xing)的存在，让用户可基于模(mo)型(xing)思考(kao)验证自身逻辑(ji)，降低黑箱困扰；三是社群化信任(ren)构建，即随着越来越多(duo)投资者分享第(di)三方AI平台带来的投资辅助体验，其他尚(shang)未接触的投资者会被吸引到第(di)三方平台；四是伴随模(mo)型(xing)能力持续提(ti)升，其分析(xi)逻辑(ji)的深度、广度将逐步(bu)赶(gan)超绝大多(duo)数(shu)的投资者乃至投顾。

东方证券相关人士补充称，AI平台一般(ban)成本较低，甚至免费，使得(de)长尾客户更(geng)愿意尝(chang)试和依赖，相比之下券商(shang)投顾服务可能价格较高，限制了客户的使用频率。

不过，也有一些券商(shang)人士持相反意见。银河证券张嘉为谈到，投资者与券商(shang)投顾之间的黏性不会受到影响。主(zhu)要(yao)因为，一是大语言模(mo)型(xing)给予专业建议的本质是依赖于模(mo)型(xing)深度推理分析(xi)能力、数(shu)据处理能力以及(ji)基于不同(tong)数(shu)据及(ji)语料的“训练过程”，即使专业投资者使用大模(mo)型(xing)也需要(yao)经过长期的回(hui)测、调优(you)并不断适配最新环境，因此专业建议的有效性也同(tong)样需要(yao)经历周期与时间的验证。二是AI大模(mo)型(xing)也存在强化投资者认知偏差、制造新的“信息茧房”的可能性。

平安证券经纪业务事业部相关负责(ze)人谈到，用户并非为了炒股才用AI，而是用了AI后(hou)也会涉及(ji)投资性的内容。从(cong)这个角度看，AI和投顾扮演的角色，和与客户形成信任(ren)的机制是不一样的。AI扮演的角色，是多(duo)了一个参(can)考(kao)信息的来源。而对券商(shang)来说，跟客户站(zhan)在一起，去面(mian)对纷繁复杂的市(shi)场，这个角色没有变(bian)，变(bian)的是新的环境下大家的工作方式和内容。

华福证券相关人士也谈到，第(di)三方AI平台不会比券商(shang)更(geng)易获得(de)长尾用户的信任(ren)，因为用户第(di)一次、第(di)二次使用可能感觉新奇，但用多(duo)了，始终会觉得(de)对面(mian)不是真的人类(lei)。另外，在专业性和合规性方面(mian)，券商(shang)投顾优(you)势明显。

投顾业务生态面(mian)临重构

证券业应用智能投顾产品已有多(duo)年，但DeepSeek等大模(mo)型(xing)凭借其内在的逻辑(ji)构建、内容生成与深度理解(jie)等能力，仍让证券业感到“惊艳”。展望未来，伴随科技平权、知识平权时代的到来，券商(shang)投顾业务生态无(wu)疑将经历显著变(bian)革。

平安证券经纪业务事业部相关负责(ze)人向券商(shang)中国记者表示：“券商(shang)投顾业务的核(he)心(xin)竞争力将从(cong)‘信息不对称优(you)势’转向‘技术赋能下的服务深度与客户体验’。”

这也意味着，获客留客的商(shang)业逻辑(ji)、投顾服务手段等可能面(mian)临重构。以部分商(shang)业逻辑(ji)为例，过去有些机构打造“一键上传(chuan)持仓截图”功能作为引流的抓手，即吸引客户注册账号甚至开户以解(jie)锁账户诊断方案。如今，年轻用户已经可以在不同(tong)AI平台上免费获取(qu)账户诊断的信息。尽管(guan)当前DeepSeek等大模(mo)型(xing)的诊断准(zhun)确率有待(dai)提(ti)高，但伴随未来模(mo)型(xing)能力的提(ti)升，上述获客的商(shang)业逻辑(ji)将会面(mian)临重构。

上述案例正是投顾服务“信息不对称“优(you)势逐渐减弱的一个体现。未来，券商(shang)获客的难度预计将上升。东方证券相关人士表示，投资者更(geng)容易从(cong)第(di)三方AI平台获取(qu)定制化的投资建议，券商(shang)需要(yao)投入更(geng)多(duo)资源吸引和留住客户，尤其是长尾客户群体。

在服务模(mo)式方面(mian)，多(duo)位受访券商(shang)人士认为需要(yao)重塑。前述平安证券相关负责(ze)人谈到，随着第(di)三方平台不断提(ti)供个性化服务，券商(shang)传(chuan)统(tong)的“标准(zhun)化产品+人工服务”模(mo)式面(mian)临着效率与体验的双重挑战。

在此背景下，业内的共识是要(yao)“技术融合”——构建“AI+投顾”的人机协同(tong)新模(mo)式。中信建投证券相关人士认为，该模(mo)式既可以提(ti)升服务效率和客户体验，也可以释放投顾生产力，能发力于定制化和高净值客群服务。

东方证券相关人士谈到，一方面(mian)技术赋能，券商(shang)可以利用AI技术提(ti)升投顾服务的效率和精准(zhun)度，例如通过AI进(jin)行客户画像、投资组合优(you)化、风险控制等。另一方面(mian)差异化服务，相对复杂的投资解(jie)决(jue)方案难以被AI完全替代，例如定制化投资组合、家族(zu)财富(fu)传(chuan)承等。

此外，在配套(tao)措施方面(mian)，国泰君安相关人士谈到，投顾能力评价体系要(yao)迎(ying)来变(bian)革，不仅要(yao)聚(ju)焦(jiao)在服务、投资、资产等范(fan)畴，投顾对AI工具的使用、对AI能力的理解(jie)也将进(jin)一步(bu)纳入整体的评价体系。

平安证券相关负责(ze)人直言，技术对专业能力有放大效应，“AI技术的普及(ji)，既加速了投顾人员的信息处理能力，也倒逼其向更(geng)高阶的‘策略生成’和‘情(qing)感交互’角色升级(ji)。投顾的核(he)心(xin)价值，转向对模(mo)型(xing)输出的策略进(jin)行逻辑(ji)验证与风险校准(zhun)。”

不同(tong)规模(mo)券商(shang)应对挑战各有招(zhao)术

AI大势已不可逆(ni)，既有机遇(yu)也有挑战。多(duo)位受访券商(shang)人士认为，挑战主(zhu)要(yao)在于技术如何深度赋能业务，并与业务融合。对此，不同(tong)类(lei)型(xing)的证券公(gong)司(si)，其解(jie)题思路也存在差异。

国泰君安人士表示，AI浪潮下券商(shang)投顾业务将迎(ying)来多(duo)重发展机遇(yu)，一是证券公(gong)司(si)可结合AI大模(mo)型(xing)和自身的专业数(shu)据禀赋、专业经验和投资体系框架，构建自身的智能化护城河。二是证券公(gong)司(si)可利用智能投顾服务自身原本无(wu)法覆盖的长尾客户。三是利用大模(mo)型(xing)赋能投顾。四是进(jin)一步(bu)将投顾能力封装为企业级(ji)的综合解(jie)决(jue)方案。据悉，国泰君安自2023年起就(jiu)逐步(bu)探索AI大模(mo)型(xing)在证券投资顾问领域的赋能工作。

券商(shang)面(mian)临的挑战同(tong)样不可小觑。该人士也指(zhi)出，一是技术挑战，大多(duo)数(shu)券商(shang)并未有AI能力积累，如何充分研究大模(mo)型(xing)技术并得(de)以与证券业务的深度融合存在挑战；二是成本挑战，大模(mo)型(xing)技术研究和应用需要(yao)投入大量资金资源，中小型(xing)券商(shang)难以应对高成本、高投入的AI竞赛(sai)；三是人才挑战，目(mu)前懂业务、懂AI、懂技术的复合型(xing)人才稀缺且昂贵；四是转型(xing)挑战，大模(mo)型(xing)的应用需要(yao)与现有的流程模(mo)式融合，融合的过程中存在阻碍；五是数(shu)据治理挑战，智能化深度发展的前提(ti)是数(shu)字化治理取(qu)得(de)一定成果，大量券商(shang)在数(shu)据治理方面(mian)仍处于初级(ji)阶段。

作为中小券商(shang)的代表，东莞证券相关人士称，对于技术薄弱、成本敏感型(xing)的中小券商(shang)而言，按“市(shi)场需求(qiu)度、技术可行性、商(shang)业可行性”原则，多(duo)层次推进(jin)是实现人工智能发展的关键，也是智能投顾发展的探索路径(jing)。

“一是应用优(you)先，部署现有厂商(shang)通用大模(mo)型(xing)并进(jin)行本地化应用快速对接，积累适配性创新经验，探索如何更(geng)好地与AI合作创新。二是能力培(pei)养，以智能客服、专业化个人助手等应用程序接口（API）调用服务建设为起点，加强模(mo)型(xing)推理与智能体等技术应用能力培(pei)育；同(tong)时尝(chang)试与外部有实力的机构开展合作，准(zhun)备好基础条件(jian)，实现大模(mo)型(xing)本地化推理应用服务，逐步(bu)打通各类(lei)能力。”东莞证券人士表示。

责(ze)编：汪云鹏

校对：陶谦