券商中国(guo)记者亦尝试向(xiang)DeepSeek-R1（以下(xia)简称“DeepSeek”）上(shang)传基金持仓账户截图，并征询账户诊断与调仓建(jian)议。结果显示，DeepSeek不仅指出问题所在，还提供了可操作方案，包(bao)括不同产品的仓位建(jian)议、替换产品的名(ming)称、调仓时点、止损止盈线、交(jiao)易(yi)成本优化措(cuo)施(shi)等。

至此，DeepSeek提供的账户诊断与专业建(jian)议可否匹敌券商一线投顾的平均水准，也引起了市场的极大关注。

华(hua)福证券相关人士告(gao)诉记者，DeepSeek在股票基金账户诊断方面表现出色。以一个普通账户为例，模型(xing)能(neng)够在约 6 分钟内整合近百条市场数(shu)据和持仓信息，对账户持仓结构进行全面剖析，并给出直观清(qing)晰的风险评估报告(gao)，评估准确性达到85%。但在调仓建(jian)议环节，与一线投顾相比仍有差(cha)距(ju)。该人士指出，DeepSeek目前还难以完全模拟人类投顾对复杂人性和市场微妙变化的理解(jie)，在洞察客户个性化深层(ceng)次需求(qiu)方面，投顾的能(neng)力(li)仍不可替代。

银河证券财富管理首席投资官、产品中心总经理张嘉(jia)为表示，从内外部的测评反馈(kui)来看，DeepSeek在数(shu)据分析处理速度与响应及时程度方面远(yuan)超人工投顾；但是，囿于DeepSeek作为智能(neng)化大模型(xing)本身仍旧是“模型(xing)工具”，对于复杂市场环境分析、资讯信息准确性辨别及客户多元(yuan)化需求(qiu)分析等多领域仍与专业投顾存(cun)在较大差(cha)距(ju)。不同的引导问题及数(shu)据物料，也会产生出完全截然不同的分析结论(lun)，但最终(zhong)结论(lun)的选择与判断仍强(qiang)依赖于个人的专业理解(jie)。

国(guo)信证券技术部相关人士指出，在账户诊断及调仓建(jian)议方面，DeepSeek存(cun)在线性外推、数(shu)据不完整，甚至部分基金代码出现错误等问题，目前并不足以替代一线投顾的专业建(jian)议。

谈及原因(yin)时，该名(ming)国(guo)信证券技术部人士认为，这主要因(yin)为DeepSeek只对接互(hu)联网数(shu)据，未能(neng)对接专业可信的金融行业数(shu)据库、企业内部知(zhi)识库和客户画像库，因(yin)此会存(cun)在数(shu)据和信息错误的情况。另外对于业务决策的深度思考，需要大模型(xing)对行业数(shu)据以及专家规(gui)则(ze)进行系统性的学(xue)习和积累，目前还未能(neng)证明可以做到比较好的决策能(neng)力(li)。

东(dong)莞证券相关人士谈到，人工智能(neng)发展可以分为在线服(fu)务、自动化服(fu)务和智能(neng)涌现三个层(ceng)次。从目前进展来看，行业的智能(neng)投顾的“智能(neng)化”主要集中在第二层(ceng)次，在投资者画像、资产配(pei)置、投资组合选择等环节通过计算机操作代替人工，用线上(shang)服(fu)务代替线下(xia)服(fu)务。然而证券市场不可预测、不确定性强(qiang)，量(liang)化策略研发需要不断实验和调整，难以应对“黑天(tian)鹅”等异常事(shi)件，模型(xing)算法鲁(lu)棒性需要加强(qiang)。目前的智能(neng)化技术难以支(zhi)持，距(ju)离培育自主决策的量(liang)化投资智能(neng)体仍相差(cha)甚远(yuan)，由机器自主决策的“强(qiang)智能(neng)”在金融投资领域的广泛应用尚无明确时间表。

业内热议长尾客户黏性是否下(xia)滑

尽管DeepSeek不能(neng)取代一线投顾，但第三方AI平台凭(ping)借投资建(jian)议的易(yi)获取性优势，正吸引年轻投资者注意力(li)。他们(men)大多属于证券公(gong)司中以往(wang)未得到充分服(fu)务的长尾客户群体。这一潜在变化趋(qu)势对于依赖投顾业务盈利的证券公(gong)司而言，构成压(ya)力(li)。

多名(ming)受访券商人士坦承(cheng)，上(shang)述情形确实在影(ying)响长尾客户与券商投顾之间的粘性。前述国(guo)信证券相关人士谈到，“大模型(xing)前的时代，受制(zhi)于专业投顾精(jing)力(li)有限，行业有较大量(liang)的长尾客户需求(qiu)难以被及时有效满足。而大模型(xing)时代，DeepSeek等大模型(xing)在信息检索(suo)加工以及深度思考能(neng)力(li)突出，在长尾客户的投资陪伴部分服(fu)务领域中表现出来的便(bian)捷性和及时性等效果，给客户的直观感受可能(neng)优于传统人工投顾服(fu)务。”

国(guo)泰君安相关人士表示，第三方AI平台的出现有可能(neng)发生甚至已经在影(ying)响投资者和券商投顾的粘性关系，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(neng)力(li)更高的客户。

券商中国(guo)记者注意到，在前述社交(jiao)媒(mei)体平台上(shang)，确实有部分投资者声称“自主建(jian)立了基于DeepSeek的金融分析模型(xing)，用于选股或者ETF配(pei)置等。”

上(shang)述国(guo)泰君安人士认为，第三方AI平台有四方面优势：一是能(neng)为长尾客户提供定制(zhi)化、个性化的咨(zi)询服(fu)务和投顾建(jian)议；二是推理模型(xing)的存(cun)在，让用户可基于模型(xing)思考验证自身逻(luo)辑，降低黑箱(xiang)困扰(rao)；三是社群化信任构建(jian)，即随着越来越多投资者分享第三方AI平台带来的投资辅助(zhu)体验，其他尚未接触的投资者会被吸引到第三方平台；四是伴随模型(xing)能(neng)力(li)持续提升，其分析逻(luo)辑的深度、广度将逐步(bu)赶超绝大多数(shu)的投资者乃至投顾。

东(dong)方证券相关人士补充称，AI平台一般成本较低，甚至免费，使得长尾客户更愿意尝试和依赖，相比之下(xia)券商投顾服(fu)务可能(neng)价格较高，限制(zhi)了客户的使用频率。

不过，也有一些券商人士持相反意见。银河证券张嘉(jia)为谈到，投资者与券商投顾之间的黏性不会受到影(ying)响。主要因(yin)为，一是大语言模型(xing)给予专业建(jian)议的本质是依赖于模型(xing)深度推理分析能(neng)力(li)、数(shu)据处理能(neng)力(li)以及基于不同数(shu)据及语料的“训练过程”，即使专业投资者使用大模型(xing)也需要经过长期的回测、调优并不断适配(pei)最新环境，因(yin)此专业建(jian)议的有效性也同样需要经历周(zhou)期与时间的验证。二是AI大模型(xing)也存(cun)在强(qiang)化投资者认知(zhi)偏(pian)差(cha)、制(zhi)造新的“信息茧房(fang)”的可能(neng)性。

平安证券经纪(ji)业务事(shi)业部相关负责人谈到，用户并非为了炒股才用AI，而是用了AI后也会涉及投资性的内容。从这个角度看，AI和投顾扮演(yan)的角色，和与客户形成信任的机制(zhi)是不一样的。AI扮演(yan)的角色，是多了一个参考信息的来源。而对券商来说，跟(gen)客户站在一起，去面对纷繁复杂的市场，这个角色没有变，变的是新的环境下(xia)大家的工作方式和内容。

华(hua)福证券相关人士也谈到，第三方AI平台不会比券商更易(yi)获得长尾用户的信任，因(yin)为用户第一次、第二次使用可能(neng)感觉新奇，但用多了，始终(zhong)会觉得对面不是真的人类。另外，在专业性和合规(gui)性方面，券商投顾优势明显。

投顾业务生态面临重构

证券业应用智能(neng)投顾产品已有多年，但DeepSeek等大模型(xing)凭(ping)借其内在的逻(luo)辑构建(jian)、内容生成与深度理解(jie)等能(neng)力(li)，仍让证券业感到“惊艳”。展望未来，伴随科技平权、知(zhi)识平权时代的到来，券商投顾业务生态无疑将经历显著(zhu)变革。

平安证券经纪(ji)业务事(shi)业部相关负责人向(xiang)券商中国(guo)记者表示：“券商投顾业务的核心竞争力(li)将从‘信息不对称优势’转向(xiang)‘技术赋能(neng)下(xia)的服(fu)务深度与客户体验’。”

这也意味(wei)着，获客留(liu)客的商业逻(luo)辑、投顾服(fu)务手(shou)段等可能(neng)面临重构。以部分商业逻(luo)辑为例，过去有些机构打造“一键上(shang)传持仓截图”功(gong)能(neng)作为引流的抓(zhua)手(shou)，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AI平台上(shang)免费获取账户诊断的信息。尽管当前DeepSeek等大模型(xing)的诊断准确率有待提高，但伴随未来模型(xing)能(neng)力(li)的提升，上(shang)述获客的商业逻(luo)辑将会面临重构。

上(shang)述案例正是投顾服(fu)务“信息不对称“优势逐渐减弱(ruo)的一个体现。未来，券商获客的难度预计将上(shang)升。东(dong)方证券相关人士表示，投资者更容易(yi)从第三方AI平台获取定制(zhi)化的投资建(jian)议，券商需要投入更多资源吸引和留(liu)住客户，尤其是长尾客户群体。

在服(fu)务模式方面，多位受访券商人士认为需要重塑。前述平安证券相关负责人谈到，随着第三方平台不断提供个性化服(fu)务，券商传统的“标准化产品+人工服(fu)务”模式面临着效率与体验的双(shuang)重挑战。

在此背景下(xia)，业内的共(gong)识是要“技术融合”——构建(jian)“AI+投顾”的人机协同新模式。中信建(jian)投证券相关人士认为，该模式既可以提升服(fu)务效率和客户体验，也可以释放投顾生产力(li)，能(neng)发力(li)于定制(zhi)化和高净值客群服(fu)务。

东(dong)方证券相关人士谈到，一方面技术赋能(neng)，券商可以利用AI技术提升投顾服(fu)务的效率和精(jing)准度，例如通过AI进行客户画像、投资组合优化、风险控制(zhi)等。另一方面差(cha)异化服(fu)务，相对复杂的投资解(jie)决方案难以被AI完全替代，例如定制(zhi)化投资组合、家族财富传承(cheng)等。

此外，在配(pei)套措(cuo)施(shi)方面，国(guo)泰君安相关人士谈到，投顾能(neng)力(li)评价体系要迎来变革，不仅要聚焦在服(fu)务、投资、资产等范畴，投顾对AI工具的使用、对AI能(neng)力(li)的理解(jie)也将进一步(bu)纳入整体的评价体系。

平安证券相关负责人直言，技术对专业能(neng)力(li)有放大效应，“AI技术的普及，既加速了投顾人员的信息处理能(neng)力(li)，也倒逼其向(xiang)更高阶(jie)的‘策略生成’和‘情感交(jiao)互(hu)’角色升级。投顾的核心价值，转向(xiang)对模型(xing)输出的策略进行逻(luo)辑验证与风险校准。”

不同规(gui)模券商应对挑战各有招术

AI大势已不可逆，既有机遇也有挑战。多位受访券商人士认为，挑战主要在于技术如何深度赋能(neng)业务，并与业务融合。对此，不同类型(xing)的证券公(gong)司，其解(jie)题思路也存(cun)在差(cha)异。

国(guo)泰君安人士表示，AI浪潮(chao)下(xia)券商投顾业务将迎来多重发展机遇，一是证券公(gong)司可结合AI大模型(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(jian)自身的智能(neng)化护城河。二是证券公(gong)司可利用智能(neng)投顾服(fu)务自身原本无法覆盖的长尾客户。三是利用大模型(xing)赋能(neng)投顾。四是进一步(bu)将投顾能(neng)力(li)封装为企业级的综合解(jie)决方案。据悉，国(guo)泰君安自2023年起就逐步(bu)探索(suo)AI大模型(xing)在证券投资顾问领域的赋能(neng)工作。

券商面临的挑战同样不可小觑。该人士也指出，一是技术挑战，大多数(shu)券商并未有AI能(neng)力(li)积累，如何充分研究大模型(xing)技术并得以与证券业务的深度融合存(cun)在挑战；二是成本挑战，大模型(xing)技术研究和应用需要投入大量(liang)资金资源，中小型(xing)券商难以应对高成本、高投入的AI竞赛；三是人才挑战，目前懂业务、懂AI、懂技术的复合型(xing)人才稀缺且(qie)昂贵；四是转型(xing)挑战，大模型(xing)的应用需要与现有的流程模式融合，融合的过程中存(cun)在阻碍；五是数(shu)据治理挑战，智能(neng)化深度发展的前提是数(shu)字化治理取得一定成果，大量(liang)券商在数(shu)据治理方面仍处于初级阶(jie)段。

作为中小券商的代表，东(dong)莞证券相关人士称，对于技术薄弱(ruo)、成本敏感型(xing)的中小券商而言，按“市场需求(qiu)度、技术可行性、商业可行性”原则(ze)，多层(ceng)次推进是实现人工智能(neng)发展的关键，也是智能(neng)投顾发展的探索(suo)路径。

“一是应用优先，部署现有厂(chang)商通用大模型(xing)并进行本地(di)化应用快(kuai)速对接，积累适配(pei)性创新经验，探索(suo)如何更好地(di)与AI合作创新。二是能(neng)力(li)培养(yang)，以智能(neng)客服(fu)、专业化个人助(zhu)手(shou)等应用程序(xu)接口（API）调用服(fu)务建(jian)设为起点，加强(qiang)模型(xing)推理与智能(neng)体等技术应用能(neng)力(li)培育；同时尝试与外部有实力(li)的机构开展合作，准备好基础条件，实现大模型(xing)本地(di)化推理应用服(fu)务，逐步(bu)打通各类能(neng)力(li)。”东(dong)莞证券人士表示。

责编：汪云(yun)鹏

校对：陶谦