券商中国记者亦尝试向DeepSeek-R1（以下简称“DeepSeek”）上传(chuan)基(ji)金(jin)持仓账户截图(tu)，并征(zheng)询账户诊断与调仓建议。结果显示，DeepSeek不(bu)仅指出(chu)问题所(suo)在，还提供了可操作方案，包括不(bu)同(tong)产品的(de)仓位建议、替换产品的(de)名(ming)称、调仓时点、止损止盈线(xian)、交易成(cheng)本优(you)化(hua)措施等。

至此，DeepSeek提供的(de)账户诊断与专业建议可否匹敌券商一线(xian)投顾的(de)平均水准，也(ye)引起了市场的(de)极(ji)大关注。

华福证券相关人士告诉记者，DeepSeek在股票基(ji)金(jin)账户诊断方面表现出(chu)色。以一个普通账户为(wei)例，模型(xing)能够在约 6 分钟内整合近(jin)百(bai)条(tiao)市场数据(ju)和(he)持仓信(xin)息，对账户持仓结构(gou)进行全(quan)面剖析，并给出(chu)直观清晰的(de)风险(xian)评估报告，评估准确性(xing)达到85%。但在调仓建议环节，与一线(xian)投顾相比仍有差距。该人士指出(chu)，DeepSeek目前还难以完全(quan)模拟人类投顾对复杂人性(xing)和(he)市场微妙变化(hua)的(de)理解(jie)，在洞(dong)察客户个性(xing)化(hua)深层(ceng)次需(xu)求方面，投顾的(de)能力仍不(bu)可替代。

银河证券财富管理首席(xi)投资官、产品中心总经(jing)理张嘉为(wei)表示，从内外(wai)部的(de)测评反(fan)馈来看(kan)，DeepSeek在数据(ju)分析处理速度与响应及(ji)时程度方面远超人工投顾；但是，囿于(yu)DeepSeek作为(wei)智能化(hua)大模型(xing)本身仍旧是“模型(xing)工具”，对于(yu)复杂市场环境分析、资讯信(xin)息准确性(xing)辨别及(ji)客户多元(yuan)化(hua)需(xu)求分析等多领域仍与专业投顾存在较(jiao)大差距。不(bu)同(tong)的(de)引导问题及(ji)数据(ju)物料，也(ye)会产生(sheng)出(chu)完全(quan)截然(ran)不(bu)同(tong)的(de)分析结论，但最终(zhong)结论的(de)选择与判断仍强依赖于(yu)个人的(de)专业理解(jie)。

国信(xin)证券技术部相关人士指出(chu)，在账户诊断及(ji)调仓建议方面，DeepSeek存在线(xian)性(xing)外(wai)推、数据(ju)不(bu)完整，甚至部分基(ji)金(jin)代码出(chu)现错误等问题，目前并不(bu)足以替代一线(xian)投顾的(de)专业建议。

谈及(ji)原因(yin)时，该名(ming)国信(xin)证券技术部人士认为(wei)，这(zhe)主要(yao)因(yin)为(wei)DeepSeek只对接互联网数据(ju)，未能对接专业可信(xin)的(de)金(jin)融(rong)行业数据(ju)库、企业内部知(zhi)识库和(he)客户画像库，因(yin)此会存在数据(ju)和(he)信(xin)息错误的(de)情况。另外(wai)对于(yu)业务决策的(de)深度思考，需(xu)要(yao)大模型(xing)对行业数据(ju)以及(ji)专家规(gui)则进行系统性(xing)的(de)学习和(he)积(ji)累，目前还未能证明可以做到比较(jiao)好的(de)决策能力。

东莞证券相关人士谈到，人工智能发展可以分为(wei)在线(xian)服务、自动化(hua)服务和(he)智能涌现三个层(ceng)次。从目前进展来看(kan)，行业的(de)智能投顾的(de)“智能化(hua)”主要(yao)集中在第二(er)层(ceng)次，在投资者画像、资产配置、投资组合选择等环节通过(guo)计算机操作代替人工，用(yong)线(xian)上服务代替线(xian)下服务。然(ran)而证券市场不(bu)可预测、不(bu)确定性(xing)强，量化(hua)策略研(yan)发需(xu)要(yao)不(bu)断实(shi)验和(he)调整，难以应对“黑天鹅”等异常事件，模型(xing)算法鲁棒性(xing)需(xu)要(yao)加强。目前的(de)智能化(hua)技术难以支持，距离培育(yu)自主决策的(de)量化(hua)投资智能体仍相差甚远，由机器自主决策的(de)“强智能”在金(jin)融(rong)投资领域的(de)广泛应用(yong)尚无明确时间表。

业内热议长尾客户黏性(xing)是否下滑

尽管DeepSeek不(bu)能取代一线(xian)投顾，但第三方AI平台凭借投资建议的(de)易获取性(xing)优(you)势，正吸引年(nian)轻投资者注意力。他们大多属于(yu)证券公司(si)中以往未得到充分服务的(de)长尾客户群(qun)体。这(zhe)一潜在变化(hua)趋势对于(yu)依赖投顾业务盈利的(de)证券公司(si)而言，构(gou)成(cheng)压力。

多名(ming)受访券商人士坦承，上述情形确实(shi)在影(ying)响长尾客户与券商投顾之间的(de)粘性(xing)。前述国信(xin)证券相关人士谈到，“大模型(xing)前的(de)时代，受制于(yu)专业投顾精力有限(xian)，行业有较(jiao)大量的(de)长尾客户需(xu)求难以被(bei)及(ji)时有效满足。而大模型(xing)时代，DeepSeek等大模型(xing)在信(xin)息检索加工以及(ji)深度思考能力突出(chu)，在长尾客户的(de)投资陪伴部分服务领域中表现出(chu)来的(de)便捷性(xing)和(he)及(ji)时性(xing)等效果，给客户的(de)直观感受可能优(you)于(yu)传(chuan)统人工投顾服务。”

国泰君安(an)相关人士表示，第三方AI平台的(de)出(chu)现有可能发生(sheng)甚至已经(jing)在影(ying)响投资者和(he)券商投顾的(de)粘性(xing)关系，不(bu)仅是价格敏感的(de)长尾客户，还有对AI有所(suo)研(yan)究或者投资能力更高(gao)的(de)客户。

券商中国记者注意到，在前述社交媒(mei)体平台上，确实(shi)有部分投资者声称“自主建立了基(ji)于(yu)DeepSeek的(de)金(jin)融(rong)分析模型(xing)，用(yong)于(yu)选股或者ETF配置等。”

上述国泰君安(an)人士认为(wei)，第三方AI平台有四方面优(you)势：一是能为(wei)长尾客户提供定制化(hua)、个性(xing)化(hua)的(de)咨询服务和(he)投顾建议；二(er)是推理模型(xing)的(de)存在，让用(yong)户可基(ji)于(yu)模型(xing)思考验证自身逻辑，降低黑箱(xiang)困扰；三是社群(qun)化(hua)信(xin)任构(gou)建，即随着越(yue)来越(yue)多投资者分享第三方AI平台带来的(de)投资辅助体验，其他尚未接触的(de)投资者会被(bei)吸引到第三方平台；四是伴随模型(xing)能力持续提升，其分析逻辑的(de)深度、广度将逐步赶超绝大多数的(de)投资者乃至投顾。

东方证券相关人士补充称，AI平台一般成(cheng)本较(jiao)低，甚至免费，使(shi)得长尾客户更愿意尝试和(he)依赖，相比之下券商投顾服务可能价格较(jiao)高(gao)，限(xian)制了客户的(de)使(shi)用(yong)频率(lu)。

不(bu)过(guo)，也(ye)有一些券商人士持相反(fan)意见。银河证券张嘉为(wei)谈到，投资者与券商投顾之间的(de)黏性(xing)不(bu)会受到影(ying)响。主要(yao)因(yin)为(wei)，一是大语言模型(xing)给予专业建议的(de)本质是依赖于(yu)模型(xing)深度推理分析能力、数据(ju)处理能力以及(ji)基(ji)于(yu)不(bu)同(tong)数据(ju)及(ji)语料的(de)“训练过(guo)程”，即使(shi)专业投资者使(shi)用(yong)大模型(xing)也(ye)需(xu)要(yao)经(jing)过(guo)长期的(de)回测、调优(you)并不(bu)断适配最新环境，因(yin)此专业建议的(de)有效性(xing)也(ye)同(tong)样需(xu)要(yao)经(jing)历(li)周期与时间的(de)验证。二(er)是AI大模型(xing)也(ye)存在强化(hua)投资者认知(zhi)偏差、制造新的(de)“信(xin)息茧(jian)房”的(de)可能性(xing)。

平安(an)证券经(jing)纪业务事业部相关负责人谈到，用(yong)户并非为(wei)了炒股才用(yong)AI，而是用(yong)了AI后也(ye)会涉(she)及(ji)投资性(xing)的(de)内容。从这(zhe)个角度看(kan)，AI和(he)投顾扮演的(de)角色，和(he)与客户形成(cheng)信(xin)任的(de)机制是不(bu)一样的(de)。AI扮演的(de)角色，是多了一个参考信(xin)息的(de)来源(yuan)。而对券商来说，跟客户站在一起，去面对纷繁复杂的(de)市场，这(zhe)个角色没有变，变的(de)是新的(de)环境下大家的(de)工作方式和(he)内容。

华福证券相关人士也(ye)谈到，第三方AI平台不(bu)会比券商更易获得长尾用(yong)户的(de)信(xin)任，因(yin)为(wei)用(yong)户第一次、第二(er)次使(shi)用(yong)可能感觉新奇(qi)，但用(yong)多了，始终(zhong)会觉得对面不(bu)是真的(de)人类。另外(wai)，在专业性(xing)和(he)合规(gui)性(xing)方面，券商投顾优(you)势明显。

投顾业务生(sheng)态面临重构(gou)

证券业应用(yong)智能投顾产品已有多年(nian)，但DeepSeek等大模型(xing)凭借其内在的(de)逻辑构(gou)建、内容生(sheng)成(cheng)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(zhi)识平权时代的(de)到来，券商投顾业务生(sheng)态无疑将经(jing)历(li)显著变革(ge)。

平安(an)证券经(jing)纪业务事业部相关负责人向券商中国记者表示：“券商投顾业务的(de)核心竞争力将从‘信(xin)息不(bu)对称优(you)势’转向‘技术赋(fu)能下的(de)服务深度与客户体验’。”

这(zhe)也(ye)意味(wei)着，获客留客的(de)商业逻辑、投顾服务手段等可能面临重构(gou)。以部分商业逻辑为(wei)例，过(guo)去有些机构(gou)打(da)造“一键上传(chuan)持仓截图(tu)”功能作为(wei)引流(liu)的(de)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(nian)轻用(yong)户已经(jing)可以在不(bu)同(tong)AI平台上免费获取账户诊断的(de)信(xin)息。尽管当前DeepSeek等大模型(xing)的(de)诊断准确率(lu)有待提高(gao)，但伴随未来模型(xing)能力的(de)提升，上述获客的(de)商业逻辑将会面临重构(gou)。

上述案例正是投顾服务“信(xin)息不(bu)对称“优(you)势逐渐减弱(ruo)的(de)一个体现。未来，券商获客的(de)难度预计将上升。东方证券相关人士表示，投资者更容易从第三方AI平台获取定制化(hua)的(de)投资建议，券商需(xu)要(yao)投入更多资源(yuan)吸引和(he)留住客户，尤(you)其是长尾客户群(qun)体。

在服务模式方面，多位受访券商人士认为(wei)需(xu)要(yao)重塑。前述平安(an)证券相关负责人谈到，随着第三方平台不(bu)断提供个性(xing)化(hua)服务，券商传(chuan)统的(de)“标准化(hua)产品+人工服务”模式面临着效率(lu)与体验的(de)双重挑战。

在此背景下，业内的(de)共识是要(yao)“技术融(rong)合”——构(gou)建“AI+投顾”的(de)人机协(xie)同(tong)新模式。中信(xin)建投证券相关人士认为(wei)，该模式既可以提升服务效率(lu)和(he)客户体验，也(ye)可以释放投顾生(sheng)产力，能发力于(yu)定制化(hua)和(he)高(gao)净值客群(qun)服务。

东方证券相关人士谈到，一方面技术赋(fu)能，券商可以利用(yong)AI技术提升投顾服务的(de)效率(lu)和(he)精准度，例如通过(guo)AI进行客户画像、投资组合优(you)化(hua)、风险(xian)控制等。另一方面差异化(hua)服务，相对复杂的(de)投资解(jie)决方案难以被(bei)AI完全(quan)替代，例如定制化(hua)投资组合、家族财富传(chuan)承等。

此外(wai)，在配套(tao)措施方面，国泰君安(an)相关人士谈到，投顾能力评价体系要(yao)迎来变革(ge)，不(bu)仅要(yao)聚焦(jiao)在服务、投资、资产等范畴，投顾对AI工具的(de)使(shi)用(yong)、对AI能力的(de)理解(jie)也(ye)将进一步纳(na)入整体的(de)评价体系。

平安(an)证券相关负责人直言，技术对专业能力有放大效应，“AI技术的(de)普及(ji)，既加速了投顾人员的(de)信(xin)息处理能力，也(ye)倒逼其向更高(gao)阶(jie)的(de)‘策略生(sheng)成(cheng)’和(he)‘情感交互’角色升级(ji)。投顾的(de)核心价值，转向对模型(xing)输(shu)出(chu)的(de)策略进行逻辑验证与风险(xian)校准。”

不(bu)同(tong)规(gui)模券商应对挑战各有招术

AI大势已不(bu)可逆，既有机遇也(ye)有挑战。多位受访券商人士认为(wei)，挑战主要(yao)在于(yu)技术如何深度赋(fu)能业务，并与业务融(rong)合。对此，不(bu)同(tong)类型(xing)的(de)证券公司(si)，其解(jie)题思路也(ye)存在差异。

国泰君安(an)人士表示，AI浪潮下券商投顾业务将迎来多重发展机遇，一是证券公司(si)可结合AI大模型(xing)和(he)自身的(de)专业数据(ju)禀赋(fu)、专业经(jing)验和(he)投资体系框架，构(gou)建自身的(de)智能化(hua)护城河。二(er)是证券公司(si)可利用(yong)智能投顾服务自身原本无法覆盖的(de)长尾客户。三是利用(yong)大模型(xing)赋(fu)能投顾。四是进一步将投顾能力封装为(wei)企业级(ji)的(de)综(zong)合解(jie)决方案。据(ju)悉，国泰君安(an)自2023年(nian)起就逐步探(tan)索AI大模型(xing)在证券投资顾问领域的(de)赋(fu)能工作。

券商面临的(de)挑战同(tong)样不(bu)可小觑。该人士也(ye)指出(chu)，一是技术挑战，大多数券商并未有AI能力积(ji)累，如何充分研(yan)究大模型(xing)技术并得以与证券业务的(de)深度融(rong)合存在挑战；二(er)是成(cheng)本挑战，大模型(xing)技术研(yan)究和(he)应用(yong)需(xu)要(yao)投入大量资金(jin)资源(yuan)，中小型(xing)券商难以应对高(gao)成(cheng)本、高(gao)投入的(de)AI竞赛；三是人才挑战，目前懂业务、懂AI、懂技术的(de)复合型(xing)人才稀缺且昂贵(gui)；四是转型(xing)挑战，大模型(xing)的(de)应用(yong)需(xu)要(yao)与现有的(de)流(liu)程模式融(rong)合，融(rong)合的(de)过(guo)程中存在阻碍；五是数据(ju)治理挑战，智能化(hua)深度发展的(de)前提是数字化(hua)治理取得一定成(cheng)果，大量券商在数据(ju)治理方面仍处于(yu)初级(ji)阶(jie)段。

作为(wei)中小券商的(de)代表，东莞证券相关人士称，对于(yu)技术薄弱(ruo)、成(cheng)本敏感型(xing)的(de)中小券商而言，按“市场需(xu)求度、技术可行性(xing)、商业可行性(xing)”原则，多层(ceng)次推进是实(shi)现人工智能发展的(de)关键，也(ye)是智能投顾发展的(de)探(tan)索路径。

“一是应用(yong)优(you)先，部署现有厂商通用(yong)大模型(xing)并进行本地(di)化(hua)应用(yong)快速对接，积(ji)累适配性(xing)创新经(jing)验，探(tan)索如何更好地(di)与AI合作创新。二(er)是能力培养，以智能客服、专业化(hua)个人助手等应用(yong)程序接口（API）调用(yong)服务建设为(wei)起点，加强模型(xing)推理与智能体等技术应用(yong)能力培育(yu)；同(tong)时尝试与外(wai)部有实(shi)力的(de)机构(gou)开展合作，准备好基(ji)础条(tiao)件，实(shi)现大模型(xing)本地(di)化(hua)推理应用(yong)服务，逐步打(da)通各类能力。”东莞证券人士表示。

责编：汪云鹏

校对：陶谦