财π新闻 券商AI投顾的行业布局正处于关键演进阶段，整体发展路径已经从过去零散的单点工具开发，逐步转向体系化的标准化能力模块搭建，相关技术应用正加速渗透融入财富管理服务的全流程各个环节。近期，国泰海通、广发证券、中金公司等多家头部大型券商相继完成了人工智能技能与智能体相关布局的更新迭代，行业整体的技术落地节奏明显加快。9月7日，千问开放平台完成新一轮金融服务类智能体上线，新增十余家覆盖证券投资、基金、期货、保险等多个领域的智能体服务，其中兴业证券、国泰海通等4家券商智能体作为首批证券行业代表正式入驻该开放平台，用户可通过统一入口直接调用不同金融机构提供的专业AI服务，这也标志着券商专业投资服务开始正式融入大众日常AI使用场景。

当前行业内不同体量券商的AI投顾发展路径已经呈现出清晰的分化态势。头部券商普遍选择依托自主研发的大模型技术，结合自身覆盖全客群的服务入口进行深度布局，投入大量资源搭建覆盖投研、投顾、运营、审核等多个核心业务环节的智能体集群，将AI能力与自身账户体系、资产数据、交易系统进行深度绑定，核心目标指向财富管理服务的高效转化。而数量众多的中小券商则更倾向于接入已经成熟的外部智能中台，不需要从零开始搭建底层大模型体系，转而将自身资源集中投入到养老服务、县域客群经营等此前未被充分覆盖的细分场景中，通过打造差异化的特色服务在激烈的市场竞争中实现突围。

AI投顾在财富管理领域的核心价值，首先在于打破了传统投顾服务长期存在的资源瓶颈。过往传统线下一对一的人工投顾服务，受限于投顾人员的数量和精力，通常只能覆盖资产规模达到一定标准的中高净值客户，大量资产规模有限的长尾客户往往只能获得通用客服的标准化咨询服务，很难得到匹配自身实际情况的定制化分析支持。而AI投顾可以在严格的合规框架内，安全绑定用户的真实持仓数据，结合用户的实际盈亏情况和动态风险偏好生成针对性的分析内容，真正实现千人千面的个性化服务，将专业投顾服务的覆盖范围拓展到此前难以触达的海量长尾客户群体，大幅提升全行业财富管理服务的普惠性。

从当前的实际落地情况来看，AI投顾的主要使用场景仍然集中在信息检索工具层面，主要作用是帮助投顾人员节省行业数据、公开资讯的初步检索时间，将投顾从大量重复性的基础信息整理工作中解放出来，把更多精力投入到需要专业判断和深度沟通的核心服务环节。但行业内也普遍意识到，AI工具如果没有配备专业的AI训练师进行持续的迭代训练，很容易出现输出信息滞后的问题，比如检索特定行业的相关数据时，仅能展示较早时间的历史内容，完全缺失最新的行业动态，无法满足用户实时获取市场信息的需求。不少行业人士指出，AI投顾的真正使命绝非替代人工完成写报告、制作演示文稿这类形式化的提效工作，而是要完成过去行业内想做但受限于技术能力无法实现的创造性工作，比如对全网社交平台的相关内容进行实时监测，生成动态更新的投资者情绪温度计，为市场分析和投资决策提供全新的参考维度。

在AI投顾业务快速扩容的行业热潮之下，整个业务的推进仍然面临三道难以轻易跨越的现实门槛。第一道门槛是行业普遍关注的AI幻觉问题，大语言模型在生成内容的过程中，很容易输出看似逻辑通顺、表述合理但实际上没有任何真实事实依据的内容，给用户带来误导。同时，模型在持续微调迭代的过程中还会产生迭代漂移现象，即完全相同的输入内容，在不同的迭代版本中可能生成完全不同的投资建议，输出结果的稳定性难以得到充分保障。对于部分采购公有大模型服务的中小券商而言，由于无法获取大模型的底层权重和完整推理链路，只能在输入输出侧做简单的代理解释，很难对模型的生成逻辑进行完全可控的调整，进一步放大了输出结果的不可控风险。

第二道门槛来自合规运营层面的多重考验。传统的投资者风险测评大多采用静态问卷的形式，用户在问卷中填写的风险偏好，往往和其在真实市场波动中展现出的动态风险承受能力存在天然落差，很难完全匹配。而AI投顾面向海量用户生成个性化投资建议的过程中，逐一校验每一条输出内容与对应客户真实风险偏好的匹配度，需要投入极高的人力和技术成本，落地难度很大。除此之外，算法偏见和输出趋同的风险同样不容忽视，如果大量AI投顾基于相似的训练数据生成高度同质化的投资建议，很容易在市场中形成一致性的交易行为，放大市场的波动幅度，带来潜在的系统性风险隐患。

第三道门槛是服务全流程的举证与档案管理压力。根据现有监管要求，提供相关服务的证券机构需要对AI投顾服务的全过程承担完整的举证责任，属于荐股软件类的业务，必须对营销、客服等所有相关环节的交互内容进行全量留痕归档，相关档案的保存时长不得少于五年。这就要求券商搭建完整的全链路留痕系统，对AI生成的每一条内容、人工复核的每一个节点、用户交互的每一段记录都进行不可篡改的存储，整个系统的搭建和长期运维都需要投入大量的资源，对不少中小券商而言是不小的运营负担。

AI投顾业务的责任归属问题，核心指向AI的法律主体定性。当前我国的现有法律体系尚未赋予人工智能独立的法律主体资格，AI投顾在运营过程中产生的全部法律责任，都必须由实际运营该服务、对外向用户提供相关服务的持牌证券机构全部承担。如果AI辅助生成的相关内容没有留下可核查的人工复核痕迹，这种AI辅助服务就会异化为变相的业务外包，完全不符合监管要求。持牌投顾机构必须对AI生成的所有输出内容进行实质性的专业复核，并且留存机构自身独立判断的完整记录，不能直接将AI生成的内容不加审核就直接推送给用户。

目前监管部门已经将AI投顾业务全面纳入规范视野，拟出台的证券基金投资咨询业务管理办法中专门设置了程序化咨询相关条款，条款明确规定，实质开展自动化投资咨询服务的机构，必须将相关业务纳入投顾监管范畴，不得以技术工具的名义规避相应的监管要求。行业内已经形成共识，区分AI辅助工具和非法荐股行为的核心标准，在于AI输出内容的决定性，如果AI生成的内容直接指向具体的证券品种，并且明确给出了买入或者卖出的确定性结论，就已经构成了荐股行为，必须严格遵守投顾业务的全部监管规则。

整个证券行业正在积极探索在现有制度框架内充分释放AI技术价值的可行路径。国联民生相关负责人表示，当前阶段最稳妥的落地办法，是把AI系统和面向用户的服务体系之间的物理隔离做扎实，AI技术仅用于内部业务赋能，不直接对接外部客户端，同时搭建完整的风控闭环体系，事前依靠预设的合规规则对AI生成的内容进行自动拦截，事中卡死人工审核的强制节点，所有面向用户的输出内容必须经过持牌人员的人工审核确认才能发出，事后实现全链路操作记录的可追溯，确保所有环节都符合合规要求。

从行业长期发展方向来看，未来AI投顾的推进将主要围绕三大核心方向展开。第一是依托AI技术实现服务的高效触达，打破传统服务的时空限制，让更多用户能够随时随地获取标准化的专业投资辅助服务；第二是用AI技术为一线投顾个人赋能，将投顾从大量重复性的基础工作中解放出来，把更多精力投入到深度客户沟通、资产配置方案定制等核心环节，提升投顾的整体服务效率和服务半径；第三是探索用AI治理AI的技术路径，通过专门的AI风控系统对业务端AI生成的内容进行自动校验和风险识别，进一步提升合规审核的效率和精准度。

行业内普遍认为，未来应当建立起收费结构与投资建议独立性之间的强制披露机制和防火墙机制，避免投资建议的生成受到销售导向的不当干扰。从长期合规体系的演进方向来看，整个行业的合规管理将逐步向牌照管理加信息披露加算法审计加模型备案的方向发展，各家券商搭建的合规护城河，正在成为AI投顾业务发展过程中区分不同机构核心竞争力的关键分水岭，只有在合规体系建设上投入足够资源、搭建起完善风控机制的机构，才能在AI投顾的长期发展过程中走得更稳更远。

(编辑：吕文)