南京财富论坛圆桌深度探讨：AI如何重塑财富管理新生态？

徽声在线7月10日讯（记者 赵昕睿）7月2日，由徽声在线携手华夏基金、腾势共同举办的第五届财富管理论坛暨第三届“财富管理・华尊奖”颁奖典礼在南京圆满落幕。此次论坛上，一场围绕“AI如何深度赋能财富管理”的圆桌对话，将财富管理转型的探讨从单纯的技术应用层面，进一步推向了业务模式重塑的深度领域。

本场圆桌对话的嘉宾阵容堪称“豪华天团”，被形象地称为“非常 6+1”。中金公司首席信息官程龙担任主持人，华兴证券总经理马刚、华福证券首席信息官兼财富管理委员会主任李宁、国泰海通财富平台部总经理毕志刚、广发证券数字平台部总经理曲东荣、华泰证券财富管理解决方案总部联席负责人李婉晴以及国投证券数字金融部负责人石磊共同参与了这场深入的讨论。

在财富管理行业加速向买方投顾转型的大背景下，AI正逐渐成为这一转型过程中不可或缺的关键变量。与以往单纯提升效率不同，如今更值得深入探讨的是，AI究竟只是作为工具的升级，还是将彻底重塑财富管理的业务模式。

在讨论过程中，一个共识逐渐清晰起来：AI并不会取代财富管理的底层专业逻辑，也无法直接回答所有投资问题。然而，它正在悄然改变客户服务的入口方式、信息传递方式、服务覆盖范围以及运营效率。对于头部券商而言，AI可能带来全链路业务重构的宝贵机会；而对于中小券商来说，AI在带来信息技术平权的同时，也进一步凸显了特色化能力的重要性。

AI赋能财富管理：不仅仅是工具升级，更是服务模式的重塑

围绕AI在财富管理中的定位，程龙在开场时提出了自己的观察。有人将AI视为工具的简单升级，而有人则认为AI将重构客户服务的新模式。华泰证券推出的AI涨乐、国泰海通推出的灵犀APP等探索，正逐步将AI从后台能力推向前台服务，成为客户直接感知的服务力量。

华泰证券财富管理解决方案总部联席负责人李婉晴认为，AI赋能财富管理不仅仅是升级，更是一种重塑。她表示，华泰发布AI涨乐的初衷，是希望基于AI原生底层技术，重塑客户服务和交易闭环。通过AI，客户可以通过自然语言交互就能轻松达成服务需求，无需再翻找功能菜单，从而将更多的思考和精力放在“我想做什么”上，同时提升客户服务体验。

AI对财富管理的重塑，与以往的买方投顾转型过程截然不同，它是一种动态的重塑过程。AI可以根据不同投资者的习惯和需求，进行智能化编排，从而重塑财富管理APP的形态，使其更加符合投资者的个性化需求。

国泰海通财富平台部总经理毕志刚认同AI对服务过程的重塑作用，但他也强调，AI无法重塑财富管理本身。他认为，财富管理行业长期面临的痛点在于，机构仍然无法准确回答客户投资的“灵魂三问”：买什么、什么时候买、什么时候卖。AI时代的核心并不是告诉客户明天哪个标的会涨，或者短线哪个会涨，而是帮助专业机构向客户提供科学的投资方法。毕志刚表示，科学的投资方法才是专业机构应向客户提供的核心服务，而AI恰恰能够按照客户标签和习惯，以客户易于接受的方式和逻辑表达出来，并在陪伴和传递过程中发挥作用。由此来看，AI改变的是机构对财富管理行业、定位、服务构造和业务模式的理解。国泰海通通过服务居民多元化、专业化的理财需求，构建资产配置和交易服务双轮驱动的特色优势，以数智化能力重塑财富管理业务模式，向广谱客群传递科学投资方法，引领财富管理行业业态向专业配置进化、向智慧陪伴转型。

华福证券首席信息官、财富管理委员会主任李宁则从首席信息官和财富管理业务负责人的双重视角出发，对AI的变革程度保持相对审慎的态度。他表示，AI概念已经存在多年，但因为大模型的出现，市场才开始真正讨论范式变革。然而，有大模型后，财富管理的底层逻辑并没有发生根本性改变。真正发生变化的是以下三个方面：

首先是服务客户入口的变化。包括一些机构推出的新的AI原生APP，以及华为、小米等将服务客户入口嵌入进了手机应用商场或技能广场，使得客户可以更加便捷地获取服务。

其次是客户动线的变化。以往财富APP应用主要以交易、行情、理财、直播等为主，现在客户动线中多了AI助手功能。很多同业将AI助手放在APP首页，希望以此解决用户找功能的过程，提升用户体验。

最后是千人千面的服务动态。以前的千人千面更多属于伪命题，都是把产生的SOP下发给财富顾问，属于预设规则。但现在AI可以更加实时地根据动态信息，为用户生成更加贴近需求的千人千面的服务，提升服务的个性化和精准度。

李宁指出，前述三点变化更像是范式变革的前瞻，而非范式本身。他认为，AI的出现，特别是大模型的出现，重塑了券商财富条线的组织架构。以华福证券的三个财富部门为例，公司第一个是客群发展部，主要关心客户在哪里、如何分级；第二个是产品管理部或金融产品部，负责产品货架和产品供给；第三个是数字金融部或网络金融部，扮演“场”的角色。

“财富管理仍然离不开人、货、场这三个核心要素。没有大模型之前，场主要用于匹配人和货；有了大模型之后，场增加了更多新的能力，但人、货、场的本质并未发生变化。”李宁强调。

AI投顾：大大延伸投顾服务半径，提升服务效能

AI如何推动券商财富管理向买方投顾转型，是圆桌讨论的另一条重要主线。

李婉晴表示，在华泰All in AI之后的探索中，对AI投顾的定义有了新的认知。最初会认为AI是投顾的助手，但实际运行过程中发现二者相辅相成，共同提升了服务效能。

AI在信息整理、投研广度、全天候在线和情绪稳定性方面，具备更强的输出能力。华泰在内部组织AI投顾相关工作时，最初希望选出优秀的一线投顾，萃取他们的想法和能力。但后来这一过程变成了多个优秀投顾共同服务一个Agent，而这个Agent成为前台的超级投顾，为客户提供更加全能的体验。

在买方投顾转型中，李婉晴认为，行业并不缺少方向共识。大家都知道，应从过去“想卖什么”转向“客户需要什么”。然而，难点在于券商行业在理解客户真实需求上存在天然限制。问卷很难问到真正想了解的问题，客户在回答爱好或风险偏好时，往往给出更标准化的答案。账户诊断功能也只能用于补充了解，券商通常较难直接了解客户财富管理的全盘需求。而AI给了我们洞察客户需求的翅膀。

李婉晴分享道，AI推进买方投顾很重要的一步，是帮助机构更好地理解客户到底需要什么。通过客户碎片化行为的分析，AI可以从片面的时间点定位中进一步推导客户下一步需求，识别客户。她认为，这将成为AI助力财富管理转型的重要一环。

国投证券数字金融部负责人石磊从公司实践出发，介绍了在AI的融合下，投顾业务的分工和服务方式的变化。他介绍，针对股票交易型客群，国投证券搭建了两大投顾服务矩阵：其一为人工生产的主观投顾类服务，由资深在岗投顾、明星投顾团队自主研发输出标准化投顾产品；其二为数字化智能投顾体系，覆盖策略工具、行情资讯、量化算法等产品。目前，智能投顾相关产品业务规模已占公司整体投顾业务的近八成。

业务结构的显著变化，折射出投资者需求偏好的深层迭代。石磊分析称，伴随90后、Z世代、00后新生代投资者的持续入场，以及历经多轮行情、投资认知趋于成熟的存量客户沉淀，市场投顾需求正发生结构性切换。投资者逐步告别过往依赖个股推荐的传统投顾服务，转而青睐逻辑客观、数据支撑的量化型智能投顾服务。在他看来，伴随AI技术在财富领域的深度落地，这一市场趋势将持续放大。

近年来，国投证券智能投顾业务实现了跨越式增长。然而，标准化通用产品难以匹配不同投资者差异化持仓与个性化决策需求的问题也日益凸显。石磊表示，AI技术的深度应用，为机构落地真正站在投资者立场的买方投顾打开了全新路径。依托AI算力与数据能力，平台可以深度联动客户持仓数据，输出高度适配的定制化服务方案。自去年起，国投证券上线了“AI持仓增强”智能投顾产品，一方面围绕个股基本面开展深度研判，另一方面结合客户持仓偏好动态测算，为投资者筛选更适配自身账户的交易标的，有效提升客户持仓盈利概率。

石磊进一步补充道，公司正在全面推进“人机协同”投顾生产新范式。线下专业投顾可以依托量化平台与智能工具，将主观投资思路转化为客观、可回溯的量化被动组合，并借助AI算法持续优化组合收益表现，稳步提升组合覆盖规模与长期绩效。与此同时，公司以AI重构全流程服务SOP体系，在客户交互环节，AI可以整合历史优质服务案例、客户实时资产数据，从买方视角唤醒客户潜在诉求，实现服务由“被动应答”向“主动预判、前置陪伴”转型。AI可以第一时间为一线投顾输出标准化沟通话术与专业内容支撑，从底层逻辑重塑经营展业与客户服务模式。

广发证券数字平台部总经理曲东荣则认为，AI的发展对一线投顾的服务效率和服务质量将产生深远影响。鉴于投顾在从业经验、个人能力以及服务客户数量上的差异，客户从投顾侧所获得的服务体验也有较大的区别。从行业实践经验看，投顾能力呈现二八分化。对于头部20%的优秀投顾而言，AI能力让他们能在自身已有的投顾服务框架基础上，高效地获取和整理市场信息、行业信息、研究员观点、产品报告等，并快速生成高质量的投顾服务内容。因此，AI的合理运用和推广，能显著地放大优秀投顾的服务能力，让优秀的投顾可服务更多的高净值客群，带来增量的经济效益。

另外，AI对投顾的武装和加持，即AI to B to C的模式，目标是打造标准化的服务能力。这可以为投顾理解市场、分析行业和公司、找寻投资观点等方面的工作提质增效，再向客户提供专业化、温情化的投顾服务内容。效率和质量的提升，也进一步延展了普通投顾人员的服务半径，使他们能够将投顾服务覆盖到更多的中小客户，使中小客户也能得到过去大客户的专属投顾服务。

大模型幻觉和责任归属问题：合规边界需要前置设定

随着AI深度面客，金融机构必须面对合规、适当性、留痕、大模型幻觉和责任归属等一系列问题。

华兴证券总经理马刚认为，不能把AI和合规对立起来看。优秀的合规设计是AI能力的重要组成部分。他以汽车作比，“AI更像一辆车的底盘，当业务快速跑起来时，合规应考虑如何支持AI能力在限速范围内运行，而不是处处踩刹车。”

围绕AI时代的合规设计，马刚提出，应首先处理好人机协同的关系。AI可以做重复性工作，但判断性工作必须由人完成。他同时提到，AI时代对合规人才提出了更高要求。好的合规设计需要人来设定边界，而这些边界条件并不是简单依靠法规条文理解就能设定的。它需要对业务有深刻理解的人，也需要具备跨界技术和业务能力的人，才能把AI边界和人机协同边界建立起来。

在留痕方面，马刚认为，AI的每个答案必须能够溯源。“AI犯错本身并不可怕，可怕的是无法复盘，找不到错误或幻觉发生在哪里。”在当前技术背景下，RAG等技术已经相对成熟，可以让机构把AI每个答案追踪到它使用的数据和模型，从而由人在后续进行溯源。责任分层也同样重要。机构需要明确哪些事情禁止AI做，哪些事情AI可以辅助决策，哪些场景AI可以直接面向客户或员工，之后再按照不同分类匹配不同尺度的合规体系。

毕志刚从实践角度补充道，AI与财富管理结合时，首先要定义业务模式本身。一是推动业务模式从传统通道服务向专业配置进化；二是推动服务模式从工具提供向有温度的智慧陪伴进化。

他认为，财富管理的核心目的，是提升海量客户的整体投资胜率水平，而不是提升单一客户单一次数、短期的投资胜率。整体胜率提升要通过科学投资方法实现，机构在这个过程中提供专业陪伴，并通过AI提高效率。国泰海通致力于以高质量专业服务助力广大居民提升财产性收入，依托君弘智投服务体系，构建数智化经营模式，打造多智能体矩阵，发布行业首个新一代全AI智能APP国泰海通灵犀，并推动数智化服务能力向多平台生态延伸，为客户提供贯穿“投前、投中、投后”的全流程智慧陪伴，有效提升客群投资胜率与服务满意度，让AI创新应用转化成客户可感知、可共享的发展红利。

AI对行业格局的影响：行业格局仍取决于特色能力

当讨论从合规转向行业影响时，曲东荣认为，从另一个角度来看，AI可以推动行业服务效率的提升。在当前行业费率持续下降的背景下，企业的利润更多取决于整体效率提升的程度。因此，广发证券将AI全面融入线上数字平台全业务流程管理，以AI重构互联网营销服务链路，提升线上集约化经营效能。通过AI打造全周期数字化客户经营体系后，具备了以小规模的敏捷团队服务海量互联网客户规模的能力，线上证券运营效率及人均效能得以大幅提升。

对于中小券商而言，马刚认为，在AI面前竞争压力反而加大。消灭中小券商的不是AI，而是没有特色。未来无论经历何种技术变迁，只有具备特色的中小券商才能生存下来。

在AI大背景下，存在技术平权的趋势。前些年，头部券商在IT投入和通用大模型方面投入较多，中小券商很难在算力和模型开发上正面竞争。随着国产大模型日益丰富，中小券商获得了AI入场门票，但门票能否用好，关键在于能否在场景上构筑自身护城河。

马刚表示，客户财富管理场景非常丰富，在细分场景深耕中，行业已经出现不少特色案例。其中一个小的特色来自多语种的卖方研究服务，多语种只是研究成果的表达形式，背后实际上打通的是思考链路，帮助机构投资人在买方的投研环节从更多维度识别问题。财富管理的特色场景能够帮助券商实现经济学效益。

李宁同样认同，杀死公司的不是AI，而是特色化能力的缺失。

李宁表示，华福证券近年投顾收入增长很快，但过去一年借助AI赋能力度仍有限。面对AI焦虑，短期不要高估它，长期不能低估它。谈及证券行业信息技术投入现状，近两年行业投入情况逐步稳定，行业平均投入是4.1亿，相当位于第25名左右的券商投入情况。这说明在110多个机构中，剩余还有80余家投入较少。李宁分析，在绝对数字不大的情况下，信创也是近两年另一重要投入方向，分摊了AI投入。在AI有限投入下，大券商可以All in AI，中小券商一定要把有限资源投向自身特色化、差异化业务。

机构近期在布局AI相关投入时，常会探讨一个核心问题：未来三至五年，软件形态是否会发生根本变化。李宁分析，若忽视这一问题，即便当下投入两百万采购传统软件，若这套产品仍是依靠菜单、功能模块堆砌的老旧架构，或许使用到第二年时，财务层面仍能折摊，但实际业务价值已基本丧失，等同于废品。

基于这一判断，李宁认为，机构开展AI相关投入规划时，部分业务场景应采用原生架构搭建，而非延续以往买软件的方式去做。

李宁以私募产品评价软件举例，如今可以通过AI原生评价方式，以多智能体协同完成，更容易拿到各类接口、MCP的数据。不同智能体承担不同角色，包括合规、检测等，再通过少量人员实现私募基金评价。李宁强调，行业无需过度焦虑AI影响，找准自己特色化发展方向，明确业务适配软件还是原生架构，再有针对性地进行投入。他同时判断，AI在一到两年内，尚不会对行业产生质变冲击。

圆桌结尾，程龙总结称，无论是大型券商全方位提升投顾效率、客户服务效率和体验，还是中小券商做好自身特色，券商在AI赋能财富管理方面都已展开深入探索。

程龙也认同，AI赋能财富管理仍处于初始期，行业还在积极探索之中。希望未来共同趁AI之势，用AI重塑财富管理新范式。

（徽声在线记者 赵昕睿）