券商AI投顧痛點跟蹤，哪些是繞不開緊箍咒？

財聯社3月25日訊（記者 林堅）AI投顧已成為券商財富管理的標配探索方向，但“人工投顧+AI化產品”的普遍形態下，合規約束、技術瓶頸與同質化難題仍是亟待解決的問題。

“客戶感受不到技術變化，只關心推薦的股票是不是更優秀、凈值走勢有沒有變好。”部分券商智能投顧業務負責人在接受采訪時直言。自“小龍蝦”（OpenClaw）事件后，券商AI投顧行業提速預期增強，頭部券商計劃在近期推出相關新產品。然而熱鬧背后，行業仍停留在功能探索的初級階段，真正的規模化突破尚待監管政策與技術成熟度的考驗。

財聯社在《讓AI投顧打通服務客戶最后一公里？券商走到哪一步？最新調查》中報道了當前券商AI投顧的打法與趨勢，也在實際推進過程中，仍面臨著諸多問題和挑戰。

邊界、需求與商業邏輯

打開多家券商APP，AI投顧功能高度相似：金融數據問答、標準化持倉診斷、固定策略推薦，難覓差異化亮點。這種同質化并非券商缺乏創新意愿，而是多重因素共同作用的必然結果。

“投資者核心訴求就是盈利，比如選優股、解套、擇時買賣，場景垂直且需求單一。”一位券商財富端負責人表示，疊加監管政策對投顧服務的要求，券商能做的創新空間被大幅壓縮。更關鍵的是，AI投顧前期投入成本高昂，單是大模型相關的買點卡、組建團隊就需上千萬元，多數券商選擇先做力所能及的基礎功能，進一步加劇了同質化。

頭部券商的探索也未能走出困局。有券商AI投顧產品核心仍偏向金融數據問答，薦股屬性不強，且存在多次問答數據不一致的問題，導致用戶留存不高、月活表現平平。部分券商AI投顧本質是傳統投顧加殼，通過固定條件篩選輸出模板化內容，并非真正的大模型驅動，僅勝在合規可控。

“現在行業里真正能做出差異化的機構很少。”一位券商IT部門負責人透露，多數產品仍停留在“換殼不換核”的階段，底層技術、數據來源與投資策略高度趨同，選股邏輯和資訊服務難以形成獨特優勢。

繞不開的“緊箍咒”

合規是券商AI投顧繞不開的“緊箍咒”。當前監管尚未明確打開大模型在投顧服務的應用口子，所有服務仍需遵循投顧管理辦法，要求邏輯可白盒拆解，但大模型的黑箱特性恰好與這一要求相悖。

“我們跟合規部門磨合了好多輪，最終只能在小范圍內嘗試。”有券商人士介紹，公司通過大模型做智能體數據整理和合規審核，但所有投顧建議必須經過人工審核留痕，協議中還需明確寫入投顧老師角色。這種“機器+人工”的雙重校驗模式，雖滿足了合規要求，卻也降低了服務效率，與AI賦能的初衷形成一定矛盾。

技術瓶頸同樣制約行業發展。數據安全方面，為符合合規要求，券商普遍采用全本地數據處理方案，但本地算力不足的問題突出，而數據脫敏后又會失去實際意義，導致云算力難以落地應用。模型幻覺則成為另一個棘手問題，在意圖識別、取數和向量召回三個關鍵環節，誤差層層累積：意圖識別無法達到100%準確率，取數準確率未超90%，知識庫龐大時向量召回命中率甚至低于95%。

“連表查詢時，大模型自動生成SQL的準確率會更低，這些誤差最終會影響客戶體驗。”有IT部門負責人補充道。部分券商的實踐也印證了這一點，他們直接采用類似ChatGPT的大模型底層技術，導致同一問題兩次輸出數據不一致，影響了用戶信任度。

成本壓力則讓中小券商望而卻步。雖然單款智能投顧產品的搭建成本不高，主要集中在前期智能體搭建和少量人力投入，但大模型相關的整體投入堪稱“燒錢”。“對于中小券商來說，裝Llama的資格都沒有，更別說大規模投入AI投顧了。”業內人士透露，部分小型券商甚至尚未開展AI投顧業務，行業呈現頭部全面布局、中小聚焦場景化落地的分化格局。

合規與人機協同是長期發展核心邏輯

面對困局，券商已開始探索突圍方向。在技術深耕方面，券商正從單純的功能堆砌轉向全鏈條賦能。比如中信建投推出北斗大模型，專門賦能投顧老師高效產出內容，雖最終建議仍需人工審核，但已顯著提升服務效率。其去年推出的首支全智能體智能投顧產品，凈值較之前提升78%，帶動簽約量止跌回升，分支機構推廣意愿明顯增強。

投顧端的需求也為技術迭代指明了方向。“投顧最需要的是AI能自動提取材料、整理內容、生成個性化診斷方案和投資報告，實現一鍵服務。”上述負責人表示，基于這一需求，券商AI投顧正從前端交互向后端投研賦能延伸，將投顧的選股邏輯、經典策略模型喂給大模型，逐步形成專家模型庫。

行業普遍認為，AI投顧的終極形態是“千人千面”的人機協同閉環，大模型學習投顧的選股邏輯和行為特點，投資者提出需求后，系統匹配對應專家模型提供解決方案。但這一理想形態的實現，核心取決于監管開放度。

目前，生成式人工智能管理辦法未對投顧業務單獨調整，仍沿用原有投顧管理規定。“監管政策通常落后于技術成熟度，等發現漏洞后再立法規范，避免政策過前導致行業停滯。”業內人士分析，這種監管風格給了券商探索空間，但也讓行業缺乏明確的發展指引。

數字分身成為行業期待的下一個突破口。部分券商已啟動內部灰度測試，但均因合規問題未大規模落地。“數字分身是行業未來的重點方向，但大規模普及需要多模態、智能體與隱私計算技術的成熟，還需成本覆蓋、監管適配與市場驗證的多重配合。”有IT人士表示。

“AI永遠是投顧的輔助者，而非替代者。”多位業內人士達成共識，合規與人機協同是AI投顧長期健康發展的核心邏輯。在監管政策的逐步完善與技術的持續迭代中，券商AI投顧正從同質化困局中尋找突圍路徑，而真正的價值實現，終將回歸到為客戶創造穩健收益的本質上。