湘财证券总裁周乐峰：中小券商拥抱AI，是 “换道超车”的机会

财联社6月23日讯（记者 林坚）AI给财富管理带来了哪些变化？中小证券拥抱AI的实践有何成果？在6月20日召开的2025年财联社第四届财富管理论坛暨华尊奖颁奖典礼上，湘财证券总裁周乐峰带来了属于科技型中小券商的思考。

作为华尊奖财富管理领军人物的奖项获得者，周乐峰对财富管理业务模式有着重大的创新探索。他带给本次论坛的分享主题为《AI时代的财富管理突破口》，深入探讨并挖掘人工智能在客户画像、服务效率提升等方面的应用潜力，探寻行业突破发展瓶颈的新路径。

周乐峰认为， AI技术迭代可能打破传统竞争格局，是中小券商换道超车的机会。

作为本身已有较强的科技属性的券商，湘财证券近些年的差异化努力被行业看到，周乐峰在参会前，就曾以“客户聚焦，科技驱动”寄语财富管理，这显然也是行业的大命题。

周乐峰认为，AI技术迭代可能打破传统竞争格局，这一轮AI对很多中小券商是莫大的机会——关键在于领导班子能否敏锐把握技术趋势，通过组织变革与技术落地，商业模式能调整，将AI能力转化为客户服务优势，实现“换道超车”。

周乐峰同时带来了湘财证券“数字化客户分级分类”布局的新规划，截至目前，湘财证券通过AI大模型能力，低成本高效率拓展以客户需求为中心的数字化的服务模式，并基于此，构建丰富的客户分级分类模型体系，如基于持仓收益定制策略；经营端借助AI降低客户分级分类成本，将传统需要大量数据分析人员的高成本、粗颗粒度的分类模式升级为精细化模型。

客户分级分类是以客户为中心进行差异化服务的基础，周乐峰认为，在AI能力的复用下，未来对于客户分级分类的效率会大幅提升，对客户分类的细致颗粒度会大幅提高，这是应用技术的核心价值，对于很多IT人员还不到100人的券商而言，这是莫大的一种能力的支持。

“传统分类是在客户视角做分类，未来基于AI，怎么提升客户分类的多样性？”周乐峰带来他的思考。

AI是中小券商“换道超车”的机会

AI对财富管理的渗透正加速推进，如何拥抱AI，一直是周乐峰重点思考与突破的方向。

客户服务模式方面，当前AI正推动从“人力密集型”向“技术赋能型”转型，在这一点上，周乐峰重点阐释了头部券商与中小券商应对这一技术变革的差异化实践路径。

从他的观察来看，科技公司与头部券商在AI与财富管理创新和试点方面，有很强的技术开发和大模型训练能力。与此同时，也有较强的技术开发能力。

相比之下，“小券商希望拿到技术后马上就能用，但这很难，在后端的需求分析、模型建立方面需要花很多时间，逃不过一些基本的工作，如对业务逻辑的梳理、数据治理等。”周乐峰表示。

那么，中小券商能有哪些突围点？周乐峰认为 “换道超车”的机会关键在于，“中小券商若能在组织架构和商业模式上跟上AI技术推动，未来生存环境或许会改善。例如，在选择部署DeepSeek时，可根据自身情况选择满血版、本地化部署或API，因地制宜，迎刃而解的关键是要行动和落地。”

客户和经营两端思考需兼顾

围绕中小券商的AI 实践，周乐峰也带来了湘财证券的阶段性成果和思考。

周乐峰认为，在AI和财富管理融合过程中，要从两端视角思考：一端是客户视角，一端是经营视角。从客户视角出发，要考虑为客户的财富增长服务，完成客户的需求；从经营视角出发，特别是对于中小券商而言，在讨论调整行业毛利率、促进行业更好发展时，经营视角很重要。

客户视角与经营视角并非绝对矛盾，而是需要在动态平衡中实现长期统一的共生关系。在这一过程中，AI则扮演了提升客户“需求分类”确定性的角色。

周乐峰的理解是，在AI能力的复用下，未来对于客户分级分类的效率会大幅提高，对客户分类的细致颗粒度会大幅提高。

变化如何体现？传统分类是把客户分成三六九等，精细化一点会根据客户的资产规模贡献、实质购买产品需求做分类，而AI可以针对客户投资需求，投研偏好、理财需求做千人千面服务。“这在传统无AI支持下很难实现，需要大量人力，但现在AI提供了能力，只要算法和模型基本支持，小模型就可以完成，降低了将业务逻辑变成代码的压力。”周乐峰表示。

在此过程中，周乐峰谈到一个有意思的发现，即AI带来的客户分层分类方式变化，让文科生、传统金融证券服务员工和一线营业部人员变得更有价值，“他们能反映分支机构和客户需求，形成数据集，以前靠人分析应用难，现在可用大模型提高效率。”

“为什么说文科生很有价值、传统做金融证券服务的员工很有价值，甚至一线营业部的投资顾问、理财经理很有价值，因为他们能够把分支机构和客户的需求反映出来，每一条都是数据集。以前靠人做分析、做应用很难，现在可以用大模型，大家用过就知道它多有效率。“周乐峰从文科生的价值谈到大模型的替代，带来的也是AI时代的思考。

AI解锁“千人千面”新可能

基于上述客户分类，AI 对于投顾精细化运营同样带来了质的变化，周乐峰分享了湘财证券在这方面的实践，一方面是对于未来投资顾问赋能的能力增长和应用门槛会大大降低，另一方面是但工作效率会大大提升。

比如，湘财证券做了很详细的客户分类，对客服中心与客户通话文本进行语义分析和意图洞察，将洞察结果变成标签贴到员工企业微信和工作流。

更直观的变化是，“以前投资顾问靠电话、本子、电脑服务客户，一个人可能只能服务200人，现在借助AI，如客服中心给客户打电话转文本后做语义分析、意图洞察，将洞察变成标签贴到员工企业微信和工作流，投资顾问说不定可以服务3000人。”

接下来是还会构建框架型模型，从客户的购买力、创收贡献、增值服务偏好、个性化分析、企业微信聊天记录分析、电话语音分析等方面，分析语料数据和非标数据，为投资顾问、理财经理提供更精准的客户需求。然后再看怎么给到投资顾问、理财经理更精准的客户需求，让每通电话的成功率更高，每次见面的成功率更高，配置的产品更符合客户的心理预期。

构建框架型模型是湘财的行动之一。

AI 还能帮助进行更精细化的客户分级分类，周乐峰认为：“客群不是简单的白金黄金分类，而是根据重点运营的客户进行分析，分析得越精细，每一次的互联网触达、员工的触达就会更有效果，对客户日常营销线索的洞察、模型建立以及了解客户购买意愿和所需标准化服务等工作，能用AI就用AI。”

AI 还能帮助进行更精细化的客户分级分类。

从AI带来的降本增效，再到组织架构、商业模式的变化，周乐峰深有感触的是，当前在AI的深度渗透下，财富管理行业正站在“变与不变”的交汇点。变的是技术、组织与商业模式，不变的是人类对财富增长的向往。

周乐峰提到，财富管理不是当下或中国30年行业的独有命题，而是跨越历史的共识。作为财富管理的热爱者，因为专注也更有底气，与有志者在财富管理顶端一起努力。