券商AI投顾痛点跟踪，哪些是绕不开紧箍咒？

文｜财联社

AI投顾已成为券商财富管理的标配探索方向，但"人工投顾+AI化产品"的普遍形态下，合规约束、技术瓶颈与同质化难题仍是亟待解决的问题。

"客户感受不到技术变化，只关心推荐的股票是不是更优秀、净值走势有没有变好。"部分券商智能投顾业务负责人在接受采访时直言。自"小龙虾"（OpenClaw）事件后，券商AI投顾行业提速预期增强，头部券商计划在近期推出相关新产品。然而热闹背后，行业仍停留在功能探索的初级阶段，真正的规模化突破尚待监管政策与技术成熟度的考验。

财联社在《让AI投顾打通服务客户最后一公里？券商走到哪一步？最新调查》中报道了当前券商AI投顾的打法与趋势，也在实际推进过程中，仍面临着诸多问题和挑战。

边界、需求与商业逻辑

打开多家券商APP，AI投顾功能高度相似：金融数据问答、标准化持仓诊断、固定策略推荐，难觅差异化亮点。这种同质化并非券商缺乏创新意愿，而是多重因素共同作用的必然结果。

"投资者核心诉求就是盈利，比如选优股、解套、择时买卖，场景垂直且需求单一。"一位券商财富端负责人表示，叠加监管政策对投顾服务的要求，券商能做的创新空间被大幅压缩。更关键的是，AI投顾前期投入成本高昂，单是大模型相关的买点卡、组建团队就需上千万元，多数券商选择先做力所能及的基础功能，进一步加剧了同质化。

头部券商的探索也未能走出困局。有券商AI投顾产品核心仍偏向金融数据问答，荐股属性不强，且存在多次问答数据不一致的问题，导致用户留存不高、月活表现平平。部分券商AI投顾本质是传统投顾加壳，通过固定条件筛选输出模板化内容，并非真正的大模型驱动，仅胜在合规可控。

"现在行业里真正能做出差异化的机构很少。"一位券商IT部门负责人透露，多数产品仍停留在"换壳不换核"的阶段，底层技术、数据来源与投资策略高度趋同，选股逻辑和资讯服务难以形成独特优势。

绕不开的"紧箍咒"

合规是券商AI投顾绕不开的"紧箍咒"。当前监管尚未明确打开大模型在投顾服务的应用口子，所有服务仍需遵循投顾管理办法，要求逻辑可白盒拆解，但大模型的黑箱特性恰好与这一要求相悖。

"我们跟合规部门磨合了好多轮，最终只能在小范围内尝试。"有券商人士介绍，公司通过大模型做智能体数据整理和合规审核，但所有投顾建议必须经过人工审核留痕，协议中还需明确写入投顾老师角色。这种"机器+人工"的双重校验模式，虽满足了合规要求，却也降低了服务效率，与AI赋能的初衷形成一定矛盾。

技术瓶颈同样制约行业发展。数据安全方面，为符合合规要求，券商普遍采用全本地数据处理方案，但本地算力不足的问题突出，而数据脱敏后又会失去实际意义，导致云算力难以落地应用。模型幻觉则成为另一个棘手问题，在意图识别、取数和向量召回三个关键环节，误差层层累积：意图识别无法达到100%准确率，取数准确率未超90%，知识库庞大时向量召回命中率甚至低于95%。

"连表查询时，大模型自动生成SQL的准确率会更低，这些误差最终会影响客户体验。"有IT部门负责人补充道。部分券商的实践也印证了这一点，他们直接采用类似ChatGPT的大模型底层技术，导致同一问题两次输出数据不一致，影响了用户信任度。

成本压力则让中小券商望而却步。虽然单款智能投顾产品的搭建成本不高，主要集中在前期智能体搭建和少量人力投入，但大模型相关的整体投入堪称"烧钱"。"对于中小券商来说，装Llama的资格都没有，更别说大规模投入AI投顾了。"业内人士透露，部分小型券商甚至尚未开展AI投顾业务，行业呈现头部全面布局、中小聚焦场景化落地的分化格局。

合规与人机协同是长期发展核心逻辑

面对困局，券商已开始探索突围方向。在技术深耕方面，券商正从单纯的功能堆砌转向全链条赋能。比如中信建投推出北斗大模型，专门赋能投顾老师高效产出内容，虽最终建议仍需人工审核，但已显著提升服务效率。其去年推出的首支全智能体智能投顾产品，净值较之前提升78%，带动签约量止跌回升，分支机构推广意愿明显增强。

投顾端的需求也为技术迭代指明了方向。"投顾最需要的是AI能自动提取材料、整理内容、生成个性化诊断方案和投资报告，实现一键服务。"上述负责人表示，基于这一需求，券商AI投顾正从前端交互向后端投研赋能延伸，将投顾的选股逻辑、经典策略模型喂给大模型，逐步形成专家模型库。

行业普遍认为，AI投顾的终极形态是"千人千面"的人机协同闭环，大模型学习投顾的选股逻辑和行为特点，投资者提出需求后，系统匹配对应专家模型提供解决方案。但这一理想形态的实现，核心取决于监管开放度。

目前，生成式人工智能管理办法未对投顾业务单独调整，仍沿用原有投顾管理规定。"监管政策通常落后于技术成熟度，等发现漏洞后再立法规范，避免政策过前导致行业停滞。"业内人士分析，这种监管风格给了券商探索空间，但也让行业缺乏明确的发展指引。

数字分身成为行业期待的下一个突破口。部分券商已启动内部灰度测试，但均因合规问题未大规模落地。"数字分身是行业未来的重点方向，但大规模普及需要多模态、智能体与隐私计算技术的成熟，还需成本覆盖、监管适配与市场验证的多重配合。"有IT人士表示。

"AI永远是投顾的辅助者，而非替代者。"多位业内人士达成共识，合规与人机协同是AI投顾长期健康发展的核心逻辑。在监管政策的逐步完善与技术的持续迭代中，券商AI投顾正从同质化困局中寻找突围路径，而真正的价值实现，终将回归到为客户创造稳健收益的本质上。