中国星配资
证券时报记者 马静
当你感叹炒股APP的客服越来越懂你时，或许背后是人工智能（AI）已对你的行为模式“了如指掌”；当你不用盯盘就可以自动完成股票的低买高卖，或许正是一行行代码在默默帮你捕捉行情……
伴随数智化转型持续深化，越来越多券商持续提升“AI含量”——从智能客服到智能投顾，从智能交易到智能运营，各类AI产品密集上新。
近日，证券时报记者在采访业内人士时了解到，AI应用场景已在券商财富管理业务中全面铺开，系统性地融入客户触达、投顾决策、交易执行和运营管理等各个环节，并驱动行业竞争从“人海战术”向“人机协同”转变。
券商AI产品持续上新
证券时报记者注意到中国星配资，自年初竞相本地化部署DeepSeek等大模型后，券商在财富管理业务中不断推动AI产品或应用上新。
在APP侧，广发证券基于自主研发的天玑智融大模型，完成了对“易淘金APP”的AI原生化升级，打造了包含i助理-易小淘Plus、i盯盘、i交易、i复盘、i资讯、i投顾、i智投、i账户等在内的十余项AI智能体模块；国泰海通推出新一代全AI智能APP“国泰海通灵犀”，打造“对话、直播、盯盘”三大智能服务界面；财达证券股市通APP迭新，深度融合AI算法引擎，构建“投前—投中—投后”全周期智能化解决方案，涵盖智能策略生成、风险动态预警、资产组合优化三大核心模块；东吴证券秀财APP上线“AI看自选”功能，通过AI多轮对话、AIGC及个性化投研三大能力，满足用户对自选股的信息获取、深度分析、投资决策与跟踪复盘等需求。
在投顾业务方面，国金证券推出AI投顾，上线AI选好股、AI持股优化、AI选好基金等核心功能；中国银河证券推出了“财富星AI投顾”，包含“AI选股”和“AI数据”两大服务包；东兴证券推出了金海棠投顾智能平台，提供覆盖投前、投中、投后的全流程财富管理服务；国信证券推出“鑫投顾AI助手”，覆盖日常业务知识问答、个股诊断、基金诊断和账户诊断等各类投顾人员日常工作子场景。
在数字员工方面，依托AI技术，诚通证券的数字员工“诚小通”已于今年正式上岗，重点从事投资者教育工作；中信证券、华宝证券等也披露了数字员工进展，并表示可以有效赋能业务人员展业。
解锁财富管理更多场景
“在财富经纪业务领域，AI应用已全面渗透，从辅助工具升级为‘智脑’，驱动投顾决策、客户洞察与风险控制的智能化跃迁。”在恒生电子日前举办的证券行业新一代核心业务系统UF3.0上线仪式上，恒生电子总裁范径武如是说。
他提到中国星配资，当前，证券公司普遍在推进AI大模型等新质生产力工具的应用，以推进业务架构优化，部分券商在精准营销、智能投顾、投研助手等环节已实践出相应的优秀案例。
在不同业务场景中，AI如何赋能，又取得了哪些成效？基于长期观察，证券时报记者为此梳理了一批具有代表性的案例。
某中部地区上市券商构建运营智能化体系，显著提升了经纪业务运营效率。比如打造智能前台，用“数字员工”替代“初级脑力劳动”，让专业人力、营销人员聚焦高价值决策或深度客户服务。以机构开户环节为例，这一模式能够完成机构工商核查、业务资料智能录入、分拣等工作，操作简化，让客户仅需临柜一次，使展业时长缩减60%、外带设备为0、驳回率降低48%。
某沪上地区上市券商针对客服中心响应效率不足的问题，引入智能化能力辅助客服人员进行问答交互，落地智能问答、智能质检、外呼陪练等应用，打造集IVR导航、坐席助手和全渠道服务于一体的智能化平台。
某中部地区券商搭建数据中台、业务中台与AI中台，实现客户画像、产品匹配、服务策略的全链路智能化。客户意图识别的准确率大幅跃升，线上服务响应速度进一步缩短，量化策略开发周期也大幅压缩。
某头部券商开展广谱客户集约运营，核心策略之一为“服务靠AI”，包括AIGC内容生产、RPA内容分发、AI客户行为洞察与AI客服问答等应用。
在交易环节，AI的典型应用包括智能条件单、TWAP拆单算法、灵活折算的两融服务等智能策略工具。例如，多家券商陆续推出了T0算法服务，协助投资者实现“低买高卖”，捕捉价差收益，其背后主要依托机器学习与策略网络增强算法。
业界直面“AI万能论”
从上述案例来看，以AI技术为核心的数字化升级正在全面重塑券商财富管理链条，广泛应用于客户精准营销、线上交互体验、投顾决策支持、交易执行与风险管控等场景。从客户挖掘、触达、转化、价值提升到留存绑定，AI已全流程介入。
“过去靠‘网点多、人员多’抢占市场的模式，已难以满足当下海量客户的个性化需求。如今，行业比拼的是数据能否真正驱动投研效率提升、算法能否精准匹配客户资产配置需求，优质的金融服务是否触达每一位投资者。”某券商高管表示，当前证券行业业务形态正在从“人工驱动”转向“智能驱动”，从“单一通道”转向“全生命周期陪伴”。
“AI已不是备选题，而是必选题。”另有从业人士感慨，AI虽未改变财富管理业务的本质，但正深刻驱动行业变革，不断突破效率、成本与体验的极限。
当然，AI在重塑财富管理的过程中也难免面临一些挑战。有第三方投顾机构人士指出，建设AI智能体虽已成趋势，但大模型与真实业务场景之间仍存在差距，业务需求与研发资源之间的矛盾也有待解决。
某券商网金部门人士表示，当前，行业认知已从“AI有用论”发展至“AI万能论”，但这需技术与业务双方共同探索落地场景，由于双方对AI具体功能与实现方式存在认知差异，组织层面也可能出现权责不清的情况。
此外，受技术与资源投入差异的限制，不少券商并不具备完全自建基础设施的能力。同时，针对AI幻觉等问题，需投入大量资源自建知识库，这也对一些券商构成了现实困境。
范径武认为，未来AI将会对所有的业务和技术平台进行重构，能够支持“AI+”的核心是利用数据能力的提升中国星配资，因此券商需要建立起以数据为能源的思路和能力，这些都是数字化转型深化过程中需要解决的问题。
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