AI应用现状与行业机遇 - AI应用已渗透获客、客户交互及投后服务全流程 多数机构从内部提效场景切入 如构建内部知识库、整合行情研报碎片化信息辅助投研决策[9] - AI技术通过深度挖掘客户私域或APP行为数据 实现"千人千面"个性化推荐 洞察投资偏好与风险点[9] - 财经内容生态中AI通过数字人、大模型口播等工具丰富创作形态 优化用户内容消费体验[9] - AI大模型原生应用成为获取财经资讯和专业问答服务新入口 专业内容问答生态将快速发展[9] - 盈米基金通过大模型实现投顾服务智能化转型 2.0版本采用智能体协同模式 以对话方式处理复杂业务流程[10] AI应用核心挑战与解决方案 - 金融行业低容错率决定人机结合必要性 AI作为效率提升工具但最终决策需人工审核[3][13] - 通过异构模型交叉验证提升输出可靠性 采用"负责任的AI"框架及规则引擎演绎校验拦截歧视性内容[13] - 数据安全需防范提示词诱导模型发表不当言论或泄露客户敏感数据[13] - 财富管理领域问答准确率需提升至95%以上才具备实用价值[13] - 最大挑战在于机构内部数字化转型准备 需实现数据有效治理、打破数据孤岛、与业务流程有机整合[1][10] AI赋能投资者体验提升 - AI能以极低成本提供全天候陪伴服务 随时提供情绪安抚和信息支持 纠正客户非理性投资行为[15] - 投顾服务过程中产生的优质交互语料可反哺模型训练 同时帮助投顾团队锤炼专业能力[15] - 随着模型能力进化 AI能生成更高质量深度信息 最终胜任更多原需人工完成的工作[15] 金融行业AI应用特性 - 金融行业数据密集且实时性强 为大模型提供良好应用场景 有助于从海量信息发掘投资机会[13] - 机构普遍选择对现有模型微调或将模型能力直接嵌入业务流程[9]