基金投顾业务发展 - 基金投顾业务更适合年轻投资者群体 因80/90/00后更相信专业分工和理性判断 将成为推动业务发展的核心需求端[5] - 业务发展周期需以20-30年为维度观察 与人口代际财富转移周期同步[5] - 标准化资产配置载体作用凸显 符合从房地产向股债黄金等资产转移的大趋势[24] 组合业绩表现 - 表韭量化指增精选近1年收益7.89% 年初以来收益1.97% 跑赢沪深300指数(-3.76%)[9][10] - 表韭全球资产配置近1年收益8.06% 年初以来收益-0.5% 跑赢标普500指数(-6%)[9][10] - 表韭纯纯的债近6月收益1.58% 年化约3% 主要作为流动性管理工具[9][28] 资产配置逻辑 - 四大核心周期决定配置方向：人口下行周期推动标准化资产配置 低利率周期利好优质股权资产 逆全球化周期需全球化布局 被动投资时代带来指数化机遇[24][25] - 三大组合定位清晰：全球资产配置组合实现多资产分散 量化指增精选组合聚焦指增与行业指数 纯债组合用于闲钱管理[26][27][28] - 资产配置权重建议采用1:1:1均衡分配 权益类组合建议采用左侧配置策略[31][21] 运营模式创新 - 采用内容驱动模式 通过每日债券/海外市场解读消除信息差 区别于传统业绩营销[35][37] - 建立专属微信群提供调仓提醒 市场解读等陪伴服务 由国联证券负责运营[38][40] - 当前个人跟投规模达110万元 主要通过雪球 天天基金等平台实施[33][34]

大模型与AI Agent发展建议 - 核心观点：加快推动大模型应用创新，重点发展AI Agent以赋能千行百业 [2][3] - AI Agent成为大模型应用主流范式，具备任务拆解、执行计划创建及工具调用能力，可深入B端/C端场景 [3] - 当前AI Agent受限于技术成熟度、行业理解不足及接口标准化缺失，自主性较弱，70%的GPTs商店产品生命周期不足30天 [4][5] - 建议1：培育模型落地服务商，鼓励科技型企业及传统行业软件商转型，分行业遴选优质案例 [5] - 建议2：开放政府/国企/领军企业的高端制造、医疗、金融等场景，建立数据沙盒释放要素价值 [6] - 建议3：制定AI产业标准，聚焦数据质量、互联互通及多模态方向，抢占国际技术话语权 [7] 基金投顾行业发展建议 - 核心观点：推动基金投顾试点转常规，扩大产品类别与参与主体，嵌入个人养老金制度 [2][8] - 行业现状：国内基金投顾规模约1500亿元，占公募总规模不足0.5%，策略单一且"重投轻顾"问题突出 [8] - 建议1：拓宽可投产品至场内ETF、银行理财、信托等，参考海外全品类资产配置模式 [9] - 建议2：扩大参与主体至60家试点机构外，引入更多证券基金持牌机构及金融机构 [10] - 建议3：借鉴美国78%养老金账户依赖投顾的经验，将基金投顾纳入个人养老金制度 [11] - 建议4：建立统一培训考核体系，提升从业人员专业素养与服务能力 [12]