文章核心观点 - AI技术正系统性地融入券商财富管理业务的各个环节，驱动行业从“人海战术”向“人机协同”转变 [1] - AI应用已从辅助工具升级为驱动投顾决策、客户洞察与风险控制的“智脑”，并全流程介入客户服务链条 [6][8] - 行业共识认为AI是必选项，正深刻驱动行业变革，不断突破效率、成本与体验的极限 [8] 券商AI产品应用动态 - 广发证券完成对“易淘金APP”的AI原生化升级，打造了包含i助理-易小淘Plus、i盯盘等在内的十余项AI智能体模块 [3] - 国泰君安推出新一代全AI智能APP“国泰君安灵犀”，打造“对话、直播、盯盘”三大智能服务界面 [3] - 财达证券股市通APP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 [3] - 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需求 [3] - 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 [4] - 中国银河证券推出“财富星AI投顾”，包含“AI选股”和“AI数据”两大服务包 [4] - 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 [4] AI赋能业务效率提升案例 - 某中部地区上市券商构建运营智能化体系，在机构开户环节使展业时长缩减60%、外带设备为0、驳回率降低48% [7] - 某沪上地区上市券商引入智能化能力辅助客服，落地智能问答、智能质检等应用，打造一体化智能化平台 [7] - 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、产品匹配的全链路智能化，量化策略开发周期大幅压缩 [7] - 某头部券商开展广谱客户集约运营，核心策略为“服务靠AI”，包括AIGC内容生产、AI客户行为洞察等应用 [7] - 在交易环节，AI的典型应用包括智能条件单、TWAP拆单算法等，多家券商推出T0算法服务协助投资者捕捉价差收益 [7] 行业转型与挑战 - 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” [8] - 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有待解决 [8] - 受技术与资源投入差异限制，不少券商不具备完全自建基础设施的能力，AI幻觉等问题需投入大量资源自建知识库 [9] - 未来AI将对所有业务和技术平台进行重构，券商需要建立起以数据为能源的思路和能力 [9]

文章核心观点 - AI应用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，驱动行业竞争从“人海战术”向“人机协同”转变 [1] 券商AI产品上新情况 - 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 [2] - 广发证券基于天玑智融大模型完成对“易淘金APP”的AI原生化升级，打造十余项AI智能体模块 [2] - 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 [2] - 财达证券股市通APP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 [2] - 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需求 [2] - 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 [3] - 中国银河证券推出“财富星AI投顾”，包含“AI选股”和“AI数据”两大服务包 [3] - 东兴证券推出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 [3] - 国信证券推出“鑫投顾AI助手”，覆盖各类投顾人员日常工作子场景 [3] - 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 [3] - 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 [3] AI在财富管理场景的应用成效 - 某中部地区上市券商构建运营智能化体系，打造智能前台，用“数字员工”替代“初级脑力劳动” [4] - 在机构开户环节，该模式使展业时长缩减60%、外带设备为0、驳回率降低48% [4] - 某沪上地区上市券商引入智能化能力辅助客服人员，落地智能问答、智能质检、外呼陪练等应用 [5] - 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 [6] - 客户意图识别准确率大幅跃升，线上服务响应速度进一步缩短，量化策略开发周期大幅压缩 [6] - 某头部券商开展广谱客户集约运营，核心策略为“服务靠AI”，包括AIGC内容生产、RPA内容分发等应用 [6] - 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 [6] - 多家券商推出T0算法服务，协助投资者实现“低买高卖”，背后主要依托机器学习与策略网络增强算法 [6] 行业转型与挑战 - 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” [7] - 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 [7] - 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 [7] - 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有待解决 [7] - 行业认知已从“AI有用论”发展至“AI万能论”，但需技术与业务双方共同探索落地场景 [8] - 受技术与资源投入差异限制，不少券商不具备完全自建基础设施的能力 [8] - 针对AI幻觉等问题，需投入大量资源自建知识库，这对一些券商构成现实困境 [8] - 未来AI将会对所有的业务和技术平台进行重构，券商需要建立起以数据为能源的思路和能力 [8]

行业AI投顾应用现状 - 十余家券商包括国信证券、广发证券、国金证券、财达证券、粤开证券和中国银河证券等近一年来推出AI投顾、AI数字人或AI语音助手[1] - AI技术覆盖投前策略、投中交易和投后陪伴全生命周期服务 解决传统投顾服务效率不足、覆盖有限和决策依赖经验等痛点[1] - 券商普遍接入DeepSeek、通义千问等大模型 融合自研策略与数据 集成于APP、小程序、企业微信和PC端 支持语音和文字交互[4] 公司具体AI投顾功能 - 国信证券研发"鑫投顾AI助手" 深度定制DeepSeek和通义千问大模型 赋能3000多名投资顾问 覆盖知识问答、个股诊断、基金诊断和账户诊断场景 自动生成底稿与合规话术[2] - 广发证券易淘金App鸿蒙版上线"AI语音指令"功能 客户通过语音口述即可完成股票查询、行情查看、交易下单和业务办理等操作[2] - 国金证券AI投顾基于投资者历史行为与偏好提供股票解套、基金回本和资产配置等个性化建议 通过自动化处理海量数据筛选高价值交易信号[2] - 财达证券股市通APP构建投前-投中-投后全周期解决方案 涵盖智能策略生成、风险预警和资产组合优化三大模块 通过用户行为大数据实现界面自适应布局和毫秒级行情刷新[3] - 粤开证券AI投顾助手接入DeepSeek大模型 实现精准知识匹配、智能内容生成和动态跟踪功能 推出AI智能网格和AI策略商城等数智化投资工具[3] - 中国银河证券升级自研投顾平台"G-Winstar"（问TA系统） 聚焦深化买方服务和加强智能化工具专业赋能[3] - 国泰海通2022年起探索大模型 2024年3月以千亿级参数通用大模型为基础打造君弘灵犀大模型 落地智能投顾机器人、智投引导多轮对话和三方平台智能体等15个应用场景[3] 技术实现与交互形式 - 券商强调将内部专家经验与大模型能力融合 例如国信证券固化金牌投顾经验 粤开证券整合企业知识库 广发证券利用思维链技术优化决策流程[4] - AI投顾目前以互联网公开数据为主 部分券商已着手对接专业金融数据库以提升结论准确性与专业性[4] - 交互形式实现文本、语音、图表和行情"四合一" 数字员工纷纷上岗 例如中信证券"超级AI研究员"能深度学习内部报告和实时市场数据 生成精准分析建议并自动审校研报[5] - 国信证券通过AI数字人技术快速合成表情自然、语音流畅的数字人视频 应用于投顾品牌短视频和线下报告会等场景[5] 行业竞争焦点 - AI助手已从"噱头"变成"标配" 券商竞争焦点从"有没有"转向"好不好用"[5] - AI投顾竞赛胜者可能不是技术最强者 而是最懂监管和最懂客户的综合型选手[5]