AI技术在财富管理行业的应用探索 - 公司正从具体场景切入探索利用AI技术 旨在解决优秀投顾服务半径有限的问题 并在直接服务客户方面提供辅助 整体致力于实现服务效率提升与个性化专业能力的结合[1][4] 当前投顾服务面临的挑战与AI应用方向 - 当前优秀投资顾问人力相对稀缺 一个很优秀的投顾团队服务千万以上资产的纯定制客户 覆盖约40个左右后即无太多时间精力再做扩展[3][6] - AI技术应用主要从两方面着手 首先是帮助投顾释放时间与精力 例如利用AIGC辅助完成日常评论与热点分析的初步信息搜集与生成以提升内容产出效率[3][6] - 其次是在直接服务客户场景中提供辅助 例如针对市场上质量不均的“诊股”服务 让AI学习优秀投顾的实践与分析框架能力可产生不错效果[3][6] AI技术应用的现状与产品化进展 - 公司承认利用AI生成投顾内容“做比较容易 做好很难” 难点在于投顾独特的个人风格难以被AI完美模仿 且高质量内容需融合研究观点与个人判断 AI在此方面仍有改进空间[3][6] - 公司正努力将AI能力实现产品化 部分相关产品预计将在近期面世[3][6]

行业痛点与AI应用核心目标 - 证券投顾行业面临优秀投顾资源稀缺、服务压力巨大的普遍难题 一名投顾平均需服务约2800名投资者[1][5] - 即便顶尖投顾团队（3至5人）在提供千万级资产客户的纯定制服务时 服务上限也仅为40名左右 超出后难以保证服务质量[1][5] - AI技术在证券投顾场景的应用正围绕内部赋能投顾与直接对客服务两大方向探索 核心目标是破解优秀投顾服务半径不足的行业痛点[1][5] AI在内部赋能投顾的应用 - 重点探索AIGC在内容生产领域的应用 以释放投顾时间与精力 投顾日常需撰写早评、盘中热点评论、收盘观点及进行直播输出[2][6] - AIGC能够快速完成信息搜集与基础内容生成 大幅降低投顾的重复性工作负担[2][6] - 当前应用难点在于投顾独特的个人风格深度融入文字表达 AIGC对个性化风格的精准模仿仍是亟待突破的难点[2][6] - 另一难点在于优质市场评论需融合专业研究观点与主理人专属分析框架 当前AI的深度融合能力虽有进步但仍有提升空间[2][6] AI在直接对客服务中的应用 - 诊股服务成为AI直接对客服务的重点突破口 当前市场诊股服务质量参差不齐 存在“诊而不断”、罗列信息缺乏针对性等问题[2][7] - AI的核心探索方向是学习优秀投顾凭借丰富经验与成熟分析框架提供定制化诊股方案的能力[2][7] - 相关实践正尝试让AI融合公司观点、投顾主理人过往实践经验与专业能力 以打磨更具针对性的诊股服务[3][7] - 相关探索已取得不错效果 团队正推动该模式产品化 部分相关产品近期将正式面向市场推出[3][7] AI对行业的综合价值与展望 - AI在证券投顾领域的价值体现为两大维度 一方面通过承接重复性工作为优秀投顾释放核心精力 助力其聚焦高价值服务[3][7] - 另一方面通过学习专业投顾能力 在对客场景提供辅助支持 丰富服务供给[3][7] - 随着技术持续迭代与应用场景不断深化 AI有望成为证券投顾行业提质增效的核心驱动力[3][7]