当珠江岸线的金融脉搏与投顾行业的变革浪潮同频共振，一场承载行业未来走向的盛会——2025广州投 资顾问大会暨财富管理转型发展会议在广州南沙举办。恰逢此时，易方达财富管理基金销售（广州）有 限公司（下称"易方达财富"）宣告启航，为自身业务进阶与行业实践铺展更具想象空间的路径。 在本次会议现场，易方达财富董事长陈彤对外公布三项突破性变革举措：全面升级策略构建"千人多 面"服务体系、基金投顾和销售不作重复收费让利客户、"低门槛"开放TAMP平台赋能全行业发展，勾 勒出易方达财富从服务内核到生态共建的发展蓝图，助力基金投顾行业高质量发展。 从"千人几面"到"千人多面" 130个精细策略匹配多元需求 "客户需求的多样化与精准匹配能力不足，是制约基金投顾业务发展的首要瓶颈。"陈彤在大会上直言。 回溯行业发展初期，受限于投研能力与平台开发能力，易方达财富最初仅能提供5-10个投顾策略，行业 普遍处于"千人几面"的产品化阶段，客户个性化财富管理需求难以得到满足。而海外成熟市场如美国头 部机构，虽历经40年发展形成300个策略体系，但与国内基金投顾的业务边界存在差异。 经过六年投研积累与系统打磨，易方达财富正式推出130个精细 ...

行业模式与平台建设 - 海外投顾产业链呈现高度专业化分工特征，全托资产管理服务平台（TAMP）已成为推动行业高效运转的成熟基础设施[3] - 开展投顾业务在系统开发和投研团队建设等方面需要长时间和高金额投入[3] - 公司向行业开放TAMP平台，提供投顾机构服务客户所需的全链条配套功能，以支持持牌机构低成本迅速进入投顾业务领域[3] 公司战略与科技赋能 - 公司以数据治理开发为基础、算法模型为驱动、系统建设为抓手，在投资研究、投资运作、顾问服务等关键业务环节持续建设智能化功能[3] - 智能化建设目标为实现扩大服务覆盖面、降低服务成本、优化客户体验[3] - 公司定位为一家科技公司，只是恰好从事了投顾业务[3] 客户需求与策略布局 - 客户需求是策略布局的起点和核心，财富需求从流动性管理扩展至资产保值增值、财富规划传承及个性化实现[4] - 直接将大量策略抛给客户选择会降低客户体验和投资意愿，需要匹配机制和顾问服务[4] - 对标国内资产类别、跨境品种和场景，公司已布局投顾策略130多个，以满足客户多品类、多场景、多目标的投资需求[4] 策略应用与行业趋势 - 策略线需要配套科学的应用体系，包括对客户需求分类后进行策略要素采集，如投资年限、流动性压力等，以实现策略匹配与投资管理[4] - 业界逐渐形成共识，投顾份额是未来的改革方向，公司已在准备申请投顾份额以切实降低客户成本[4] - 公司希望更多管理人能够加入投顾份额的行列[4]

中央金融工作会议与政策导向 - 2023年10月底中央金融工作会议提出重点发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融"五篇大文章"，推动金融改革深化 [1] - 国家金融监督管理总局、中国证监会发布多份文件推动政策落地，证券公司围绕"五篇大文章"积极行动 [1] - 新"国九条"背景下，资本市场改革持续深化，财富管理行业面临普惠金融、数字金融与科技金融融合的新机遇 [1] 中国财富管理行业现状 - 公募基金资产管理规模持续创新高，但"基民不赚钱"现象突出，行业需从"投销化"向"投顾化"转型 [1] - 基金投顾试点已开展5年，组合跟投模式和账户管理服务成为关注重点，但投顾人员面临中后台运营效率低下问题 [1] - 基于AUM收费模式下，行业亟需通过数字化技术赋能投顾，TAMP模式被视为转型新思路 [1] TAMP模式定义与价值 - TAMP（全托资产管理服务平台）以服务投顾为核心，通过整合获客、托管、清算等中后台功能实现运营集约化 [3] - 商业模式包括基于资产规模付费、订阅付费和固定年费，客户可按需选择服务模块 [5] - 目标是通过平台化、科技化提升投顾单位时间产出效率，形成"平台-机构-投资者"服务链条 [3] 美国TAMP市场经验 - 发展驱动力：1940年《投资顾问法》确立信义义务，1970年代经济放缓倒逼买方投顾转型，养老资金入市催生需求 [7] - LPL采用混合型商业模式，2024年服务28,000名财务顾问，收入123.85亿美元（咨询44.1%、佣金26.69%、资产20.17%）[8][12] - Envestnet构建财富管理+数据分析双平台，2024年Q3资产管理收入占比63.49%，订阅收入占34.45% [15] - SEI按客群划分四大部门，2024年投资经理部收入占比最高达34%，私人银行部占25% [19] 中国TAMP发展现状与挑战 - 初步条件具备：公募降费推动"重服务"转型，个人养老金入市奠定基础，但政策体系尚不完善 [22] - 证券行业尝试孵化投顾集约化平台（如华泰证券AORTA），但未形成可复制的盈利模式 [23] - 主要限制包括监管政策不明晰、业务竞争分散资源、技术系统整合难度大 [23] 中国TAMP发展路径建议 - 政策层面：推动基金投顾"试点转常规"，有序扩大可投产品范围至私募、银行理财等 [24][25] - 技术层面：利用AI大模型（如DeepSeek）优化客户画像、组合策略等场景，缩短发展进程 [26] - 机构层面：头部券商可自研全链条TAMP平台，中小机构宜与第三方合作聚焦细分场景 [27][28] 行业展望 - 美国经验显示政策驱动+市场化探索是TAMP发展关键，中国需等待基金投顾正式稿等政策明确 [29] - 当前广州等地已开展投顾学院等探索，但行业整体仍处早期，需厘清服务需求与供给逻辑 [29]

全球金融AI发展现状 - 美国金融行业已有88%的机构布局AI应用，2030年美国金融AI市场规模将突破93.62亿美元 [2] - 中国金融机构AI探索以数字化为引擎，聚焦投资研究、量化投资、投顾、风险管理等核心场景 [2] - 当前AI应用以企业内部提效为主，面向终端客户的服务处于审慎推进阶段，人工机制辅助仍不可或缺 [2] 中国头部公募基金AI实践 - 汇添富基金推出"帮你看"投顾服务，基于DeepSeek R1大模型实现基金报告智能总结、持仓收益归因分析、基金经理能力评估等功能 [3][4] - 德邦基金自主研发"海纳百川大模型聚合平台"，帮助投研人员快速捕捉行业趋势线索，提升标的评估效率 [4] - 博时基金完成DeepSeek系列模型私有化部署，2024年8月升级至v2模型，2025年部署R1模型用于投研、投顾和软件开发 [5] 量化投资领域AI应用 - 宽德投资成立智能学习实验室"WILL"，布局通用型AI科技助手 [5] - AI多模态处理能力将引入更多非标数据，私域数据（用户行为、消费偏好）利用提升投资策略针对性 [6] - 本地化部署降低模型定制成本，提升数据处理效率与安全性 [6] 基金销售机构AI转型 - 预计2025年AI驱动的财富管理规模达4.5万亿美元，AI贡献10%-15% [8] - 盈米基金推出行业首个AI大模型投顾服务"AI小顾"，接入DeepSeek-R1后逻辑分析能力显著提升 [8][9] - TAMP平台采用多模态识别技术，客户持仓诊断时效从"几十分钟"压缩至"几分钟" [9] 人机协同模式争议 - 嘉信理财认为AI无法替代人际交流在投顾中的核心价值 [11] - 易方达基金坚持纯人工投顾模式 [11] - 盈米基金采用人机结合，标注团队筛选优质问答语料补充大模型回复 [12] AI应用风险与监管 - AI幻觉率（15%）和算法歧视风险需警惕 [12] - 金融机构主要将AI用于内部提效，如知识库建立和碎片信息整合 [13] - 监管要求平衡AI创新与风险控制，在部分业务中仍需持续修正应用 [13][14] 政策与行业展望 - 中国证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》，指引科技创新方向 [14] - 科技发展为行业带来多元财富管理需求与转型机遇 [14]