當(dāng)前,越來越多年輕投資者向DeepSeek尋求關(guān)于資產(chǎn)配置的建議,技術(shù)平權(quán)讓人工智能(AI)普惠化成為可能。伴隨著來自第三方平臺的個性化投資建議變得更易獲取,傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的“信息不對稱”優(yōu)勢正在減弱,投資者與券商投顧之間的緊密聯(lián)系也悄然改變。
毫無疑問,DeepSeek提供的投資建議與一線投顧的表現(xiàn)將難免見高低,這也從側(cè)面反映出券商投顧業(yè)務(wù)已無法回避AI浪潮的沖擊。既要抓住AI機(jī)遇,更要應(yīng)對AI挑戰(zhàn),已成為券商投顧業(yè)務(wù)不得不正視的核心議題。
為此,證券時報記者近日集中采訪了在金融科技領(lǐng)域深度探索的頭部證券公司、以傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)聞名的大型證券公司、在數(shù)字金融或財富管理方面做出特色的中小證券公司等機(jī)構(gòu),分享他們對上述核心議題的思考和應(yīng)對舉措。
1 一線投顧遇上DeepSeek
“當(dāng)我把基金持倉發(fā)給DeepSeek,它有這些建議……”“完全聽DeepSeek炒股,2025年2萬本金能賺多少錢?”……自今年春節(jié)DeepSeek掀起應(yīng)用熱潮以來,在以年輕用戶群體為核心的小紅書、B站等社交媒體平臺上,很多投資者也紛紛向DeepSeek-R1尋求投資建議。
證券時報記者亦嘗試向DeepSeek上傳基金持倉賬戶截圖,并征詢賬戶診斷與調(diào)倉建議。結(jié)果顯示,DeepSeek不僅指出問題所在,還提供了可操作方案,包括不同產(chǎn)品的倉位建議、替換產(chǎn)品的名稱、調(diào)倉時點、止損止盈線、交易成本優(yōu)化措施等。
至此,DeepSeek提供的賬戶診斷與專業(yè)建議可否匹敵券商一線投顧的平均水準(zhǔn),也引起了市場的極大關(guān)注。
華福證券有關(guān)負(fù)責(zé)人表示,DeepSeek在股票基金賬戶診斷方面表現(xiàn)出色。以一個普通賬戶為例,模型能夠在約6分鐘內(nèi)整合近百條市場數(shù)據(jù)和持倉信息,對賬戶持倉結(jié)構(gòu)進(jìn)行全面剖析,并給出直觀清晰的風(fēng)險評估報告,評估準(zhǔn)確性達(dá)到85%。不過,在調(diào)倉建議環(huán)節(jié),與一線投顧相比仍有差距,暫時難以完全模擬人工投顧對復(fù)雜人性和市場微妙變化的理解。
銀河證券財富管理首席投資官、產(chǎn)品中心總經(jīng)理張嘉為接受證券時報記者采訪時談到,從內(nèi)外部測評的反饋來看,DeepSeek在數(shù)據(jù)分析處理速度與響應(yīng)及時程度方面遠(yuǎn)超人工投顧,但囿于“模型工具”屬性,對于復(fù)雜市場環(huán)境的分析、資訊信息準(zhǔn)確性的辨別與客戶多元化需求的響應(yīng)等方面,仍與專業(yè)投顧存在一定差距。
國信證券相關(guān)人士指出,在賬戶診斷及調(diào)倉建議方面,DeepSeek存在線性外推、數(shù)據(jù)不完整等問題,目前尚不足以替代一線投顧的專業(yè)建議。主要原因是DeepSeek只對接互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),未能對接專業(yè)可信的金融行業(yè)數(shù)據(jù)庫、企業(yè)內(nèi)部知識庫和客戶畫像庫,因此會存在數(shù)據(jù)和信息錯誤的情況。此外,對于業(yè)務(wù)決策的深度思考,大模型需要對行業(yè)數(shù)據(jù)以及專家規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)和積累,最終才能展示比較好的決策能力,但目前證明還未能做到。
2 長尾客戶黏性還在不在?
盡管DeepSeek暫不能取代一線投顧,但憑借投資建議的容易提供優(yōu)勢,第三方AI平臺正吸引著年輕投資者的注意力。在證券公司的客群中,他們大多屬于以往未得到充分服務(wù)的長尾客戶群體。這一潛在變化趨勢,也對依賴投顧業(yè)務(wù)盈利的證券公司構(gòu)成了一定壓力。
多名受訪券商人士坦言,上述情形的確影響了長尾客戶與券商投顧之間的黏性。前述國信證券人士談到,在長尾客戶的投資陪伴等部分服務(wù)領(lǐng)域中,DeepSeek等大模型表現(xiàn)出來的便捷性和及時性等,給客戶的直觀感受可能優(yōu)于傳統(tǒng)人工投顧服務(wù)。
國泰君安相關(guān)人士表示,第三方AI平臺的出現(xiàn),已經(jīng)影響了投資者和券商投顧之間的黏性,不僅有價格敏感型的長尾客戶,還有對AI有所研究或者投資能力更高的客戶。
證券時報記者注意到,在前述社交媒體平臺上,確實有部分投資者聲稱“自主建立了基于DeepSeek的金融分析模型,用于選股或者ETF配置等”。
上述國泰君安人士認(rèn)為,第三方AI平臺有四方面優(yōu)勢:一是能為長尾客戶提供定制化、個性化的咨詢服務(wù)和投顧建議;二是推理模型的存在,讓用戶可基于模型思考驗證自身邏輯,降低黑箱困擾;三是社群化信任構(gòu)建,即隨著越來越多投資者分享第三方AI平臺帶來的投資輔助體驗,其他尚未接觸的投資者會被吸引到第三方平臺;四是伴隨模型能力持續(xù)提升,其分析邏輯的深度、廣度將逐步趕超絕大多數(shù)的投資者乃至投顧。
東方證券相關(guān)人士補(bǔ)充稱,AI平臺一般成本較低,甚至免費(fèi),使得長尾客戶更愿意嘗試和依賴,相比之下券商投顧服務(wù)可能價格較高,限制了客戶的使用頻率。
不過,也有一些券商人士持相反意見。張嘉為談到,投資者與券商投顧之間的黏性不會受到影響,一是因為大語言模型給予專業(yè)建議的本質(zhì),是依賴于模型深度推理分析能力、數(shù)據(jù)處理能力以及基于不同數(shù)據(jù)及語料的“訓(xùn)練過程”,專業(yè)建議的有效性需要經(jīng)歷周期與時間的驗證;二是因為AI大模型存在強(qiáng)化投資者認(rèn)知偏差、制造新“信息繭房”的可能性。
華福證券負(fù)責(zé)人則稱:“第三方AI平臺不會比券商更易獲得長尾用戶的信任,因為用戶第一次、第二次使用可能感覺新奇,但用多了,最終還是會介懷對面不是真人。另外,在專業(yè)性和合規(guī)性方面,券商投顧的優(yōu)勢還是很明顯。”
3 投顧業(yè)務(wù)生態(tài)面臨重構(gòu)
證券業(yè)應(yīng)用智能投顧產(chǎn)品已有多年,但DeepSeek等大模型憑借其內(nèi)在的邏輯構(gòu)建、內(nèi)容生成與深度理解等能力,仍讓證券業(yè)感到“驚艷”。展望未來,伴隨科技平權(quán)、知識平權(quán)時代的到來,券商投顧業(yè)務(wù)生態(tài)無疑將經(jīng)歷顯著變革。
平安證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)事業(yè)部相關(guān)負(fù)責(zé)人向證券時報記者表示:“券商投顧業(yè)務(wù)的核心競爭力將從‘信息不對稱優(yōu)勢’轉(zhuǎn)向‘技術(shù)賦能下的服務(wù)深度與客戶體驗’。”
這也意味著,獲客留客的商業(yè)邏輯、投顧服務(wù)手段等可能面臨重構(gòu)。以部分商業(yè)邏輯為例,過去有些機(jī)構(gòu)打造“一鍵上傳持倉截圖”功能作為引流的抓手,即吸引客戶注冊賬號甚至開戶以解鎖賬戶診斷方案。如今,年輕用戶已經(jīng)可以在不同AI平臺上免費(fèi)獲取賬戶診斷的信息。盡管當(dāng)前DeepSeek等大模型的診斷準(zhǔn)確率有待提高,但伴隨未來模型能力的提升,上述獲客的商業(yè)邏輯將會面臨重構(gòu)。
上述案例正是投顧服務(wù)“信息不對稱”優(yōu)勢逐漸減弱的一個體現(xiàn)。未來,券商獲客的難度預(yù)計將上升。東方證券相關(guān)人士表示,投資者更容易從第三方AI平臺獲取定制化的投資建議,券商需要投入更多資源吸引和留住客戶,尤其是長尾客戶群體。
在服務(wù)模式方面,多位受訪券商人士認(rèn)為需要重塑。前述平安證券相關(guān)負(fù)責(zé)人談到,隨著第三方平臺不斷提供個性化服務(wù),券商傳統(tǒng)的“標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品+人工服務(wù)”模式面臨著效率與體驗的雙重挑戰(zhàn)。
在此背景下,業(yè)內(nèi)的共識是要“技術(shù)融合”——構(gòu)建“AI+投顧”的人機(jī)協(xié)同新模式。中信建投證券相關(guān)人士認(rèn)為,該模式既可以提升服務(wù)效率和客戶體驗,也可以釋放投顧生產(chǎn)力,能發(fā)力于定制化和高凈值客群服務(wù)。
東方證券相關(guān)人士談到,一方面是技術(shù)賦能,券商可以利用AI技術(shù)提升投顧服務(wù)的效率和精準(zhǔn)度;另一方面是差異化服務(wù),相對復(fù)雜的投資解決方案難以被AI完全替代,例如定制化投資組合、家族財富傳承等。
此外,在配套措施方面,國泰君安相關(guān)人士表示,投顧能力評價體系要迎來變革,投顧對AI工具的使用、對AI能力的理解也要進(jìn)一步納入整體評價體系。
平安證券相關(guān)負(fù)責(zé)人直言,技術(shù)對專業(yè)能力有放大效應(yīng),“AI技術(shù)的普及,既加速了投顧人員的信息處理能力,也倒逼其向更高階的‘策略生成’和‘情感交互’角色升級。投顧的核心價值,轉(zhuǎn)向?qū)δP洼敵龅牟呗赃M(jìn)行邏輯驗證與風(fēng)險校準(zhǔn)”。
4 應(yīng)對挑戰(zhàn)各有后手
AI大勢已不可逆,既有機(jī)遇也有挑戰(zhàn)。多位受訪券商人士認(rèn)為,挑戰(zhàn)主要在于技術(shù)如何深度賦能業(yè)務(wù),并與業(yè)務(wù)融合。對此,不同類型的證券公司,其解題思路也存在差異。
上述國泰君安人士表示,AI浪潮下,券商投顧業(yè)務(wù)將迎來發(fā)展機(jī)遇。一是證券公司可結(jié)合AI大模型和自身的專業(yè)數(shù)據(jù)稟賦、專業(yè)經(jīng)驗和投資體系框架,構(gòu)建自身的智能化護(hù)城河;二是證券公司可利用智能投顧服務(wù)于原本無法覆蓋的長尾客戶;三是利用大模型賦能投顧;四是進(jìn)一步將投顧能力封裝為企業(yè)級的綜合解決方案。
自2023年起,國泰君安就開始加強(qiáng)探索AI大模型在證券投顧領(lǐng)域的賦能工作。該人士還指出,券商面臨的挑戰(zhàn)同樣不可小覷。一是技術(shù)挑戰(zhàn)。大多數(shù)券商并未有AI能力積累,如何充分研究大模型技術(shù)并將其與證券業(yè)務(wù)深度融合,存在挑戰(zhàn);二是成本挑戰(zhàn)。大模型技術(shù)研究和應(yīng)用需要投入大量資金資源,中小型券商難以應(yīng)對高成本、高投入的AI競賽;三是人才挑戰(zhàn)。目前懂業(yè)務(wù)、懂AI、懂技術(shù)的復(fù)合型人才稀缺且昂貴;四是轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。大模型的應(yīng)用需要與現(xiàn)有的流程模式融合,融合的過程中存在阻礙;五是數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)。智能化深度發(fā)展的前提,是數(shù)字化治理取得一定成果,目前多數(shù)券商在數(shù)據(jù)治理方面仍處于初級階段。
作為中小券商的代表,東莞證券相關(guān)人士稱,對于技術(shù)薄弱、成本敏感型的中小券商而言,依據(jù)“市場需求度、技術(shù)可行性、商業(yè)可行性”原則,多層次推進(jìn)是實現(xiàn)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵,也是智能投顧發(fā)展的探索路徑。“一是應(yīng)用優(yōu)先。可部署現(xiàn)有廠商通用大模型并進(jìn)行本地化,通過應(yīng)用的快速對接,積累適配性創(chuàng)新經(jīng)驗;二是能力培養(yǎng)。以智能客服、專業(yè)化個人助手等應(yīng)用程序接口(API)調(diào)用服務(wù)建設(shè)為起點,加強(qiáng)模型推理與智能體等技術(shù)應(yīng)用能力培育。同時,嘗試與外部有實力的機(jī)構(gòu)開展合作,準(zhǔn)備好基礎(chǔ)條件,實現(xiàn)大模型本地化推理應(yīng)用服務(wù),逐步打通各類能力。”該人士表示。