大模型+智能投顾9大案例洞察财富管理未来趋势

大模型如何重塑智能投顾的服务模式

进入2024年，监管层面对于证券业拥抱金融科技的态度愈发明确。从中国证券业协会相关会议提出的“推动行业数字化转型和科技创新发展”，到明确鼓励开展大模型在证券行业的共研共建等创新应用研究，政策信号已经相当清晰。

当前，大模型在证券行业的角色正从“锦上添花”转变为“核心驱动力”。多家头部券商已全面启动AI战略，其核心目标非常一致：通过技术手段，实实在在地提升业务效率和客户服务质量。

智能投顾，作为未来券商竞争的关键战场，自然成为了大模型落地的重点方向。对于“投”的部分，大模型能提升市场分析的深度和决策效率；对于“顾”的部分，则能通过个性化服务和更自然的交互，提升用户粘性和满意度。可以说，大模型正在重新定义“投教”和“服务”的边界。

沙丘智库在《2024中国证券业大模型应用场景评估报告》中，明确了17个核心应用场景，其中与智能投顾直接相关的有两个：

· 投顾助手（对内）：核心思路是利用大模型对海量知识、服务经验和历史决策进行学习和总结，自动化生成专业的投顾内容。这为投资顾问提供了按需获取的市场分析、精细化的用户画像和产品标签，帮助他们更快地做出判断，提升服务的个性化和效率。

· 基于大模型的智能投顾（面客）：这是面向普通投资者的服务。通过分析投资者的财务状况、风险偏好、行为数据等，提供个性化的投资建议和财富管理方案。大模型的优势在于，它不仅能全天候监控市场动态并实时调整策略，还能以更流畅、更人性化的对话方式与客户互动，这是传统智能投顾难以企及的。

从可行性来看，投顾助手（对内）的落地路径更清晰，中信证券、中信建投、海通证券等头部券商已经跑在前面。而基于大模型的智能投顾（面客）技术门槛更高，且涉及合规和风险控制，短期内更倾向于作为长期规划。下面，看看国内外9家代表性机构的具体实践。

案例1：中信证券为投顾人员提供大模型财富助手

中信证券推出的“Wealth Copilot”，核心是利用大模型对海量知识、服务经验和过往决策进行检索与总结。它就像一个知识库和策略中心，为投顾人员提供高水平的展业辅助，满足客户复杂多样的财富管理需求。一个非常实用的功能是，它可以基于大模型的内容生成能力，自动为客户经理生成不同阶段、多样化的营销话术，直接提升了展业的专业性和效率。

案例2：国泰君安证券大模型探索实践

国泰君安打造了千亿参数级的“君弘灵犀大模型”，这是一套完整的服务体系。它结合了多模态大模型能力和其自身“君弘智投”的服务体系，以灵犀知识库和智能服务配置中台为基础，通过Agent平台进行总控。其覆盖的功能包括智能选股、综合诊断、热点资讯、多模态处理等十大类。关键价值在于，它解决了传统模型在语义理解、多轮对话和运营成本上的痛点，为海量用户提供了更智能、更伴随式的服务体验。

案例3：海通证券利用大模型赋能投顾服务提效

海通证券在投顾领域的实践，重点在于“提效”。其“e海言道”大模型主要应用在研报资讯和投顾创作上。比如，它可以自动生成研报核心观点、实现交互式研报筛选，甚至结合数智人技术一键生成短视频。在投顾资讯创作中，大模型负责生成初稿，投顾人员则进行精细化加工和审核，既保证了效率，也确保了内容的专业性和准确性。

案例4：中信建投投顾场景大模型探索实践

中信建投的路径很务实，分三个阶段来构建投顾大模型：先打造面向用户的智能运营助手，解决常见问题；再打造面向内部员工的投顾专家助手，提供专业支持；最后才是面向客户的智能专家投顾，实现从被动服务到主动服务的升级。这背后其实藏着一个关键逻辑：先练好内功，再直面用户。

案例5：西南证券大模型应用实践

西南证券的切入点，解决的是投顾人员的“阅读焦虑”。他们研发的“投顾AI创作台系统”，专门用于处理海量的每日舆情与资讯。大模型能根据预设的业务规则，自动整合出有价值的内容。这背后是“让机器做筛选，让人做判断”的思路——将投资顾问从繁重的阅读工作中解放出来，让他们能更专注于为客户提供深度的投资建议。

案例6：广发证券金钥匙智能犇犇助手赋能投顾/客户经理

广发证券的“金钥匙”是内部员工展业平台。他们利用平台过往积累的大量问答数据来训练大模型，打造了“智能犇犇”问答工具。这套工具能理解服务人员与客户沟通的上下文，并精准返回答案。一个很实用的细节是，投顾人员可以通过它一键生成“个股简报”，快速获取指标信息作为分析依据。而且，服务人员还能对答案进行点赞或点踩，实现模型的持续迭代优化。

案例7：摩根大通IndexGPT，以ChatGPT方式进行投资

摩根大通的IndexGPT，是华尔街“主题投资”领域的一个标志性应用。它借助OpenAI的GPT-4模型，创建了系列主题投资篮子。操作逻辑很直接：工具根据新兴趋势生成关键词，再输入到自然语言处理模型扫描新闻，筛选出相关公司，最终形成主题指数。说白了，就是用大模型把“主题挖掘”这件事自动化了。

案例8：摩根士丹利训练GPT以辅助财务顾问

摩根士丹利的目标很明确——让大模型成为其16,000名财务顾问的“大脑”。他们将GPT-4用于知识管理，帮助顾问们高效地访问、处理和合成其庞大的财富管理知识库。顾问们可以就投资建议、业务流程等问题进行提问，而大模型能从超过10万份文档中快速定位答案。据悉，目前98%的财务顾问团队已经采用这一工具。

案例9：Broadridge LTX推出BondGPT+，创新债券交易

BondGPT+是金融科技公司Broadridge旗下子公司LTX的产物。它融合了OpenAI的GPT-4与LTX自身的债券数据集，专门用于帮助客户在债券交易中做出快速决策。其核心优势在于，它能找到符合标准的一组债券，并推荐最具流动性的选项。更值得关注的是，它通过数据融合有效解决了大模型的“幻觉”问题，在形成洞察前会对信息进行批判性评估。

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