◎记者 朱妍
AI正以其强大的能力,重塑全球投顾行业,中国基金投顾行业亦身处洪流之中。
今年11月,《广州市大力推动AI投顾发展的若干措施》(下称“AI投顾十条”)发布,从监管支持、数据供给到风险防控等十大维度,为行业发展提供保障。这一地方性政策创新,是AI重构基金投顾行业的缩影。投顾为何拥抱AI?如何尽快实现产业升级?面临哪些挑战?这些都是亟待从业者思考解答的问题。
问变:基金投顾为何拥抱AI
“海外一些AI产品已能开展税收、遗产继承、保险等方面的多元化财富规划,典型的如‘FP Alpha’。虽然这种产品尚未普及,但海外投顾行业已较为成熟,赚钱效应显著,机构愿意投入资金去试水AI投顾的新模式。”晨星中国董事长陈鹏对上海证券报记者说。
而国内基金投顾行业转型更具紧迫性。万联证券人士对上海证券报记者分析称,中国基金投顾市场具有鲜明的本土特色:资产规模10万元以下的小额投资者占比极高,且行业处于渗透率较低、增长潜力巨大的发展初期。投顾服务须更注重普惠性与投资者引导。
一位资深基金业人士认为,AI赋能投顾后,能以全天候响应能力、千人千面的个性化分析,突破人力服务的规模瓶颈,让投顾从重复的账户诊断、信息整理等琐事中解脱,聚焦于更具价值的专业决策与客户陪伴。这或成中国投顾行业驶入发展快车道的“突破口”。
“AI投顾十条”的发布,正是AI赋能投顾行业的缩影。有基金投顾行业人士分析称,“AI投顾十条”是广州一次系统性的产业布局,其围绕技术、制度、人才、资本四大核心要素形成协同发力格局,不仅旨在构建高质量投顾生态、提升城市金融核心竞争力,更致力于为全国“AI+投顾”生态发展打造可复制、可推广的“城市样本”。
求变:如何尽快实现产业升级
以AI为抓手的“新护城河”争夺战已打响。参与的投顾机构如何布局?投顾行业怎样尽快实现产业升级?
盈米基金人士对上海证券报记者称,在大语言模型出现前,其主要尝试用小模型进行NLP(自然语言处理),AI应用有限。但2023年大模型发展提速后,为个性化定制服务创造了条件。
盈米基金高级副总裁林杰才解释称,过去传统客服系统是“剧本式”的,就像在餐厅里按菜单点菜。如今,AI赋能投顾的底层是大模型语言理解能力,中间层是持仓诊断、市场分析、调度等Agent(智能体),这种协同工作让“厨师”按照客人要求,现场设计菜品。
更深层的AI“生态改造”也在推进。林杰才介绍,盈米基金此前发布了MCP Server(盈米MCP),能让AI调用该机构积累的专业能力。据悉,申请使用该MCP的用户基本都是金融机构的专业人士,其日均调用次数超10万次,总调用量超600万次。
应变:如何应对新挑战
AI赋能投顾并非一蹴而就,技术迭代、客户信任、法律责任等问题亟待解决。
“资产配置的投资顾问,对精准性要求高、对幻觉容忍度极低,这是核心难题。”盈米基金CTO刘永对上海证券报记者说,目前盈米基金与阿里云合作,致力于将投顾专家的解题框架和风控逻辑放入模型,并基于事实规则和长期客户的真实反馈数据,来定义适用于基金投顾场景的“奖励函数”。
另一个问题在于,AI投顾是否值得投资者花钱?这不仅需要足够的事实验证,也需要更深层的信任建立。陈鹏表示,美国等投顾市场拥有庞大的客户群体、长期建立的信任、广泛且积极参与的机构,因此更易推广AI投顾。即便如此,仍有很多投资者愿意花更多的钱来获得人工投顾服务。总体来看,当前国内多数投顾机构的AI赋能水平,与规模化、精细化服务有差距,且用户也需要时间去体验、信任新模式。
更重要的是,AI需要“管束”,而目前尚未形成针对AI投顾的完善资格审核与道德规范体系。
陈鹏表示,随着AI投顾应用普及度提升,对责任主体的划分应更为清晰,包括算法研发者、投顾机构、第三方外包公司等。同时,即便AI可承担大量辅助工作,最终投资决策仍须责任到“人”,消除投资者的信任顾虑,筑牢投资风险的责任防线。
业内人士认为,AI有望为基金投顾行业补上普惠与效率的短板。从政策支持、机构探索,到生态共建,这场围绕AI的行业变革,或让投顾服务走出“小众圈”,走向千万普通投资者。