3月27日讯（记者 王晨）人工智能技术加速渗透证券行业，推动传统投顾服务向智能化、个性化和高效化方向转型。

银河证券、国信证券、广发证券、国金证券、财达证券、粤开证券等多家券商通过融合大模型技术、专家经验与生态平台，重塑传统投顾服务模式，力图以“千人千面”的精准化服务、全流程覆盖的生态闭环，以及数据驱动的决策支持，抢占财富管理新赛道。

本轮AI投顾竞逐凸显五大核心特点，专家经验与AI深度结合、千人千面个性化服务成标配、投顾服务全流程覆盖、专业数据融合加速，以及AI应用转向赋能决策。然而，数据局限性、模型泛化能力及合规风控等问题仍是行业突破的关键。未来，随着开放生态建设与资源整合的深化，AI投顾或将成为券商财富管理转型的核心引擎。

券商竞逐AI投顾，技术赋能全场景服务

想象一下，某一天你的投资顾问不仅能7×24小时在线，还能记住你三年前买过哪只基金、分析你最近为何总爱追涨杀跌、为你提供个性化建议，是不是很值得期待？

券商正努力让这一设想成为现实，有的通过融合专家经验优化模型能力，有的聚焦生态平台构建工具矩阵，还有的以语音交互与深度投研双线突破。各家券商正将AI技术与投顾业务场景深度融合，解决传统投顾服务中效率不足、覆盖有限、决策依赖经验等痛点。

银河证券：G-Winstar平台实现“千人千面”精准推送

银河证券投顾平台G-Winstar（问TA）通过接入DeepSeek-R1大模型，结合客户数据画像，实现了财富管理方案的个性化精准推送。其深度推理与自我修正能力，使投顾服务效率与用户体验双双提升。该平台结合客户数据画像，例如根据投资者的风险偏好、历史交易行为等生成定制化建议，实现了“千人千面”的财富管理方案精准推送。

国信证券：鑫投顾AI助手，从“提效”到“提智”

国信证券自2024年一季度起研发的“鑫投顾AI助手”，通过融合固化头部金牌投顾的展业经验，并深度定制优化DeepSeek、千问等大模型组合能力，全面赋能3000多名投资顾问的日常工作。该AI助手已覆盖日常业务知识问答、个股诊断、基金诊断和账户诊断等场景，显著提升了投顾人员的服务效率。

然而，国信证券也指出，当前大模型仍存在数据对接局限，如未能接入专业金融数据库和企业内部知识库，导致部分结论存在线性外推或数据不完整的问题。未来，其差异化竞争力将取决于如何将内部数据与专家规则融入大模型，以提升业务决策支持能力。

广发证券：“AI语音指令”的语音交互

广发证券在AI应用上实现两项创新：其一，易淘金App鸿蒙版上线“AI语音指令”功能，用户通过语音即可完成股票查询、交易下单等操作，成为证券行业首家适配鸿蒙生态的语音助手；其二，基于DeepSeek-R1大模型的“投顾驾驶舱”，聚焦解决投顾日常工作中的投资咨询问题，支持多轮对话、意图识别、深度思考、严谨推理、联网搜索等综合能力，为一线分支机构员工提供个股分析、资讯分析、深度投研、易淘金功能指南等四大类合计共20项投资场景的咨询服务。

此外，其“财富AI员工助理”通过思维链技术革新了产品信息获取方式，显著提升展业效率。

国金证券：AI投顾定位于“以客户为中心”

国金证券AI投顾定位于“以客户为中心”的买方财富管理，提供千人千面个性化的解决方案。从股票解套、基金回本到资产配置，均基于投资者历史偏好提供个性化建议。

其底层策略池仅纳入回测胜率达标模型，确保建议的可靠性。通过自动化处理海量数据，国金AI投顾还能筛选高价值交易信号，为投资者提供全周期服务，涵盖需求分析、产品选择及投后跟踪。

财达证券：股市通APP最新版本深度融合AI算法

财达证券股市通APP最新版本深度融合AI算法，构建“投前-投中-投后”全周期解决方案，涵盖智能策略生成、风险预警和资产组合优化三大模块。通过用户行为大数据实现界面自适应布局，并开放API接口接入第三方资源，初步形成“平台+数据+服务”的财富管理生态圈，进一步强化了个性化服务能力。

粤开证券：“AI投顾助手”，实现一站式智能化工具矩阵

粤开证券“AI投顾助手”以“一站式、专业化、智能化”为原则，依托企业微信生态打造工具矩阵，覆盖投研、营销、合规等投顾展业核心场景。通过接入DeepSeek大模型，平台实现了精准知识匹配、智能内容生成和动态跟踪功能。

如，投研工具可挖掘海量数据中的价值信息，帮助投顾快速获取市场热点与公告研报。下一步，平台计划上线“客户画像”“产品评价”等功能，并拓展至投行、资管等领域，进一步提升场景适应性。

本轮AI+投顾应用的五大核心特点

从券商的实践可以看出，AI技术与投顾业务的结合已突破单一功能优化，逐步形成系统性能力升级。无论是国信证券的“提智”转型，还是财达证券的全周期生态闭环，均反映出行业在数据融合、场景覆盖与决策支持上的共性探索。通过梳理多家券商的应用路径，本轮AI+投顾的应用创新可归纳为以下五大核心特点：

一是智能化融合，专家经验与AI技术的深度结合。各券商均强调将内部专家经验与大模型能力融合。例如，国信证券固化金牌投顾经验，粤开证券整合企业知识库，广发证券利用思维链技术优化决策流程。这种融合不仅提升了AI的实用性，也弥补了纯技术模型的局限性。

二是“千人千面”，个性化服务将成为标配。“精准推送”“定制化建议”成为高频关键词。银河证券、国金证券、财达证券等均通过客户画像与行为数据，实现差异化服务，满足长尾客户需求。

三是全流程覆盖，从单一工具到生态闭环。AI应用已从早期的问答、诊断功能，扩展至投前策略生成、投中动态预警、投后跟踪优化全流程。财达证券的“全周期解决方案”和粤开证券的“工具矩阵”均是典型代表。

四是数据驱动，从互联网数据到专业数据库。当前AI投顾仍依赖互联网数据，但部分券商已开始探索对接专业金融数据库（如国信证券计划）和企业内部知识库（如粤开证券），以提升结论的准确性与专业性。

五是效率与质量并重，从“替代人力”到“赋能决策”。初期AI主要用于提升效率，而现阶段更注重决策支持。例如，国信证券的“提智”转型、广发投顾驾驶舱的“深度推理”，均指向通过AI增强投顾的专业判断能力。

尽管AI投顾取得显著进展，但其发展仍面临挑战。一方面，数据源的局限性和模型泛化能力需进一步突破；另一方面，合规风控与投资者教育需同步加强。此外，开放生态建设（如财达证券的API接口）或将成为下一阶段竞争焦点，通过整合内外部资源，构建更完整的财富管理服务体系。。