从“工具”到“原生” 从“能用”到“敢用” 证券行业论道AI投顾新范式

◎记者 严晓菲

证券行业的AI投顾已发展到哪一步？如何才能让AI投顾真正走进投资者日常？近日，在一场关于AI投顾生态建设的行业讨论会上，来自投顾机构、高校、券商与科技平台的行业专家，齐聚一堂，共话AI投顾的现在与未来。

行业专家普遍认为，当前AI投顾正从配置自动化向顾问智能化转型，即所谓的“AI原生投顾”。

九方金融研究所联席所长胡祥辉表示，AI原生投顾标志着大模型的理解、推理与生成能力第一次被系统性地嵌入投顾业务全流程，使机器“可以对话，可以解释每一个判断的依据，可以持续跟踪你的持仓”。

上海交通大学上海高级金融学院实践教授、金融科技创新基地主任胡捷表示，AI投顾正处于从“辅助工具”向“原生驱动”过渡的关键阶段，而模型从实验室走向产业落地还面临三大瓶颈：一是数据质量与可得性矛盾，学术研究依赖标准化数据集，而真实金融数据充满噪声和结构性断裂；二是过拟合与泛化能力挑战，金融市场具有非平稳性，历史规律未必能预测未来，许多回测优异的模型投入实盘后“水土不服”，如何区分真正的阿尔法信号和统计噪音仍是难题；三是监管合规与伦理约束，算法偏见可能导致对特定群体的不公平对待，需要建立审查机制。

证券投顾的底层逻辑是客户价值实现而非单纯的交易达成，这已是行业共识。站在行业发展的十字路口，国泰海通研究所副所长、金融大组组长、非银首席分析师刘欣琦认为，传统以佣金代销为导向的卖方驱动，正向买方投顾与人机协同并重演进。他认为，幻觉与金融高确定性要求的错位，数据质量与口径壁垒，黑箱与监管可解释、可追溯要求的冲突，投入大回报慢的压力，以及组织与激励体系尚未同步原生化的现状等痛点仍亟待解决。

AI投顾已经在向“深水区”加速探索，如何让投资者对AI投顾从“能用”到“敢用”，成为摆在行业面前的核心难题。

在胡祥辉看来，“敢用”本质上不是技术问题，而是制度问题加时间问题。AI是赋能而非取代，AI原生也不是AI独生，只有实现人机协作的最佳实践，才能真正成为投资者敢托付的投资伙伴。

阿里云新金融行业线云创中心总架构师宁江彬则从技术层面进行剖析。他认为，卡住“敢用”的本质就两个字——信任。技术层面可以拆解为三部分：第一，看得懂，AI不只“给答案”，更要能“亮过程”；第二，靠得住，行情等确定性计算工具化，再用知识库约束生成、多模型交叉校验；第三，拎得清，计划可调、证据可核、用户可喊停。

“从目前来看，AI投顾技术已过‘演示关’，真正决定行业走多远的是‘信任关’。”刘欣琦称，要跨过“信任关”，关键要做到合规风控、客户从“功能信任”走向“关系信任”、责任归属明确以及算法透明。