国信证券推出“鑫投顾AI助手”，助力投资顾问从“提效”到“提智”
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来源：时代周报-时代在线
DeepSeek的横空出世是2025年最火浪潮，如今，“有问题先问DeepSeek”已经蔓延至金融行业。
已有不少股民向DeepSeek请教应该如何投资，也有网友在网络上公布自己根据DeepSeek策略进行实盘操作的收益状况，不仅如此，券商及基金公司也纷纷宣布接入AI大模型，在投资逐渐变得普泛化、全民化的时代，新一轮的财富管理革命正在到来，而智能投顾或许将成为这场浪潮的前沿阵地。
作为券商行业的头部生力军，国信证券早在2024年一季度就已启动研发新一代“鑫投顾AI助手”，并将人工智能大模型引入投资顾问日常的工作中。
该AI助手通过融合固化头部金牌投顾的展业经验，对DeepSeek、千问等各类大小模型组合能力进行深度定制和优化，在上述技术逻辑的基础上，实现AI助手向3000多名投资顾问的日常工作进行全面赋能，并在日常工作提效的基础上逐步提升业务决策支持能力，完成由“提效”到“提智”的转变。
一线投顾从“提效”到“提智”
AI的风潮刮得迅猛，但从目前投资顾问的工作实际情况来看，DeepSeek尚不能完全替代一线投顾的专业意见，在金融领域的应用可行性仍旧值得探讨。
“跟着DeepSeek买基金”。
“跟Deepseek炒股的第四天，我的收益居然涨到10%了！”
上述这些投资者分享随着DeepSeek的浪潮席卷频频出现在社交平台热词榜单上，由于具备更公开的使用场景，不少投资者已经尝试通过DeepSeek寻求相关的投资建议，例如：输入股票及基金代码要求DeepSeek给出账户诊断或调仓建议，或追问买卖时点等，也引起了业内对于DeepSeek等大模型是否可以取代投资顾问的激烈讨论。
对此，国信证券认为，从目前可以公开查询到的页面可以观察到，DeepSeek给出的投资建议逻辑结构完整、输出内容格式美观，从回答来看具备一定的专业性，但想通过大模型直接替代一线投顾的专业建议，目前尚不足以胜任。
由于DeepSeek目前只对接互联网数据，尚未能对接专业可信的金融行业数据库、企业内部知识库和客户画像库等专业数据，因此，得出的结论常常存在线性外推、数据不完整，甚至部分基金代码错误等问题。
另外，对于业务决策的深度思考，需要大模型对行业数据以及专家规则进行系统性学习和积累，目前还有相关数据能证明DeepSeek之类的大模型可以做到比较好的决策能力。基于上述执行层面的痛点，金融机构后续差异化的竞争力就在于如何将内部数据和专家能力优势和大模型相结合，产生更有效的应用。
如何发挥好AI大模型与金牌投顾间的协同能力？国信证券给出了新解法。
由国信证券研发的新一代“鑫投顾AI助手”，用以支持投资顾问更好地服务投资者。目前，该AI助手已经覆盖日常业务知识问答、个股诊断、基金诊断和账户诊断等各类投顾人员日常工作子场景，全面支持投顾人员日常工作。
国信证券力图显著提升投顾服务质效，通过人工智能大脑替代部分投资顾问精力有限等服务难点，实现覆盖更大层面长尾客户的相关需求，以智能化融合一线投顾的专业经验，实现投资顾问服务能力从“提效”到“提智”。
大模型推进低端产能去化
前大模型时代，受制于专业投顾精力有限、覆盖客户面不够宽广等因素，投资顾问业务有大量尚未被满足的切实需求亟待被解决。
从中证协公布的从业人员数据来看，证券投资顾问日渐成为券商中极其重要的组成部分。截至2024年底，证券行业登记从业人员数量为36.68万人。其中，一般证券业务23.61万人、证券经纪人2.81万人、保荐代表人8799人、证券投资顾问8.69万人、证券分析师5776人、证券评级1013人。
如何提升投资顾问的服务能力，如何在日渐多元及复杂的市场中为投资者拨开迷雾，提出合理、适当的投资建议，AI技术的发展似乎给出了新的可能性。
步入大模型时代后，DeepSeek等大模型在信息检索加工以及深度思考能力突出，在长尾客户的投资陪伴上，有便捷性和及时性等优势，从服务的可获得性上来说，客户的直观感受可能优于传统人工投顾服务，但由于金融行业数据库的特殊性，目前，第三方平台直接提供投顾服务的专业性和准确性仍待研究。
国信证券指出，人工智能大模型的发展将从侧面推动券商投顾业务投研水平继续提升，同时，也对行业低端产能进行持续去化，对投资顾问业务转型升级，服务质量日渐完善有加速推动的作用。
券商投顾业务可以借助AI技术，将投资建议和客户的交易服务体验更好地结合起来。国信证券提及，传统投顾的定制化服务、独立思考的专业能力，有温度的服务以及陪伴的情绪价值都是目前传统投顾业务的“核心竞争力”和“护城河”。
而结合AI助手协同投顾工作后，内容生产能够快速落地，更好地解决日常问题，提升服务效能；在产品研究、组合管理、组合风险控制等方面也可以大幅提升现有的投研效率。
与此同时，技术的发展也会带动低端产能的去化，在国信证券看来，AI助手的应用在整体产能上来看会提升质量，去产能则体现出结构性。从目前我国日益增长的股票和基金投资者数量及需求来看，投顾服务的产能总体可能是有待提升的。
但发展的困境在于投顾服务现有的低端产能过剩，切中客户需求的产能仍存在不足。AI的大规模运用提升从业投资顾问专业能力与工作效率的同时，也将筛选出未来可以为客户提供更好的交易和配置服务的新一代从业人员，倒逼行业生态进入良性循环。
