DeepSeek的出現(xiàn)不僅重塑了券商業(yè)務(wù)的展業(yè)模式，還在一定程度上改變了客戶對金融服務(wù)的期望和需求。本文將深入探討在AI技術(shù)的沖擊下，券商投顧如何應(yīng)對挑戰(zhàn)，抓住機遇，實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與升級，以及如何通過人機協(xié)同的方式，為客戶提供更高效、更個性化的服務(wù)，助力券商業(yè)務(wù)邁向智能化新時代。

接上。

上期我們在《Deepseek虹吸效應(yīng)下，券商投顧何去何從？》中聊到DeepSeek橫空出世后，給金融行業(yè)，尤其券商投顧這項業(yè)務(wù)、投資顧問這個人群帶來的巨大沖擊和影響。本期，我們就來聊聊在券商業(yè)務(wù)實踐中，如何應(yīng)對AI的挑戰(zhàn)、抓住Deepseek們的機遇，賦能券商投顧的高效展業(yè)。

一個事實是，隨著第三方平臺不斷推出的各類個性化的服務(wù)，券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)以往靠標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品+人工服務(wù)的傳統(tǒng)打法，在體驗、效率、成本、創(chuàng)意等各方面都面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，圍繞C端客戶的展業(yè)模式和順序，已經(jīng)被Deepseek們重塑（甚至推翻）。

一、超能力下的客觀局限性

近年來的人工智能發(fā)展，可謂日新月異，先是算法、接著算力，然后互相正向牽引，帶來人工智能能力和應(yīng)用的實質(zhì)性躍升，并以C端用戶群體肉眼可見的速度仍在不斷迭代。

如何應(yīng)對這種挑戰(zhàn)？如何應(yīng)用這個變化？

事實上，在筆者看來，Deepseek們的出現(xiàn)，并非是搶券商或券商投顧的飯碗。相反，被認(rèn)為更多是給券商業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、投顧服務(wù)升級帶來了新的可能。

一般而言，我們將券商行業(yè)人工智能的發(fā)展分為三個階段。

第一階段，是服務(wù)的線上化。

此時，券商的業(yè)務(wù)已經(jīng)完成線上化，客戶也全部觸網(wǎng)，相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)亦完成了改造，整體用戶體驗和業(yè)務(wù)辦理效率、便利度都有了大幅度的提升。

第二階段，是服務(wù)的自動化。

證券行業(yè)當(dāng)前的進度，主要就集中在這一階段。

無論是投研端的研報自動化生成、推送，投資組合的自動化管理、風(fēng)險自動監(jiān)控，還是交易端的資產(chǎn)配置建議生成、訂單自動執(zhí)行，以及客戶端的投資者行為自動化收集、畫像自動生成、策略自動運行、和觸達后效果的自動化回收，都基本實現(xiàn)了計算機對人工的替代，極大提高了證券類工作事務(wù)的執(zhí)行效率、效能。

第三階段，是服務(wù)的智能化。

實踐中，跟同行交流下來，整體還是比較務(wù)實的，大家普遍看法是離真正的智能化還有相當(dāng)長的路要走。

鑒于證券投資的特殊性、非標(biāo)準(zhǔn)化、不可預(yù)測性，第二階段提到的各類自動化策略，目前仍以人的經(jīng)驗，或是人工從數(shù)據(jù)中洞察出來的認(rèn)知進而設(shè)定的，當(dāng)下的“DeepSeek”等大模型的智能化技術(shù)仍難以支持全面的服務(wù)托管。

我們認(rèn)為，證券行業(yè)距離培育完全自主分析、自主決策、自主執(zhí)行的超智能體仍相差很遠(yuǎn)，這需要機器不單單在邏輯上閉環(huán)，還需真正擁有經(jīng)濟社會運行規(guī)則的common sense，和在做執(zhí)行決策時的法理人情這種超智能力。

二、“巨人”的肩膀，人機協(xié)同、站高望遠(yuǎn)

從上面分析不難看出，AI在給證券行業(yè)帶來沖擊的同時，對于那些真正奮戰(zhàn)在業(yè)務(wù)里面的同業(yè)人員而言，沖擊中顯現(xiàn)不足、挑戰(zhàn)中透露轉(zhuǎn)機。未來，也不是沒有轉(zhuǎn)機，比如：

1. 針對性與個性化：結(jié)合客戶畫像，制定個性化服務(wù)方案。
2. 持續(xù)性與及時化：監(jiān)控資產(chǎn)表現(xiàn)，維護組合配比。
3. 成長性與加持化：模型建議+人工顧問，兼具科技狠活與人性關(guān)懷。

事實上，AI大模型是高度依賴于模型深度推理分析和海量數(shù)據(jù)處理能力的，進一步其需要基于不同業(yè)務(wù)場景需要下的不同數(shù)據(jù)、物料、規(guī)則等條件約束下的深度訓(xùn)練，并經(jīng)過持續(xù)的回測、調(diào)優(yōu)，并不斷適配新的外部變量，所以即使輸出再專業(yè)的建議，其有效性、時效性也都需要經(jīng)歷不同周期下的重重驗證。

況且，幻覺一直是大模型在面向終端客戶服務(wù)時的一個致命問題，數(shù)據(jù)飼料的局限、算法認(rèn)知的偏差，進而出現(xiàn)新的信息繭房。

那么，券商投顧人員可以怎么做呢？

科技狠活加持人性的洞察，在大力出奇跡的法則下，做小樣本縱深挖掘

比如，組合調(diào)倉建議上，AI大模型與人工投顧相比仍有差距。一方面，面對復(fù)雜市場環(huán)境分析、信息準(zhǔn)確性甄別上，其還難以完全達到人工投顧對復(fù)雜人性和市場微妙變化的理解；另一方面，面對客戶多元化需求分析、不同引導(dǎo)路徑與數(shù)據(jù)物料，其在洞察客戶畫像與深層次個性需求上仍需提高。

數(shù)據(jù)可以告訴我們哪里有問題，但不會告訴我們所有真相。

我們觀察到的是，目前“DeepSeek”大模型們在賬戶與資產(chǎn)診斷、組合配置建議方面，仍存在比較明顯的線性外推、數(shù)據(jù)盲點等問題，尤其在關(guān)鍵數(shù)據(jù)與敏感問題決策上，其最終結(jié)論仍須依賴于來自人的專業(yè)理解后的過濾和選擇。

未來，券商投顧可以在大模型初篩出來的樣本框內(nèi)，基于自身專業(yè)和經(jīng)驗，結(jié)合市場的根本性變化、趨勢，做成更符合業(yè)務(wù)實際的二次篩選。

此外，還可以按照過往的作業(yè)程式進行，但結(jié)果出來后反向輸入進AI大模型，對DeepSeek們精細(xì)化喂養(yǎng)、精英化培育，轉(zhuǎn)向?qū)蓚?cè)輸出的邏輯驗證與風(fēng)險校準(zhǔn)，低成本的沙盤模擬，最大程度減少即使是最細(xì)微的疏漏。（當(dāng)然，合規(guī)是必須要考慮的。）

可以說，技術(shù)是專業(yè)的放大器，其提升了券商投顧對信息的處理能力，但也倒逼投顧對所輸出內(nèi)容的質(zhì)量把控，同時，也助力券商投顧在面向投資者服務(wù)時，邁向更高階的投資智庫+財富管家的角色升級。

精密儀器加持私域個性訓(xùn)練，技術(shù)賦能服務(wù)深度與客戶體驗全面升級

從技術(shù)層面而言，由于“DeepSeek”大模型們大多數(shù)情況下僅對接互聯(lián)網(wǎng)公網(wǎng)數(shù)據(jù)，缺乏券商的私域數(shù)據(jù)，如金融行業(yè)數(shù)據(jù)庫、企業(yè)內(nèi)部知識庫、客戶畫像與標(biāo)簽視圖庫、經(jīng)營數(shù)據(jù)庫等，導(dǎo)致會存在數(shù)據(jù)或信息類錯誤。

加之涉及業(yè)務(wù)決策的深度思考能力上，每一家券商都需基于大模型對內(nèi)外部數(shù)據(jù)及專家規(guī)則做系統(tǒng)性訓(xùn)練學(xué)習(xí)和積累，再精密的儀器，如果失去明確的業(yè)務(wù)靶點，筆者認(rèn)為，最后也只會成為花架子。

所以未來，券商投顧們理論上每個人都可以跟公司申請擁有一個自己的私人AI助理，他們是經(jīng)過從公網(wǎng)培育到私域孵化，再到個性訓(xùn)練后的，經(jīng)過三次萃取的個性模型，這對券商投顧和其自身所服務(wù)的客戶群體（相關(guān)數(shù)據(jù)也已參與到個性訓(xùn)練），都是獨一無二的。這對投顧所能提供的服務(wù)深度，以及客戶對券商投顧服務(wù)的體驗和滿意度，都是一次巨大的升級。

當(dāng)然，DeepSeek大模型們給行業(yè)帶來的思考遠(yuǎn)不止于此，相信行業(yè)在應(yīng)對AI挑戰(zhàn)的同時，各家券商都會立足自身、面向未來，找到各具特色、充滿創(chuàng)意的多元解法。有好的想法，歡迎來一起聊聊吧~