當(dāng)Deepseek虹吸效應(yīng)席卷而來，券商投顧該如何應(yīng)對？本篇文章將深度剖析這一現(xiàn)象的影響及應(yīng)對策略，探討投顧們在變局中的生存與發(fā)展之道，供大家參考。

2025年伊始，一場關(guān)于快速接入應(yīng)用Deepseek模型能力的行動，在各家券商之間悄然突進。據(jù)筆者了解，截至目前，華福、國元、興業(yè)、國金、光大、廣發(fā)、國泰君安、華安、中泰、華西等多家券商已完成Deepseek-R1大模型部署，并紛紛應(yīng)用在信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究、市場研判等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

一、萬物皆可Deepseek

以Deepseek為代表，包括筆者在《2025年春節(jié)檔，AI票房哪家強？》提到的ChatGPT、Kimi、豆包，以及智普AI、Minimax、階躍星辰、千問等在內(nèi)，一眾AI大模型以其易得性（下載個APP就行，甚至一些大廠原有APP中業(yè)已集成）、普惠性（科技平權(quán)、知識平權(quán)，老百姓都可以使用到，感受到）、親民性（說人話、講普通話，非大串的法律文書、免責(zé)聲明，云里霧里），快速地融入到投資者的生產(chǎn)生活中。

加之短視頻等社交媒體平臺上的巨量宣傳、反復(fù)渲染，一時間，從核心城市CBD的甲級寫字樓，到萬物復(fù)蘇的田間地頭，人們出口即Deepseek。甚至，網(wǎng)上一段爆火的視頻顯示，某偏遠(yuǎn)地區(qū)的縣領(lǐng)導(dǎo)開會明確要求全員至少要用2到3個大模型APP。

此時，最受益的城市，非杭州莫屬。在這里，孵化出了AI六小龍。

而在金融行業(yè)，券商的一線投顧們，卻在一邊驚艷于DeepSeek的表現(xiàn)，一邊為自身的未來瑟瑟發(fā)抖。

二、當(dāng)投顧業(yè)務(wù)遇上DeepSeek

當(dāng)前，年輕投資者逐漸成為金融投資市場的發(fā)聲主力，而去年的924行情則加速了這一進程。此前筆者曾提及，當(dāng)下越來越多年輕用戶通過小紅書、B站等社交媒體平臺獲取投資信息，很多投資者也紛紛向DeepSeek-R1尋求投資建議，甚至做投資決策。

伴隨第三方平臺的個性化投資建議變得更易獲取，加之Deepseek們的AI模型能力擬人化躍遷，傳統(tǒng)金融機構(gòu)的“專業(yè)優(yōu)勢”（更多是信息不對稱）快速被削弱，投資者與券商投顧間的關(guān)系，也在悄然發(fā)生著變化。

這種變化，核心表現(xiàn)有三方面：

1. 原有的信源通道屬性被削弱，比如單一性、專屬性，投資者再遇到專業(yè)問題或方向疑惑時，開始本能地去打開“Deepseek”。
2. 投顧所提供內(nèi)容的專業(yè)屬性被削弱，鑒于金融市場信息的復(fù)雜性、投資結(jié)果與決策邏輯的混沌性，讓原本就無法證實的專業(yè)性被“Deepseek”給釜底抽了薪。
3. 投資者對投顧的信任屬性被削弱，投資即交易，交易就買賣，其本質(zhì)跟在自由市場買小商品并無差別，討價還價貨比三家是正常心理，“Deepseek”讓原本就不牢靠的服務(wù)關(guān)系被多重AI驗證。

Deepseek提供的建議有多走心？感興趣讀者可自行問DeepSeek一些生活問題，比如“27歲，存款3萬，工資1萬2，如何五年后在上海攢夠首付”，既扎心、又走心，這也是為何其能火爆出圈（還出海了）的一個側(cè)面影像。

不得不正視，Deepseek提供的投資建議與券商投資顧問人員的表現(xiàn)，未來將難免分出高低。這背后，既反映出在未來券商投顧業(yè)務(wù)將無可回避地面對AI浪潮巨大沖擊，也極大提醒著券商行業(yè)要抓住AI模型升級機遇，快速行動、轉(zhuǎn)變打法，正視在AI大模型快速演進趨勢下的券商投顧業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型迭代。

三、當(dāng)診斷功能遇上DeepSeek

以筆者的券商經(jīng)驗來看，過往十年網(wǎng)金大發(fā)展進程中，幾乎每家券商都開發(fā)上線了一個稱之為“賬戶診斷”的功能，而投資者實際的使用頻率、實用評價、感受體驗，可以說是非常一般了（不排除個別券商做的確實不錯的）。

參考私銀的打法，診斷原本是挺好的一個業(yè)務(wù)開局和銷售切口，但券商行業(yè)在業(yè)務(wù)實踐中，把這個功能或服務(wù)給搞迷失了。

再來看看Deepseek。筆者嘗試給DeepSeek發(fā)了一個持倉賬戶截圖，然后詢問其診斷意見、風(fēng)險水平、調(diào)整建議等。Deepseek不僅指出了問題所在，還提出了優(yōu)化建議、潛在風(fēng)險，并提供了一些可供選擇的操作方案，包括產(chǎn)品的大類、資金配比、調(diào)倉目標(biāo)、止盈止損以及提醒注意交易成本等建議。

對比開頭筆者提到AI三性中的普惠性、親民性，Deepseek提供的賬戶與資產(chǎn)診斷、組合配置建議，在專業(yè)能力上幾乎可匹敵一般情況下的券商投顧平均水平，而在服務(wù)姿態(tài)上則更勝一籌。至此，Deepseek緣何快速占領(lǐng)市場、引起極大關(guān)注，不言自明。

據(jù)一些券商反饋，Deepseek在股票與基金賬戶的診斷方面表現(xiàn)出色，數(shù)據(jù)分析處理速度和響應(yīng)及時程度上遠(yuǎn)超人工投顧，模型能夠在約幾分鐘內(nèi)整合數(shù)百條市場數(shù)據(jù)和持倉信息，對賬戶持倉結(jié)構(gòu)做全面剖析，然后給出清晰直觀的風(fēng)險評估報告，準(zhǔn)確率高達85%。

四、當(dāng)長尾客群遇上DeepSeek

當(dāng)前一個重要的趨勢是，各類AI平臺憑借使用的低門檻、建議的易獲取、交互的擬人化等優(yōu)勢，尤其DeepSeek的爆火，快速吸引年輕投資者的注意力。

但，年輕客群，在他們絕大概率的成長路徑上，首先切入的就是長尾階段。而，年輕、長尾，正是當(dāng)下券商行業(yè)外卷增長、內(nèi)卷運營的關(guān)鍵所在。

可事實往往很殘酷。一直以來，或是技術(shù)手段的達不到、或是專業(yè)投顧的精力有限、或是壓根公司戰(zhàn)略上不重視，大量的長尾客戶需求難以被及時有效滿足，因此長尾客群也成為券商中未得到充分服務(wù)的一個典型群體。

而大模型時代，無論在信息檢索、加工，還是深度思考、交互方式上，DeepSeek在長尾客戶的咨詢問答、投資陪伴等服務(wù)領(lǐng)域中表現(xiàn)出來的便捷性、及時性和普惠親民特征，都帶給客戶以顯著優(yōu)于傳統(tǒng)人工投顧服務(wù)的直觀感受。相較以往券商對他們的自生自滅式圈養(yǎng)，長尾客群對外部（以DeepSeek為代表的三方AI平臺）服務(wù)依賴的加強，這一潛在變化對于那些依賴投顧業(yè)務(wù)創(chuàng)收（大體上，約等于經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)基本盤）的券商而言，構(gòu)成很大壓力。

據(jù)筆者行業(yè)間的交流，一些同行開始擔(dān)心Deepseek們的繼續(xù)演進，未來會影響到長尾客群與券商及其投顧之間的粘性。

由于AI平臺的低成本，甚至免費，使得長尾客群更有意愿去嘗試和使用，進而形成路徑依賴。對比之下，券商人工投顧的服務(wù)，或需資產(chǎn)達標(biāo)、或者價格較高，限制了長尾客群主動使用的意愿和頻率。

而DeepSeek們，一，帶給長尾客群普惠、親民的良好體驗；二，能為長尾客群提供一對一針對化的咨詢服務(wù)與投顧建議；三，疊加推理模型的邏輯鏈提供長尾客群驗證自身思考過程，排除關(guān)鍵疏漏或遺留黑箱；四，借助社會化群體信任構(gòu)建與加強，一傳十、十傳百，吸引到更多投資者；五，伴隨AI能力演進與持續(xù)躍遷帶來的專業(yè)能力提升，投資者尤其長尾這個人群對Deepseek的感知會越來越好、體驗會越來越頻、依賴也越來越強。

我們看到，在一些社交媒體平臺上，甚至有投資者聲稱其自主建立了基于DeepSeek的金融分析模型，用于選股或者ETF配置等。由此，我們有理由擔(dān)心，Deepseek們的出現(xiàn)，有可能甚至已經(jīng)在影響投資者與券商投顧的聯(lián)結(jié)粘性，而且受影響的，可能還不只是對價格敏感的長尾客群，還包括對信息敏感、自身能力更強的，對大模型等新興技術(shù)有所研究的高凈值客群。

（未完待續(xù)）

下期，我們聊聊在券商業(yè)務(wù)實踐中，如何應(yīng)對AI的挑戰(zhàn)、抓住Deepseek的大模型機遇，來個彎道超車。