财富管理行业集体转向“买方投顾”，核心难题也随之显现：如何适应投资者日益多元化、综合化、定制化的资产管理需求，真正做到服务的“千人千面”？
具备“7*24”小时在线、专业性强、能够提供情绪价值等优势的AI，看似与上述需求具有高适配性，加大AI投入也逐渐成为行业共识。
近日，在第一财经主办的2026证券基金业财富管理生态智享大会上，头部券商和基金财富管理业务负责人，以及为财富管理提供技术支持的科技公司业务生态负责人，围绕当前AI在财富管理行业应用成果、目前存在的问题、以及“AI会替代投资经理”的忧虑等话题，进行了集中探讨。
AI应用“刚刚及格”
当前AI在证券基金业应用深度可以打几分？“刚刚及格”是业内人士给出的答案。
摩根资产管理中国首席信息官贾建国给现状打了5分。他认为，目前，AI在业内多位点状化的具体应用，尚未完全嵌入到核心业务流程中。
陆基金总经理陈祎彬说，行业内过去十年几乎每年都有AI创新项目，确实提高了经营工具对客服务的效率，并降低了运营成本，“但是在对客满意度上，应该说还是有很长的路要走。”他说。
作为AI金融工具的提供者，在商汤科技生态合作总监徐柏琦看来，AI应用于财富管理行业面临的是“负分起手”的高难度开局。“行业要面对监管、法律法规的严格要求，高标准的安全要求，甚至还有伦理层面的问题”，徐柏琦表示，在他看来，现在“AI+财富管理”的首要任务是补齐发展短板。
“AI+财富管理”面临四大难题
对于“AI+财富管理”的卡点、堵点，业内人士也都提供了自己的观察。
首先需要面对的是数据问题。华泰证券财富管理解决方案总部联席负责人李婉晴承认，券商、基金的财富管理业务通常较难直接了解客户的全面需求。“原来以‘账户诊断+客户问卷’为主要抓手，但现在AI给了我们洞察客户需求的‘翅膀’。”她说。
国信证券财富管理与机构事业部产品发展中心负责人秦圣提到了人才问题。他认为，AI要实现对财富管理业务全链条地深度赋能，需要在组织架构上有所创新，同时建立一支既懂财富管理、又懂AI应用的人才队伍。
“有调查显示，目前客户普遍对AI赋能的接受度很高，但高净值客户仍然希望接受客户经理的服务，既要专业也要温度，人的作用不可替代。“秦圣补充道。
客户在AI与客户经理选择上的偏好，本质指向财富管理行业最核心的问题：信任难题。陈祎彬说：“现在行业的共识是，信任不仅现在没有办法被替代，未来也很难被替代。”他还观察到，部分客户虽然认为使用AI提高了效率，但是也会觉得用AI替代人是主动降低经营成本、减少服务资源投入，进而对客户信任造成负面影响。
在贾建国看来，制约AI进一步提高应用落地的核心不是单点技术，而是数据、流程、组织和治理的系统性问题。他分析：“行业的应用场景对可信、可解释、可追溯要求非常高。AI要真正进入核心业务，首先要有高质量、合规可用的数据；其次要能嵌入业务流程；第三要有跨部门的组织协同；最后还要有清晰的模型治理和责任边界。否则AI很容易停留在演示效果很好、但实际使用有限的阶段。”
AI或将重塑组织架构
虽然面临种种困难，但是必须投入AI建设已经成为行业共识。
徐柏琦称，如果当前不投入AI建设，未来可能会造成两方面损失：一是失去成为客户第一入口的资格；二是增加沟通的隐形成本甚至导致客户信任度的下降。
对于第二点，徐柏琦续称，未来客户有投资疑问时，会倾向于先问AI再问投顾，如果金融机构自家没有大模型，那么可能导致投顾回答与AI回答不一致，进而需要花费时间去解释和重建共识，增加了隐形成本。“市场一直在变，AI和真人投顾的答案可能不一致，这种不一致会进一步损害客户的信任。”他表示。
许多在“AI+财富管理”上已经积累了丰富经验的从业者表示，AI对财富管理行业最大的影响，或许是在公司的组织管理上。
“面对多元化的客户需求，产品设计必须跳出产品本身，本质上需要进行服务体系的重构。”银河证券财富管理首席投资官、产品中心总经理张嘉为说。
她认为，服务体系重构就是要用一站式、场景化的综合服务来替代过去一味推荐产品的模式。同时，现在行业AI投入的主流已经从聊天机器人变为“Agent+Skill”的结构，这意味着AI确实让过去的专家服务变得更加普惠化、专属化和特色化。
李婉晴说，华泰证券提出了“AII in AI”的策略，这不仅要求全员会用AI，更要求公司的组织架构随着AI变化。“我们甚至开玩笑说，以后组织架构就是‘液态神经元组织’，因为AI一直在迭代，我们要跟着AI走。”
中金财富产品与解决方案总部执行负责人周建认为，对于财富管理行业而言，人与人连接产生的温度、情感是无法替代的。他表示：“千人千面最本质的是人”，建立数智化队伍的目的不是替代员工股票配资广东，而是要将技术与人结合、用技术为人赋能。
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