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

接上。

上期我們在《Deepseek虹吸效應下，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、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)務實踐中，如何應對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，券商經紀業(yè)務以往靠標準產品+人工服務的傳統打法，在體驗、效率、成本、創(chuàng)意等各方面都面臨著嚴峻挑戰(zhàn)，圍繞C端客戶的展業(yè)模式和順序，已經被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用的實質性躍升，并以C端用戶群體肉眼可見的速度仍在不斷迭代。

如何應對這種挑戰(zhàn)？如何應用這個變化？

事實上，在筆者看來，Deepseek們的出現，并非是搶券商或券商投顧的飯碗。相反，被認為更多是給券商業(yè)務轉型、投顧服務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，是服務的線上化。

此時，券商的業(yè)務已經完成線上化，客戶也全部觸網，相關業(yè)務系統亦完成了改造，整體用戶體驗和業(yè)務辦理效率、便利度都有了大幅度的提升。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

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第二階段，是服務的自動化。

證券行業(yè)當前的進度，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、風險自動監(jiān)控，還是交易端的資產配置建議生成、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，都基本實現了計算機對人工的替代，極大提高了證券類工作事務的執(zhí)行效率、效能。

第三階段，是服務的智能化。

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

鑒于證券投資的特殊性、非標準化、不可預測性，第二階段提到的各類自動化策略，目前仍以人的經驗，或是人工從數據中洞察出來的認知進而設定的，當下的“DeepSeek”等大模型的智能化技術仍難以支持全面的服務托管。

我們認為，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，這需要機器不單單在邏輯上閉環(huán)，還需真正擁有經濟社會運行規(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，人機協同、站高望遠

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)務里面的同業(yè)人員而言，沖擊中顯現不足、挑戰(zhàn)中透露轉機。未來，也不是沒有轉機，比如：

1. 針對性與個性化：結合客戶畫像，制定個性化服務方案。
2. 持續(xù)性與及時化：監(jiān)控資產表現，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據處理能力的，進一步其需要基于不同業(yè)務場景需要下的不同數據、物料、規(guī)則等條件約束下的深度訓練，并經過持續(xù)的回測、調優(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時的一個致命問題，數據飼料的局限、算法認知的偏差，進而出現新的信息繭房。

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，面對復雜市場環(huán)境分析、信息準確性甄別上，其還難以完全達到人工投顧對復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、不同引導路徑與數據物料，其在洞察客戶畫像與深層次個性需求上仍需提高。

數據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診斷、組合配置建議方面，仍存在比較明顯的線性外推、數據盲點等問題，尤其在關鍵數據與敏感問題決策上，其最終結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，基于自身專業(yè)和經驗，結合市場的根本性變化、趨勢，做成更符合業(yè)務實際的二次篩選。

此外，還可以按照過往的作業(yè)程式進行，但結果出來后反向輸入進AI大模型，對DeepSeek們精細化喂養(yǎng)、精英化培育，轉向對兩側輸出的邏輯驗證與風險校準，低成本的沙盤模擬，最大程度減少即使是最細微的疏漏。（當然，合規(guī)是必須要考慮的。）

可以說，技術是專業(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容的質量把控，同時，也助力券商投顧在面向投資者服務時，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練，技術賦能服務深度與客戶體驗全面升級

從技術層面而言，由于“DeepSeek”大模型們大多數情況下僅對接互聯網公網數據，缺乏券商的私域數據，如金融行業(yè)數據庫、企業(yè)內部知識庫、客戶畫像與標簽視圖庫、經營數據庫等，導致會存在數據或信息類錯誤。

加之涉及業(yè)務決策的深度思考能力上，每一家券商都需基于大模型對內外部數據及專家規(guī)則做系統性訓練學習和積累，再精密的儀器，如果失去明確的業(yè)務靶點，筆者認為，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，他們是經過從公網培育到私域孵化，再到個性訓練后的，經過三次萃取的個性模型，這對券商投顧和其自身所服務的客戶群體（相關數據也已參與到個性訓練），都是獨一無二的。這對投顧所能提供的服務深度，以及客戶對券商投顧服務的體驗和滿意度，都是一次巨大的升級。

當然，DeepSeek大模型們給行業(yè)帶來的思考遠不止于此，相信行業(yè)在應對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~