9个“大模型+智能投顾”案例，洞察财富管理未来

2024年以来，支持证券业发展金融科技的政策持续加码。2024年6月，中国证券业协会证券科技专业委员会主任委员（扩大）会议提出，推动行业数字化转型和科技创新发展，推动建立行业数字化能力成熟度评估体系，开展大模型在证券行业的共研共建等创新应用研究。

当前，大模型已经开始在证券行业中扮演着越来越重要的角色，多家证券公司启动AI战略，探索大模型在证券领域的广泛应用，旨在通过技术创新提升业务效率和服务质量。

智能投顾服务作为未来证券公司竞争的核心，证券公司近年来持续推动财富管理转型，加强投顾专业服务能力。大模型在智能投顾场景的应用势必成为证券公司关注的重点。

对于智能投顾来说，在“投”的部分，大模型有望提升市场分析的准确性和投资决策的效率；在“顾”的部分，大模型有望提供个性化服务和客户互动，提升用户的参与度和满意度。

在《2024中国证券业大模型应用场景评估报告》中，沙丘智库定义了17个证券大模型应用场景，其中与智能投顾业务相关的如下：

· 投顾助手（对内）：通过大模型技术对海量知识、服务经验、历史决策的学习与总结，基于大模型的投顾助手可以实现专业投顾内容和服务的自动化生产，为投资顾问提供按需生成的市场分析和研究，向投资顾问提供精细化的用户与产品标签，使投资顾问可以更快地做出投资决策，为客户匹配更合适的产品，提升投顾服务的个性化水平和效率。

· 基于大模型的智能投顾（面客）：面向普通个人投资者，基于大模型的智能投顾通过分析投资者的财务状况、风险偏好、投资目标、行为数据等，旨在提供个性化、自动化的投资建议和财富管理服务，还能全天候自动监控市场动态，实时调整投资策略。大模型的的引入，使得智能投顾在客户互动和个性化服务方面取得了显著进步，能够提供更加流畅和人性化的对话体验。

当前，投顾助手（对内）的可行性较高，中信证券、中信建投、海通证券等多家头部证券公司均已开始探索大模型对投顾人员日常工作中的赋能；基于大模型的智能投顾（面客）技术实现难度较大，且面客场景需要更加谨慎，当前可行性相对较低，通常会作为证券公司大模型赋能投顾业务的长期应用规划。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库精选出国内外头部公司智能投顾场景的大模型实践案例，涉及中信证券、国泰君安、海通证券、中信建投、西南证券、广发证券、摩根大通、摩根士丹利、Broadridge LTX等9家企业，旨在为其他证券公司提供参考。

▎案例1：中信证券为投顾人员提供大模型财富助手

中信证券推出大模型财富助手Wealth Copilot，通过大模型技术对海量知识、服务经验、历史决策的检索与总结，为投顾人员提供高水平的展业辅助，满足客户复杂多样的财富管理需求，为证券公司提供全方位、高质量、多层次、智能化的财富管理服务；

基于大模型内容生成能力，财富助手Wealth Copilot为客户经理生成不同对客阶段、多样化的客户营销话术，高效辅助客户经理展业，提升客户经理对客服务的专业性。

▎案例2：国泰君安证券大模型探索实践

▎案例3：海通证券利用大模型赋能投顾服务提效

在投顾领域，海通证券应用大模型能力结合投顾知识库，打造了研报资讯核心观点生成、交互式研报筛选等场景，结合数智人、投顾数字分身实现短视频一键生成等，赋能客户服务提质增效；

利用“e海言道”大模型在文本生成及图文转换方面的卓越能力，创新性地应用于投顾资讯的创作流程中，自动化生成初步的投资顾问观点资讯稿，由投顾人员对自动生成的初稿进行精细化加工与严格审核，确保资讯内容的专业性、时效性与准确性，从而全面提升投顾服务的品质与效率。

案例选自：2024年中国证券业大模型案例跟踪报告

▎案例4：中信建投投顾场景大模型探索实践

中信建投证券基于金融大模型分三个阶段构建投顾大模型，首先打造面向面用户提供问题解答等知识服务的智能运营助手，然后打造面向企业内部员工提供投顾支持的投顾专家助手，最后实现面向客户提供智能投顾服务的智能专家投顾，变被动服务为主动服务。

完整内容：中信建投投顾场景大模型探索实践

证券公司投资顾问需要给客户提供对市场、对某个公司的分析与研判，每天需要阅读大量资讯并进行整理，耗时耗力。

西南证券研发了投顾AI创作台系统，供证券公司内部投顾业务人员使用，通过大模型处理每日的舆情与资讯，按照一定的业务规则整合出有价值的内容，将资讯精选内容提供给投资顾问使用，还可以根据客户画像进行定制化生成。

通过资讯精选内容，将投资顾问从每日阅读大量资讯的工作当中解放，转而根据精选资讯为客户提供更专业的投资建议服务。

完整内容：西南证券大模型应用实践

金钥匙是广发证券内部的员工展业营销平台，其中的聊天模块可用于投顾/客户经理为客户提供问答咨询服务。广发证券将金钥匙过往积累的问答资料作为大模型的数据集输入，通过设置合理的参数，搭建起金钥匙智能犇犇这套智能问答工具。大模型可以获取服务人员沟通的上下文，并精准返回答案，提升和客户的沟通效率和满意度。

如果涉及到个股的咨询问答，投顾还可以通过智能犇犇一键生成“个股简报”，快速获取个股相关指标信息作为投资分析依据。此外，服务人员可以对大模型返回的答案进行点赞或点踩操作，将结果反馈给大模型做效果评估并持续优化。

案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）

“主题投资篮子”是华尔街目前最火热的投资赛道，投资者选择投资篮子需要对海量金融、新闻数据进行深度分析，才能挖掘出那些潜力公司，这正是大模型最擅长的领域之一，摩根士丹利借助GPT4为投资者提供自动化服务。

IndexGPT 是借助 OpenAI GPT4 模型创建的一系列主题投资篮子。该工具会根据新兴趋势生成一个与主题相关的关键词列表，然后将其输入到一个单独的自然语言处理模型，该模型会扫描新闻文章，筛选出相关公司，从而形成主题指数。

案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）

摩根士丹利将GPT4用于与投资相关的知识管理流程，如访问、处理和合成内容，以充分利用其自身在财富管理领域积累的广泛知识资产，为其16,000名财务顾问识别 100,000 多份文件中的内容，提出有关投资建议、一般业务和流程的问题。目前，98%的财务顾问团队已经采用。

案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）

Broadridge成立于1962年，总部位于美国，是一家金融科技公司，LTX是其旗下子公司。

LTX推出BondGPT+，通过人工智能增强型数据整合与分析，帮助客户在债券交易中做出快速、有洞察力的决策，找到一组符合客户标准的债券，并帮助客户选择他们想要交易的最具流动性的债券。

BondGPT 将 OpenAI 的 GPT4 与 LTX 的数据集融合在一起，确保了数据的及时性和精确性，有效地解决了大模型“幻觉”问题，使人工智能在形成符合要求的债券交易洞察结论之前对信息进行批判性评估和验证。

案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）