可能AI投顾并不是一个好的选题

作者：Kevin投资茶馆

题图：Kevin投资茶馆微信公众号

毫无疑问，以DeepSeek（DS）为代表的AI是近来行业最为热门的话题，似乎什么事情都可以拿来用大模型搞一下。

比如对应到券商财富领域，这两天就看到有媒体写了好几篇智能投顾的稿子，从DeepSeek在券商端的部署竞争到智能投顾对于人工智能的替代，今天都已经看到在探讨监管问题了，实在忍不住出来吐个槽。

财富管理的链条那么长，为啥偏偏盯着投顾写？如果只是单就投顾业务论投顾，我并不觉得这是个好的选题。

论业务的收入贡献和链条长度，交易业务和产品业务肯定更好；论人员的数量，投顾的规模也远远不如客户经理，更别说银行的一线销售。论业务的复杂性，投顾业务的差异化程度远远高于其他。论业务的合规压力，投顾业务又肯定位居前列。

这个业务兼具了人少、创收波动大、客制化要求多、合规要求高的特点。所以尽管AI是个大选题，但论影响与替代，或许探讨传统经纪与产品代销的影响会更有意义，相关应用落地与效能提升也会更快。

比如经纪业务领域，佣金审批也好，客服对话也好，都可以很好的利用云端大模型与本地知识库的结合，来提升一线人员回答与审批效率。

比如产品销售领域，我试过让DS写产品的营销材料就挺好，对客话术也不错，还能根据不同平台的要求一键生成不同风格的文案；甚至我还试过让DS生成给客户的道歉信，效果更是老好了，不说根本看不出来。

但如果真的要用DS来指导投资，或者直接对客提供投顾服务，或许至少目前，至少从我过去一个月的实际体验来看，还存在一些障碍。

DeepSeek的定位是通用-语言-大模型，一来他是一个通用模型，而不是专家模型（尽管内部它也有MoE机制），他的优势在于文字与推理，而不是判断与创造；二来他是语言模型，仅能应用于语言对话为主的场景。就好比尽管自动驾驶同样也需要大模型的帮助，但这一场景下DeepSeek并不能帮上太多。

对应到投顾实际的展业环境，语言模型这点是契合的，投顾展业整体上确实是基于对话的，但通用性在投顾场景的适配度这方面，这点我只能说还有赖进一步的观察。

如果你只是问一些比较通用性的话题，DS的回复效果是很优秀的，比如A股与美股的区别是什么，A股适合怎么样的投资方式、多资产的优势是什么等等。

但如果进一步落地到投资策略的给出上，或者让他写一些具体的数据分析报告，可能就会出现问题。我自己碰到的，一是高度依赖语料，如果是新的投资品种、新的指数，这些语料比较少的，AI给出的建议就不咋靠谱，或者会受到不同基金公司营销材料丰富程度的影响；二是高度依赖提示词，虽然DS宣称用户并不需要特别关注提示词，但从我实际的体感来看，不同提示词对于模型内容的生成还是有比较大的影响，而且每次模型生成内容并不一定能够复现；三是AI幻觉，这点问通用问题的时候还好，但通过多轮对话，越到细项的问题，AI给出的答案越有可能是编出来的。很多时候，我们还得去二次核实AI给出的数据是否真实、准确。

客观说，虽然AI的能力当下已经上了很大的一个台阶，但当下如果马上要应用于投顾这个细分场景，我觉得可能目前还差点意思，更别说去讨论监管规范的问题了。智能投顾虽然海外也有，但人家叫Robo-Advisor，和AI投顾并不是一个东西，而且不少这两年也都被券商收购了，好像并没有必要再拿来再吹一波。

所以还是那句话，通用语言大模型的优势在于文字与推理，而不是判断与创造，当下大模型更合适的场景可能还是给投顾队伍去赋能。

但话又说回来，随着DeepSeek的开源与算力硬件的释放，应用侧的丰富与细分场景的渗透确实是可以预见的。世界对于好奇心的奖励会进一步提权，但在文字与推理等原本属于人类的基础能力这方面，机器对于人的替代必然是加速与无法避免的。

其实在我工作的前三年，主要的工作就是写方案、写纪要，那时候时间过得很慢，领导开会半天，我写纪要一到两天，已经算速度很快的了。然而，现在这项工作在AI的帮助下就是几秒中的事情。

所以，相较于投顾这样一个偏复合型的岗位，其实APP运营、电话客服、流程审批、基金销售、媒体编辑、程序员这些基础岗位的压力会更大也更直接。某种程度上，在AI的影响下，投顾队伍对于券商财富管理的相对价值反而会不降反增。

正如梁文峰在最近一次采访中提到，把价值沉淀在团队上，让同事在过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，才是公司真正的护城河。这句话对DeepSeek适用，我相信对金融行业或者投顾队伍来说亦然。

其实DeepSeek发布后的这些天，我已经比较高频在使用AI这一工具，一开始在本地尝试部署过蒸馏的7b模型，后来还是用CheeryStudio+硅基流动的API搭了知识库，并把它融入到我日常的工作流中。相较于不断探讨行业的未来会如何，我更倾向于自己先用，用实际的需求去感受大模型带来的好处与问题。

相较于岗位的更迭，我觉得这次的变化更像是回到人的能力底层，如果你本身拥有足够的创造与判断能力，AI会是一个非常好的工具，会进一步提升个体的效率。但如果没有，那可能自己都会面临被AI替代的问题。

所以，于其讨论未来会怎样，不如先用吧。在新事物面前，用了才有发言权，用了才有应对的先机。

Talk is Cheap，Show me the code.

【完】