兴业证券王玥:AI技术在证券行业财富管理领域的应用与思考

本文为兴业证券金融科技部总经理王玥在近日举办的“证券行业财富管理AI应用新趋势”闭门研讨会上所作的主题演讲，根据发言实录整理，作者授权发布。

各位领导、各位专家，大家好！很高兴向大家汇报兴业证券财富管理领域AI技术应用的实践与思考。

今年4月，兴业证券召开“向 AI，向未来”数字金融发展专题研讨会。会议举旗定向，统一了全司AI转型工作的认识，明确了AI赋能公司高质量发展的路径。各业务条线深入贯彻“规则治司、人才兴司、AI强司”发展路线，积极主动探索业务场景与AI技术的深度融合。目前我们已联合各业务线梳理出数百个AI应用场景，逐步完成场景筛选和落地。综合评估业务价值与落地条件，其中财富管理具备规模化应用属性，是AI落地的核心场景之一。

在推进智能化建设的过程中，我们总结出传统财富管理模式存在三大突出问题。

第一，长尾客户服务覆盖不足。受人工服务产能限制，数量庞大的中小投资者难以获得持续、专业的服务，优质服务资源无法触达长尾客群。

第二，专业服务难以实现普惠。当前优质服务大多集中于高净值客户群体，基层投顾专业能力参差不齐，机构沉淀的专家经验与服务能力无法规模化复用。我们认为，依托AI技术能把机构长期积累的专家级经验、成熟服务流程、标准化投研成果，转化为可复用、可落地、可规模化的智能服务能力，让专业服务普惠更多投资者，充分体现金融的人民性。

第三，服务供给效率亟待提高。投顾日常需要处理投研分析、客户经营、合规核查等大量事务性工作，精力被大量占用，人均产能难以提升，人力价值未充分释放。

兴业证券搭建起“数字底座筑基、AI中枢控核、服务矩阵赋能、双端场景落地”的全链路AI赋能体系，全面支撑大财富业务模式革新、服务提质增效。

整体架构分为四层：底层为知识工程与数据体系，是所有AI应用的基础；中层为 AI中枢，大模型的稳定运行与业务落地，离不开配套工程化能力支撑；在此之上，我们搭建通用服务矩阵，提炼各类业务的共性能力，形成可灵活组合、即插即用的 AI 原子能力；最上层分为面向投资者、面向投顾两大应用端，实现场景落地。

立足“以客户为中心”的服务理念，兴业证券APP（优理宝）上线了AI投资伙伴“知己管家”。依托自然语言交互能力和智能体，“知己管家”贯通APP内交易、资讯、活动、账户等各场景，内化为管家服务矩阵，实现从“被动应答”到“主动陪伴”的全域智能服务模式升级。同时，“知己管家”联动全平台数据，精准洞察客户需求，动态捕捉最佳服务时机，实现服务的精准触达与高效匹配，全面提升客户服务体验。

“AI老铁”以赋能员工展业提质增效为目标，重塑财富管理服务"最后一公里"。一是推动服务模式走向集约化；二是将传统人力驱动的服务流程转为数智驱动，目前我们已完成五大类 60 余个核心场景的智能服务改造，有效提升单人可维护客户数量。三是重塑服务效能，“AI老铁”集成市场诊断分析、内部知识答疑、客户需求洞察、资配服务工具、经营管理赋能五大类核心智能体能力，赋能提升投顾专业服务半径，实现一客一策的个性化资产配置服务。

结合各业务线梳理的应用场景，我们打造了覆盖全财富业务的AI服务矩阵，以智能体（Agent）为载体，集成风控管控、客户分析、营销挖掘、智能投顾、资产规划、客户运维等能力。

随着行业发展，金融服务的载体或将从传统APP转向AI智能体，我们也注重AI能力的输出，推进构建Agent和Skills体系，通过外部生态融合共建，提供无处不在的智能化金融服务。

我们搭建财富管理专属金融智能中枢，作为整套体系的AI引擎。一是搭建标准化财富管理数据流水线，完成多源异构数据的全流程治理，保障数据质量；二是实现数据自动化处理与向量化加工，充分挖掘数据价值；三是依托多种主流技术搭建多智能体架构，精准识别用户意图、自动调度各类能力，高效支撑业务智能化运转。

我们建立统一知识工程体系，筑牢AI应用底层根基。通过搭建标准化知识库治理机制、基于 DAG 结构的领域知识架构，实现知识统一管理、跨场景复用。同时建成知识接入、智能加工、合规审核一体化运营闭环，持续产出高质量知识资产，为上层各类 AI应用提供稳定支撑。

结合自身落地经验，针对行业AI发展，我们总结了四点思考。

第一，坚持专业为本，推动专业服务普惠化。财富管理的核心是专业投研与资产配置能力，AI只是技术工具。我们要依托AI技术，把机构成熟的专业能力规模化落地，弥合服务鸿沟，让不同类型的客户都能享受到标准化的专业财富管理服务。

第二，坚持全旅程陪伴，搭建全天候服务体系。传统服务受时间、地域约束明显，AI技术可以有效打破这类限制，围绕客户投资全旅程提供不间断服务，随时随地响应客户需求，推动业务从单纯的交易导向转向长期陪伴式服务。

第三，坚持人机协同，打造全新展业范式。依托AI优化人机分工模式，持续深化“AI+投顾”服务形态，将重复性、事务性工作交由AI承接，同时通过AI标准化赋能投顾专注于深度客户沟通、定制化财富方案设计、复杂资产配置等高价值工作，充分发挥技术与人力各自优势，形成行业财富管理展业新范式。

第四，坚持合规安全，严守风险底线。随着各类智能体逐步接入业务系统，权限管控、数据安全、责任界定、模型风险等问题日益凸显。AI应用必须配套完善的风险治理框架，明确智能体的授权范围、访问权限与职责边界。现阶段仍需依靠人工完成复核与确认工作，自上而下建立完整的风险管控体系，保障 AI 应用安全、合规运行。

以上就是兴业证券在财富管理 AI应用方面的实践与思考，谢谢大家！