出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

頭圖 | AI制圖

AI炒股已經不稀奇了。

在這個頗有玄學色彩的A股，AI大模型的“只言片語”尚有一定的生存空間，但不精準。

不過，投資者追求更貼合市場動態、更為精準的投資工具。

妙投發現，智能投顧正在成為這個解題思路。

一、存量競爭中的AI變量

曾經，投顧行業亂象叢生。

2010年至2016年期間，監管部門發放了大量證券投顧的牌照。市場上持牌機構一度出現超過百家。部分機構通過直播薦股、短視頻營銷等方式打擦邊球，甚至與無牌機構合謀誘導投資者“接盤”。

監管層意識到，傳統牌照管理模式已無法遏制此類行為，必須通過收縮牌照強化源頭治理。

證監會于2016年正式確認停發證券投顧牌照。經過一輪洗牌，截至2024年4月，全國共有78家機構持有《證券投資咨詢業務資格證書》。

投顧牌照停發，導致國內投顧行業進入存量競爭階段。

另一方面，傳統投顧依賴人工服務，人均服務客戶數高達2750人，遠高于美國的156人。

隨著投資者需求轉向個性化、長期化服務，傳統模式效率低下、個性化服務的問題凸顯。

停發牌照倒逼機構向智能投顧、買方投顧轉型。

然而，AI大模型的出現，似乎打開了新的解題思路。這也不禁讓人產生了疑問，AI大模型繞開金融監管嗎？

當用戶向大模型詢問“小米的股價高嗎？還可以買嗎？”。Deepseek、文心一言等大模型會進行分析，并最后給出投資建議和策略、并提示風險。

（圖片來源：文小言）

實際上，投資者通過大模型對話的方式獲得投資建議，甚至包含推薦的個股代碼、倉位配置等。這已經實質影響到個人的投資行為。

這無形之中，給持牌的基金投顧、證券投顧機構帶來了沖擊。

對于AI大模型這種“投顧式”的回答，相關監管機構并未對此進行明確的表態。

而在推理大模型爆發之前，百度的文心一言回答類似的問題時，最后建議咨詢金融機構的專業投資顧問。現在，不是了。

不過，可以肯定的是，一旦大模型廠商進行商業化，向C端用戶開始收費，再給出類似的投資建議的回答，肯定就需要投顧牌照。否則，就是無證展業。

收購牌照或與持牌投顧機構合作，是大模型廠商或軟件廠商涉足投顧賽道的必要條件。

那么，相對于deepseek等大模型的“投顧式”回答，持牌機構的智能投顧助手又有什么差異化服務呢？投資者憑何買單呢？

二、減小信息差與增加個性化

一位智能投顧的項目經理向妙投表示，“現在的智能投顧既要結合行情，又結合搜索去做分析，所以整體上的體驗和專業度會跟傳統的DeepSeek、ChatGpt在專業度、體驗有不同，尤其是在實時性要求高的領域。

比如說：同步問題去做分析的時候，1秒前后的盤口數據是完全不一樣的，它的趨勢也可能會不一樣，所以它的實時性要求都非常高。

另外，有一些知識庫可以鎖定當天的上市公司的電話會議紀要，以天為級別進行更新，肯定會比傳統搜索引擎要更精準一點。因為搜索引擎很難確保連鎖的信息源能做到以天為級別。

比如：昨天發生一個會議紀要，還沒有第三方媒體或者自媒體去報道。那如果有一個同步機制，直接把電話會議紀要同步過來，做成本地知識庫的形式，就可以做到天級別去更新。這個對智能投顧的效率會非常高。

如果沒有行業研究員每天去盯著這些公司、這些行業，普通的投顧、傳統大模型做不到這么高的實時性。”

妙投認為，消息面的風吹草動，的確會讓逐利的資本搶跑、蜂擁而入，也是大A的一大特點。俗話說“要么早信、要么別信”，不同的價格買入注定有不同的結果。

而這個實時性，便體現出個人投資者與機構的信息差。

當下，很多會議紀要被做成知識付費產品進行售賣，價格基本在300元/年。個人投資者還得花時間瀏覽、分析，智能投顧能提高這方面的效率，的確是有價值的。

另外，個性化服務又是投顧行業老生常談的痛點。

針對這個痛點，九方智投人工智能中心大模型算法部負責人向妙投表示，“我們現在是基于大模型做了一個用戶側的壓縮機，其實就是會把用戶的所有的行為和對話內容壓縮成大概幾百字的自然語言，去做可解釋性的描述。

也就是說，人跟人聊天，其實你也是有一些模糊不清楚的記憶。其實你不太能想起來人跟人聊天在過去的某個時間節點發生了什么事情。但人跟人聊天會有一個叫印象。

這個印象其實就是一個感覺。那我們嘗試就是說把這個印象通過壓縮機的方式，給它做成一個顯示的建模。把這個印象給它通過大模型的方式給他建模出來。

而記憶層面是我們今年發力的一個重點。如何實現個性化地記憶診股。如何實現不同終端的同一個問題，不同用戶側的體驗。今年我們會把相關的技術落地到我們的C端產品中。”

那么，智能投顧會給機構帶來效益嗎？

三、吃下長尾市場

現階段，更多券商將投顧業務與產品進行打包銷售，即“產品+服務”的模式。

一方面，由于投顧方案高度“產品化”、“標準化”，缺乏靈活調整和個性化定制的能力，而激勵機制偏向于銷售量，導致投顧更傾向推薦短期收益產品，而非服務。

另一方面，投顧機構通過簡單的線上問卷來了解客戶風險偏好和投資需求，這些問卷設計較為單一，導致客戶畫像不夠精準和全面。

對于“長尾客戶”，傳統投顧難以通過人工深入訪談等方式覆蓋大量客戶，難以實現個性化的深度溝通。

據數據統計，中國的投資者人數達到2.2億，同時擁有7.9萬名投資顧問，這意味著每位證券投資顧問平均要為大約2750位投資者提供服務。相比之下，美國擁有1.5億個人投資者和93萬名投資顧問，其證券投資顧問平均服務的客戶數量僅為156人。

在實際過程中，券商投顧愿意為聽取投顧建議的客戶進行服務。

畢竟，聽話的客戶才是營業部的真愛，才會買推薦的產品，給投顧帶來提成。投顧不僅提供服務，還提供情緒價值。買的不僅是服務，還有人情世故。

而自主性很強的客戶，不會給券商投顧帶來經濟上的價值。

因此，現有持牌機構開展智能投顧，更多的是為了吃下傳統投顧覆蓋不到的“長尾市場”，而且蛋糕不小。

智能投顧具象為工具型的AI股票投資助手。例如：同花順的問財、東方財富的妙想、九方智投的九方靈犀。

目前來看，不少中小投資者對智能投顧感興趣且有支付能力。

據2025年4月21日數據，同花順問財進階版和專業版累計預約人數達36萬，而2月5日預約人數16.26萬。價格方面，問財進階版、專業版的價格分別為268元/季、518元/季。

若按照問財268元/季~518元/季進行粗略計算，智能投顧將為同花順至少帶來0.96億元/季~1.86億元/季的營收，換算成年為3.84億元/年~7.45億元/年。

2024年中國證券業協會統計數據顯示，券商投資咨詢業務凈收入為54.43億元，同比增長9.1%，但投顧業務收入增速落后于營收增速，占營收比例僅有1.2%。

在2024年財報的23家A股券商中，投資顧問業務收入過億的券商有8家。其中，前3名為中金公司、中信證券、中信建投分別為5.53億元、5.07億元、4.23億元。

通過對比，我們發現同花順的智能投顧營收有望趕上或超過，頭部券商的整年投顧業務的收入。

而這背后的邏輯在于，同花順將AI投顧做成了產品服務，通過流量擴大銷量進行變現，并具備規模效應。具備幾萬、幾十萬資產中小客戶，都可以用幾百元來訂閱智能投顧服務，輔助投資決策。

小客戶、大市場。

智能投顧不僅可以彌補傳統投顧帶來的效率不足，還可以讓投顧機構獲得新的增量用戶，還實現創收。

寫在最后

聽話的客戶才是營業部的真愛，才會買推薦的產品，給投顧帶來提成。此外，因服務人數、資產門檻的限制，傳統人工投顧無法服務更多客戶。

而自主性強的客戶更適配智能投顧產品。而智能投顧憑借低付費門檻、高效問答的方式，有望拿下這塊市場。

這次，具備互聯網流量的同花順、東方財富、九方智投等企業，有望在這一塊市場上占得先機。

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