出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

頭圖 | AI制圖

券商行業正在經歷一場變革，AI 的介入正悄然改變著這個行業的底層邏輯。

從 2022 年下半年起，券商從業人數呈現出下降趨勢。到了 2024 年，從業人員數量進一步減少，較 2023 年下降了 1.8 萬，總人數為 33.14 萬 。

這背后，是券商行業從人力密集型向技術密集型轉變的浪潮。而 AI 在券商業務場景中的應用，僅僅只是個開始，未來等待行業的，將是一場服務范式的重塑。

目前，不少券商已經開始積極布局，試圖在這場變革中搶占先機。

一、上面要看到

“現在券商做AI大模型的動力更多來自窗口指導，只能讓大券商牽頭來做”，一位券商人士向妙投表示。

恒生電子業務專家向妙投表示，“目前證券行業大模型應用做得比較靠前的，大多為頭部券商及部分先鋒腰部券商，在大模型投入決策上以自上而下的方式居多。今年以來，堅定AI投入已經成為大部分券商高層的共識。”

“不少券商都對未來大模型對外提供服務，賦能一線展業提出明確期待。有的券商投行是強項，則更愿意在投行部上投入；有的更愿意在財富經紀業務投入。這與機構自身的營收構成、展業模式和規劃戰略都相關。”恒生電子業務專家講道。

而自營、經紀是券商營收占比最大的兩項業務，也是重點考慮大模型落地的場景，有普適性。

根據證券業協會發布的《證券公司2024年度經營情況分析》，2024年券商自營業務、經紀業務、利息凈收入、投行業務、資管業務等五項收入的占比保持平穩，分別為38.6%、28.4%、11.1%、7.8%和5.3%。

在自營業務方面，成本高、效果不顯著影響到大模型在量化等自營業務的落地。

一位券商人士向妙投表示，“據我所知，沒有幾家券商的自營業務在用大模型。

一方面，成本沒有想象那么低，量化對GPU卡的要求高，成本要3000萬起。另外，電力這塊沒有幾個大樓撐得住，除非像銀行那樣自建數據中心可以；

另一方面，效果不顯著，量化都是高頻，等deepseek思考完之后，再執行這個策略，反應不過來，還不如直接執行你的策略。

而且，大模型在自營業務不太容易出成績。像那種AI客服機器人，更容易被上面看到。”

大模型在經紀業務的應用，倒是兵家必爭之地。

二、乘法效應

如今，開戶線上化、拓客也是互聯網渠道引流，券商的經紀業務正在向財富管理轉型。券商營業部也早已提倡“人人投顧”。

妙投認為，在AI大模型的加持下，券商的財富管理的增長邏輯已經發生了變化，將進一步拉開券商之間的差距。

而AI大模型的最大作用，就是提升投顧的人效。比如：投顧原有大部分時間搜索資料、編輯文案的工作可以交給大模型，將工作重心放在拉新、轉化、留存等客戶服務上。

不少券商已經開始在抖音、小紅書、金融服務平臺等公域平臺開始搶奪流量，鼓勵投顧去財經平臺做IP。投顧IP化，正在成為一大趨勢。

也就是說，入駐公域流量平臺的投顧人數越多、投顧直播時間越長、內容越貼合投資者的痛點，將獲得更多的流量，給券商帶來更多的潛在客戶和資產。

從券商、投顧機構的招聘條件來看，不少券商要求不僅要求投顧資格，還要具備直播、短視頻的輸出能力。比如：華泰證券的財經IP崗、麥高證券（指南針）的財經講師、廣發證券的財經主播等。

除了投顧的自身從業經驗、對市場的理解，還需要AI大模型來支撐并提升專業的深度，更快地搜索資料、編輯文案。畢竟，沒有一個投顧能了解所有的行業、所有的熱點。

當下，AI生成一篇基礎市場分析報告僅需1分鐘，再進行改寫、潤色生成一篇可發布的文章不超過十幾分鐘，而人工撰寫平均需要2.5小時。

這樣一來，在大模型沒有幻覺的情況下，投顧便有更多的時間來面客提供服務，為券商創收。

不僅如此，在智能投顧場景上，很多券商營業部也十分關注投顧服務半徑的擴大。比如說：一家營業部的投顧本身掛幾十個客戶，然后用了大模型助手之后，在有限的時間之內便可以服務更多的客戶。

此外，券商可基于客戶資產賬戶數據，利用大模型對客戶進行更精準的分類分級，以匹配的、適當的產品和服務。

值得一提的是，在證券行業降本增效、“縮編”的大背景下，券商投資顧問是持續擴容的。

如果，一家券商的投資顧問人數不斷增加，大模型賦能后人效不斷提升，便會產生乘法效應，進一步拉開券商之間的差距，尤其是在行情好的時候。

據統計，從2021年到2024年的四年時間里，券商投資顧問人員逐年增長，分別為68344名、73528名、77037名和80347名。

頭部券商普遍擁有數量眾多的投顧隊伍。廣發證券現有4601名投資顧問，同比增長4.05%；其次是中信證券（4463）、銀河證券（4059）、中信建投（4058）、國泰君安（3880）、國信證券（3797）和華泰證券（3482）。

尾部券商的投顧人數不足500人。例如：截至2024年年底，國盛證券、東海證券、西部證券、萬聯證券的人數分別為449、462、464、466人。

相比之下，廣發證券的投顧人數從2021年的3981人提升至2024年的4601人，這幾年增加的投顧人數已經超過不足500人的尾部券商。

另外，有些券商的投顧人數甚至出現了負增長，比如：國元證券的投顧人數從2021年的973人下滑至2024年的888人；粵開證券的投顧人數從2021年的488人下滑至2024年的468人。

這么一看，在大模型賦能后，頭部券商的財務管理業務將與腰部、尾部券商拉開進一步的差距。更何況，很多券商仍處于觀望的狀態。

恒生電子業務專家向妙投表示，“一些前期在觀望的券商，現在看到很多家出了應用效果，也開始緊鑼密鼓地調研和投入。”

據虎嗅妙投獲悉，一些后發券商的預算只夠就把一個單場景做好，就相當于去做一個試水場景，而輕量級的大模型解決方案大概在幾百萬。

“另外，探索AI應用不僅僅是算力和人才儲備的競賽，更加重要的是券商內部是不是做好了投入中長期數據治理的準備、想好了如何與自身發展戰略結合，能夠給新技術應用孵化多一些耐心和信心”，這位專家表示。

一位券商IT人士向妙投表示，“底層數據有很多臟數據，需要梳理成適合AI模型學習的結構。就像知識一樣，需要梳理成課本，才能方便閱讀。這需要懂底層數據表結構、算法的IT人員，要做出成績至少要20個人。”

“當然，這部分工作量也可以外包給金融科技企業來做。外包企業需要數據安全評估資質，且需要內審通過才行。不過，這也會導致券商的技術依賴外部沒有自主權，同樣存在一定的數據安全隱患”，這位IT人士表示。

在大模型的具體應用階段，沒有AI研發能力的小券商也同樣處于尷尬的境地。

三、無法徹底改變固有格局

AI大模型的賦能，只會放大券商的優勢，還不足以打破現有的格局。

增收提效不行，AI大模型可以給券商降本，小券商依舊會有一席之地。比如：大模型改變經紀業務的運營模式。

恒生電子業務專家向虎嗅妙投表示，“某券商將大模型用在業務集中運營場景，建立業務知識庫問答助手，覆蓋200多份內外規、系統操作手冊和100多個高頻業務菜單，已提供給100余家分支機構一線業務人員展業使用，上線僅2周就接管了近一半的人工咨詢，問答準確率超過95%。”

此外，恒生電子業務專家向虎嗅妙投表示，“之前交流過的一些券商領導，對大模型改變開戶業務辦理模式有較高的期待，我們正在推出相關的產品。

大模型落地之后，以后客戶去辦業務的時候，只需要你跟大模型進行自然的對話，不需要點選菜單、不需要找多個工作人員、也不會因為材料沒準備好跑好幾趟。甚至不用點菜單，在對話過程中，大模型就能收集客戶的需求、完成業務辦理。營業部以后會變得更加的輕量化。”

此外，AI還替代不了人與人之間的情感連接。

一位券商人士向妙投直言，“券商的經紀業務會不會被干掉，前提是要先把核心客戶干掉，然后再把它的核心應用打掉。

你很難取代這幫核心客戶的投顧。這幫投顧和孫子、兒女似的，比兒女、孫子還體貼，還能給情緒價值。

比如：老太太一個人在家，孩子不在身邊，在家炒股。不得上門，給人買菜。尤其，老頭老太太不愿意折騰，萬1萬3的傭金，對他們來說無所謂。

再比如：說這個產品客戶買了100萬，投顧拿了1萬塊錢提成。如果虧了，1萬塊錢提成都給人家。核心客戶投顧不承諾，誰會來買？

而且，很多客戶知道投顧不是神仙，市場行情也有不好的時候。比如說：川普突然說要打貿易戰，又不是投顧說的算。

那幫大爺大媽都清楚這些東西。投顧把后面給大爺大媽掙回來了，如果沒給掙回來，也不埋怨，后面真給掙回來了。那就是兒子孝順。

當然，這是一個最極端的說法，但是差不多這樣。”

核心客戶維護好、降本，也將成為小券商經紀業務繼續存活下來的訣竅。

中金公司董事長陳亮也曾表示，從對行業競爭格局的影響來看，大模型技術的應用或將進一步加劇行業“馬太效應”。

寫在最后

一直以來，券商呈現出“頭部券商試點、全行業跟風”的模仿式創新。這次，AI大模型的應用也不例外，也注定了很少有券商會彎道超車。

在核心業務中，自營業務暫時用不上，經紀業務會進一步拉開差距，會導致券商的“馬太效應”也將越來越明顯。

另外，有些券商投行業務較強，也會加大AI大模型的投入，與沒有資源的券商投行拉開差距。AI時代會更向強者傾斜。

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