数字化浪潮正以雷霆之势重构全球金融生态，人工智能（AI）则成为这场变革的核心引擎。KPMG数据显示，美国金融行业已有88%的机构布局AI应用。Grand View Research预测，2030年美国金融AI市场规模将突破93.62亿美元。
那么，中国金融市场使用AI情况如何？
《华夏时报》记者调查发现，中国金融机构的AI探索呈现出独特路径。国内基金行业正以数字化为引擎，在投资研究、量化投资、投资顾问、风险管理、软件开发等核心场景展开深度创新。
值得关注的是，当前AI应用仍以企业内部提效为主，面向终端客户的服务尚处于审慎推进阶段。行业共识认为，在AI发展初期，人工机制的辅助不可或缺。尤其在资产管理领域，完全脱离人工的自动化模式短期内仍存在现实瓶颈。
投研投顾全链条革新：头部机构的技术突围
中国基金行业作为财富管理领域的中流砥柱，其发展态势关乎广大投资者的切身利益，也深刻影响着资本市场的健康程度。随着科技的快速发展，公募基金行业正以数字化为引擎，进行投研、投顾和软件开发等业务上的升级。
其中，头部公募基金的AI实践颇具代表性。
汇添富基金以AI赋能投顾业务为发展核心。其Deepfund团队推出的“帮你看”投顾服务，通过AI技术与金融工程理论融合，提供持仓分析、基金诊断、季报解读等多维服务。其中，基于DeepSeek R1大模型开发的“帮你看报告”功能，可实现基金报告智能总结、对比分析及趣味改写；“帮你看持仓”主要对客户的收益进行归因分析；“帮你看基金”分析量化基金经理的主动管理能力及与市场的联动性，并结合基金年报解析基金经理在不同市场周期中的操作逻辑。此外，“帮你看”还实现了“原声语音解读”等交互创新，支持下载包含数据图表、归因分析的报告。
德邦基金聚焦投研数智化。公司相关负责人对《华夏时报》记者表示，德邦基金自主研发的“海纳百川大模型聚合平台”已成为投研体系的核心基础设施。通过该平台，投研人员可从海量市场信息中快速捕捉行业趋势线索，大幅提升投资标的价值评估效率，凸显技术自主可控的战略价值。
博时基金则展现出对技术迭代的敏锐嗅觉，更早地完成了DeepSeek系列开源模型私有化部署。“2024年初，公司发现了DeepSeek模型在自动编写代码和逻辑推理方面的潜力，在自有的昇腾服务器上部署了DeepSeek-v1模型，并在2024年8月升级为DeepSeek-v2模型。”博时基金方面向《华夏时报》记者分享了在AI领域的逐步探索。2025年伊始，随着DeepSeek-R1模型的发布，博时基金迅速完成内部部署，并开始探索它在投资研究、投资顾问服务和软件开发等方面的应用。R1模型在推理能力上表现优异，可以进一步帮助提升工作效率，支持业务创新。同时，它对算力的需求也有所降低，为进一步推广应用创造了条件。
量化投资领域亦掀起AI风暴，多家企业不惜重金打造人才库。量化巨头宽德投资成立智能学习实验室“WILL”，广揽顶尖AI人才布局通用型科技助手，始于但不局限于金融场景。
在当前金融市场环境下，AI技术可能会重构量化投资格局。“未来，AI模型多模态处理能力发展，将为量化投资带来更多非标数据，这些数据的融合分析能助力机构挖掘潜在关联，为投资决策提供更多可能性。”沪上一位公募基金从业人士对《华夏时报》记者表示，AI的发展使得私域数据获取与利用的可能性增大。私域数据含用户行为、消费偏好等信息，能助力量化投资者把握市场趋势，制定针对性投资策略。此外，AI的发展降低了定制化和微调模型的成本，可为不同类型数据和需求打造定制模型。本地化部署能利用独有数据，避免数据传输风险，提升数据处理效率和安全性，实现更高效投资决策。
就在头部基金公司抢先落地AI产品，并已正式投入使用的当下，部分基金公司进度稍慢，有些基金公司依然在筹备AI相关应用。上海一家中型基金公司从业人士对《华夏时报》记者透露，公司IT部门已经着手研发相应软件，AI相关应用目前还在开发阶段，尚未对外公开。但可以肯定的是，人工智能将为基金公司业务发展产生一定助力。
与此同时，还有一些机构在AI大时代下止步不前。上海一家小型公募基金负责人对《华夏时报》记者指出，目前公司并没有推进AI有关项目，依然在观望和尝试中。
除了基金公司主动将AI引入到内部系统、客户端、服务器上，还有部分机构选择在第三方AI智能体上入驻企业号。据了解，字节跳动旗下LLM人工智能“豆包”已同多家金融机构建立合作，多家券商、基金公司入驻企业号，为客户提供更专业的问答服务。而这个生态在近两年发展得越来越快。
投顾服务的范式革命：从人力密集到人机协同
相较于基金公司，AI对基金销售机构的影响更为深刻。
机构预测，到2025年，由AI和智能投顾驱动的财富管理规模接近4.5万亿美元，其中AI贡献了大约10%—15%。
目前，生成式AI已渗透获客、客户服务、内部知识管理全链条，实现投前、投中、投后全价值链赋能。
“AI技术正在重塑财富管理行业，尤其在内容生产与运营效率层面实现了颠覆性突破。”盈米基金方面对《华夏时报》记者表示，公司早在2023年就启动了AI战略，通过自主研发与DeepSeek、阿里云等头部技术方合作的方式，在个人投顾、机构服务、投顾团队等主要业务上引入了AI。在个人投资者的投顾服务上，公司于2024年5月推出了证券基金行业首个直接面向客户的AI大模型投顾服务——且慢“AI小顾”，后于2025年2月接入DeepSeek-R1深度推理模型，系统的投资逻辑分析能力显著跃升。在机构服务上，盈米旗下服务金融机构的“蜂鸟”平台通过多模态AI技术，提升了海量文档处理的效率。
另外，AI还有效提升了团队工作的效率。在投顾团队发展上，盈米基金自主研发的TAMP平台在账户诊断中采用了智能工具，通过搭载多模态识别技术的账户分析系统，可自动解析客户持仓结构。当投顾通过微信小程序上传客户持仓截图时，平台可以在5秒内完成信息提取，该功能可以使单次客户持仓诊断服务的时效从“几十分钟”压缩至“几分钟”，展现出科技对服务产能的颠覆性重构。
在国信证券基金投顾中心总经理李斌看来，AI在优化客户服务精度、提升员工展业效率等方面价值显著。他在晨星（中国）2025年度投资峰会上分享观点，DeepSeek问世后，金融企业都在购买相应服务，从算力，到大模型建设，再到应用端的赋能。有的金融公司则选择自己开发垂类的小模型。不管通过哪种方式引入AI，都能对企业数据进行更好优化，这能在投顾过程中给客户提供更准确、更严谨的回答，另外对员工展业方面也能产生一定支持。
“随着科技的发展，AI应用是必要的。我们需要更多更专业的AI智能化工具，光靠AI赋能是不够的。比如，理财经理在一线见客户的时候，如果手头有比较好用的工具能够快速上手，可以起到事半功倍的效果。”汇丰环球私人银行及财富管理中国首席投资总监匡正在晨星（中国）2025年度投资峰会上表示。
风险与机遇并存：监管视角下的技术演进
但行业对“人工VS科技”的争议从未停歇。
嘉信理财（上海）总经理Thomas Pixley公开指出，在投顾服务中，AI不可能替代人。“投资咨询是人的行为，数据、AI、技术等都不能够替代人的工作，因为人与人之间的交流是非常重要的。”
易方达基金更坚持纯人工投顾模式。“我们公司投顾团队由几十名专业投资顾问构成，在投顾业务上完全使用人工对接，并没有引入人工智能技术。”易方达投顾相关人员对《华夏时报》记者介绍。
人工还是AI？这个问题可能要辩证看待。
一方面，AI的24小时在线服务能力与高质量信息生成效率，确能弥补人力短板。不能否定的是，AI在投顾过程中可以替代人的部分工作。投顾服务加上科技辅助可以极大减少人力投入，因为人工智能可以时刻存在，人工投资顾问不可能24小时在线回答问题，AI的存在可以让客户得到24小时的信任。另外，随着大模型能力的进化，AI可以为客户提供更多高质量的有效信息。
另一方面，AI幻觉（部分大模型幻觉率达15%）、算法歧视等风险亦不容忽视。这就使得人机结合成为主流。盈米基金资深数据总监陈平公开表示，投资顾问在为客户提供服务时会形成大量的回答语料，其中包括一些好的问题和答案，公司专门的标注团队负责把好的问题和答案标注出来，作为大模型回复的补充。因此，人机结合一定有很长的路要走。
当前，大多数引入人工智能的金融机构只是大模型的使用方，即将大模型嵌入到资管或者财富管理全链条中。亚马逊云科技金融行业解决方案架构师团队负责人张呈刚介绍，从前期的获客，到中期对客户进行日常的交互，以及投后的工作，包括呼叫中心、社媒交互等多渠道服务，金融机构在使用AI的过程中，几乎每个环节都有实践。
但其实，大部分金融机构还是从内部场景入手来赋能。张呈刚表示，AI主要作为金融企业内部提效的工具，比如内部知识库的建立。投资顾问在整合行情、社媒信息、上市公司财报、基金季报等碎片信息时，大模型就可以起到提效的作用。
AI无疑是各类金融机构实现质变提升的重要机会，但也要高度关注AI运用可能带来的风险。全国社会保障基金理事会原副理事长陈文辉在晨星（中国）2025年度投资峰会上警示，金融行业强监管特性与低容错率，要求机构高度警惕AI技术的潜在缺陷。他特别强调，在直接面向客户的场景中，金融机构要高度重视AI可能产生的风险。但不能因为会出现风险就完全摒弃使用AI，在金融行业部分业务中依然要运用人工智能，并在使用过程中不断修正。
我们正处在一个金融格局快速演变的时代，财富管理需求日益多元且旺盛，同时科技发展浪潮也为行业带来了前所未有的机遇与挑战。5月7日，中国证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》，为行业发展指明了新方向。未来，中国金融机构将在科技创新的加持下，迎来新的发展阶段。
（文章来源：华夏时报）
