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榮耀標識為什么AI大模型更適合服務投顧這個群體？
在金融市場的復雜多變中，投資顧問（投顧）扮演著至關重要的角色，他們不僅是投資者與市場之間的橋梁，更是專業知識的傳遞者和風險管理的守護者。隨著人工智能技術的飛速發展，AI大模型逐漸成為金融行業的新寵。
開始這個問題之前，我們不妨來看下投資顧問這個群體是干什么的，畢竟在筆者眼里，這個群體在金融機構里，這里主要指證券公司這個主體，屬于數量最多、分布最廣、滲透最深、服務最靠前的人群。
我們知道，在復雜多變的金融市場中，證券投資顧問作為連接投資者與市場的橋梁，扮演著至關重要的角色。他們不僅是專業知識的傳遞者，更是風險管理的守護者，致力于引導投資者理性投資，實現財富的穩健增長。
一、投顧的職能、角色及所發揮的作用
專業知識的燈塔
證券投資顧問首先是一位知識淵博的專家，至少需要是。他們需要具備廣泛的金融知識，包括股票、債券、基金、期貨等各類投資工具的基本原理、操作規則及市場動態。通過持續學習，緊跟市場脈搏，深入理解宏觀經濟政策、行業發展趨勢及企業基本面變化，為投資者提供準確、及時的信息和建議。
在日常工作中，證券投資顧問會密切關注國內外經濟金融新聞，閱讀各類專業期刊、研究報告、上市公司公告等，不斷提升自己的專業素養和行業分析能力。
風險管理的守護者
投資總是伴隨著風險，而證券投資顧問的重要職責之一便是幫助投資者識別、評估并管理風險。他們會根據投資者的風險承受能力、投資目標及投資期限，量身定制個性化的投資方案。這里，包括但不限于資產配置、股票選擇、基金配置等各種內容，旨在在控制風險的同時追求收益最大化。
在面對市場波動時，證券投資顧問會迅速反應，調整投資策略，確保投資組合的風險水平符合投資者的預期。
溝通橋梁的搭建者
良好的溝通是證券投資顧問成功的關鍵。他們不僅需要與客戶保持密切聯系，了解客戶的投資需求和偏好，還需要及時回應客戶的咨詢和問題，增強客戶的信任感和滿意度。通過定期的市場分析報告、投資策略講解及一對一的溝通交流，證券投資顧問能夠引導客戶樹立正確的投資理念，增強風險防范意識，避免盲目跟風和沖動交易。
同時，他們還會鼓勵客戶保持耐心和長期視角，避免因短期市場波動而做出不理智的投資決策。
市場趨勢的洞察者
作為市場的前線觀察者，證券投資顧問具備敏銳的市場洞察力和判斷力。他們通過對宏觀經濟數據、行業政策、企業財報等信息的深入分析，預測市場走勢，挖掘投資機會。在科技日新月異的今天，他們還會運用先進的數據分析工具和技術手段，提高投資決策的科學性和準確性。
特別是在科技成長股等熱門領域，證券投資顧問憑借對新興技術的敏銳感知和深入研究，為投資者提供了豐富的投資機會和豐厚的回報。
持續學習的踐行者
證券投資市場不斷變化，新的投資工具、新的投資理論和方法層出不窮。因此，證券投資顧問必須保持終身學習的態度，不斷提升自己的專業技能和素養。他們會利用業余時間參加各種培訓和學習活動，關注最新的市場動態和研究成果，拓寬自己的知識面和視野。
同時，他們還會積極參與證券公司內部的培訓和交流，與同事共同學習和進步，形成一支高素質、專業化的投資顧問團隊。
筆者這里帶領大家一起回憶投顧的角色、職能，及在市場中、在客戶前所發揮的作用，其目的，是想說，投資顧問是金融市場中不可或缺的重要力量。他們以專業知識為燈塔，以風險管理為守護，以溝通橋梁為紐帶，以市場趨勢為洞察，以持續學習為動力，為投資者提供全方位、個性化的投資顧問服務。
未來，筆者堅信，隨著金融市場的持續完善、金融科技的不斷發展，尤其各種AI大模型的能力加持后，證券投資顧問的角色將更加重要和突出。
二、AI大模型選擇服務投顧群體的考慮、場景
相較于直接面向終端客戶，即投資者，金融大模型更適合服務投顧群體，筆者認為其原因主要有三個維度考量。
首先是合規維度?，F有大模型的無論算法還是可控度都尚未足夠成熟，時不時會出現答非所問甚至胡言亂語的情形發生，而金融領域的強監管環境，尤其證券類投資產品的極端消費體驗和負效用性，面對潛在的客訴可能，很顯然拿著大模型直接面客并非當下的優先順位和明智之舉。
其次則是模型能力的考慮。以筆者對國內外各類大模型廠商的使用體驗來看，這些AI大模型當下仍屬于助手級別的真實定位，俗話說，一個好的問題能抵十個好的回答，駕馭AI大模型，尤其金融垂直大模型的使用者，其首先自身可能就得是所涉及領域的專家，至少嚴格來講，不能是小白，否則后果大概率也是達不到其預期的。
第三是技術與資源投入的原因。投顧群體是金融機構專門從事投資研究并提供顧問化服務的人員，無論從技術還是各類資源投入上都會更加充分，在通常情況下，其顯然擁有更多的技術和資源支持，故能更好地利用金融大模型的優勢，而普通投資者可能難以獨立應對大模型的技術門檻和成本問題。當然，可能有人會說到成本轉移的情況，或投教場景的情形，這些從實踐結果來看，都無法最大化發揮其價值。
三、那么，AI大模型服務投資顧問時，有哪些可預見的有效場景呢？
賦能專業性與復雜性：金融大模型涉及復雜的算法和大量數據，投顧群體具備專業知識，能更好地理解和運用大模型提供的分析和建議。此時，大模型可以幫助投資顧問解決信息搜集和初始的歸納梳理，核心解決的信息獲取的準確性和效率問題。
優化個性化方案與服務：金融大模型能根據投顧的需求和客戶的具體情況，提供個性化的投資建議和策略。關于個性化，線下一對一的人服務人的模式，尚且無法達至絕對的個性化，何況如上文所說受自身能力棧所限的大模型。此時，大模型是根據投顧在前端所輸入的客戶具體情況，然再后結合投顧自身的理解和需求，再提出相應投資建議或服務策略，期間一定有多次更新、修訂、迭代，若直接服務投資者可能難以做到如此精細化的定制。
精細風險計算與策略管理：投顧能借助大模型進行更全面的風險因子評估、確定、計算，及相應服務組合或策略的監控、管理，旨在為投資者提供更穩健的投資方案、更安全的組合運行、更貼心的服務陪伴。此舉實際智能化程度，筆者認為相較是偏低的，金融大模型能力主要體現在前半程的風險因子枚舉和計算確定等方面。
未來，AI大模型在金融行業的落地實踐，會有哪些更有想象的、更令人興奮的場景呢，歡迎朋友們來信交流，讓我們一起推動科技服務金融和金融服務實體經濟的大浪潮加速向前、加速落
本文由人人都是產品經理作者【數金雜談】，微信公眾號：【數金雜談】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。
AI大模型服務投顧群體，這事兒挺靠譜的。投顧們成天跟數據打交道，需要快速準確地分析市場動態，AI大模型正好能幫上忙。而且，投顧對專業知識要求高，AI大模型能提供個性化的投資建議，省時省力。不過，話說回來，AI再智能，也得有人味兒，畢竟投資這事，人情世故也占一大半。希望AI能越來越懂我們，別只是冷冰冰的數據分析。