证券经纪商人工智能投资顾问的赛点已经到达：哪一方能够将冷冰冰的代码转变做有着温度的服务，哪一方就能够在二零二六年的财富管理市场之中获取到下一张船票。
从工具到大脑的质变
在四年前国投证券开启“智造+”项目之际，行业仍处于对AI投顾究竟属于噱头抑或是未来的争论之中。直至今日再作审视，这场竞赛已然实现升级。于2025年底国投内部进行复盘的数据表明，搭载了深度语义理解模块的AI网格交易系统，用户周活与同比相比提升了217%，持仓超过30天的客户占比从19%跃升至44%。这并非是技术参数方面的优化，而是客户切实开始信任机器所给出的建议。
传统投顾工具，类似计算器，你下达一个指令，它就给出一个答案。现阶段的智能金融大脑，如同副驾驶，当你询问“最近消费股波动幅度较大，我手中五成仓位的白酒该如何处置”时，它不会直接抛给你三只代码，而是会综合考虑你的持仓成本、风险测评数据，乃至近三个月登录查看自选股的频率，进而生成一套涵盖调仓建议、波动心理建设以及替代行业科普的综合方案。
双线并行的服务革命
今年1月上线的国泰海通灵犀APP，在陆家嘴那几家私募基金经理的圈测群里引发了相当程度的讨论。最令专业用户感到惊奇的并非它具备聊天功能，而是它于回答“宁德时代跌破年线会是怎样的情形”时，主动调取了持仓客户的限售股解禁日历以及北向资金近五日流向图谱。这般“服务找人”并非单纯的消息推送行为，而是依托本地化部署的天玑智融模型针对用户身份、运用场景、市场节点的三重剖析。
易淘金的大模型版本的易小淘Plus上线首月，用户平均对话轮次达到7.3轮，远远超过传统智能客服的1.8轮。用户开始像对待人那样追问AI：“你讲这个板块估值合理，具体是参照哪个历史区间？”“你推荐的那只基金，基金经理从业年限是不是有点短？”这种深度交互要求券商必须将投研、产品、合规部门的数据完全打通，任何单点功能的优化都已经无法满足需求。
高净值战场的降维打击
国投证券的超级智造VIP包，在2025年的年底的时候，完成了第三次迭代，新增了专属策略回溯报告服务，购买这个包的客户，每个月都会收到一份，针对其持仓策略的归因分析，不是简单地展示赚了还是赔了，而是用通俗的语言解释，您三月份配置的红利低波策略，在四季度的超额收益，主要来源于行业选择，而非个股α，一位身处深圳的私行客户，在年度检视会上直言，这比去年理财经理对着PPT讲二十分钟要管用。
向来仅适用于机构的量化策略，如今借由策略与服务的组合包装，进入到了个人客户的手提电脑之中。某华东地区营业部所发布的数据显示，签约 VIP 包的高净值客户，其年化换手率在签约之后相较于之前有所降低，降低幅度为 32%，然而账户留存率却较之前有了提升，提升幅度为 26 个百分点。这并非是违背人性的表现，是因为客户在理解了策略逻辑之后，自然而然地减少了情绪化交易行为。
场景颗粒度的极致细分
在2026年春节期间，银河证券的财富星AI投顾上线了基于地域经济数据的选股模块。苏州有制造业老板收到了信号，此信号是本地电子行业景气度呈现环比改善的情况。成都存在游戏公司高管看见了某些内容，这些内容是文娱传媒政策面相关的梳理。这样的颗粒度并非依靠堆积人力进行访谈才得以实现，而是借助AI对区域经济数据、上市公司互动平台问答以及甚至地方性产业基金动向展开持续跟踪达成的。
《神奇电波》以及《智能诊股》这类单品功能，于行业之中并非稀罕之物，然而东吴证券秀财APP的AI看自选功能，却将这类工具向前推进了一步。用户询问“我的自选里哪只票最近风险最高”之后，系统并非仅仅给出一个评分，而是随即追问道：“您所关注的海康威视最近三日北向资金持续流出，是否需要为您梳理近一周机构调研的核心分歧点呢？”这才是实实在在的颗粒度。
内容与工具的深度合体
在924行情出现的那一拨开户潮当中，国投证券后台监测到了一个有意思的现象，那些同时使用AI网格交易并且观看过相关短视频投教的客户，其首周入金州均值相较于仅仅借助工具的客户，可以高出1.8倍，这并非偶然。当客户进行ETF定投时，就会有系统同步推送一条实景解读视频，能够在三分钟之内讲透网格交易原理，工具的使用留存率提升了41个百分点。
国金证券所提供的策略陪伴服务做得更为细致入微，当客户仔细查看AI持股优化建议之后，在第二天进行账户登录操作时，其首页并不会直接弹出广告，而是会以消息卡片的形式进行提示，内容为：“昨天给您建议减持的某消费电子股，在今天早上有券商发布了新的备货量预测数据，请问需要帮您更新测算模型吗？”这样一种持续不断的、基于前面行为的主动式服务，使得客户能够切实感知到AI是具备记忆功能的。
AI赋能人的隐形战场
成为大模型能力第一批受益者的是一线投顾，华东某头部券商的投顾后台系统能够显示：使用了AI资讯解读模块的投顾，日均有效服务客户数从15人提升到了26人，过去要花40分钟去研读的百页研报，现在系统能够在五分钟的时间内提炼出针对不同客群体的话术版本，比如给退休教师呈现出简化版，给企业主呈现出行业周期版，给职业股民呈现出量化因子版。
处于北京的一家营业部的投顾总监表示得特别 straightforward，曾经年轻人进来需要操练三年基本功方可独立效劳客户，当下借助 AI 辅助，一年便能着手处理复杂业务，真人投顾正由信息搬运工学转化为情感连接者以及方案协调人，这般产能突破，正是券商敢于提出买方投顾转型的底气所在。
在2026年举行的券商AI竞赛当中体现了所比拼的内容，比拼的是哪一家的模型能够更加契合并明白业务时所面临那些痛点，而并非是计较哪一家算力存在较多的冗余情况。当你在选这个券商服务这一行为上时，会不会因为对方那个关于AI投顾有着更为理想也就是比较良好之交互体验，策略方面的逻辑呈现更多出透明态势进而决定将主要账户转至这边呢？请在评论区去把属于你的这种选择去聊聊。
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