AI正以其强大的能力，重塑全球投顾行业，中国基金投顾行业亦身处洪流之中。
今年11月，《广州市大力推动AI投顾发展的若干措施》（下称“AI投顾十条”）发布，从监管支持、数据供给到风险防控等十大维度，为行业发展提供保障。这一地方性政策创新，是AI重构基金投顾行业的缩影。投顾为何拥抱AI？如何尽快实现产业升级？面临哪些挑战？这些都是亟待从业者思考解答的问题。
问变：基金投顾为何拥抱AI
“海外一些AI产品已能开展税收、遗产继承、保险等方面的多元化财富规划，典型的如‘FP Alpha’。虽然这种产品尚未普及，但海外投顾行业已较为成熟，赚钱效应显著，机构愿意投入资金去试水AI投顾的新模式。”晨星中国董事长陈鹏对上海证券报记者说。
而国内基金投顾行业转型更具紧迫性。万联证券人士对上海证券报记者分析称，中国基金投顾市场具有鲜明的本土特色：资产规模10万元以下的小额投资者占比极高，且行业处于渗透率较低、增长潜力巨大的发展初期。投顾服务须更注重普惠性与投资者引导。
一位资深基金业人士认为，AI赋能投顾后，能以全天候响应能力、千人千面的个性化分析，突破人力服务的规模瓶颈，让投顾从重复的账户诊断、信息整理等琐事中解脱，聚焦于更具价值的专业决策与客户陪伴。这或成中国投顾行业驶入发展快车道的“突破口”。
“AI投顾十条”的发布，正是AI赋能投顾行业的缩影。有基金投顾行业人士分析称，“AI投顾十条”是广州一次系统性的产业布局，其围绕技术、制度、人才、资本四大核心要素形成协同发力格局，不仅旨在构建高质量投顾生态、提升城市金融核心竞争力，更致力于为全国“AI+投顾”生态发展打造可复制、可推广的“城市样本”。
求变：如何尽快实现产业升级
以AI为抓手的“新护城河”争夺战已打响。参与的投顾机构如何布局？投顾行业怎样尽快实现产业升级？
盈米基金人士对上海证券报记者称，在大语言模型出现前，其主要尝试用小模型进行NLP（自然语言处理），AI应用有限。但2023年大模型发展提速后，为个性化定制服务创造了条件。
盈米基金高级副总裁林杰才解释称，过去传统客服系统是“剧本式”的，就像在餐厅里按菜单点菜。如今，AI赋能投顾的底层是大模型语言理解能力，中间层是持仓诊断、市场分析、调度等Agent（智能体），这种协同工作让“厨师”按照客人要求，现场设计菜品。
更深层的AI“生态改造”也在推进。林杰才介绍，盈米基金此前发布了MCP Server（盈米MCP），能让AI调用该机构积累的专业能力。据悉，申请使用该MCP的用户基本都是金融机构的专业人士，其日均调用次数超10万次，总调用量超600万次。
应变：如何应对新挑战
AI赋能投顾并非一蹴而就，技术迭代、客户信任、法律责任等问题亟待解决。
“资产配置的投资顾问，对精准性要求高、对幻觉容忍度极低，这是核心难题。”盈米基金CTO刘永对上海证券报记者说，目前盈米基金与阿里云合作，致力于将投顾专家的解题框架和风控逻辑放入模型，并基于事实规则和长期客户的真实反馈数据，来定义适用于基金投顾场景的“奖励函数”。
另一个问题在于，AI投顾是否值得投资者花钱？这不仅需要足够的事实验证，也需要更深层的信任建立。陈鹏表示，美国等投顾市场拥有庞大的客户群体、长期建立的信任、广泛且积极参与的机构，因此更易推广AI投顾。即便如此，仍有很多投资者愿意花更多的钱来获得人工投顾服务。总体来看，当前国内多数投顾机构的AI赋能水平，与规模化、精细化服务有差距，且用户也需要时间去体验、信任新模式。
更重要的是，AI需要“管束”，而目前尚未形成针对AI投顾的完善资格审核与道德规范体系。
陈鹏表示，随着AI投顾应用普及度提升，对责任主体的划分应更为清晰，包括算法研发者、投顾机构、第三方外包公司等。同时，即便AI可承担大量辅助工作，最终投资决策仍须责任到“人”，消除投资者的信任顾虑，筑牢投资风险的责任防线。
业内人士认为，AI有望为基金投顾行业补上普惠与效率的短板。从政策支持、机构探索，到生态共建，这场围绕AI的行业变革，或让投顾服务走出“小众圈”，走向千万普通投资者。
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