当Deepseek虹吸效应席卷而来，券商投顾该如何应对？本篇文章将深度剖析这一现象的影响及应对策略，探讨投顾们在变局中的生存与发展之道，供大家参考。

2025年伊始，一场关于快速接入应用Deepseek模型能力的行动，在各家券商之间悄然突进。据笔者了解，截至目前，华福、国元、兴业、国金、光大、广发、国泰君安、华安、中泰、华西等多家券商已完成Deepseek-R1大模型部署，并纷纷应用在信息检索、文档处理、行业研究、市场研判等核心业务领域。

一、万物皆可Deepseek

以Deepseek为代表，包括笔者在《2025年春节档，AI票房哪家强？》提到的ChatGPT、Kimi、豆包，以及智普AI、Minimax、阶跃星辰、千问等在内，一众AI大模型以其易得性（下载个APP就行，甚至一些大厂原有APP中业已集成）、普惠性（科技平权、知识平权，老百姓都可以使用到，感受到）、亲民性（说人话、讲普通话，非大串的法律文书、免责声明，云里雾里），快速地融入到投资者的生产生活中。

加之短视频等社交媒体平台上的巨量宣传、反复渲染，一时间，从核心城市CBD的甲级写字楼，到万物复苏的田间地头，人们出口即Deepseek。甚至，网上一段爆火的视频显示，某偏远地区的县领导开会明确要求全员至少要用2到3个大模型APP。

此时，最受益的城市，非杭州莫属。在这里，孵化出了AI六小龙。

而在金融行业，券商的一线投顾们，却在一边惊艳于DeepSeek的表现，一边为自身的未来瑟瑟发抖。

二、当投顾业务遇上DeepSeek

当前，年轻投资者逐渐成为金融投资市场的发声主力，而去年的924行情则加速了这一进程。此前笔者曾提及，当下越来越多年轻用户通过小红书、B站等社交媒体平台获取投资信息，很多投资者也纷纷向DeepSeek-R1寻求投资建议，甚至做投资决策。

伴随第三方平台的个性化投资建议变得更易获取，加之Deepseek们的AI模型能力拟人化跃迁，传统金融机构的“专业优势”（更多是信息不对称）快速被削弱，投资者与券商投顾间的关系，也在悄然发生着变化。

这种变化，核心表现有三方面：

1. 原有的信源通道属性被削弱，比如单一性、专属性，投资者再遇到专业问题或方向疑惑时，开始本能地去打开“Deepseek”。
2. 投顾所提供内容的专业属性被削弱，鉴于金融市场信息的复杂性、投资结果与决策逻辑的混沌性，让原本就无法证实的专业性被“Deepseek”给釜底抽了薪。
3. 投资者对投顾的信任属性被削弱，投资即交易，交易就买卖，其本质跟在自由市场买小商品并无差别，讨价还价货比三家是正常心理，“Deepseek”让原本就不牢靠的服务关系被多重AI验证。

Deepseek提供的建议有多走心？感兴趣读者可自行问DeepSeek一些生活问题，比如“27岁，存款3万，工资1万2，如何五年后在上海攒够首付”，既扎心、又走心，这也是为何其能火爆出圈（还出海了）的一个侧面影像。

不得不正视，Deepseek提供的投资建议与券商投资顾问人员的表现，未来将难免分出高低。这背后，既反映出在未来券商投顾业务将无可回避地面对AI浪潮巨大冲击，也极大提醒着券商行业要抓住AI模型升级机遇，快速行动、转变打法，正视在AI大模型快速演进趋势下的券商投顾业务转型迭代。

三、当诊断功能遇上DeepSeek

以笔者的券商经验来看，过往十年网金大发展进程中，几乎每家券商都开发上线了一个称之为“账户诊断”的功能，而投资者实际的使用频率、实用评价、感受体验，可以说是非常一般了（不排除个别券商做的确实不错的）。

参考私银的打法，诊断原本是挺好的一个业务开局和销售切口，但券商行业在业务实践中，把这个功能或服务给搞迷失了。

再来看看Deepseek。笔者尝试给DeepSeek发了一个持仓账户截图，然后询问其诊断意见、风险水平、调整建议等。Deepseek不仅指出了问题所在，还提出了优化建议、潜在风险，并提供了一些可供选择的操作方案，包括产品的大类、资金配比、调仓目标、止盈止损以及提醒注意交易成本等建议。

对比开头笔者提到AI三性中的普惠性、亲民性，Deepseek提供的账户与资产诊断、组合配置建议，在专业能力上几乎可匹敌一般情况下的券商投顾平均水平，而在服务姿态上则更胜一筹。至此，Deepseek缘何快速占领市场、引起极大关注，不言自明。

据一些券商反馈，Deepseek在股票与基金账户的诊断方面表现出色，数据分析处理速度和响应及时程度上远超人工投顾，模型能够在约几分钟内整合数百条市场数据和持仓信息，对账户持仓结构做全面剖析，然后给出清晰直观的风险评估报告，准确率高达85%。

四、当长尾客群遇上DeepSeek

当前一个重要的趋势是，各类AI平台凭借使用的低门槛、建议的易获取、交互的拟人化等优势，尤其DeepSeek的爆火，快速吸引年轻投资者的注意力。

但，年轻客群，在他们绝大概率的成长路径上，首先切入的就是长尾阶段。而，年轻、长尾，正是当下券商行业外卷增长、内卷运营的关键所在。

可事实往往很残酷。一直以来，或是技术手段的达不到、或是专业投顾的精力有限、或是压根公司战略上不重视，大量的长尾客户需求难以被及时有效满足，因此长尾客群也成为券商中未得到充分服务的一个典型群体。

而大模型时代，无论在信息检索、加工，还是深度思考、交互方式上，DeepSeek在长尾客户的咨询问答、投资陪伴等服务领域中表现出来的便捷性、及时性和普惠亲民特征，都带给客户以显著优于传统人工投顾服务的直观感受。相较以往券商对他们的自生自灭式圈养，长尾客群对外部（以DeepSeek为代表的三方AI平台）服务依赖的加强，这一潜在变化对于那些依赖投顾业务创收（大体上，约等于经纪业务基本盘）的券商而言，构成很大压力。

据笔者行业间的交流，一些同行开始担心Deepseek们的继续演进，未来会影响到长尾客群与券商及其投顾之间的粘性。

由于AI平台的低成本，甚至免费，使得长尾客群更有意愿去尝试和使用，进而形成路径依赖。对比之下，券商人工投顾的服务，或需资产达标、或者价格较高，限制了长尾客群主动使用的意愿和频率。

而DeepSeek们，一，带给长尾客群普惠、亲民的良好体验；二，能为长尾客群提供一对一针对化的咨询服务与投顾建议；三，叠加推理模型的逻辑链提供长尾客群验证自身思考过程，排除关键疏漏或遗留黑箱；四，借助社会化群体信任构建与加强，一传十、十传百，吸引到更多投资者；五，伴随AI能力演进与持续跃迁带来的专业能力提升，投资者尤其长尾这个人群对Deepseek的感知会越来越好、体验会越来越频、依赖也越来越强。

我们看到，在一些社交媒体平台上，甚至有投资者声称其自主建立了基于DeepSeek的金融分析模型，用于选股或者ETF配置等。由此，我们有理由担心，Deepseek们的出现，有可能甚至已经在影响投资者与券商投顾的联结粘性，而且受影响的，可能还不只是对价格敏感的长尾客群，还包括对信息敏感、自身能力更强的，对大模型等新兴技术有所研究的高净值客群。

（未完待续）

下期，我们聊聊在券商业务实践中，如何应对AI的挑战、抓住Deepseek的大模型机遇，来个弯道超车。