DeepSeek的出现不仅重塑了券商业务的展业模式，还在一定程度上改变了客户对金融服务的期望和需求。本文将深入探讨在AI技术的冲击下，券商投顾如何应对挑战，抓住机遇，实现业务转型与升级，以及如何通过人机协同的方式，为客户提供更高效、更个性化的服务，助力券商业务迈向智能化新时代。

接上。

上期我们在《Deepseek虹吸效应下，券商投顾何去何从？》中聊到DeepSeek横空出世后，给金融行业，尤其券商投顾这项业务、投资顾问这个人群带来的巨大冲击和影响。本期，我们就来聊聊在券商业务实践中，如何应对AI的挑战、抓住Deepseek们的机遇，赋能券商投顾的高效展业。

一个事实是，随着第三方平台不断推出的各类个性化的服务，券商经纪业务以往靠标准产品+人工服务的传统打法，在体验、效率、成本、创意等各方面都面临着严峻挑战，围绕C端客户的展业模式和顺序，已经被Deepseek们重塑（甚至推翻）。

一、超能力下的客观局限性

近年来的人工智能发展，可谓日新月异，先是算法、接着算力，然后互相正向牵引，带来人工智能能力和应用的实质性跃升，并以C端用户群体肉眼可见的速度仍在不断迭代。

如何应对这种挑战？如何应用这个变化？

事实上，在笔者看来，Deepseek们的出现，并非是抢券商或券商投顾的饭碗。相反，被认为更多是给券商业务转型、投顾服务升级带来了新的可能。

一般而言，我们将券商行业人工智能的发展分为三个阶段。

第一阶段，是服务的线上化。

此时，券商的业务已经完成线上化，客户也全部触网，相关业务系统亦完成了改造，整体用户体验和业务办理效率、便利度都有了大幅度的提升。

第二阶段，是服务的自动化。

证券行业当前的进度，主要就集中在这一阶段。

无论是投研端的研报自动化生成、推送，投资组合的自动化管理、风险自动监控，还是交易端的资产配置建议生成、订单自动执行，以及客户端的投资者行为自动化收集、画像自动生成、策略自动运行、和触达后效果的自动化回收，都基本实现了计算机对人工的替代，极大提高了证券类工作事务的执行效率、效能。

第三阶段，是服务的智能化。

实践中，跟同行交流下来，整体还是比较务实的，大家普遍看法是离真正的智能化还有相当长的路要走。

鉴于证券投资的特殊性、非标准化、不可预测性，第二阶段提到的各类自动化策略，目前仍以人的经验，或是人工从数据中洞察出来的认知进而设定的，当下的“DeepSeek”等大模型的智能化技术仍难以支持全面的服务托管。

我们认为，证券行业距离培育完全自主分析、自主决策、自主执行的超智能体仍相差很远，这需要机器不单单在逻辑上闭环，还需真正拥有经济社会运行规则的common sense，和在做执行决策时的法理人情这种超智能力。

二、“巨人”的肩膀，人机协同、站高望远

从上面分析不难看出，AI在给证券行业带来冲击的同时，对于那些真正奋战在业务里面的同业人员而言，冲击中显现不足、挑战中透露转机。未来，也不是没有转机，比如：

1. 针对性与个性化：结合客户画像，制定个性化服务方案。
2. 持续性与及时化：监控资产表现，维护组合配比。
3. 成长性与加持化：模型建议+人工顾问，兼具科技狠活与人性关怀。

事实上，AI大模型是高度依赖于模型深度推理分析和海量数据处理能力的，进一步其需要基于不同业务场景需要下的不同数据、物料、规则等条件约束下的深度训练，并经过持续的回测、调优，并不断适配新的外部变量，所以即使输出再专业的建议，其有效性、时效性也都需要经历不同周期下的重重验证。

况且，幻觉一直是大模型在面向终端客户服务时的一个致命问题，数据饲料的局限、算法认知的偏差，进而出现新的信息茧房。

那么，券商投顾人员可以怎么做呢？

科技狠活加持人性的洞察，在大力出奇迹的法则下，做小样本纵深挖掘

比如，组合调仓建议上，AI大模型与人工投顾相比仍有差距。一方面，面对复杂市场环境分析、信息准确性甄别上，其还难以完全达到人工投顾对复杂人性和市场微妙变化的理解；另一方面，面对客户多元化需求分析、不同引导路径与数据物料，其在洞察客户画像与深层次个性需求上仍需提高。

数据可以告诉我们哪里有问题，但不会告诉我们所有真相。

我们观察到的是，目前“DeepSeek”大模型们在账户与资产诊断、组合配置建议方面，仍存在比较明显的线性外推、数据盲点等问题，尤其在关键数据与敏感问题决策上，其最终结论仍须依赖于来自人的专业理解后的过滤和选择。

未来，券商投顾可以在大模型初筛出来的样本框内，基于自身专业和经验，结合市场的根本性变化、趋势，做成更符合业务实际的二次筛选。

此外，还可以按照过往的作业程式进行，但结果出来后反向输入进AI大模型，对DeepSeek们精细化喂养、精英化培育，转向对两侧输出的逻辑验证与风险校准，低成本的沙盘模拟，最大程度减少即使是最细微的疏漏。（当然，合规是必须要考虑的。）

可以说，技术是专业的放大器，其提升了券商投顾对信息的处理能力，但也倒逼投顾对所输出内容的质量把控，同时，也助力券商投顾在面向投资者服务时，迈向更高阶的投资智库+财富管家的角色升级。

精密仪器加持私域个性训练，技术赋能服务深度与客户体验全面升级

从技术层面而言，由于“DeepSeek”大模型们大多数情况下仅对接互联网公网数据，缺乏券商的私域数据，如金融行业数据库、企业内部知识库、客户画像与标签视图库、经营数据库等，导致会存在数据或信息类错误。

加之涉及业务决策的深度思考能力上，每一家券商都需基于大模型对内外部数据及专家规则做系统性训练学习和积累，再精密的仪器，如果失去明确的业务靶点，笔者认为，最后也只会成为花架子。

所以未来，券商投顾们理论上每个人都可以跟公司申请拥有一个自己的私人AI助理，他们是经过从公网培育到私域孵化，再到个性训练后的，经过三次萃取的个性模型，这对券商投顾和其自身所服务的客户群体（相关数据也已参与到个性训练），都是独一无二的。这对投顾所能提供的服务深度，以及客户对券商投顾服务的体验和满意度，都是一次巨大的升级。

当然，DeepSeek大模型们给行业带来的思考远不止于此，相信行业在应对AI挑战的同时，各家券商都会立足自身、面向未来，找到各具特色、充满创意的多元解法。有好的想法，欢迎来一起聊聊吧~