AI在财富管理领域的应用现状 - 年轻投资者正尝试利用AI工具作为“理财助理”来辅助基金投资决策，相关话题在互联网社交平台引发热议[1][6] - 全市场目前共有超过1.3万只公募基金产品，复杂的选择环境促使投资者寻求AI的数据处理与信息整合能力来筛选基金[1][7] AI“选基”的具体实践与热度 - 互联网上出现了“把100万交给AI理财”、“DeepSeek VS ChatGPT买基金”等热门话题及大量跟帖[2][7] - 投资者已总结出覆盖背景设定、市场展望、持仓分析等全链条投资逻辑的完整AI指令，用于引导AI选基[2][8] - AI构建的基金组合呈现多元化配置理念，涵盖科技成长、消费、红利、黄金、宽基、QDII、债基等品种[2][8] - 投资者采用不同AI工具进行“赛马式”收益比拼，并通过让工具相互验证建议来提高“可信度”，此类内容吸引众多关注[2][8] AI工具的能力表现与局限性 - 在测试中，某AI工具能抓取最新政策、资金流向等关键信息，并给出调整建议，如坚持科技主线，增持内需与宽基基金，减持部分黄金基金以实现均衡配置[3][10] - 该AI工具在具体基金产品推荐环节，其参考素材更多来源于基金公司发布的营销材料，且信源发布时间相对滞后[3][10] - AI工具展现出“合规意识”，会声明其推荐基于公开信息，不构成投资建议[3][10] - 资管机构指出，AI分析高度依赖历史数据，难以预知未知风险和应对突发事件，并存在数据污染、AI幻觉及隐含数据偏见等问题[4][10] - AI工具的可靠性依赖于其背后的数据与假设，只能作为投资决策的辅助工具，不能替代投资者自身的细致调研和个人财务状况考量[5][11] AI财富管理的用户渗透与未来展望 - 根据清华大学与蚂蚁集团研究院10月发布的调研数据，AI财富管理在个人投资者中的渗透仍处于初级阶段[5][11] - 个人投资者最常使用AI工具的三大场景是：寻找比较理财产品、学习理财知识、获取市场资讯[5][11] - AI在实用性、中立性、共情能力方面的不足，是阻碍其被更广泛接受的主要障碍[5][11] - 个人投资者期望AI未来能扮演功能全面的“理财官”角色，未来发展方向可能聚焦于更深度的融合、更卓越的专业能力及更极致的拟人化体验[5][11]

当面对复杂多变的市场环境和数以万计的公募基金产品时，这一代的年轻投资者正在全力"驯服"AI成为 自己的"理财助理"。 为了检验AI工具"选基"的实用性，记者构建了一个涵盖科技成长主题基金、红利主题基金、美股QDIl基 金、黄金主题基金等当下较为热门的资产组合，并且设定了年化收益目标、风险偏好水平、投资周期、 可调仓金额等信息，向某AI工具询问当前的调仓建议。 从思考过程来看，该AI工具基本抓取到了最新的政策变化、资金流向、板块表现等关键信息，并向记 者建议，基金组合应该在坚持科技创新主线的同时，大幅提升与国内经济增长和内需消费的关联度，结 构更均衡，这样既能捕捉高成长机会，又能通过内需和宽基资产降低整体波动。具体操作上，该AI工 具建议继续持有科技主题基金，同时减持部分黄金主题基金以释放资金，增持宽基指数基金及消费、医 药等内需板块相关基金。 当AI工具深度嵌入人们的日常生活，除了用AI提高"生产力"之外，越来越多的年轻用户已经习惯于把 AI工具当成搜索引擎或者求助对象，尤其是在某些需要依靠大量数据或专业知识的垂直领域，"遇事不 决问AI"的模式已经深入人心，这其中就包括投资。 最新数据显示，全市场目前共有超 ...

文章核心观点 - 人工智能在财富管理领域的角色正从提升效率的辅助“工具”演变为能理解需求、提供个性化建议乃至情感交互的“智能伙伴”，全面重塑行业服务模式与客户体验 [3] - 中国AI财富管理发展得益于国家政策支持与独特场景优势，金融大模型应用案例数量及覆盖场景广度位居各行业首位 [5] - 个人投资者市场潜力巨大但体验痛点突出，存在“认知与应用倒挂”现象，用户期望AI扮演功能全面的“全能理财官”角色 [9][11] - 机构投研用户对AI应用尚浅，多数停留在“偶尔使用、辅助参考”阶段，急需自动化与数据处理能力以嵌入核心工作流 [15] 调研背景 - 全球金融行业正经历深刻范式变革，财富管理的服务模式、技术应用与客户体验被全面重塑 [5] - 2025年8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的实施意见》，明确鼓励AI与金融等领域深度融合 [5] - 中国庞大的数字生活生态使金融服务深度融入社交、支付、电商等应用，为AI财富管理服务高效触达用户、实现从建议到交易的无缝闭环提供了独特场景优势 [5] 调研设计 - 调研由清华大学五道口金融学院财富管理研究中心与蚂蚁集团研究院联合发起，采用线上随机问卷调查方式 [8] - 调研共回收有效问卷1627份，其中个人投资者问卷1514份，机构投研用户问卷113份 [8] - 调研时间跨度为2025年，数据处理采用描述性统计分析与交叉比对的方法，确保结果的可靠性与代表性 [8] 个人投资者使用现状与认知 - 超过半数受访者从未使用过AI财富管理工具，另有4.95%的用户曾尝试但目前已不再使用 [9] - 在现有用户中，深度使用AI工具的比例仅为14.8% [9] - 用户对AI工具核心价值认知高度一致：24.14%的受访者看重“随时随地提供服务”，23.31%看重“降低专业理财门槛”，20.69%认可“个性化投资建议” [11] 个人投资者应用场景与痛点 - 用户使用AI工具主要集中在投资决策全链条环节：“寻找和比较理财产品”（22.39%）、“学习理财知识”（21.48%）与“获取市场资讯，热点解读”（21.4%）位列前三 [11] - 体验不佳的三大痛点：23.72%的用户认为AI“回答过于理论化、不够实用”，20.97%担忧“推荐产品缺乏中立性”，12.83%指出“情感交互能力不足” [11] 个人投资者对AI的角色期望 - 用户最希望AI成为“深度剖析市场的分析师”（26.76%） [11] - 用户同时期望AI承担“规划家庭财务的规划师”（22%）、“纠正投资行为的教练”（19%）、“传授理财知识的导师”（18.48%）及“缓解焦虑的伙伴”（11.59%）等多重角色 [11] 机构投研用户应用特征 - 超过七成机构用户接触过AI工具，但63.7%仍停留在“偶尔使用、辅助参考”阶段 [15] - 深度依赖AI的用户占比仅7.1% [15] - AI尚未嵌入机构投研的核心工作流，从“边缘工具”向“生产力中枢”的跃迁仍需时日 [15]

产品升级概述 - 京东金融在2025JDD全球科技探索者大会上宣布AI财富管家"京小贝"产品全新升级 实现技术深度、服务温度、场景广度三大能力跨越 [1] - 产品从智能工具演进为专业化、个性化、可信赖的智能金融伙伴 推动财富管理服务从功能导向迈入智能协同新阶段 [1] 核心技术创新 - 基于京东大模型、金融垂类大模型与用户记忆系统构建动态用户画像 持续追踪对话历史、风险偏好、交易行为与持仓变动 [2] - 采用RAG2.0引擎与多智能体协同机制 结合京东云混合云私有化部署 整合公域市场数据、宏观政策、投研资料及超10亿用户行为特征 [3] - 资讯检索精度超90% 实现实时推理与策略动态优化 支持因客施策与千人千策的个性化服务 [2][3] 功能特性突破 - 具备拟人化交互能力 以自然语言生成定制化分析 避免信息过载并提供贴近真人的决策建议 [2] - 通过输出-评估-优化闭环机制持续迭代服务策略 结合实时市场监测与情绪识别辅助用户理性决策 [2] - 贯通资讯-分析-交易全链路 用户可在阅读市场解读后直达产品分析与购买操作 消除传统服务断点 [3] 行业首创功能 - 推出行业首个大V分身能力 与财经博主齐俊杰合作将其投资理念、语言风格与分析方法系统融入AI模型 [2] - 打造高度还原且7×24小时在线的数字分身 用户可获取与真人高度一致的专业回应与策略建议 [2] - 探索财经IP数字化复用路径 未来将引入更多财经IP构建多元专业的AI顾问矩阵 [2] 生态战略布局 - 接入多家头部基金及券商策略库 实时追踪芯片、IP经济等热门板块的机构观点 使普通用户享受机构级研判资源 [3] - 定位为增强用户财富管理能力而非替代人类 通过AI技术推进专业级服务普惠化 [3] - 持续拓展服务能力与生态连接 深化AI+金融战略布局 强化专业性+可靠性+生态化的智能财富管理平台属性 [3]