会议背景 - “2025广州投资顾问大会暨财富管理转型发展会议”于11月26日-27日在广州南沙举行 [1] AI技术对财富管理行业的影响 - AI技术正重塑财富管理行业，从业者需主动拥抱变革，完成从思想到组织、从产品到生态的全面进阶 [3][4] - 中国财富管理市场存在巨大供需缺口，投资者有7.2亿，注册财务顾问仅20万，人均服务比高达3600:1，大模型技术让专业投顾服务走向普惠 [6] - 人工智能不仅限于生成式AI，分析式AI和应用式AI的成熟落地，结合生成式AI将带来更多有效应用 [8] - AI成为人类能力延伸的关键，以解决信息爆炸的痛点 [12] AI在财富管理中的具体应用与实践 - 盈米基金推出基于大模型全Agent架构的AI投顾产品“且慢AI小顾”，突破了传统剧本式服务的局限 [4] - 阿里云采用后训练技术在财富领域训练领域大模型，实现从Workflow到Agentic Model的技术范式升级，提升服务泛化能力和工具调用准确性 [6] - 生成式AI在金融领域推动三大变革：实现大规模个性化服务、下一代无按钮高度生态化的手机银行界面、通过“数字员工”提升运营效率 [8] - 讯兔科技产品迭代路径从单步信息处理，到推理模型处理复杂任务，最终实现高维决策辅助，其Alpha派投研产品已覆盖7万余名投研用户，服务6000余家资管机构 [12] - 盈米基金为理财公司、银行等客户打造“盈米图书馆”知识库项目，通过Agent工作流串联内容创作、营销及投研环节 [13] - 谱蓝开发数十个智能体，其“AI陪练”功能通过模拟真实客户解决保险行业顾问培训成本高的问题 [15] - 叩富问财通过AI算法将顾问与用户问题精准匹配，接入盈米且慢的MCP服务器后，使资产配置报告等服务线上化自动化，投研人员产出效率提升5倍，服务范围从高净值客户扩展至所有长尾用户 [19] AI产品的衡量标准与发展方向 - 衡量AI产品的四维标准包括：场景覆盖率、输出准确率、用户使用率和运营效率 [4] - AI应展现思考过程，通过透明化的决策路径建立客户信任，从而提升采纳率和转化率 [4] - 在知识工程层面，通过结构化解析算法提取生成带语义结构的知识存储，为多路检索提供高质量上下文，产出更专业、准确、个性化的内容 [6] - AI助手的核心价值在于“代练”，通过模拟真实场景和基于实际展业场景复盘提升客户经理专业能力 [8] - AI不应只是散点功能的堆砌，而应成为家庭财富管理和人生规划的整套解决方案 [15] - AI的最终价值应回归到有温度、尊重人性的服务，结合故事线和投资者教育进行深度归因 [22]