开始这个问题之前，我们不妨来看下投资顾问这个群体是干什么的，毕竟在笔者眼里，这个群体在金融机构里，这里主要指证券公司这个主体，属于数量最多、分布最广、渗透最深、服务最靠前的人群。

我们知道，在复杂多变的金融市场中，证券投资顾问作为连接投资者与市场的桥梁，扮演着至关重要的角色。他们不仅是专业知识的传递者，更是风险管理的守护者，致力于引导投资者理性投资，实现财富的稳健增长。

一、投顾的职能、角色及所发挥的作用

专业知识的灯塔

证券投资顾问首先是一位知识渊博的专家，至少需要是。他们需要具备广泛的金融知识，包括股票、债券、基金、期货等各类投资工具的基本原理、操作规则及市场动态。通过持续学习，紧跟市场脉搏，深入理解宏观经济政策、行业发展趋势及企业基本面变化，为投资者提供准确、及时的信息和建议。

在日常工作中，证券投资顾问会密切关注国内外经济金融新闻，阅读各类专业期刊、研究报告、上市公司公告等，不断提升自己的专业素养和行业分析能力。

风险管理的守护者

投资总是伴随着风险，而证券投资顾问的重要职责之一便是帮助投资者识别、评估并管理风险。他们会根据投资者的风险承受能力、投资目标及投资期限，量身定制个性化的投资方案。这里，包括但不限于资产配置、股票选择、基金配置等各种内容，旨在在控制风险的同时追求收益最大化。

在面对市场波动时，证券投资顾问会迅速反应，调整投资策略，确保投资组合的风险水平符合投资者的预期。

沟通桥梁的搭建者

良好的沟通是证券投资顾问成功的关键。他们不仅需要与客户保持密切联系，了解客户的投资需求和偏好，还需要及时回应客户的咨询和问题，增强客户的信任感和满意度。通过定期的市场分析报告、投资策略讲解及一对一的沟通交流，证券投资顾问能够引导客户树立正确的投资理念，增强风险防范意识，避免盲目跟风和冲动交易。

同时，他们还会鼓励客户保持耐心和长期视角，避免因短期市场波动而做出不理智的投资决策。

市场趋势的洞察者

作为市场的前线观察者，证券投资顾问具备敏锐的市场洞察力和判断力。他们通过对宏观经济数据、行业政策、企业财报等信息的深入分析，预测市场走势，挖掘投资机会。在科技日新月异的今天，他们还会运用先进的数据分析工具和技术手段，提高投资决策的科学性和准确性。

特别是在科技成长股等热门领域，证券投资顾问凭借对新兴技术的敏锐感知和深入研究，为投资者提供了丰富的投资机会和丰厚的回报。

持续学习的践行者

证券投资市场不断变化，新的投资工具、新的投资理论和方法层出不穷。因此，证券投资顾问必须保持终身学习的态度，不断提升自己的专业技能和素养。他们会利用业余时间参加各种培训和学习活动，关注最新的市场动态和研究成果，拓宽自己的知识面和视野。

同时，他们还会积极参与证券公司内部的培训和交流，与同事共同学习和进步，形成一支高素质、专业化的投资顾问团队。

笔者这里带领大家一起回忆投顾的角色、职能，及在市场中、在客户前所发挥的作用，其目的，是想说，投资顾问是金融市场中不可或缺的重要力量。他们以专业知识为灯塔，以风险管理为守护，以沟通桥梁为纽带，以市场趋势为洞察，以持续学习为动力，为投资者提供全方位、个性化的投资顾问服务。

未来，笔者坚信，随着金融市场的持续完善、金融科技的不断发展，尤其各种AI大模型的能力加持后，证券投资顾问的角色将更加重要和突出。

二、AI大模型选择服务投顾群体的考虑、场景

相较于直接面向终端客户，即投资者，金融大模型更适合服务投顾群体，笔者认为其原因主要有三个维度考量。

首先是合规维度。现有大模型的无论算法还是可控度都尚未足够成熟，时不时会出现答非所问甚至胡言乱语的情形发生，而金融领域的强监管环境，尤其证券类投资产品的极端消费体验和负效用性，面对潜在的客诉可能，很显然拿着大模型直接面客并非当下的优先顺位和明智之举。

其次则是模型能力的考虑。以笔者对国内外各类大模型厂商的使用体验来看，这些AI大模型当下仍属于助手级别的真实定位，俗话说，一个好的问题能抵十个好的回答，驾驭AI大模型，尤其金融垂直大模型的使用者，其首先自身可能就得是所涉及领域的专家，至少严格来讲，不能是小白，否则后果大概率也是达不到其预期的。

第三是技术与资源投入的原因。投顾群体是金融机构专门从事投资研究并提供顾问化服务的人员，无论从技术还是各类资源投入上都会更加充分，在通常情况下，其显然拥有更多的技术和资源支持，故能更好地利用金融大模型的优势，而普通投资者可能难以独立应对大模型的技术门槛和成本问题。当然，可能有人会说到成本转移的情况，或投教场景的情形，这些从实践结果来看，都无法最大化发挥其价值。

三、那么，AI大模型服务投资顾问时，有哪些可预见的有效场景呢？

赋能专业性与复杂性：金融大模型涉及复杂的算法和大量数据，投顾群体具备专业知识，能更好地理解和运用大模型提供的分析和建议。此时，大模型可以帮助投资顾问解决信息搜集和初始的归纳梳理，核心解决的信息获取的准确性和效率问题。

优化个性化方案与服务：金融大模型能根据投顾的需求和客户的具体情况，提供个性化的投资建议和策略。关于个性化，线下一对一的人服务人的模式，尚且无法达至绝对的个性化，何况如上文所说受自身能力栈所限的大模型。此时，大模型是根据投顾在前端所输入的客户具体情况，然再后结合投顾自身的理解和需求，再提出相应投资建议或服务策略，期间一定有多次更新、修订、迭代，若直接服务投资者可能难以做到如此精细化的定制。

精细风险计算与策略管理：投顾能借助大模型进行更全面的风险因子评估、确定、计算，及相应服务组合或策略的监控、管理，旨在为投资者提供更稳健的投资方案、更安全的组合运行、更贴心的服务陪伴。此举实际智能化程度，笔者认为相较是偏低的，金融大模型能力主要体现在前半程的风险因子枚举和计算确定等方面。

未来，AI大模型在金融行业的落地实践，会有哪些更有想象的、更令人兴奋的场景呢，欢迎朋友们来信交流，让我们一起推动科技服务金融和金融服务实体经济的大浪潮加速向前、加速落

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