財聯社6月23日訊（記者 林堅）AI給財富管理帶來了哪些變化？中小證券擁抱AI的實踐有何成果？在6月20日召開的2025年財聯社第四屆財富管理論壇暨華尊獎頒獎典禮上，湘財證券總裁周樂峰帶來了屬于科技型中小券商的思考。

作為華尊獎財富管理領軍人物的獎項獲得者，周樂峰對財富管理業務模式有著重大的創新探索。他帶給本次論壇的分享主題為《AI時代的財富管理突破口》，深入探討并挖掘人工智能在客戶畫像、服務效率提升等方面的應用潛力，探尋行業突破發展瓶頸的新路徑。

周樂峰認為， AI技術迭代可能打破傳統競爭格局，是中小券商換道超車的機會。

作為本身已有較強的科技屬性的券商，湘財證券近些年的差異化努力被行業看到，周樂峰在參會前，就曾以“客戶聚焦，科技驅動”寄語財富管理，這顯然也是行業的大命題。

周樂峰認為，AI技術迭代可能打破傳統競爭格局，這一輪AI對很多中小券商是莫大的機會——關鍵在于領導班子能否敏銳把握技術趨勢，通過組織變革與技術落地，商業模式能調整，將AI能力轉化為客戶服務優勢，實現“換道超車”。

周樂峰同時帶來了湘財證券“數字化客戶分級分類”布局的新規劃，截至目前，湘財證券通過AI大模型能力，低成本高效率拓展以客戶需求為中心的數字化的服務模式，并基于此，構建豐富的客戶分級分類模型體系，如基于持倉收益定制策略；經營端借助AI降低客戶分級分類成本，將傳統需要大量數據分析人員的高成本、粗顆粒度的分類模式升級為精細化模型。

客戶分級分類是以客戶為中心進行差異化服務的基礎，周樂峰認為，在AI能力的復用下，未來對于客戶分級分類的效率會大幅提升，對客戶分類的細致顆粒度會大幅提高，這是應用技術的核心價值，對于很多IT人員還不到100人的券商而言，這是莫大的一種能力的支持。

“傳統分類是在客戶視角做分類，未來基于AI，怎么提升客戶分類的多樣性？”周樂峰帶來他的思考。

AI是中小券商“換道超車”的機會

AI對財富管理的滲透正加速推進，如何擁抱AI，一直是周樂峰重點思考與突破的方向。

客戶服務模式方面，當前AI正推動從“人力密集型”向“技術賦能型”轉型，在這一點上，周樂峰重點闡釋了頭部券商與中小券商應對這一技術變革的差異化實踐路徑。

從他的觀察來看，科技公司與頭部券商在AI與財富管理創新和試點方面，有很強的技術開發和大模型訓練能力。與此同時，也有較強的技術開發能力。

相比之下，“小券商希望拿到技術后馬上就能用，但這很難，在后端的需求分析、模型建立方面需要花很多時間，逃不過一些基本的工作，如對業務邏輯的梳理、數據治理等。”周樂峰表示。

那么，中小券商能有哪些突圍點？周樂峰認為 “換道超車”的機會關鍵在于，“中小券商若能在組織架構和商業模式上跟上AI技術推動，未來生存環境或許會改善。例如，在選擇部署DeepSeek時，可根據自身情況選擇滿血版、本地化部署或API，因地制宜，迎刃而解的關鍵是要行動和落地。”

客戶和經營兩端思考需兼顧

圍繞中小券商的AI 實踐，周樂峰也帶來了湘財證券的階段性成果和思考。

周樂峰認為，在AI和財富管理融合過程中，要從兩端視角思考：一端是客戶視角，一端是經營視角。從客戶視角出發，要考慮為客戶的財富增長服務，完成客戶的需求；從經營視角出發，特別是對于中小券商而言，在討論調整行業毛利率、促進行業更好發展時，經營視角很重要。

客戶視角與經營視角并非絕對矛盾，而是需要在動態平衡中實現長期統一的共生關系。在這一過程中，AI則扮演了提升客戶“需求分類”確定性的角色。

周樂峰的理解是，在AI能力的復用下，未來對于客戶分級分類的效率會大幅提高，對客戶分類的細致顆粒度會大幅提高。

變化如何體現？傳統分類是把客戶分成三六九等，精細化一點會根據客戶的資產規模貢獻、實質購買產品需求做分類，而AI可以針對客戶投資需求，投研偏好、理財需求做千人千面服務。“這在傳統無AI支持下很難實現，需要大量人力，但現在AI提供了能力，只要算法和模型基本支持，小模型就可以完成，降低了將業務邏輯變成代碼的壓力。”周樂峰表示。

在此過程中，周樂峰談到一個有意思的發現，即AI帶來的客戶分層分類方式變化，讓文科生、傳統金融證券服務員工和一線營業部人員變得更有價值，“他們能反映分支機構和客戶需求，形成數據集，以前靠人分析應用難，現在可用大模型提高效率。”

“為什么說文科生很有價值、傳統做金融證券服務的員工很有價值，甚至一線營業部的投資顧問、理財經理很有價值，因為他們能夠把分支機構和客戶的需求反映出來，每一條都是數據集。以前靠人做分析、做應用很難，現在可以用大模型，大家用過就知道它多有效率。“周樂峰從文科生的價值談到大模型的替代，帶來的也是AI時代的思考。

AI解鎖“千人千面”新可能

基于上述客戶分類，AI 對于投顧精細化運營同樣帶來了質的變化，周樂峰分享了湘財證券在這方面的實踐，一方面是對于未來投資顧問賦能的能力增長和應用門檻會大大降低，另一方面是但工作效率會大大提升。

比如，湘財證券做了很詳細的客戶分類，對客服中心與客戶通話文本進行語義分析和意圖洞察，將洞察結果變成標簽貼到員工企業微信和工作流。

更直觀的變化是，“以前投資顧問靠電話、本子、電腦服務客戶，一個人可能只能服務200人，現在借助AI，如客服中心給客戶打電話轉文本后做語義分析、意圖洞察，將洞察變成標簽貼到員工企業微信和工作流，投資顧問說不定可以服務3000人。”

接下來是還會構建框架型模型，從客戶的購買力、創收貢獻、增值服務偏好、個性化分析、企業微信聊天記錄分析、電話語音分析等方面，分析語料數據和非標數據，為投資顧問、理財經理提供更精準的客戶需求。然后再看怎么給到投資顧問、理財經理更精準的客戶需求，讓每通電話的成功率更高，每次見面的成功率更高，配置的產品更符合客戶的心理預期。

構建框架型模型是湘財的行動之一。

AI 還能幫助進行更精細化的客戶分級分類，周樂峰認為：“客群不是簡單的白金黃金分類，而是根據重點運營的客戶進行分析，分析得越精細，每一次的互聯網觸達、員工的觸達就會更有效果，對客戶日常營銷線索的洞察、模型建立以及了解客戶購買意愿和所需標準化服務等工作，能用AI就用AI。”

AI 還能幫助進行更精細化的客戶分級分類。

從AI帶來的降本增效，再到組織架構、商業模式的變化，周樂峰深有感觸的是，當前在AI的深度滲透下，財富管理行業正站在“變與不變”的交匯點。變的是技術、組織與商業模式，不變的是人類對財富增長的向往。

周樂峰提到，財富管理不是當下或中國30年行業的獨有命題，而是跨越歷史的共識。作為財富管理的熱愛者，因為專注也更有底氣，與有志者在財富管理頂端一起努力。