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AI的价值不只是节省成本和提高效益更(多是拓展)人的能：力边界
来源：新浪体育 编辑：李佳轩 2026-09-16 16:58:33

　　中国国际服务贸易交易会第八届中国金融科技论坛于9月9日在北京举行。中国国际金融股份有限公司首席信息官程龙出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　程龙：谢谢主办方。去年很荣幸有这样的一个机会，在这个会上，给大家分享一下中金公司在大模型和机构方面结合的工作。我今天给大家报告一下，中金公司在人工智能和财富管理业务结合的一些工作。

　　我们都知道，金融行业是数据密集、知识密集和人员密集的行业，所以这个行业一直以来都非常重视对新技术的应用，金融行业的发展史它本身就是一个科技和业务相互促进、紧密融合的历史，每一次产业变革的背后都有金融资本的力量，同时作为信息密集、知识密集的行业，金融行业一直以来也是先进科技最积极的应用者，金融科技的应用，我总结下来就是经历了信息化、网络化到目前正在进行的数字化三个阶段，以大模型为代表的新一代人工智能的技术作为技术革命和产业变革的重要驱动力量，也给金融行业带来了高质量发展的新的机遇。

　　对于财富管理而言，我觉得大模型它有利于降低信息不对称和交易成本，提升金融市场的有效性，从而提升服务实体经济的绩效，它从效率和普惠两个角度赋能广大普惠客群和财富管理的业务。对于金融机构它让风险定价更精准，让服务成本更低。对于客户而言，它让过去只有高净值的客户能够享受到的服务变得人人可得，所以使整个服务更加普惠。

　　中金公司在2021年启动了大模型智能平台的建设，在2022年启动了大模型作为重点的发展方向。我们自主建设了“九章大模型平台”，赋能了公司各个业务，也获得了2025年度人民银行金融科技发展一等奖。

　　我今天想要从三个方面来给大家分享一下中金公司在财富管理领域相关的探索：

　　第一个领域：客户助手。通过智慧金融服务模式，让投资更加普惠。我们立足于中金公司专业的投研的基因，融合行业领先的大模型技术，建设了对客智能助手，为客户提供专业的财富管理的服务。中金公司的专业能力，包括我们专业的投研体系，包括我们本身有1000多个投资服务经验的沉淀，以及权威的金融数据库，所以把我们专业的经验和知识和数据库和AI底座、第三方优秀的底座相结合，以及我们自研了中金点金大模型来支撑整个对客服务平台。有了这个底座之后，我们打造了30多个应用的场景，我们叫专业的AI Agent，它基本上覆盖了95%客户的投资理财，为客户提供陪伴式的AI服务，客户看股票有股票分析，看新闻有事件脉络，看账户有账户诊断，做配置有资产配置、建议，我们的想法不是去做一个一个的工具，而是打造一支全天候在线的AI服务团队。

　　以股票AI分析为例，我们15秒钟内就可以帮助客户生成360°全方位的客户分析报告，整合了金融数据、热点资讯、财报研报、技术指标等等多维度的信息，从基本面、消息面和技术面，来为客户提供全方位的股票分析报告。

　　刚才讲的是标准版，在标准版的基础上，我们还进一步依托专业投顾的能力做了进阶版，依托专业投顾这么多年来下来的专业的经验和自主化的策略，从短期、中期、长期的角度为客户提供更加直接、更加明确的专业的投资建议，相比于传统的股票分析，它的及时性和覆盖度会更广一些，效率也会更高一些。所以说通过这种大模型和专业能力相结合，可以为客户提供相比于竞争对手更加精准、用户体验更好的服务。

　　再我们看来大模型和客户服务相结合的核心是把传统的AI工具，有很多金融经济做AI工具，我觉得这里面的核心还是把AI工具进一步跃迁到全场景的智能伙伴，这也是我们在持之以恒在努力的方向。一方面，未来我们会实现智能交易和职能配置的低门槛的触达，另一方面结合着客户数据打造更懂客户的投资伙伴，从而深入的渗透到各个业务场景，不断提升AI专业度和智能度，尤其是刚才对客助手方面。

　　二是AI+买方投顾。中金在财富管理领域的一个特色就是买方投顾业务，我们的目标是通过AI+买方投顾，给买方投顾装上一个最强大脑，我们公司AI买方投顾的平台叫RITAS AI，这个平台结合了投研、智能投顾和智能配置，在不同的领域，为客户提供更精准的财富管理的服务。RITAS AI这个平台服务三类人：给投研，主要是解决数据分散、成果孤岛的老大难的问题，前面的龙首席都介绍了投研这个领域的应用，大家努力的方向都是类似的。给投顾，把客户的真实需求翻译成配置方案。给客户，通过多轮对话、解读逻辑，尤其是大语言模型的特长，结合客户的配置需求和标签画像提供配置和诊断的服务。所以通过这样的平台，把投研、配置、服务真正的运转起来。

　　平台的本质是把过去数字化的生态升级为智能化的中枢，用AI重塑投研框架，形成AI驱动的投研大脑，过去一个投研任务从调研到背后出结果，一个研究员要忙大半天，前面龙首席也提到了，基本上是手工操作，有了AI之后，从大家的输入需求到输入需求到搜集信息到治理信息，生成投研策略、投研报告，整个实现了自动化、智能化，整个投研体系和投研配置的服务和效率得到了极大的提升。

　　另一方面，除了提高快之外、效率之外，很重要的一点就是沉淀，把过去研究员分析的思路、过程、成果全部留在了系统，成为可复用的企业、可复用的资产。把这一切落到客户身上，就是六个字：千人千面千时整个平台融合了人工智能，通过AI和人的能力相结合，为客户来提供千人千面千时的资产配置服务，AI配置了导航仪，把客户需求、投研能力、市场数据串成了一条线，从需求解析、大类配比、智能选集、组合生成、风控回测，通过五步就可以来生成个性化方案。通过中金统一的配置方法论和AI驱动的千人千面千时的投资策略，让广大的普通客户也能享受过去私行客户才能够享受的配置服务。

　　第三个方面是投顾助手方面，我们的目标是做更懂投顾，让投顾更加高效的智能伙伴，我们打造了1+N+AI，AI驱动的智能展业引擎来为投顾赋能，通过AI打造投顾的第二大脑，实现从效率工具到助理、投顾、产能跃迁的过程。过去一个投顾可能服务20个、30个客户，通过这样的一个平台，它的服务范围可以得到10倍度以上的提升，为更多的客户创造更多的服务体验。通过AI把投顾完整的服务流程进行了重塑，了解客户、建议、执行、解释，这四个环节AI全链路的来赋能，加上特色的AI专家团队，包括战略层面的业务专家来做，以及战术层面客户服务的Agent，大幅度的提升投顾的效率，解决广大客户的需求，和有限投顾的人力资源不足之间的矛盾。

　　落地到日常就是AI工作台和AI托管，投顾就和投研一样，最痛苦的是什么呢？就是信息过窄，每天早上打开手机，很多信息不知道先跟谁（对接），AI工作台就可以自动的把一天的工作重点，从日常的通知、提醒、回访，AI托管全部都可以接管过去，目前上线以来，短短的时间，已经自动化的服务超过了几万次，算下来可以给每个投顾每天节省1个小时的时间。我们整个的AI工作台也覆盖了8大工作场景，从提升投顾的生产力，让投顾从各种事务性的工作当中解放出来，覆盖的客户的面也更加的广泛。另外就是AI在团队管理、业务运营、市场研究、个人知识库管理等方面全方位的赋能投顾，提高投顾的工作效率。

　　所以总结下来，AI改变的不止是工具，改变的是投顾的工作方式，这里也给大家列举了六个方面真实的场景，管理团队，AI做团队的周报和经营分析，业务运营，AI可以自动生成相关的物料，客户AI分身，7×24小时的协助客户响应。很多人讲AI+，我觉得作为新一代人工智能技术，它的作用远远不止是AI+，更多的是AI×，“+”很多的是在老的流程上增加AI的功能。流程，其实是全方位的对过去的流程、工作方式进行了重塑，我们的愿景可以总结为三句话：为公司配备一支人机结合的员工队伍，为每一位员工配备一名数字孪生助手，为每一位客户配备一名AI财富的顾问。我们希望通过以大模型为代表的新一代人工智能技术打造金融行业智能服务的新范式。

　　最后四点思考送给大家：

　　一是大模型对金融行业竞争格局的影响既有马太效应又有乘数效应，金融机构投入高、头部优势明显，而AI也会放大金融机构的专长，中小机构也有弯道超车的机会，大模型的建设也离不开证券公司过去数字化能力的建设和自己的金融专长。

　　二是AI的价值不只是节省成本和提高效益，更多的是拓展人的能力边界，让我们能做到以前所谓可能的事。所以它真正的价值是如何通过AI建立新的业务能力，形成新的收入和提升公司的战略优势，这也是一个革命性的创新技术要发挥价值的地方。

　　三是避免透过后视镜望向未来。我们现在看很多AI的应用，很多公司还是站在过去的模式上加AI的功能，类似在马车上装一个引擎，并不能提高整个效率。在马车上装引擎，它跑不出汽车的速度，AI原生必须重构整个流程，重构整个组织和范式。

　　四是最重要的，行业这些年发展下来，从最早的数字原生，到现在很多公司都在提All in AI、AI2ALL等等，无论这种概念、新技术如何发展、如何变化，真正的竞争力和核心一直都是ALL in 客户，我的报告就到这里，谢谢大家！

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