在财富管理行业，一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革正在悄然发生，买方投顾业务站在了这一变革的前沿。近日，第二期南方财秩・买方投顾菁英训练营在深圳资本市场学院圆满结束，资产配置研习社主理人刘嘉玮在训练营课程中，以《AI赋能买方投顾的路径与方法》为主题进行了深入分享，为行业带来了新的思考与方向。
刘嘉玮指出，AI在买方投顾业务中的核心价值并非局限于提升效率，如简单替代人工撰写报告或PPT，而是要承担起那些过去难以完成的创造性工作。他以年初大模型能力边界模糊时自己的焦虑为例，坦言不应将AI视为取代者，而应看作创造性工作的伙伴。许多机构将AI当作“高级打字员”，仅用于完成原有工作流程中的效率提升任务，如写完半份PPT、生成研究报告等，这属于存量提效，难以产生业务质变，这也是去年很多机构重金部署算力却无果而终的原因。
那么，AI在买方投顾业务中究竟能承担哪些创造性工作呢？刘嘉玮给出了生动的实例。一方面，AI能够实现真正千人千面的客户服务。过去，一个投顾很难同时深入了解上千个客户的投资履历、性格特点、资金用途，并匹配瞬息万变的大类资产表现。如今，AI可以打通客户端与资产端的数据，实现大规模的个性化匹配与服务。另一方面，AI能完成过去想做但技术上无法实现的分析。例如，刘嘉玮通过编写“技能包”，让AI实时监测小红书、天天基金、雪球等全网社交平台，生成“投资者情绪温度计”，为市场微观情绪的实时洞察提供了独特视角，这是传统估值指标或资金流向分析无法提供的。
面对从卖方转向买方投顾过程中，机构普遍面临的客户对买方模式理解门槛高、以客户需求为核心的全链路服务落地难度大等问题，刘嘉玮提出了买方投顾业务的“双漏斗模型”。该模型认为，买方投顾业务本质上是追求客户、规模与收入的平衡，需通过左右两个漏斗实现。左侧漏斗聚焦服务“广度”，目标是提升客户转化与覆盖率。在这一环节，采用“AI + 人工”模式，AI辅助进行客户分层、生成初步交流话术、挖掘潜在需求，将投顾从大量重复性工作中解放出来，服务更广泛的客户群体。右侧漏斗侧重服务“专业深度”，目标是为客户赚钱、提升信任。同样采用“AI + 人工”模式，AI承担资产配置测算、风格匹配分析、波动管理策略生成等繁重的计算和分析工作。不过，无论AI多么强大，投顾对客户真实需求的深刻理解、服务过程中的温度传递以及承担最终责任的投资判断这三项职责不可替代。客户亏损时，第一责任人一定是投顾，而非AI，最终判断必须由人做出。
在AI投顾领域，生产资料也在发生着变化。刘嘉玮表示，过去两年大家讨论如何写出更好的“提示词”，而今年开始，真正的核心生产资料已变为“技能包”。“提示词”是一次性的问答，“技能包”则是将投顾个人的工作逻辑、销售SOP、客户画像、分析框架、服务流程等“Know - How”沉淀下来，形成可被AI学习并重复调用的“技能”，相当于为自己打造专属的数字化专家分身。刘嘉玮现场展示了他个人开发的拥有超过100个“技能包”的AI工作台，该工作台原本需耗时半年开发，借助AI工具一下午便可成型，集成了投前、投中、投后各个环节的解决方案。以基金分析模块为例，输入两只基金代码后，AI不仅能呈现传统回报、回撤数据，还能按照设定“技能”进行深度剖析，如持仓稳定性分析、特色指标计算、季报观点提炼等，这些指标对于从买方投顾角度理解产品至关重要，能极大降低客户认知门槛，建立信任。
刘嘉玮还构建了一个虚拟的“AI公司”，自己担任董事长，下设投研、投顾、交易、运营四个部门，每个部门由不同的“技能包”集合（即AI Agent）管理。当提出需求，如“如何与白领客户交流”，这家虚拟公司会召开“碰头会”，从客户需求挖掘、投研观点输出到内容呈现，形成一套完整的、高度协同的解决方案。
在买方投顾业务中，客户陪伴策略至关重要，而AI为实现真正有效的“行为陪伴”提供了可能。刘嘉玮指出，行业中存在“内容自嗨”问题，市场大幅调整时，不少机构发布的《致投资者的一封信》文案固化，大多围绕“短期波动不改长期看好”展开，这类标准化输出难以真正触达客户，原因在于缺少针对个体的个性化表达。真正有效的陪伴应基于客户自身行为的深度洞察，人是被自己“教育”的，当AI将客户自己的投资行为数据化、可视化地呈现在他面前时，所产生的触动和反思远胜过投顾上百句空洞的说教，这种基于“行为记录”的深度陪伴是提升客户复购率与转介绍率（MGM）的关键。
刘嘉玮提出了一个看似“反直觉”的观点：AI越强，对投顾的要求反而越高。他观察到，财富管理行业正出现明显的“结构型分化”。专业能力强的投顾接触和善用AI工具后，服务能力、效率和深度可增强十倍；而原本较弱且不愿拥抱变化的投顾，与前者的差距将被迅速拉大。他风趣地表示：“AI正在卷我，而不是我卷AI。以前一周想明白一件事，现在有AI辅助，一天可以想明白三件事，这迫使我必须以更快的速度进化。”
