隨著市場波動加大、居民財富積累與投資理財意識提升，市場對專業化、個性化財富管理服務的需求日益迫切。疊加產品選擇日益豐富、基金投顧試點轉常規化等趨勢，基金投顧業務的價值再次引發市場聚焦。

截至目前，基金投顧業務已運行五年有余，這一領域實現從無到有、由探索走向規范的跨越式發展，試點機構數量已經增至60余家，覆蓋銀行、券商、基金公司等多元主體；買方投顧隊伍持續壯大，僅券商投顧人員已超8萬人。

同時，基金投顧業務創新之舉頻出，如將基金投顧與公益事業相連、探索“養老FOF 投顧”模式等。如今，站在試點轉常規的關鍵節點，人工智能技術的滲透為行業注入新變量，行業未來發展機遇與挑戰并存，各方正積極探索前行路徑。

基金投顧五年蛻變

自2019年10月基金投顧試點啟動以來，行業經歷了從探索到規范的發展階段。截至目前，試點機構數量不斷擴容至60余家，涵蓋銀行、券商、基金公司及第三方銷售等多類型機構。同時，相關政策持續釋放利好，推動行業從“以產品為中心”向“以客戶為中心”轉變。

去年9月，中央金融辦、中國證監會聯合印發的《關于推動中長期資金入市的指導意見》提出，“穩步降低公募基金行業綜合費率，推動公募基金投顧試點轉常規”。今年2月，證監會發布《關于資本市場做好金融“五篇大文章”的實施意見》，再次強調推動公募基金投顧業務試點轉常規。

在過去的數年時間里，基金投顧業務的試點工作取得了顯著成效，買方投顧隊伍規模顯著擴張。中國證券業協會數據顯示，目前，150家券商中登記在冊的投顧人員有8.13萬人，其中，招商證券、廣發證券等13家頭部券商的投顧團隊人員均超過2000人。

在這過程中，基金投顧是如何為持有人創造價值？在業內人士來看，投顧的核心價值是提升客戶的獲得感，幫助客戶了解自身需求，使其實際持倉與自身投資目標、風險偏好相匹配。尤其是在復雜多變的市場環境下，可以解決“投什么”和“怎么投”的問題。

招商證券基金投顧業務負責人陳文招認為，核心路徑可歸結為兩大維度，一方面是為客戶做資產配置決策顧問創造價值，通過動態調整資產類別規避風險提升收益。另一方面是同類產品的優選能力，即在同一資產類別中，通過專業研究篩選具有超額收益創造能力的優質產品，避免“低效產品”拖累收益。

“據內部歷史數據，基金投顧客戶平均收益率是長期跑贏自主購買基金的客戶平均收益率的，這一收益差距主要源于資產配置的差異和產品選擇差異。”陳文招舉例稱，2022-2024年間，A股市場波動較大，部分自主購買客戶因持有較多股票型基金，受后續股市下跌影響收益顯著承壓；但同期投顧業務則重點布局貨幣、債券、固收 等低波動資產。

與此同時，多家試點機構也在不斷創新特色化產品和服務模式，以滿足投資者多元化的需求。以招商證券為例，其創新性地將基金投顧業務與公益事業的深度連結，并發布了行業首只基金投顧公益組合，將50%以上的投顧服務費投入公益事業。

據招商證券財富管理及機構業務總部公益理財服務負責人李康介紹，自2024年9月推出“益招向善?致遠前行”公益系列金融服務，已推出助學、養老兩大主題公益組合，累計簽約規模突破8億元，覆蓋近千位投資者。

“基金投顧業務天然具有普惠的特點，基金投顧的投資門檻低，一千塊錢甚至一百塊錢就可以參與。”陳文招指出，公益基金投顧組合在風險收益特征上是以低波動為主，滿足客戶的理財需求的同時，參與到公益事業當中。據記者采訪了解，不少業內人士認為，過往各類投顧機構的經驗已經為后續入場者提供了較為鮮明的參考樣本。基金投顧業務若要轉常規的話，需在完善相關法規體系的基礎上，逐步拓寬可投資產品類別、豐富業務參與主體。

華北一位基金投顧人士對第一財經表示：“建議推進在個人養老金制度中引入基金投顧，以滿足居民的養老金融需求。”另一位華南FOF投資總經理也透露，團隊此前已考慮將養老FOF與基金投顧業務結合，讓投顧部門專業化的投資者教育團隊向投資者進行講解。

探索“人機共生”

今年以來，隨著DeepSeek等AI技術創新成果的持續涌現，基金投顧行業掀起智能化探索熱潮。多家機構圍繞AI技術在客戶服務、投資決策、風險管控等多個場景展開嘗試。據了解，各公司在推進這方面的工作進度有所不同，有些可能已經取得了初步成果，有些可能還在初級階段，但行業對AI技術的應用價值已形成初步共識。

“人工智能在海量數據，自動化工具等應用方面具備顯著優勢，通過這一工具的加持，可以更好洞察用戶需求和投資人行為特征，從而更好提供匹配的投顧服務方案。”滬上一位基金投顧人士說。

據其介紹，DeepSeek成本相較于頭部大模型下降至數十分之一，同時開源、本地化部署等特征可幫助基金投顧機構無須重資本投入底層模型研發，試錯成本和二次開發難度低，對業務創新和嘗試較友好。

招商基金投資顧問部對第一財經表示，人工智能在投顧方面的應用主要集中在客戶畫像與智能推薦，自動化運營等環節。不過，AI并不能完全替代人工投顧，AI能輔助投顧人員進行數據和信息處理，但是深度信任關系建立仍是基金投顧的核心壁壘。

“AI在情感支持、非理性行為干預及定制化信任關系建立上存在短板。例如，市場劇烈波動時，人工投顧的情緒安撫作用仍不可替代。”華南某試點機構投顧負責人也認為，AI與投顧服務并非簡單替代或強化關系，而是“AI承擔標準化工作，人工服務聚焦高附加值服務”的分工模式。

“從我們團隊運用來看，AI主要用于快速響應客戶標準化問題，緩解人工服務壓力，尤其在咨詢高峰期提升服務覆蓋效率；或者快速過濾一些基礎性的海量信息、實時追蹤行業政策、輿情變化等，為投顧決策提供支持。”陳文招受訪稱。

AI技術展現出高效的數據處理能力，但也仍存在一些局限性。在陳文招看來，當前AI技術在處理復雜需求和提供情感關懷等方面仍存在不足、尚不能獨立完成投資決策全流程等問題，“中間過程還需要人工去復核，最終決策目前仍要依賴人工操作”，因此當前還是作為輔助工具為主，未來隨著技術繼續進步，會有很大應用空間。

另一位券商人士有類似觀點，他表示，券商的“護城河”還體現在其合規性和風險管理能力上，在使用AI模型時，必須確保數據的安全性以及決策過程的透明度，以滿足監管要求，這包括但不限于用戶數據保護、防止利益沖突以及保證算法公平性等。

“如何利用AI工具，實現風控能力與業務創新的平衡，也會是持牌機構的獨特優勢。”該券商人士認為，AI技術在當下更多地是提升效率的工具，其價值實現關鍵在于“如何用”與“如何用好”。

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