盈米基金资深数据总监陈平：AI应用最大的挑战并非技术本身，而是机构内部的数字化转型准备，尤其是数据治理与业务流程的深度融合。
字节跳动火山引擎资管解决方案负责人陈祎溦：AI正通过内容生态与专业的问答服务赋能财富管理行业，但在应用中必须重视数据安全与信息准确性。
亚马逊云科技金融行业解决方案架构师团队负责人张呈刚：金融行业低容错率决定了现阶段“人机结合”的必要性，需通过成熟的工程化方案缓解模型幻觉等风险。
在晨星中国2025年度投资峰会《科技与AI如何赋能财富管理行业》的圆桌环节，晨星中国技术总监孙小双作为主持，与盈米基金资深数据总监陈平、字节跳动火山引擎资管解决方案负责人陈祎溦、亚马逊云科技金融行业解决方案架构师团队负责人张呈刚，深入探讨科技与AI如何驱动资管和财富管理行业转型。
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01
AI应用的现状与行业机遇
亚马逊云科技金融行业解决方案架构师团队负责人张呈刚认为，多数金融机构会选择对现有模型进行微调，或直接将模型能力嵌入到业务流程中。当前，AI的应用已渗透到从前期获客、中期客户交互到投后服务支持的全过程。在实践中，多数机构仍从内部提效场景切入，例如构建内部知识库、利用大模型整合行情、研报等碎片化信息以辅助投研决策等。AI技术也能应用于“千人千面”的个性化推荐，通过深度挖掘客户在私域或APP内的行为数据，洞察其投资偏好与风险点，从而提供更精准的服务。
字节跳动火山引擎资管解决方案负责人陈祎溦补充道，AI对行业的变革体现在多个层面。在内容生态层面，海量的财经兴趣用户通过短视频、直播等形式获取财商知识，AI技术在此扮演了重要角色，通过数字人、大模型口播等工具，丰富了内容创作的形态与效率，优化了用户的内容消费体验。其次，AI大模型原生应用正成为用户获取财经资讯和专业问答服务的新入口，由AI技术加持的专业内容问答生态，会在未来快速发展。
盈米基金资深数据总监陈平则分享了AI在投顾服务智能化转型方面的实践经验。他提到，其所在机构通过大模型打造的新功能经历了两个阶段的迭代：1.0版本主要基于预设流程和脚本，而2.0版本则转向了更灵活的智能体协同模式，能够以对话的方式，处理贯穿投顾全流程的复杂业务流程，显著提升了客户体验。陈平强调，当前最大的挑战并非资金或技术本身，而是机构内部的数字化转型能力是否到位。数据是否有效治理、数据孤岛是否被打破、数据能否与业务流程和服务有机整合，这些是决定AI应用能否真正产生业务价值的关键。
02
如何跨越AI在金融领域应用中的原生障碍？
金融行业的容错率很低，如何在基础设施层面，突破大模型在金融领域中的“幻觉”和“偏见”等原生性缺陷？
张呈刚坦言，任何新技术在初期都容易被高估其短期价值，而低估其长期价值。金融行业的低容错率决定了AI应用很难完全自动化，人机结合（Human in the loop）仍是现阶段必要路径，AI可以作为提升效率的强大工具，但最终决策仍需人的参与和审核。工程上，可以通过异构模型交叉验证，来提升输出结果的可靠性。对于大模型的“偏见”问题，可以通过“负责任的AI”框架及“规则引擎演绎校验”，拦截涉及歧视或偏见的敏感内容。
陈祎溦对此分享了三个关键点。第一是安全问题，必须防范通过提示词诱导模型发表不当言论，或泄露客户敏感数据等风险，相应的安全配套措施必须同步跟上。第二是准确性要求，财富管理领域的问答准确率需要提升到95%以上才具备实用价值，这背后需要大量的技术调优和数据工作。第三，金融行业本身有数据密集、实时性强的特点，这也是大模型在这个领域中很好的应用场景，有助于从海量信息中发掘投资机会。
03
AI如何助力投资者体验提升？
陈平认为，AI和大模型能高效应用于纠正客户非理性投资行为，投顾需要给客户提供陪伴与创造信任，而AI能够以极低的成本，提供全天候的陪伴服务，向客户随时提供情绪安抚和信息支持。他相信，随着模型能力的进化，AI能生成更高质量的深度信息。他认为AI最终能胜任更多曾经必须由人完成的工作，而当前“人机结合”有一段很长的路要走，在这个阶段，投顾在服务客户过程中产生的优质交互语料，不仅可作为高质量数据反哺模型，也能帮助投顾团队锤炼专业能力。
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