基金投顾的本意就是让基民省心，授权拥有相关资质的基金投资顾问机构帮助，进行投资基金具体品种、数量和买卖时机的选择，并代替客户开展基金产品申购、赎回、转换等交易申请的业务。就是将自己的资金决策权交给主理人。
当前市面上的公募基金种类繁复，除了分配置资产的类别（如股票、债券以及货币）还有主动/被动之分、境内/境外之分，以及各种混合型的或者追逐各类主题或者赛道的，确实容易让很多普通投资者眼花缭乱，目不暇接。
截至目前，以天天基金上的基金投顾产品为样本看，最多数量的是股票型产品，排在第二的是债券型产品，两种类型产品占所有产品的比重超过七成。看起来那些会选择基金投顾产品的用户相比整个公募市场来说，更加倾向风险更加激进一些的权益类。
这当然也符合逻辑，很多投资者可能更加看重基金投顾团队在更高收益（同时也是更高风险）领域的学识和优势。
老百姓投资基金最关心的是主要还是两个方面：其一是费率成本；其二是基金的收益好坏。那么基金投顾组合费率到底怎么样呢？
据上海证券的研报显示，从基金投顾组合费率的整体分布来看，去年基金投顾服务费率位于0.1%-1.2%之间，超80%组合策略的费率小于等于0.55%，其中费率位于0.45%-0.55%间的最多，占全部组合策略的37.89%。
从主动管理基金的成本来看，据万得，从去年开始基金费率大幅度调降后，当前主动管理基金的管理费率、托管费率“1.2%+0.2%”已成为常态。
那么当前市面上的股票型基金投顾组合的综合成本应该就大致上是上述两者的叠加，总而言之是要比直接投资基金更贵一些的。
而从收益情况看，在过去的一年或者三年中，如果仅看股票型基金投顾组合的“战绩”的话，相对中国股基指数这样常用基准来说，也是有一定优势的。如下图来自上海证券相关研报中的结论所示。
图片来源：上海证券
需要注意，以上图表中的测算数据的截止时间为2024年12月31日，股票型基金投顾组合来源集中于天天基金客户端上可展示的产品。
在AI时代，包括投资在内的各种服务性行业都将面临冲击或者机遇。“基金投顾还没整明白，AI基金投顾又要来了？”这是最近某个基民在平台留下的言论，确实反映出当前市场上的一些焦虑和疑惑。
那么，即将到来（或者已经到来？）的AI时代，将如何引起基金投顾领域的剧变呢？
基金投顾的AI化趋势
根据德勤公司的一份研报，到2027年，人工智能驱动的投资工具将成为散户投资者的主要建议来源，预计到2028年，智能化投资工具的使用率将增长到80%左右。AI技术将为整个投资服务行业带来进步，提高效率、扩展专业知识和重塑客户互动的模式，将使投资咨询服务比以往任何时候都更容易获得，并以数据为驱动。
基金投顾中的AI技术驱动也将如此迅猛发展。
除了前文提到的基金投顾组合，其实基金投顾作为一个整体性的概念还包含更加广泛的服务，包括各种需求的评估、各类风险评估、互动和答疑等等。而AI技术除了可被在基金投顾组合的投研和量化决策中以外，也可在上述各项服务中被广泛应用。可以说，以AI为代表的智能化升级将从头到尾改变基金投顾的具体形式和流程。
比如在投研领域，投顾人员可以利用大语言模型进行海量数据的收集工作，并可以AI建模以及进行智能化模拟。原本这些其实都可以利用既有算法或者模型实现，但AI在优化模型以及提升代码生成效率方面的优势非常明显，可提高投研的质量。
AI还是当前许多主流量化策略的技术底座，在配置策略、择时、择基、风险提示、定制化风险收益偏好上都可以帮助基金投顾团队完善当前的策略，让投资更加智能化。
在咨询服务端，当前的AI大模型多以交互对话形式实现服务，这和基金投顾线上交流的模式非常类似，加上开源的便利性和低成本性，投顾团队完全可以将主流大模型植入到本公司和客户的交流系统中，让投资者可以像和真人交流一样，随时在AI交流平台上得到自己所关心的核心讯息。
在内容生成领域，基金投顾机构以往也会建立自己的微信公众号等各类社交媒体平台，传播投资者教育知识，同时兼顾宣传一些投顾的理念甚至产品。当前的AI大模型完全可以帮助基金投顾团队生成内容更加丰富，可读性、易理解性更强的文字、图片甚至视频内容，达到更好的传播效果。
上述AI技术对基金投顾的智能化加持是一个方面，但正如很多行业所面临的AI冲击一样，基金投顾行业会不会因为AI化而面临生存压力呢？
从理智上上分析，AI代替掉整个基金投顾是不太可能的。首先基金投顾是需要拍照的，持牌基金公司或者证券公司才能合规地展业，而这些机构如果能主动抓住AI化转型的机遇，理论上就不会被非持牌机构或者纯粹的AI服务商所代替。
当然大型语言模型仍在不断发展，正在超越机器人顾问的范畴，从聊天机器人到AI助理再到AI代理，越来越智能化、非人工化的技术革新有可能改变投顾机构内部的人员构成情况。很多投顾从业者的职位可能会面临危机。
比如，客服人员的数量可能就会减少，而投资顾问人员如果无法掌握AI工具，其效率也将显著落后，有可能被淘汰。投研人员也是一样，如果无法掌握AI建模、AI回测以及各类涉及AI的代码编写技能，也很容易被取代。
即便如此，人力在基金投顾中的作用依然还有不可取代性。
关键还是人的问题
要讨论AI技术对基金投顾行业的颠覆性影响，关键还在于和人力相比，AI技术还是在很多地方有无法克服的短板。
这个命题其实很大，可以讨论AI是否真的能完全代替人力资源的问题。我们仅以基金投顾为例进行思辨。
首先是可信度的问题。
任何AI大语言模型都无法保证完全的真实性。注意这里我指的是真实性而不是准确性，因为是个人总是会犯错，由人工所做的基金筛选或者基金业绩预测很多也会是错的。
但在真实性方面，人和AI不同，因为AI大模型有时候会“一本正经地胡说八道。”
看似逻辑自洽、数据详实的判断或者结论往往整个都是虚构的。这可能和AI所收集资料的信源不足或者有偏颇有关。比如AI相对投研人员来说就不可能去与基金经理面对面交流，从而判断出这个基金经理最新的投资动向，以及性格上是否是急脾气，容易沉不住气等。而这些和一只基金在未来的业绩非常有关。
很多非常刁钻、难以获得的数据或者信息，是必须靠人去用尽各种方法获得的，而不可能简单如AI从网络上或者数据库中直接抓取。
真实性问题同样也表现在咨询服务上。如果AI给出的答案是不真实的，那轻则会让客户失去信任，重则会直接遭受损失，后果非常严重。通常来说，真人投研人员或者真人顾问只要不是蓄意弄虚作假或者实在不负责任，从大样本来说，他们经过交叉验证而得到的结果或者预测基本不会是假冒的。
其次是情感关系问题。
基金投顾很大程度上需要帮助客户定制最符合个人实际的组合策略以及基于情感上共鸣提供很多有情绪价值的信息。这些都是光靠AI技术从冰冷的数据中无法测得的。比如，一位人类投资顾问在询问客户具体投资偏好或者风险偏好以帮助定制化基金配置策略时候，或许从灵活丰富的聊天中提炼出客户一些额外的信息，而不是刻板地提问，从而能够制定更加符合的基金策略。
还比如，在遇到市场短期急速波动的时候，人类顾问显然更能从情感面出发，去安抚客户的情绪，从而避免客户做出非理智的决策，造成长远的损失。这些也是AI机器人很难做到的。
最后是利益冲突问题。
虽然人工智能在运行时没有人类情感的偏见，但其训练数据或机构的部署可能会带来利益冲突，例如偏爱某些特定的基金。
要确保人工智能的行为符合基金投资者的最佳利益，就必须进行监管，以防止技术机制对建议产生偏差。2023年7月，美国证券交易委员会提出规则，防止经纪服务商和投资顾问在使用AI预测分析时将公司利益置于投资者利益之上。美国证券交易委员会警告说，人工智能模型可能会偏向于专有产品或高收入建议，而不是客户的实际需求。监管机构和持牌机构必须更努力地设计更客观中立的人工智能系统，以平衡技术偏好与客户的利益。
此外，当前许多AI技术在保护使用者信息以及规避滥用用户信息进行训练方面还并不完全透明，处于“黑箱”状态。这也和基民的利益有冲突。
以上可见，AI技术当前还不足以完全取代人力在基金投顾中的作用。简单讲就是，掌握了AI工具的人依然是基金投顾的关键，而不是工具本身。
尾声
人工智能正在不断进步，比预期更快地变革着很多行业。然而，虽然AI在很多操作上的能力表现可能很快就会超过人类，但它还无法复制复杂社会环境中所需的人类思考。利益冲突和监管也存在问题。
归根结底，基金投顾的未来可能不会是AI取代所有人类顾问，而是掌握了核心AI技能的人取代了其他人。
基金投顾的本意就是让基民省心，授权拥有相关资质的基金投资顾问机构帮助，进行投资基金具体品种、数量和买卖时机的选择，并代替客户开展基金产品申购、赎回、转换等交易申请的业务。就是将自己的资金决策权交给主理人。
当前市面上的公募基金种类繁复，除了分配置资产的类别（如股票、债券以及货币）还有主动/被动之分、境内/境外之分，以及各种混合型的或者追逐各类主题或者赛道的，确实容易让很多普通投资者眼花缭乱，目不暇接。
截至目前，以天天基金上的基金投顾产品为样本看，最多数量的是股票型产品，排在第二的是债券型产品，两种类型产品占所有产品的比重超过七成。看起来那些会选择基金投顾产品的用户相比整个公募市场来说，更加倾向风险更加激进一些的权益类。
这当然也符合逻辑，很多投资者可能更加看重基金投顾团队在更高收益（同时也是更高风险）领域的学识和优势。
老百姓投资基金最关心的是主要还是两个方面：其一是费率成本；其二是基金的收益好坏。那么基金投顾组合费率到底怎么样呢？
据上海证券的研报显示，从基金投顾组合费率的整体分布来看，去年基金投顾服务费率位于0.1%-1.2%之间，超80%组合策略的费率小于等于0.55%，其中费率位于0.45%-0.55%间的最多，占全部组合策略的37.89%。
从主动管理基金的成本来看，据万得，从去年开始基金费率大幅度调降后，当前主动管理基金的管理费率、托管费率“1.2%+0.2%”已成为常态。
那么当前市面上的股票型基金投顾组合的综合成本应该就大致上是上述两者的叠加，总而言之是要比直接投资基金更贵一些的。
而从收益情况看，在过去的一年或者三年中，如果仅看股票型基金投顾组合的“战绩”的话，相对中国股基指数这样常用基准来说，也是有一定优势的。如下图来自上海证券相关研报中的结论所示。
图片来源：上海证券
需要注意，以上图表中的测算数据的截止时间为2024年12月31日，股票型基金投顾组合来源集中于天天基金客户端上可展示的产品。
在AI时代，包括投资在内的各种服务性行业都将面临冲击或者机遇。“基金投顾还没整明白，AI基金投顾又要来了？”这是最近某个基民在平台留下的言论，确实反映出当前市场上的一些焦虑和疑惑。
那么，即将到来（或者已经到来？）的AI时代，将如何引起基金投顾领域的剧变呢？
基金投顾的AI化趋势
根据德勤公司的一份研报，到2027年，人工智能驱动的投资工具将成为散户投资者的主要建议来源，预计到2028年，智能化投资工具的使用率将增长到80%左右。AI技术将为整个投资服务行业带来进步，提高效率、扩展专业知识和重塑客户互动的模式，将使投资咨询服务比以往任何时候都更容易获得，并以数据为驱动。
基金投顾中的AI技术驱动也将如此迅猛发展。
除了前文提到的基金投顾组合，其实基金投顾作为一个整体性的概念还包含更加广泛的服务，包括各种需求的评估、各类风险评估、互动和答疑等等。而AI技术除了可被在基金投顾组合的投研和量化决策中以外，也可在上述各项服务中被广泛应用。可以说，以AI为代表的智能化升级将从头到尾改变基金投顾的具体形式和流程。
比如在投研领域，投顾人员可以利用大语言模型进行海量数据的收集工作，并可以AI建模以及进行智能化模拟。原本这些其实都可以利用既有算法或者模型实现，但AI在优化模型以及提升代码生成效率方面的优势非常明显，可提高投研的质量。
AI还是当前许多主流量化策略的技术底座，在配置策略、择时、择基、风险提示、定制化风险收益偏好上都可以帮助基金投顾团队完善当前的策略，让投资更加智能化。
在咨询服务端，当前的AI大模型多以交互对话形式实现服务，这和基金投顾线上交流的模式非常类似，加上开源的便利性和低成本性，投顾团队完全可以将主流大模型植入到本公司和客户的交流系统中，让投资者可以像和真人交流一样，随时在AI交流平台上得到自己所关心的核心讯息。
在内容生成领域，基金投顾机构以往也会建立自己的微信公众号等各类社交媒体平台，传播投资者教育知识，同时兼顾宣传一些投顾的理念甚至产品。当前的AI大模型完全可以帮助基金投顾团队生成内容更加丰富，可读性、易理解性更强的文字、图片甚至视频内容，达到更好的传播效果。
上述AI技术对基金投顾的智能化加持是一个方面，但正如很多行业所面临的AI冲击一样，基金投顾行业会不会因为AI化而面临生存压力呢？
从理智上上分析，AI代替掉整个基金投顾是不太可能的。首先基金投顾是需要拍照的，持牌基金公司或者证券公司才能合规地展业，而这些机构如果能主动抓住AI化转型的机遇，理论上就不会被非持牌机构或者纯粹的AI服务商所代替。
当然大型语言模型仍在不断发展，正在超越机器人顾问的范畴，从聊天机器人到AI助理再到AI代理，越来越智能化、非人工化的技术革新有可能改变投顾机构内部的人员构成情况。很多投顾从业者的职位可能会面临危机。
比如，客服人员的数量可能就会减少，而投资顾问人员如果无法掌握AI工具，其效率也将显著落后，有可能被淘汰。投研人员也是一样，如果无法掌握AI建模、AI回测以及各类涉及AI的代码编写技能，也很容易被取代。
即便如此，人力在基金投顾中的作用依然还有不可取代性。
关键还是人的问题
要讨论AI技术对基金投顾行业的颠覆性影响，关键还在于和人力相比，AI技术还是在很多地方有无法克服的短板。
这个命题其实很大，可以讨论AI是否真的能完全代替人力资源的问题。我们仅以基金投顾为例进行思辨。
首先是可信度的问题。
任何AI大语言模型都无法保证完全的真实性。注意这里我指的是真实性而不是准确性，因为是个人总是会犯错，由人工所做的基金筛选或者基金业绩预测很多也会是错的。
但在真实性方面，人和AI不同，因为AI大模型有时候会“一本正经地胡说八道。”
看似逻辑自洽、数据详实的判断或者结论往往整个都是虚构的。这可能和AI所收集资料的信源不足或者有偏颇有关。比如AI相对投研人员来说就不可能去与基金经理面对面交流，从而判断出这个基金经理最新的投资动向，以及性格上是否是急脾气，容易沉不住气等。而这些和一只基金在未来的业绩非常有关。
很多非常刁钻、难以获得的数据或者信息，是必须靠人去用尽各种方法获得的，而不可能简单如AI从网络上或者数据库中直接抓取。
真实性问题同样也表现在咨询服务上。如果AI给出的答案是不真实的，那轻则会让客户失去信任，重则会直接遭受损失，后果非常严重。通常来说，真人投研人员或者真人顾问只要不是蓄意弄虚作假或者实在不负责任，从大样本来说，他们经过交叉验证而得到的结果或者预测基本不会是假冒的。
其次是情感关系问题。
基金投顾很大程度上需要帮助客户定制最符合个人实际的组合策略以及基于情感上共鸣提供很多有情绪价值的信息。这些都是光靠AI技术从冰冷的数据中无法测得的。比如，一位人类投资顾问在询问客户具体投资偏好或者风险偏好以帮助定制化基金配置策略时候，或许从灵活丰富的聊天中提炼出客户一些额外的信息，而不是刻板地提问，从而能够制定更加符合的基金策略。
还比如，在遇到市场短期急速波动的时候，人类顾问显然更能从情感面出发，去安抚客户的情绪，从而避免客户做出非理智的决策，造成长远的损失。这些也是AI机器人很难做到的。
最后是利益冲突问题。
虽然人工智能在运行时没有人类情感的偏见，但其训练数据或机构的部署可能会带来利益冲突，例如偏爱某些特定的基金。
要确保人工智能的行为符合基金投资者的最佳利益，就必须进行监管，以防止技术机制对建议产生偏差。2023年7月，美国证券交易委员会提出规则，防止经纪服务商和投资顾问在使用AI预测分析时将公司利益置于投资者利益之上。美国证券交易委员会警告说，人工智能模型可能会偏向于专有产品或高收入建议，而不是客户的实际需求。监管机构和持牌机构必须更努力地设计更客观中立的人工智能系统，以平衡技术偏好与客户的利益。
此外，当前许多AI技术在保护使用者信息以及规避滥用用户信息进行训练方面还并不完全透明，处于“黑箱”状态。这也和基民的利益有冲突。
以上可见，AI技术当前还不足以完全取代人力在基金投顾中的作用。简单讲就是，掌握了AI工具的人依然是基金投顾的关键，而不是工具本身。
尾声
人工智能正在不断进步，比预期更快地变革着很多行业。然而，虽然AI在很多操作上的能力表现可能很快就会超过人类，但它还无法复制复杂社会环境中所需的人类思考。利益冲突和监管也存在问题。
归根结底，基金投顾的未来可能不会是AI取代所有人类顾问，而是掌握了核心AI技能的人取代了其他人。
