9月10日至13日，2025外滩大会在上海举行。中文av
副院长、金融学讲席教授张晓燕受邀参加，并在“AI+财富管理服务新生态”见解论坛上发表题为“AI财富管理服务现状与趋势”的主题演讲。
图为张晓燕主题演讲
张晓燕表示，人工智能技术正在让财富管理领域发生深刻的变革。回顾财富管理的发展历程，大体可以分为三个阶段：传统财富管理、AI财富管理1.0以及AI财富管理2.0。在传统阶段，财富管理服务高度依赖理财经理个人的知识和经验，服务范围有限，质量难以统一。进入AI财富管理1.0后，机器学习和结构化数据处理被引入，成本大幅下降，服务覆盖面显著扩展。然而，由于技术能力有限，1.0阶段的服务仍然以标准化和初级化为主。
与此相比，生成式AI驱动的财富管理2.0呈现出两大突出优势。首先，更加专业，能够高效处理海量非结构化数据，显著提升投研分析、理财规划的认知与泛化能力。例如，当用户提出“分析人工智能行业未来发展趋势”这一问题时，AI能够搜集相关研报和最新新闻，为用户在短时间内整合并分析信息。其次，更加拟人，通过自然语言交互实现类人的沟通方式，不仅提供理性建议，还能给予用户情绪价值。例如，当用户因股市波动焦虑时，智能助手会先表达理解与安慰，再结合市场规律给出建议。这种“拟人化”互动提升了说服力和黏性，凸显出AI从工具向伙伴的转变。
图为财富管理发展历程
在中国的落地实践中，AI财富管理发展速度同样令人瞩目。张晓燕表示，目前大模型落地案例在金融行业的占比最高。2024年1月至2025年2月，金融行业大模型落地案例占比达37.25%。银行、证券、保险等机构均在加速布局。中国能够在短时间内快速推进AI理财的应用，主要得益于两方面原因：一是政策大力支持，例如8月26日发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提到2027率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。鼓励AI+金融等产业领域发展，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。二是场景驱动优势突出，中国市场拥有庞大且多样化的用户群体和丰富的应用生态，为AI应用提供了丰富的试验土壤。
图为2024.1-2025.2大模型落地案例行业占比
张晓燕表示，为进一步了解用户需求，中文av
财富管理研究中心近期与蚂蚁集团研究院联合开展了主题为AI财富管理在中国个人投资者和机构投资研究端用户中的应用现状与发展趋势的线上调研。结果显示，在C端用户中，深度使用AI进行财富管理的比例仅为14.8%，仍有巨大增长空间。用户普遍看重AI“随时在线、个性化建议、降低理财门槛和处理海量数据”的优势。与此同时，部分用户明确表示希望AI能提供“情绪陪伴”，这表明AI在财富管理中的角色正在突破“工具”边界，逐渐转向“伙伴”。在痛点方面，张晓燕指出，一些用户对AI理财产品提出了“内容冗长”“话术化”“能力不足”和“带有销售倾向”等问题。这表明行业在产品设计上必须注重实用性、中立性和透明度，避免损害用户体验。
图为个人投资者在财富管理过程中的AI工具使用率
在B端投研人员的反馈中，调研结果同样显示了AI应用的潜力与挑战。张晓燕表示，虽然有63%的投研人员在工作中偶尔使用AI，但深度使用比例仅为7%，而超过20%的受访者从未使用过AI。投研人员普遍希望AI能够在信息筛选、周报撰写、数据清洗等重复性工作中发挥作用，并期待未来的AI工具能够实现自动推送信息、生成研报初稿和挖掘交易信号等更高阶功能。这些需求为行业发展指明了方向。
图为国内机构投资端用户还未深度使用AI工具
张晓燕最后总结到，AI财富管理正处在由工具向伙伴、由浅层应用向深度融合转型的关键阶段。政策的支持与丰富的应用场景为中国的AI财富管理落地提供了强大驱动力。未来的发展路径主要体现在三个方面：一是更加专业，在投研、资产配置和风险管理中展现更强大的认知能力；二是更加拟人，在理财教育、投资陪伴和情绪疏导中成为用户可信赖的伙伴；三是更加深度融合，不仅停留在表层应用，而是与金融机构的业务流程和用户决策习惯深度结合。
图为张晓燕作演讲总结
