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用AI理财靠谱吗?记者体验升级版AI金融管家“蚂小财”

2024-09-29
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  当前,大众在线上买理财产品很简单,但专业个性化的理财服务还远未普及,面临理解门槛高、内容碎片化、个性化不足等“最后一公里”问题,这让不少年轻人把理财难题抛给了AI。

  在财富管理领域,蚂蚁AI金融管家“蚂小财”近日升级亮相,并在支付宝APP内全量对外。升级后的AI金融管家可解答理财领域专业问题,包括市场行情与热点解读、基金持仓和配置分析、理财知识问答等服务。

  9月8日,中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力对《华夏时报》记者表示,支付宝AI金融管家“蚂小财”的升级,标志着大模型技术在财富管理领域的又一重要实践。这不仅反映出金融科技的快速发展,也影响着财富管理的模式与效率。未来,大模型将在财富管理领域发挥更为积极的作用,推动行业向智能化、个性化、安全化的方向发展。

  当前,财富管理行业已经迈入全面净值化时代,行业开始从传统的产品销售思维转向用户服务思维,但居民投资理财的获得感仍待加强,大量“长尾”客群得不到有效服务。一方面在投前阶段,市场上金融产品琳琅满目、产品选择门槛高、复杂性高,用户很难理解和选择。另一方面,在投后阶段,市场缺乏有效的投资者教育,部分投资者在投后感到迷茫,用户体感较差。

  财富管理直接面向广大个人投资者,当前金融产品和服务呈现多样化,应根据投资者实际需求来提供个性化需求。“买方投顾”模式代替了传统的单一销售产品模式。

  凯文·凯利在著作《5000天后的世界》中预言,未来5000天后会是AI的时代。未来所有产业都因AI科技而改变。当前,这一预言正在变为现实。在金融领域,AI技术的应用正日益广泛。记者注意到,近日在蚂蚁财富展区的“未来财富空间”,不少年轻人排队体验“蚂小财”AI金融管家,亲身体验如何利用AI帮忙理财。

  针对近期《黑神话:悟空》的热度,有人现场咨询AI要不要投资游戏股,AI的回答“行业目前呈现出一定的复苏迹象,但整体盈利能力仍有待提升。可以考虑关注行业的长期发展前景,再观察一下”。

  也有参与者问到现在芯片和半导体行业还能投资吗,AI答到“芯片和行业在当前阶段仍具备一定的投资价值,尤其是国产替代和存储芯片等细分领域。但考虑到行业的周期性和面临的不确定性,可在投资时保持谨慎,适度分散风险”。

  当有人询问上市公司财报时,AI则生成了图文版财报解读,呈现营收等核心数据的变化和原因。

  “理财是高度个性化的事情,它涉及一个人的长期目标、财务状况和风险承受能力。传统的理财服务可能会提供3至5种方案供客户选择,而如今利用AI的能力可以做到千人千面。”蚂蚁集团金融AI产品负责人杨帆对本报记者表示,例如小白用户需要的是较为清晰明确的态度,AI可以降低专业词汇的理解程度。

  记者体验后发现,AI金融管家的观点较为鲜明。比如询问“理财小白怎么通过投资赚钱”,“蚂小财”回答道,短债板块相对稳健,通常风险较低,适合入门级投资者。当前经济基本面仍在持续复苏阶段,货币政策有望继续宽松,这为债券市场提供了良好的环境。短债产品能够让你的资产增值更稳健,同时降低波动性。

  让其进一步推荐具体的基金,AI还推荐了某60天持有期债券A。“蚂小财”进一步分析称,该基金主要投资于流动性较高、风险较低的短期各类债券,旨在波动较小的同时带来相对稳定的收益。此外,AI也提醒到,在投资时记得分散投资以降低风险。不要把所有的资金都投入到一个产品中,可以将资金分配到不同的投资品种上,以平衡风险和收益。

  之后记者又输入“分析茅台最新财报”,“蚂小财”则从营收、净利润、分红政策和渠道管理等方面进行了解读。

  当前,“蚂小财”Pro版已在蚂蚁财富APP内开启灰度测试,蚂蚁财富APP也是行业内首个实现AI原生体验的理财APP。

  所谓“AI原生体验”,通常是指利用人工智能技术来提供更加流畅、个性化和智能的用户体验。用户语音唤起后,可全程通过“语控一切”,让“蚂小财”进行解读市场热点、分析行业板块等动作。官方数据显示,截至2024年8月底,“蚂小财”的月度活跃用户数已经达到7000万人。

  在行业看来,财富管理是一个极其严谨的产业,不仅涉及到资金安全,还关系到用户的个人财务规划。因此,在这一领域引入AI大模型,不仅仅是技术上的创新,更是服务模式和用户体验的转变。

  “大模型技术以其强大的数据处理能力和复杂的算法结构,为财富管理带来了前所未有的变革。”朱克力表示。

  谈到大模型在财富管理领域的应用,朱克力认为,首先大模型能够高效整合并分析海量市场数据,包括宏观经济指标、行业动态、公司财报等,为投资者提供全面、及时的市场信息。这种信息优势有助于投资者作出更为精准的决策,提升投资效率与收益。其次大模型通过自然语言处理技术,实现与投资者的智能交互,能够实时解答投资者的疑问,提供个性化的投资建议与资产配置方案。这种个性化的服务体验,满足了投资者日益增长的多元化需求,增强了用户粘性。最后,大模型还具备风险识别与管理能力,通过实时监测市场动态与投资者行为,及时发现潜在风险并给出预警,有助于投资者规避风险,保障资产安全。

  不过,他也提到,大模型在财富管理领域的应用并非毫无瑕疵。一方面,数据质量与算法偏差问题不容忽视。大模型的性能高度依赖于训练数据的质量与数量,若数据存在偏差或不完整,可能导致模型输出结果的失真。同时,算法本身的局限性也可能引入偏差,影响投资建议的准确性。

  另一方面,隐私保护与信息安全也是关注焦点。财富管理涉及大量敏感个人信息与财务数据,若大模型在处理这些数据时未能采取有效的防护措施,可能导致隐私泄露与信息安全风险。此外,大模型的“幻觉”问题也值得警惕。即模型有时会生成看似合理却脱离实际情境的内容,这在财富管理领域可能导致投资建议与风险评估失误。

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