钛媒体 09-08
面向智能投顾领域的金融对话智能体,交互量已突破 1800 万次
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场景描述

1 投顾服务供需严重不对称,用户咨询响应效率低

场景痛点:传统投顾团队人力有限,难以 7 × 24 小时高频响应大量用户个性化的投资问题,且存在专业水平不一致、服务质量不稳定问题。

解决方案开发必要性: " 九方灵犀 " 引入自然语言理解与金融知识图谱,对用户提问进行精准语义理解与意图识别; 构建 AI 实时问答 + 历史语料召回 + 多轮跟进能力,提升响应效率并保证专业性; 实现 7 × 24 小时智能化陪伴式投顾服务,缓解人工瓶颈。

2 个性化策略推荐困难,用户画像和风险适配缺失

场景痛点:不同投资者在风险偏好、交易习惯、持仓周期等方面差异显著,传统投顾难以做到千人千面的定制化策略服务。

解决方案开发必要性: 借助 " 九方灵犀 " 构建动态用户画像系统,结合行为数据、交易记录、风险测评等多维信息进行精准建模; 支持个性化投顾内容生成与推送; 支持策略问答 + 解读 + 择时建议等多维度服务内容,增强用户黏性。

3 内容生成能力有限,策略解读与市场解说缺乏连贯性与深度

场景痛点:投顾内容生产依赖人工,更新周期长,风格不统一;面对热点事件、策略逻辑难以及时解释、讲清楚、讲明白。

解决方案开发必要性: 引入大模型能力,打造金融领域垂直内容生成引擎; 支持策略解读、市场点评、日报周报、热点快评、视频脚本自动生成; 结合多模态能力,生成图文结合、可交互的专业内容,增强投教价值与用户信任。

解决方案

1 响应效率低——陪伴式智能对话助手

构建投顾知识图谱与专业语料库,结构化行情检索工具,同时九方知识库汇聚内部策略观点、财经快评、投教内容与投顾答疑数据; 统一 MCP 工具,形成九方 MCP Tool Box。

Post-Training 投顾领域九章证券大模型,增强金融术语理解与意图识别能力; 构建 "Tool Search+thinking+answer" 三阶段智能体对话模式,确保准确率与生成质量。

开发 " 九方灵犀智能助手 " 交互端 支持网页 /APP/ 学习机 / 微信小程序接入; 提供多轮对话、上下文记忆、投顾语气风格的拟人化陪伴式体验。

2 个性化推荐缺失——用户记忆

搭建多维度用户记忆系统 融合用户行为数据(浏览 / 点击 / 提问)、交易数据(持仓 / 偏好)与风险测评结果; 利用 COMEDY 框架构建用户投资风格画像 + 认知水平画像。

训练记忆大模型,构建个性化内容推荐与消息推送系统,支持定制日报、策略更新、个性快评; 推荐理由明确可解释,增强用户信任与接纳度。

3 热点内容生成能力弱——热点主动式服务

1 搭建热点事件快评系统 实时接入资讯流与市场数据; 自动生成热点事件分析 + 影响资产清单 + 操作建议,并推送给关注用户群体。

2 融合图文生成、多模态能力 生成图表解读、交互图卡、视频脚本,打通投顾内容在多个平台的展现形态; 提升用户认知效率与粘性。

成效

依托九章证券大模型的金融语言理解与任务处理能力," 九方灵犀 " 已成为九方智投在智能投顾方向的重要战略抓手。自上线以来,已实现以下阶段性成果:

2025 年初至今,全平台累计对话交互量已突破 1800 万次,服务覆盖行情解读、策略推荐、热点问答、股票诊断等多样化投顾需求;

用户智能投顾场景渗透率达到 10%+,用户使用习惯逐步向智能助手迁移;

整体用户满意度超过 50%,特别在 " 专业性回答 "" 时效性资讯 " 维度获得广泛好评;

实现对九方核心小额与大额业务的双线赋能: 在小额业务方向,与量化工具产品联动,提升策略转化率与留存效果; 在大额业务方向,结合股票账户诊断服务,支持生成持仓分析、策略优化建议等个性化报告,增强高净值客户的服务深度与专业信任。

通过持续提升的模型能力与稳健的场景落地路径," 九方灵犀 " 正在从传统问答工具进化为更懂市场、更懂策略、更懂用户的智能投顾伙伴,有力支撑九方智投构建差异化竞争优势。

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