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文 / 王润石（上海金融与发展实验室特聘研究员、九卦金融圈专栏作家）

一个清晰的信号已经显现：在财富管理这条赛道上，AI 正蜕变为支撑整个行业运转的核心基础设施。

在银行端，AI 既能深入后台与中台，在反洗钱、支付欺诈预防等环节自动化流程、精准识别异常，也能以前台虚拟助手的方式，辅助理财经理快速响应客户需求、提升服务效率。

在券商与基金端，AI 则聚焦于智能投研与智能投顾，扩大财富经理的服务能力，并将服务标准化，使团队中的每一位财富管理人员都能达到更高的服务水准。

作为全球第二大财富管理市场，中国金融机构正把 AI 视为行业的增长引擎——

八月的广州，招商银行财富合作伙伴论坛刚落幕，两件事搅动了整个行业。一是零售 AUM 官宣突破 18 万亿，一年新增 3 万亿。二是招行全新推出 AI 智能体 "AI 小伴 "，不是给客户用的，是面向 80 家头部资管机构开放的——投研协同、创意设计、智能搭建、活动配置、审核纠错、数据分析六大能力。加上此前服务 C 端的 " 小招 " 和辅助员工的 " 小助 "，招行正式把服务模式从 " 人 + 数字化 " 推到了 " 人 +Agent"。

同一个月，券商 818 理财节走到第十个年头。11 家券商搞主题活动，7 家把 AI 当成核心卖点。东吴证券推 "AI 三剑客 " —— AI 信号、AI 盯盘、AI 助手。国泰海通升级灵犀 APP3.0，把 AI 能力融进君弘智投服务体系。国金证券的 AI 投顾已经做到盘前选品、盘中盯异动、盘后出复盘报告的全流程覆盖。

一个信号很清楚了，在财富管理这条赛道上，AI 已经不是锦上添花的营销噱头，而是正在变成核心基础设施。当头部机构开始用 AI 重构从产品筛选到客户陪伴的全链路，大多数中小银行的财富管理还在做什么？说句不太客气的话——还在货架上摆产品清单，等着客户自己来挑。

客户要的是一个 " 帮我想想钱该往哪放 " 的答案，你给的是一张写满收益率的产品表格。这个差距，已经不是努努力就能追上的了。

代际差距已经形成，不是数字化的问题，是智能化的问题

先别急着反驳。我说 " 代际差距 "，不是吓唬人，是有数据摆在那。

招行这次论坛公布的数据很扎眼：2.27 亿零售客户，金葵花及以上客户超 563 万户，私行客户逼近 20 万户，AUM 中零售代销保险存量保费突破万亿；2026 年一季度财富管理手续费 85 亿，同比增 25.42%，代理基金收入同比暴增 55.11%。

这组数字背后是什么？是招行的 AI 体系已经跑通了——不是 PPT 上跑通，是实打实在 2.27 亿客户、80 家合作机构的日常经营中跑通了。AI 小伴能帮合作伙伴做投研协同，意味着产品的筛选逻辑、配置策略、活动方案，都可以通过 AI 系统高效输出。

再看券商这边。818 理财节十年，今年被业内称为 "AI 含量最高的一届 "。华鑫证券推 " 网格大师 " 智能指令做自动高抛低吸，国金证券的 AI 投顾储备了数百套策略、追踪近千个有效因子，每个交易日收盘后自动生成个性化复盘报告。这不是在秀技术，是在真刀真枪地服务客户、抢客户。

回头看中小银行。说实话，大部分银行的财富管理条线，数字化做到什么程度了？有的行连客户画像系统都没搭完整，有的行客户经理推荐产品靠的是 " 经验 + 感觉 "，有的行代销理财产品的准入标准三年没更新过一次。

清华五道口金融学院最近的调研报告有个判断我觉得很准：财富管理行业已经走过以机器学习为核心的 1.0 阶段，进入由生成式 AI 驱动的 2.0 阶段，服务模式正在从辅助性 " 工具 " 功能，向人机协同的 " 伙伴 " 关系跃迁。

这个 " 跃迁 " 意味着什么？意味着头部机构的客户，未来享受到的不是 " 银行卖什么我买什么 "，而是 "AI 帮我分析我需要什么、该买什么、什么时候该调整 "。而中小银行的客户呢？大概率还是理财经理说啥就是啥。

招行行长王小青用 " 五个更 " 定调下半场——更开放、更专注、更专业、更温暖、更全面。听着像口号，但每个 " 更 " 背后都有 AI 撑着。这套组合拳打下来，中小银行面临的不是同一个赛道上的快慢问题，是赛道本身已经变了。

两个值得拆解的实践样本

说到这，有人可能要问：中小银行就不活了？也不是。关键是得看清楚别人在做什么，以及哪些动作是你花小钱也能学的。

先看光大理财。这家银行理财子公司最近提出一个概念叫 " 千人千时千面 " ——根据客户个体特征、市场环境和服务场景，为每位投资者动态提供精准的个性化服务。听着很理想化，但他们的落地路径很实在：不追求 " 机器替代人 "，而是 " 人机协同共进化 "。

光大理财的做法是在投研、交易、运营等环节嵌入 AI 辅助工具，让 AI 处理海量信息、辅助决策，专业人员则聚焦在复杂判断和客户服务上。他们的判断是，AI 最有效的路径不是追求替代，而是推动 " 人机协同 "。未来行业领先者未必是拥有最大模型的机构，而是能够将业务经验持续沉淀为组织能力并借助 AI 实现规模化复制的机构。

这句话对中小银行特别重要。你不需要自研大模型，你需要的是把几十年积累的客户服务经验和市场判断，沉淀成可复用的组织能力，然后用 AI 放大它。

再看中信百信银行。这家原生的数字普惠银行最近推出了一套企业级 AI 服务体系，核心思路我觉得非常适合中小银行参考。

他们做了四件事：一是给员工配了本地 AI 工作台 "AI Work"，能处理文档、信息整理、数据分析，采用私有化部署的大模型，数据不出门；二是搞了 " 数字分身 "，员工可以创建专属 AI 分身，配置岗位知识和技能，忙的时候分身代为处理高频咨询；三是建了 "Skill 广场 "，一线员工把高频业务场景沉淀为 AI 技能上架，其他同事一键安装就能复用；四是打造了 "Orange 智能体中台 " 做神经中枢，打通知识库和各类公共服务，已通过了中国信通院企业级智能体安全能力评估，是首批唯一通过的。

这套体系的精髓在哪？不是自己造轮子，而是把现有的轮子装到车上。它不追求底层技术的突破，而是在业务场景上做文章—— " 一人一分身、一岗一助手 "，让 AI 能力从 " 个人使用 " 走向 " 组织共享 "。截至 2026 年上半年，百信银行已经把 AI 能力应用到了百余个业务场景。

对中小银行来说，这条路成本低、见效快。你不需要像招行那样投几十亿搞 AI 基建，不需要像国泰海通那样升级整个 APP。你需要做的是：找到最痛的一两个业务场景，用现成的 AI 工具把效率拉上去。

举个更接地气的例子。某中部城商行在财富管理条线做了一件很简单的事——用外部成熟的金融大模型 API 搭建了一个内部 AI 工作台。每天早晨，客户经理打开系统，AI 已经根据前一天市场变动、客户持仓情况、即将到期的理财产品，生成了一份当日服务清单：哪些客户需要主动联系、因为什么、建议话术是什么。客户到店时，理财经理不是在翻表格查信息，而是直接跟客户聊他的资产状况和调整建议。

这个动作不大，但效果很明显。客户经理每天至少省出两个小时来做 " 人的工作 " ——跟客户建立信任、理解真实需求、做情绪陪伴。这些东西 AI 做不了，但没有 AI 腾出时间，人也做不好。

还有成都某农商行在社区银行网点做了一个尝试，针对中老年客户推出 "AI 陪伴 + 人工顾问 " 的财富服务模式。客户到网点办业务，智能终端先做一轮风险偏好评估和资产健康体检，5 分钟出报告，然后由理财经理解读。这个动作把原本冷冰冰的 " 产品推销 " 变成了有温度的 " 健康检查 "，客户心理防线一下就松了。三个月下来，这个网点的理财销量比周边网点高出 40%。核心原因不是 AI 多厉害，是客户感觉 " 这个银行帮我想了一下 "。

这两个案例有个共同特点：都不是在追求 " 自研大模型 "，而是把 AI 当作提升人效的工具，让人做更重要的事。对中小银行来说，这才是正确的打开方式。

牌桌上的筹码变了：中小银行该怎么出牌

头部机构的野心已经藏不住了。招行把 AI 小伴开放给 80 家合作伙伴，看似是赋能，实质是建生态。当招行的 AI 能帮合作伙伴做投研协同、活动配置、数据分析，那些合作伙伴跟中小银行合作时，自然会觉得后者的效率差了一截。渠道的吸引力、合作的黏性，都在被 AI 重新定义。

光大理财那位负责人说得很直白，未来行业领先者未必是拥有最大模型的机构，而是能够将业务经验持续沉淀为组织能力，并借助 AI 实现规模化复制和持续迭代的机构。

这句话反过来读就是中小银行的生存空间——你没有大模型，但你有几十年积累的客户理解、市场判断和一线经验。这些东西如果能被数字化、被喂给 AI，你就有了自己的 " 弹药库 "。

具体怎么做？三条路，按优先级排。

第一条路先把家底理清楚。不是让你采购大模型，是让你把业务经验整理成 AI 能吃进去的格式。你的老理财经理干了 15 年，他怎么判断客户风险偏好？怎么挑理财产品？在市场波动时怎么跟客户沟通？把这些经验记录下来、结构化，交给技术团队做成知识库。这个活不难，但必须做，因为 AI 的起点不是模型，是知识。找谁？先找行内最懂业务的 3 到 5 个人，花两周时间把核心场景的判断逻辑梳理出来，这是一切的根基。怎么衡量效果？知识条目数量、可复用场景覆盖率、新员工上手速度，这三个指标先盯起来。

第二条路从内部工具开始用起。别一上来就面向客户搞什么 " 智能投顾 "，先让内部员工用爽了再说。中信百信银行的 Skill 广场思路就很好——让员工先把自己的经验变成可复用的 AI 技能，让整个组织的知识流动起来。

具体到财富管理条线，可以先搭一个 AI 日报（市场变动摘要 + 客户持仓提醒 + 产品到期提醒）、一个 AI 客户画像助手（输入客户信息，自动输出推荐配置建议）、一个 AI 话术生成器（根据客户类型和场景生成沟通话术）。这些工具技术门槛不高，用外部 API 就能做，关键是要让客户经理觉得好用。怎么衡量效果？员工日活使用率、客户服务响应时间缩短比例、客户满意度变化。第一步先跑三个月试点，找 2 到 3 个网点验证，好使了再推开。

第三条路找一个单点场景做到极致。全面铺开不现实，不如集中火力打一个点。你可以做 "AI 辅助选品 " ——根据客户画像自动匹配理财、基金、保险产品组合，前面提到的中部城商行案例就是这个路子 "，他们的 AI 辅助配置建议使客户购买转化率提升了 30% 以上；也可以做 "AI 投教内容生成 " ——自动生成针对不同客群的投资者教育内容，降低理财经理的内容生产成本；还可以做 "AI 到期承接 " ——客户理财到期前 7 天，AI 自动生成续接方案并推送给客户，把 " 被动等客户来问 " 变成 " 主动给客户建议 "。核心原则是：不做全面铺开，做一个点做到同行最好。

有人会说，科技预算就那点。确实拿不出招行几十亿的投入，但买 API、搭内部工具、做场景适配，花不了多少钱。一个金融大模型 API 年费几十万到百万级别，搭一个工作台加知识库建设，投入两三百万。跟一个客户经理年薪比，这笔账算得过来。

关键是别等。

三个坑要绕开！

方向对了，还得知道哪些坑不能踩。

第一个坑是别被厂商忽悠。现在市面上做金融大模型解决方案的厂商多得是，张嘴就是 " 千亿参数 "" 行业第一 "" 全场景覆盖 "。你去看他的落地案例，十个有八个是 PPT。中小银行选合作伙伴，别听参数，看落地案例。他给哪家银行做过？做了多久？效果数据能不能拿出来？能不能私有化部署保证数据安全？后续迭代成本怎么算？这些问题问清楚了，比看十遍产品演示管用。

第二个坑是模型偏差与合规风险。AI 推荐产品出了错，话术不合规，谁来担责？不是 AI，是银行。监管对 AI 金融的态度已经很明确了——技术可以创新，责任不能转嫁。所以，AI 输出的合规审查机制必须建起来，关键节点必须设人工复核。2026 年 5 月出台的《人工智能生成内容管理办法》对金融领域的算法备案、适当性管理、模型可解释性都提了明确要求，这些基础工作现在就得打牢。别等监管找上门来才开始补课。

第三个坑是技术依赖。你今天用 A 厂商的大模型，明天 A 厂商提价了或者业务方向调了，你换不换？核心能力如果全绑在外部平台上，等于把命脉交给别人。解决办法是：核心业务逻辑和知识库必须自己掌握，模型可以用外部的，但知识资产、客户数据、配置规则一定是自己的。这样即使换模型供应商，你的核心能力不会丢。

这轮财富管理 AI 浪潮，本质上是服务能力的重新定义。过去核心能力是 " 选产品 + 卖产品 "，未来是 " 理解客户 + 配置方案 + 持续陪伴 "。AI 不是目的，是手段。

招行 AUM 破 18 万亿，背后是 " 客户 + 数据 +AI" 的飞轮效应。2.27 亿客户产生数据，数据训练 AI，AI 提升体验，体验吸引更多客户。这个飞轮一旦转起来，后来者很难靠砸钱追。

但中小银行也不是没有机会。818 理财节对比已经说明——银行系的优势在客户关系深度和线下网点信任。智能投顾渗透率年底预计突破 30%，剩下 70% 的市场，正是中小银行腹地，前提是你得跟上。

财富管理这件事，说到底不是卖产品，是帮人管好钱。AI 可以帮你做得更好，但前提是你得先想清楚帮谁管、怎么管。想清楚了，AI 是你的放大器。没想清楚，AI 就是个摆设。

中小银行还有上牌桌的机会，但窗口期不会太长。现在动手，把知识沉淀下来、把工具用起来、把场景跑通，三到六个月就能看到变化。等到头部机构把生态建完了、合作伙伴都跑到那边去了，再想追，就不是三到六个月的事了。

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