财联社2月12日讯人工智能（AI）以其在非结构化数据处理、复杂推理与互动功能方面的突出表现，正在重塑财富管理行业，推动金融机构服务模式实现从“工具”到“伙伴”的跃迁。

　　财联社梳理发现，目前AI工具的使用在金融机构财富业务中已较为普遍，不少机构更是推出基于AI技术的全生命周期和全生态服务体系，打造深度理解财富管理业务逻辑的垂直领域模型，不过实用性不足、中立性存疑、缺乏共情仍是产品应用场景中的主要痛点。

　　机构各显神通，AI 全面渗透财富管理行业

　　中国作为全球第二大财富管理市场，在AI科技浪潮的引领下，正经历从“产品销售”向“专业服务”的深度变革。

　　据中信金控财富委发布的《国内资产管理行业报告》显示，截至2025年末，中国资产管理行业总规模达184.53万亿元，较上年末增长13.1%；同期居民可投资资产总额已突破300万亿元，财富管理渗透率持续提升，AI正成为行业增长的重要引擎。

　　在银行领域，AI在财富管理方面的转型已从单点试点走向全面渗透。

　　以“零售之王”招商银行为例，财富管理作为招商银行“价值银行”战略最核心的支柱，其在财富管理的转型实践对行业有一定参考价值。

　　招商银行行长王良在“2025财富合作伙伴论坛”上表示，招商银行当前管理零售客户总资产（AUM）规模超过16万亿元，资产托管规模超过24万亿元，资产管理规模近4.5万亿元，在财富资管的“长坡厚雪”上跑出了加速度，“招行在财富管理模式上持续推进从GMV到AUM的范式迁移，相比卖出去（产品）更关注留得住”。

　　王良表示，在以AI为代表的科技革命加速演进中，招商银行在客户配置上坚持TREE的资产配置服务体系，基于客户风险偏好及需求提供多资产多策略组合，同时，一方面以“确定性”的供给策略和“投资策略牵引”的营销组织能力构建“长期稳定”的基石，另一方面，强化“产品管理”和“风险防控”，营造“持续良好”的客户体验。

　　“在数智化转型进程中，招行持续打造‘云+AI+中台’的数智化底座，并相继孵化出了AI小助、AI小招等财富场景的智能应用，逐步建立起业务知识沉淀与应用的生态”。王良如此介绍。

　　“构建一个经过专业金融数据训练、深度理解财富管理业务逻辑的垂直领域模型是当前破局的关键”，有业内人士指出，过去传统金融机构的数字化转型，常常面临技术与业务流程割裂的问题，金融行业对数据和内容的专业性、精准性及时效性要求极高，通用大模型很难直接满足其复杂业务需求。

　　与银行机构不同，基金、券商及第三方投顾机构则相对聚焦AI在投研与投顾的深度应用。如盈米基金旗下且慢平台完成AI小顾2.0升级，首创“AI原生”服务模式，通过30多个金融专家代理和近80个专业工具，实现全流程闭环服务。中金财富作为券商AI转型代表，也在通过不断升级“投顾平台E-Space+买方投顾数字化平台RITAS+中金财富APP”铁三角，深化AI技术在投研决策、投顾赋能、客户交互中的实践运用。

　　AI 赋能下的机遇与挑战交织

　　财联社注意到，AI在赋能财富管理的更迭浪潮中，既有来自政策与市场的双重机遇，也面临技术与合规的多重挑战。

　　中国人民银行在《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确提出“深化金融服务智慧再造”“强化数字技术金融应用”，鼓励金融机构运用AI、大数据优化财富管理服务，此外《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中提到2027率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，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。

　　而在市场需求端，中产阶层扩容与养老金融需求上升也让财富管理行业的边界与深度在持续拓宽，清华大学五道口金融学院与蚂蚁集团研究院的一份调研结果显示，超四成个人投资者已使用AI理财工具，认可其“降低门槛、个性化建议”的核心价值。

　　不过挑战同样不容忽视。清华大学五道口金融学院副院长张晓燕指出，“从抽样调查数据来看，仅14.8%的个人投资者深度使用AI工具，实用性不足、中立性存疑、缺乏共情是主要痛点，此外客户信任建立难度较大，63.72%的机构投资者仅将AI作为辅助参考工具，深度依赖度仅7.08%”。与此同时，数据安全与合规风险尤为突出，AI模型的“黑箱”特性可能引发决策失误。

　　在市场分析人士看来，面对机遇与挑战，银行等金融机构需构建“技术-业务-合规”三位一体的转型路径。

　　在技术层面，优先布局AI、大数据与云计算核心技术，选择研发投入占比较高供应商合作；在业务层面，从“产品导向”转向“客户目标导向”，构建“全账户视角”的服务体系；在合规层面，建立算法透明化机制与数据安全管理体系，积极参与监管沙盒试点。“只有实现技术创新与风险防控的动态平衡，才能让AI真正赋能财富管理行业高质量发展，为居民财富保值增值提供可持续的专业服务”。