AI 财富管理服务现状与趋势研究（2025 年）

（2025年第4期总第147期） 2025年10月9日 AI财富管理服务现状与趋势研究 （2025年） 智能财富管理服务研究课题组2025年9月 摘要1 人工智能（AI）正在重塑财富管理行业，推动其服务模式实现从“工具”到“伙伴”的跃迁。AI财富管理2.0凭借更强的专业能力与拟人化交互体验，显著超越了以机器学习为核心的1.0阶段，尤其在非结构化数据处理、复杂推理与互动功能方面表现突出。为深入洞察市场现状与用户需求，清华大学五道口金融学院与蚂蚁集团研究院联合开展行业调研。调研结果显示：（1）超过四成个人投资者已开始使用AI工具，但仍有半数尚未使用。用户认可AI在提升服务可及性和个性化建议方面的价值，但同时期望服务能变得更实用、更中立、更具共情能力。（2）机构投资者对于AI工具的使用已较为普遍，但深度融合的程度仍然有限。专业人士认为，AI的最大价值在于其处理海量非结构化数据的能力，并希望AI工具能将数据检索、报告生成和会议纪要整理等繁重工作自动化。（3）未来，AI财富管理将朝着更专业、更拟人、更深度融合的方向演进。依托政策与场景的双重优势，中国有望构建全球领先的AI财富管理生态系统，实现从“模型驱动”到“场景落地”的全面引领。 目录 1引言..............................................1 1.1 AI财富管理服务的发展历程....................11.2 AI财富管理的价值............................31.3研究目的与内容...............................5 3研究发现..........................................9 3.1个人用户调研情况.............................93.2机构投资研究端用户调研情况..................13 4总结与展望........................................17 4.1总结........................................174.2展望........................................17 1引言 1.1AI财富管理服务的发展历程 （一）财富管理行业的演变 财富管理作为一个成熟的金融领域，其核心价值链涵盖了投研端（公募、私募等产品提供方）、规划与销售端（理财规划与产品销售方）以及客户端（个人、家庭及机构等服务对象）三个关键环节。传统财富管理依托人际关系或线下场景的销售模式，服务质量高度依赖理财师的个人水平，因此在服务覆盖面和成本效率上存在局限性。 随着技术进步，AI财富管理1.0以机器学习为技术基础，通过处理结构化数据初步实现了服务的自动化与规模化。典型应用如数字顾问（Robo-Advisor），凭借算法模型为用户提供标准化资产配置建议，体现出低成本、广覆盖的机器服务潜力，但交互性与个性化水平仍较为有限。 当前，AI财富管理2.0正由生成式AI驱动，凭借卓越的交互与非结构化数据处理能力，实现从“工具”到“伙伴”的角色升级。以大型语言模型（LLM）为代表的AI2.0，能够高效处理海量非结构化信息，为客户提供高度个性化的服务，标志着AI正从被动的分析工具向具备主动理解、交互与陪伴能力的智能伙伴演进。 图表1财富管理发展历程 （二）AI财富管理2.0的核心优势 生成式AI为财富管理带来革命性变化，主要体现在“更专业”和“更拟人”两个维度。 一是更专业，基于深度认知与推理的决策赋能。生成式AI能够高效处理非结构化数据，显著提升B端投研人员的数据筛选与分析效率。例如，万得（Wind）Alice可根据“筛选市盈率在0-10之间、市净率小于1的A股公司”等自然语言指令，快速完成以往需研究员耗费大量时间的数据处理工作。面向C端的AI工具如同花顺“i问财”，能够基于实时数据进行专业化市场分析，并以通俗方式传递给普通投资者。 二是更拟人，基于大语言模型的交互与情感共鸣。AI能够通过共情对话为用户提供情感支持，尤其在市场波动时缓解焦虑。例如，蚂蚁财富“蚂小财”在用户询问“股市大跌，我该不该卖 出？”时，首先回应“理解您对亏损的担忧，但短期波动是市场常态”，有效安抚情绪并为理性分析解答奠定基础。腾讯“理财通助手”等工具则通过持续陪伴提供投教、选品与解读服务，引导用户实现长期理性投资，显著增强用户黏性。 1.2AI财富管理的价值 国内外多项基于大样本的学术研究，已从多维度证实AI财富管理2.0的有效性。 （一）AI财富管理赋能C端用户 北京大学黄益平教授团队的研究系统揭示了AI理财对C端用户的积极影响，包括辅助理性决策和提升投资成效。研究发现，当前AI理财用户以年轻、男性及风险偏好较高群体为主，多将其视为辅助决策工具。使用AI理财不仅能增加用户收益，还可缩小不同群体间的收益差距，体现其在推动金融服务普惠化方面的潜力。 （二）AI财富管理赋能投资投研端 在专业投资领域，生成式AI采纳率迅速上升，已成为机构重要的生产力工具。美国对冲基金行业的研究显示，自2022年ChatGPT推出后，该行业生成式AI使用率从4%升至21%。实证数据进一步表明，采用生成式AI的机构年化超额收益较未采用者高出4%至6%，这凸显AI在市场竞争中的核心优势，也预示不用AI的机构可能面临淘汰风险。 资料来源：Sheng et al. (2025)2 （三）中国AI财富管理落地加速 中国AI财富管理的快速发展得益于国家政策支持与独特场景优势。2025年8月26日国务院发布《关于深入实施“人工智 能+”行动的实施意见》，明确鼓励AI与金融等领域深度融合3。 中国数字生活生态庞大且活跃，金融服务深度融入社交、支付、电商等应用中，使AI财富管理服务能够高效触达用户，实现从建议到交易的无缝闭环。如图表4所示，金融大模型应用案例数量及覆盖场景广度位居各行业首位。 1.3研究目的与内容 本研究系统梳理AI在财富管理领域的发展脉络，阐释其从“工具”向“伙伴”转型中的价值与挑战。通过比较传统财富管 理、AI财富管理1.0与2.0的演进，聚焦生成式AI在专业化、拟人化与普惠化方面的优势，评估其对投资决策、用户体验与行业生态的深远影响，为政策制定、学术研究与产业实践提供参考。 本报告基于清华大学五道口金融学院与蚂蚁集团的联合调研，结合实证结果，真实反映用户对AI财富管理的使用率、应用场景、诉求与痛点，揭示其现状与发展方向。 2研究方法 人工智能正以前所未有的速度重塑全球金融业，财富管理成为其创新应用的核心场景之一。从智能投顾、算法驱动的资产配置到基于大模型的个性化服务，AI深刻改变了财富管理的服务模式、效率边界与用户体验。在中国，居民财富持续增长，对专业、便捷金融服务的需求不断提升，各大金融机构与科技平台积极布局AI财富管理，市场呈现蓬勃发展态势。 然而，在这一快速发展进程中，用户对现有AI财富管理服务的真实使用体验如何？他们对AI服务的信任度、满意度及其核心诉求是什么？哪些因素在影响用户采纳和持续使用AI服务的决策？未来AI财富管理的关键发展趋势又将指向何方？为系统性地回答这些问题、全面描绘AI财富管理服务的现状并洞察其未来走向，清华大学五道口金融学院财富管理研究中心与蚂蚁集团研究院设计了本次专项调查。 本次研究采用线上问卷调查的形式，旨在直接收集目标用户群体关于AI财富管理服务的认知、使用行为、体验反馈及未来期望等关键信息。为确保研究结果的代表性和科学性，问卷通过多渠道进行随机投放，覆盖不同年龄、地域、风险偏好和投资经验的潜在及现有AI财富管理服务使用者。此次调研共回收有效问卷1627份，本报告的数据分析均基于此样本库，其中个人投资者1514份，机构投资研究端用户113份。我们希望通过严谨的数据收集与分析，客观呈现当前AI财富管理服务的用户画像 与市场图景，并为行业参与者优化产品、提升服务提供有价值的参考依据。 需要说明的是，尽管问卷调查能够有效获取用户的主观态度和行为数据，但其结论仍可能存在一定的抽样偏差或认知局限。感谢1627位答题人，本研究团队将严格遵守学术规范，高度重视参与者的隐私保护，所有数据仅用于学术研究与行业分析，承诺对个人信息严格保密。同时，我们也将结合公开市场数据、案例研究等方法，力求研究结论的全面与客观。 3研究发现 3.1个人用户调研情况 （一）超过四成个人投资者已使用AI工具，但仍有半数尚未使用 调研数据显示，AI财富管理在个人投资者中的渗透仍处于初级阶段，市场潜力巨大。如图表5所示，超过半数的受访者表示从未在财富管理中使用过任何形式的AI工具，另有4.95%的受访者曾尝试但已不再使用。在现有用户中，也仅有14.8%的投资者表示深度使用AI工具，这表明提升用户转化率与使用深度是行业未来发展的关键。 （二）普惠、自动和个性化是AI核心优势 个人投资者普遍认为，AI财富管理的核心优势体现在其普惠性、自动化和个性化能力上。如图表6所示，用户认为AI技术最大的价值在于“随时随地提供服务”（24.14%），打破了传统人工服务的时空限制。其次是“降低了专业理财服务的门槛” （23.31%），让高质量的投顾服务惠及更多普通人。同时，“提供个性化的投资建议”（20.69%）也是用户高度认可的价值点，体现了AI在满足个体化需求方面的独特优势。 图表6AI技术在在财富管理领域的使用价值 您认为AI技术在财富管理领域最大的价值是什么？ 数据来源:清华大学五道口金融学院财富管理研究中心与蚂蚁集团研究院 （三）选品、投教和市场解读是主要场景 当前个人投资者使用AI工具主要聚焦于解决投资决策前中后的核心痛点。如图表7所示，用户最常使用AI工具的三个场景分别是“寻找和比较理财产品”（22.39%），以及“学习理财知识”（21.48%）和“获取市场资讯”（21.4%），体现了用户在提升自身财商和理解市场动态方面的强烈需求。 图表7个人投资者使用AI财富管理工具的场景 过去一年您主要使用AI财富管理工具来干什么？ （四）AI财富管理工具仍需更实用、更中立、更共情 尽管AI工具获得了一部分用户的认可，但其在实用性、中立性和共情能力方面的不足是阻碍其被更广泛接受的主要障碍。如图表8所示，在反馈体验不佳的用户中，最主要的困扰是“感觉不实用，回答过于理论化”（23.72%），用户渴望获得能直接指导实践的具体建议。其次，“感觉不中立，总是给我推荐产品”（20.97%）反映了用户对AI背后商业意图的担忧。此外，“不共情，我焦虑的时候它的回应很冰冷”（12.83%），指出了当前AI在情感交互和人性化理解方面的短板。 图表8影响个人投资者使用AI财富管理工具的因素如果您认为在财富管理过程的AI使用体验不好，哪种感觉让您最困扰？ （五）个人投资者期望AI成为“全能理财官” 展望未来，个人投资者期望AI能够扮演一个功能全面的“理财官”角色，满足其多元化的财富管理需求。如图表9所示，用户最希望AI成为“深度剖析市场的分析师”（26.76%），提供超越普通资讯的专业洞察。同时，用户也希望AI能承担“规划家庭财务的规划师”（22%）、“纠正投资行为的教练”（19%）、“传授理财知识的导师”（18.48%）以及“缓解焦虑的伙伴”（11.59%）等多重角色，这预示着一个集专业分析、财务规划、行为引导和情绪陪伴于一体的综合性AI伙伴将是未来的发展方向。 图表9个人投资者对于AI财富管理的期望 展望未来，您最希望AI在财富管理领域帮您做什么？ 数据来源:清华大学五道口金融学院财富管理研究中心与蚂蚁集团研究院 3.2机构投资研究端用户调研情况 （一）机构投资者还未深度使用AI工具 调研结果表明，AI工具在机构投研领域的应用虽已起步，但深度融合仍有很长的路要走。如图表10所示，