1、 研究报告 （2025 年 第 4 期 总第 147 期）2025 年 10 月 9 日 A AI I 财富管理服务现状与趋势财富管理服务现状与趋势研究研究 （2025 年）智能财富管理服务研究课题组 2025 年 9 月 摘摘 要要1 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

2、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。1 本报告由“智能财富管理服务研究课题组”

3、完成，课题组成员包括：张晓燕、吴辉航、余影、何龙江、张艺伟（以上来自清华大学五道口金融学院），以及陈鹏、马冬冬、张耀冈（以上来自蚂蚁集团研究院）。目录目录 1 引言引言 .1 1 1.1 AI 财富管理服务的发展历程.1 1.2 AI 财富管理的价值.3 1.3 研究目的与内容.5 2 研究方法研究方法 .7 7 3 研究发现研究发现 .9 9 3.1 个人用户调研情况.9 3.2 机构投资研究端用户调研情况.13 4 总结与展望总结与展望 .1717 4.1 总结.17 4.2 展望.17 1 1 引言引言 1.1 AI 财富管理服务的发展历程财富管理服务的发展历程（一）（一）财富管理行业的

4、演变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

5、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。图表图表 1 财富管理发展历程财富管理发展历程 2 传统财富管理 AI 财富管理 1.0 AI 财富管理 2.0 行为主体 人类理财师 机器学习模型 生成式 AI 模型 核心特点 速度较慢，数据小，单位成本高，行为偏差大 速度快，结构化数据为主，单位成本低，行为偏差小 1.0 基础上，交互性更强，非结构

6、化数据处理更专业 用户端应用 向人类分析师寻求建议（如咨询理财师）智 能 投 顾（如Vanguard 数字顾问）生成式 AI 理财问答助手（如蚂蚁财富“蚂小财”）销售/规划端应用 依托人际关系或线下场景的销售模式（如柜面推介）依托大数据的用户匹配（如精细化客户画像）生成式 AI 销售助手（如蚂蚁财富“支小助”）投研端应用 人工阅读市场信息（如阅读财报、研报）机器批量处理市场数据（如量化投资）生成式 AI 投研助手（如万得 Alice）资料来源: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 （二）（二）AI 财富管理财富管理 2.0 的核心优势的核心优势 生成式 AI 为财富管理带来革