毫無疑問，以DeepSeek（DS）為代表的AI是近來行業最為熱門的話題，似乎什麼事情都可以拿來用大模型搞一下。

比如對應到券商財富領域，這兩天就看到有媒體寫了好幾篇智慧投顧的稿子，從DeepSeek在券商端的部署競爭到智慧投顧對於人工智慧的替代，今天都已經看到在探討監管問題了，實在忍不住出來吐個槽。

財富管理的鏈條那麼長，為啥偏偏盯著投顧寫？如果只是單就投顧業務論投顧，我並不覺得這是個好的選題。

論業務的收入貢獻和鏈條長度，交易業務和產品業務肯定更好；論人員的數量，投顧的規模也遠遠不如客戶經理，更別說銀行的一線銷售。論業務的複雜性，投顧業務的差異化程度遠遠高於其他。論業務的合規壓力，投顧業務又肯定位居前列。

這個業務兼具了人少、創收波動大、客製化要求多、合規要求高的特點。所以儘管AI是個大選題，但論影響與替代，或許探討傳統經紀與產品代銷的影響會更有意義，相關應用落地與效能提升也會更快。

比如經紀業務領域，佣金審批也好，客服對話也好，都可以很好的利用雲端大模型與本地知識庫的結合，來提升一線人員回答與審批效率。

比如產品銷售領域，我試過讓DS寫產品的營銷材料就挺好，對客話術也不錯，還能根據不同平臺的要求一鍵生成不同風格的文案；甚至我還試過讓DS生成給客戶的道歉信，效果更是老好了，不說根本看不出來。

但如果真的要用DS來指導投資，或者直接對客提供投顧服務，或許至少目前，至少從我過去一個月的實際體驗來看，還存在一些障礙。

DeepSeek的定位是通用-語言-大模型，一來他是一個通用模型，而不是專家模型（儘管內部它也有MoE機制），他的優勢在於文字與推理，而不是判斷與創造；二來他是語言模型，僅能應用於語言對話為主的場景。就好比儘管自動駕駛同樣也需要大模型的幫助，但這一場景下DeepSeek並不能幫上太多。

對應到投顧實際的展業環境，語言模型這點是契合的，投顧展業整體上確實是基於對話的，但通用性在投顧場景的適配度這方面，這點我只能說還有賴進一步的觀察。

如果你只是問一些比較通用性的話題，DS的回覆效果是很優秀的，比如A股與美股的區別是什麼，A股適合怎麼樣的投資方式、多資產的優勢是什麼等等。

但如果進一步落地到投資策略的給出上，或者讓他寫一些具體的資料分析報告，可能就會出現問題。我自己碰到的，一是高度依賴語料，如果是新的投資品種、新的指數，這些語料比較少的，AI給出的建議就不咋靠譜，或者會受到不同基金公司營銷材料豐富程度的影響；二是高度依賴提示詞，雖然DS宣稱使用者並不需要特別關注提示詞，但從我實際的體感來看，不同提示詞對於模型內容的生成還是有比較大的影響，而且每次模型生成內容並不一定能夠復現；三是AI幻覺，這點問通用問題的時候還好，但透過多輪對話，越到細項的問題，AI給出的答案越有可能是編出來的。很多時候，我們還得去二次核實AI給出的資料是否真實、準確。

客觀說，雖然AI的能力當下已經上了很大的一個臺階，但當下如果馬上要應用於投顧這個細分場景，我覺得可能目前還差點意思，更別說去討論監管規範的問題了。智慧投顧雖然海外也有，但人家叫Robo-Advisor，和AI投顧並不是一個東西，而且不少這兩年也都被券商收購了，好像並沒有必要再拿來再吹一波。

所以還是那句話，通用語言大模型的優勢在於文字與推理，而不是判斷與創造，當下大模型更合適的場景可能還是給投顧隊伍去賦能。

但話又說回來，隨著DeepSeek的開源與算力硬體的釋放，應用側的豐富與細分場景的滲透確實是可以預見的。世界對於好奇心的獎勵會進一步提權，但在文字與推理等原本屬於人類的基礎能力這方面，機器對於人的替代必然是加速與無法避免的。

其實在我工作的前三年，主要的工作就是寫方案、寫紀要，那時候時間過得很慢，領導開會半天，我寫紀要一到兩天，已經算速度很快的了。然而，現在這項工作在AI的幫助下就是幾秒中的事情。

所以，相較於投顧這樣一個偏複合型的崗位，其實APP運營、電話客服、流程審批、基金銷售、媒體編輯、程式設計師這些基礎崗位的壓力會更大也更直接。某種程度上，在AI的影響下，投顧隊伍對於券商財富管理的相對價值反而會不降反增。

正如梁文峰在最近一次採訪中提到，把價值沉澱在團隊上，讓同事在過程中得到成長，積累很多know-how，形成可以創新的組織和文化，才是公司真正的護城河。這句話對DeepSeek適用，我相信對金融行業或者投顧隊伍來說亦然。

其實DeepSeek釋出後的這些天，我已經比較高頻在使用AI這一工具，一開始在本地嘗試部署過蒸餾的7b模型，後來還是用CheeryStudio+矽基流動的API搭了知識庫，並把它融入到我日常的工作流中。相較於不斷探討行業的未來會如何，我更傾向於自己先用，用實際的需求去感受大模型帶來的好處與問題。

相較於崗位的更迭，我覺得這次的變化更像是回到人的能力底層，如果你本身擁有足夠的創造與判斷能力，AI會是一個非常好的工具，會進一步提升個體的效率。但如果沒有，那可能自己都會面臨被AI替代的問題。

所以，於其討論未來會怎樣，不如先用吧。在新事物面前，用了才有發言權，用了才有應對的先機。

Talk is Cheap，Show me the code.