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　　大家想象中的“AI自动投资理财”，是全权交托给AI大模型，采取“智能算法分析”、“自动化全仓购入”、“亏损前一键赎出”……用AI大数据来模拟股票走向，听上去躺着就能赚钱。

　　但是，用AI来模拟个股走向本身就是个伪命题。例如，想知道某只股票未来的动态趋势，AI采用的是归纳演绎法，从历史数据中去分析股票的波动，但实际上在市场化条件下，影响股价波动的因素包括但不限于公司业绩、行业动态、市场情绪、政策法规更新等等，这些变量都是无法到的。

　　正如上个世纪互联网进入投资理财行业，改变了人们需要去线下交易所下单投注的方式，仅需电脑或手机即可操作。而AI进入投资行业，首先给人们带来的是——工具体验上的提效升级。

　　炒股是件信息密集性的事情，需要关注大盘在发生什么事情，再进行决策。对于大部分人来说，其实没有那么多时间来做这些事情，只想在开盘前或者盘中问一下“大盘情况”、“今天发生了什么事情”。所以客观事实的收集和总结，是AI非常适合去做的一件事情。

　　例如，腾讯自选股APP中有一个【个股异动监测】功能。当股民所关注的个股出现大幅涨跌时，往往希望第一时间知道背后原因。但人工搜集信息耗时长、成稿慢。通过混元金融大模型，在个股行情触发涨跌幅时，可5分钟内生成成熟稿件，效率提升5倍以上，且经过训练后大模型成稿质量不输一名深耕金融领域几十年的资深专业编辑。

　　我们的AI已经可以分辨出软文投放、分发错误、重复内容、敏感词等无效信息。应用在APP上，除了【个股异动监测】还有【财报速递】【AI摘要】等功能，通过OCR技术抽取核心内容，帮助股民获取投资信息。

　　炒股亏损的一大原因是“追涨杀跌”，投资者受情绪影响做决策，这时候不受情绪化干扰的AI就派上用场了，可以有更多落地场景化应用。

　　比如，今年国庆假期期间A股休市，10月8日节后首个交易日大量股民涌入市场下单，A股经历了早盘疯狂后市场快速回调行情下跌，分析背后原因纯粹是市场炒出来的情绪，很快沦为泡沫。这时候AI的作用就凸显出来，可在用户确认下单前弹出【风险提示】，综合为投资者分析：当天A股估值并没有显著调高、企业底层资产没有变化，盲目下单则有风险。

　　除此以外，AI在投资领域服务还包含智能客服、风险及合规助手、研发助手等方向，都是基于不同场景产生的需求。

　　在工具背后，做决策的永远是人，AI无法完全代替人来进行投资。但如何让AI这个工具更“聪明”起来，正是如今市场上各家金融大模型的努力方向。

　　过去的APP相当于“货架功能”，用户需要什么工具自己去找；但在“AI+投资”场景下，用户向大模型提问，AI在回答同时主动去捕捉用户的“下一步需求”，把投资想到或者没想到的服务“送”到面前，一个是被动需求，另一个则是主动服务。这也是我们正在努力的方向，成为真正意义上的AI Co-pilot（AI理财搭子）。

　　也许在不久的将来，每个人都将有拥有一个专属定制的“AI理财师”。同时，在“AI+投资”领域，还将迸发出全新的商机与工作机会。