公司共同主辦的“智啟未來·云端互聯(lián)——AI賦能下的ETF生態(tài)新機(jī)遇”會(huì)議，在杭州湘湖湖畔圓滿落幕。

　　會(huì)議匯聚了來自券商、基金公司等行業(yè)的實(shí)操者，會(huì)議匯聚了國(guó)泰海通、廣發(fā)證券、中信建投、同花順、鵬華基金等數(shù)十家機(jī)構(gòu)的專家，圍繞AI技術(shù)與ETF生態(tài)的深度融合展開探討。

　　本次會(huì)議揭示了AI與ETF生態(tài)融合的三大方向：一是技術(shù)驅(qū)動(dòng)效率革命，強(qiáng)調(diào)的AI在指數(shù)優(yōu)化、內(nèi)容生成中的應(yīng)用；二是投顧服務(wù)重塑信任；三是運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景全鏈路滲透。與會(huì)嘉賓共識(shí)明確——唯有將AI深度嵌入“投研-營(yíng)銷-服務(wù)”鏈條，方能在這場(chǎng)財(cái)富管理的智能化浪潮中搶占先機(jī)。

　　數(shù)字平臺(tái)部總經(jīng)理曲東榮在發(fā)言中重點(diǎn)探討了ETF市場(chǎng)近年來的變革與智能化運(yùn)營(yíng)的實(shí)踐路徑。他指出，隨著投資者從主動(dòng)管理基金轉(zhuǎn)向被動(dòng)型ETF的趨勢(shì)日益顯著，公司的運(yùn)營(yíng)模式正經(jīng)歷深刻轉(zhuǎn)型。廣發(fā)證券作為行業(yè)代表，從線上化、數(shù)字化逐步邁向智能化，探索利用AI技術(shù)應(yīng)對(duì)海量客戶需求。

　　曲東榮強(qiáng)調(diào)，人工智能在ETF運(yùn)營(yíng)上的核心價(jià)值在于對(duì)客服務(wù)上的降本增效，并通過數(shù)據(jù)分析和動(dòng)態(tài)提醒幫助投資者理性決策。例如，通過智能問九游官網(wǎng)app答系統(tǒng)實(shí)時(shí)連接客戶與投顧，利用AI等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話場(chǎng)景解析、精準(zhǔn)知識(shí)匹配、智能內(nèi)容生成，為客戶高效提供個(gè)性化服務(wù)，解決傳統(tǒng)模式響應(yīng)慢、專業(yè)門檻高的問題。

　　面對(duì)未來，曲東榮認(rèn)為AI與ETF的深度融合將是大勢(shì)所趨，尤其在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化服務(wù)領(lǐng)域潛力巨大。正探索構(gòu)建以AI為底座的智能體系，覆蓋客戶從認(rèn)知到交易的全鏈條。他同時(shí)也指出，隨著AI的全面滲透，券商在提升服務(wù)效率的同時(shí)，要堅(jiān)守客戶利益為核心的長(zhǎng)期服務(wù)理念，“潤(rùn)物細(xì)無聲”。

　　中金財(cái)富產(chǎn)品與解決方案部落ETF負(fù)責(zé)人吳雪偉以“ETF50”投顧體系為例，展示如何通過“研選池-主理人-工具鏈”閉環(huán)提升客戶體驗(yàn)：依托公司專業(yè)研究力量，從全市場(chǎng)1000余只ETF中篩選研選池標(biāo)的，再由ET0主理人根據(jù)客戶需求構(gòu)建多風(fēng)格的策略組合，覆蓋寬基、行業(yè)、跨境、商品等不同資產(chǎn)類別，引導(dǎo)客戶通過長(zhǎng)期、定投、配置的方式配置ETF資產(chǎn)。

　　吳雪偉表示，“指數(shù)投資領(lǐng)域也要相信專業(yè)的力量”——如中金財(cái)富踐行普惠金融理念，融合研究、產(chǎn)品、投顧多方專業(yè)力量，搭配智能交易工具，通過專業(yè)、有溫度的投顧服務(wù)，為零售客戶提供ETF配置建議，不斷提升客戶投資體驗(yàn)。

　　吳雪偉認(rèn)為，ETF資產(chǎn)配置的過程也是我們與客戶共同提升投資認(rèn)知的過程，投資紀(jì)律的優(yōu)化與投資標(biāo)的的選擇同樣重要。為此，中金推出“ET0”投顧品牌，通過分布式業(yè)務(wù)模式，精選50余名總分投顧，以客戶為中心，陪伴在客戶身邊，為5萬余名簽約客戶提供多場(chǎng)景、多策略、多模式的ETF配置服務(wù)。

　　通過數(shù)據(jù)回測(cè)，公司構(gòu)建了200余個(gè)潛客標(biāo)簽，例如“持倉(cāng)股票但未配置ETF”“近30天搜索‘黃金’關(guān)鍵詞”等，并設(shè)計(jì)5步轉(zhuǎn)化路徑：訪問ETF頁(yè)面→加自選→首次交易→復(fù)購(gòu)→防流失。

　　王靖以“科創(chuàng)50ETF首發(fā)”為例，通過AI生成標(biāo)的解析、定投攻略等內(nèi)容，滲透至APP詳情頁(yè)、自選列表頁(yè)等場(chǎng)景，最終15億銷售額中50%來自線上直接轉(zhuǎn)化。他特別提到，與財(cái)聯(lián)社合作的AIGC項(xiàng)目將內(nèi)容閱讀率提升36%，關(guān)鍵在于“標(biāo)題人工優(yōu)化+內(nèi)容AI生成”的混合模式?！拔磥恚\(yùn)營(yíng)的核心是讓AI無聲浸潤(rùn)每個(gè)交互節(jié)點(diǎn)。”她總結(jié)道。

　　王靖重點(diǎn)介紹了與財(cái)聯(lián)社合作的AIGC項(xiàng)目。面對(duì)市場(chǎng)80%的ETF標(biāo)的缺乏內(nèi)容覆蓋的痛點(diǎn)，AI工具實(shí)現(xiàn)了分鐘級(jí)內(nèi)容生產(chǎn)，并通過標(biāo)題優(yōu)化、事件熱度篩選與及時(shí)推送，使閱讀率提升36%，自選添加率與交易率分別增長(zhǎng)124%和143%。她坦言，模型在震蕩行情中需動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦邏輯，未來將推動(dòng)內(nèi)容生成、受眾匹配與觸達(dá)的全面自動(dòng)化，例如通過AI優(yōu)化推送客群并接入智能審核系統(tǒng)。

　　在鵬華基金的分享環(huán)節(jié)，鵬華基金基金投資顧問部總經(jīng)理別華榮，從用戶投資困境出發(fā)，直指投顧服務(wù)的核心——以科學(xué)的資產(chǎn)配置能力解決投資困境，為投資者提供“看得懂、愿意投、能滿意”的策略。AI不是替代者，而是行業(yè)的加速器。以技術(shù)為紐帶，鵬華投顧團(tuán)隊(duì)，打通資產(chǎn)端、產(chǎn)品端與客戶端的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品供給到需求匹配的躍遷。

　　從具體解決方案來看，別華榮總提出：從大類資產(chǎn)配置視角來看，A股長(zhǎng)期年化回報(bào)約10%，和成熟市場(chǎng)接近，但年化波動(dòng)率約25%，高于成熟市場(chǎng)，投資者體驗(yàn)不佳。通過大類資產(chǎn)配置，如“20%固收+80%權(quán)益”組合與再平衡機(jī)制，可以提升投資者收益，同時(shí)顯著降低波動(dòng)率降低。鵬華推出5%-95%風(fēng)險(xiǎn)倉(cāng)位的全譜系ETF策略，涵蓋滬深300、中證500等寬基ETF，并設(shè)計(jì)“啞鈴型策略”平衡大小盤與紅利/成長(zhǎng)風(fēng)格。

　　針對(duì)行業(yè)輪動(dòng)，別華榮提出“核心資產(chǎn)優(yōu)選”與“行業(yè)景氣輪動(dòng)”雙路徑。前者聚焦消費(fèi)、醫(yī)藥、科技等賽道，長(zhǎng)期投資收益豐厚；后者通過量化模型捕捉基本面超預(yù)期行業(yè)，實(shí)現(xiàn)超額收益。他舉例稱，一季度推薦的半導(dǎo)體、智能網(wǎng)聯(lián)汽車ETF組合在市場(chǎng)熱點(diǎn)中表現(xiàn)突出，并強(qiáng)調(diào)配對(duì)交易工具在科創(chuàng)50與科創(chuàng)100價(jià)差套利中的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值。

　　此外，別華榮重點(diǎn)介紹了“AI超級(jí)信號(hào)”：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析K線圖形與市場(chǎng)情緒，動(dòng)態(tài)生成交易信號(hào)。測(cè)試顯示，該信號(hào)在科創(chuàng)50ETF上的擇時(shí)準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)指標(biāo)顯著提升。

　　他總結(jié)，AI的價(jià)值在于“讓復(fù)雜策略普惠化”：客戶通過跟隨信號(hào)調(diào)倉(cāng)，可實(shí)現(xiàn)低波動(dòng)下的穩(wěn)定收益。

　　國(guó)投數(shù)字金融部產(chǎn)品總監(jiān)莊燕樺在發(fā)言中重點(diǎn)探討了智能投顧工具與行情預(yù)警在ETF線上營(yíng)銷中的創(chuàng)新應(yīng)用。

　　國(guó)投證券通過自主研發(fā)的AI網(wǎng)格交易策略，有效簡(jiǎn)化了客戶操作流程，實(shí)現(xiàn)參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化，降低使用門檻。她強(qiáng)調(diào)，精準(zhǔn)營(yíng)銷需深度結(jié)合客戶需求與市場(chǎng)熱點(diǎn)，并提出“全周期需求適配”理念，采用“軟硬兼施”的運(yùn)營(yíng)策略，既可避免過度打擾客戶，又確保服務(wù)觸達(dá)的及時(shí)性與相關(guān)性。

　　她坦言智能工具的應(yīng)用仍需平衡創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)，未來，國(guó)投證券計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化工具的場(chǎng)景適配能力，在提升服務(wù)深度的同時(shí)，探索ETF生態(tài)與財(cái)富管理業(yè)務(wù)的協(xié)同增長(zhǎng)路徑。

　　財(cái)聯(lián)社副總編輯何軍以數(shù)據(jù)開篇：截至2024年底，國(guó)內(nèi)ETF規(guī)模突破3萬億元，全球ETF總規(guī)模超10萬億美元，中國(guó)市場(chǎng)增速領(lǐng)跑全球。

　　他指出，在這個(gè)重構(gòu)財(cái)富管理格局的時(shí)代，新的動(dòng)能、機(jī)遇和挑戰(zhàn)正在匯聚，ETF營(yíng)銷和服務(wù)在券商財(cái)富管理業(yè)務(wù)中也已越發(fā)重要，AI技術(shù)的突破性進(jìn)展為ETF的精細(xì)化管理和差異化服務(wù)提供了全新可能。無論是通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化指數(shù)編制邏輯，還是利用自然語言處理技術(shù)挖掘市場(chǎng)情緒信號(hào)；無論是基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理模型，還是借助算法交易提升流動(dòng)性管理效率——AI正在打破傳統(tǒng)ETF業(yè)務(wù)的邊界，催生出更智能、更個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)。

　　何軍強(qiáng)調(diào)，AI與ETF的結(jié)合正從“工具輔助”轉(zhuǎn)向“生態(tài)重構(gòu)”，未來競(jìng)爭(zhēng)的核心在于“誰能在智能投研、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等場(chǎng)景中率先實(shí)現(xiàn)技術(shù)閉環(huán)”。

　　財(cái)聯(lián)社機(jī)構(gòu)部張福順分享了AI在營(yíng)銷端的突破性應(yīng)用，在平臺(tái)ETF營(yíng)銷這一垂直領(lǐng)域，主要集中三個(gè)方向點(diǎn)在：線上營(yíng)銷，驅(qū)動(dòng)“千人千面”智能交互;持營(yíng)運(yùn)營(yíng)：重構(gòu)“策略+服務(wù)”閉環(huán)；協(xié)同創(chuàng)新：大模型打通“營(yíng)銷-運(yùn)營(yíng)-產(chǎn)品”鏈路，通過AI模型重構(gòu)ETF營(yíng)銷新范式。

　　從大模型能力賦能具體業(yè)務(wù)方向上，張福順分享了三個(gè)點(diǎn)：生成能力、交互能力、決策能力。

　　在AI生成能力上:從“人工熬夜”到AI秒產(chǎn)，通過構(gòu)建知識(shí)庫(kù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式，強(qiáng)化工具滲透，生成式工作流，AI深度融入物料生成、營(yíng)銷輸出。

　　在AI交互能力上:通過采集多維事件因子，有效模型沉淀，組件模型結(jié)果輸出，首次提出“量化運(yùn)營(yíng)”的運(yùn)營(yíng)新標(biāo)準(zhǔn)，將碎片化的信信息流轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的認(rèn)知資產(chǎn)。

　　在AI決策能力上：從“靜態(tài)規(guī)則”到“動(dòng)態(tài)博弈”，從營(yíng)銷決策、運(yùn)營(yíng)決策通過結(jié)合行情走勢(shì)、資金流向圖、輿情熱詞及用戶數(shù)據(jù)等，進(jìn)行多模態(tài)分析，預(yù)判用戶投資心理等，通過模型構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶畫像。從用戶行為分析到策略生成全鏈路自動(dòng)化。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺，減少人工干預(yù)。全程實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)營(yíng)可量化。