Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f(shuō)，2025年，注定是中國(guó)AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的問(wèn)題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問(wèn)推出的《2025-2029年中國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景剖析及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問(wèn)題。報(bào)告詳細(xì)介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國(guó)內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報(bào)告。

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在當(dāng)今金融市場(chǎng)中，投資者面臨著琳瑯滿目的投資選擇，同時(shí)也承受著市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的不確定性。如何根據(jù)自身的財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好以及投資目標(biāo)構(gòu)建個(gè)性化投資組合，成為眾多投資者追求財(cái)富增值的關(guān)鍵訴求。人工智能大模型的出現(xiàn)，為金融行業(yè)個(gè)性化投資組合定制帶來(lái)了全新的解決方案，其背后蘊(yùn)含著精妙而復(fù)雜的原理。

一、傳統(tǒng)投資組合定制的局限性

傳統(tǒng)的投資組合定制主要依賴于金融顧問(wèn)的經(jīng)驗(yàn)判斷以及一些基礎(chǔ)的量化模型。金融顧問(wèn)憑借對(duì)市場(chǎng)的了解和與客戶的溝通，大致評(píng)估客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，進(jìn)而推薦一些標(biāo)準(zhǔn)化的投資產(chǎn)品組合。然而，這種方式存在明顯缺陷。

一方面，人為判斷具有主觀性和局限性。不同金融顧問(wèn)的專業(yè)素養(yǎng)、經(jīng)驗(yàn)水平參差不齊，對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的判斷和對(duì)客戶需求的理解可能存在偏差。例如，在評(píng)估一位中年投資者的風(fēng)險(xiǎn)承受能力時(shí)，有的顧問(wèn)可能過(guò)于保守，只推薦低風(fēng)險(xiǎn)的債券類產(chǎn)品，導(dǎo)致客戶錯(cuò)失股票市場(chǎng)潛在的高收益機(jī)會(huì)；而有的顧問(wèn)則可能過(guò)于激進(jìn)，忽視了客戶對(duì)資金穩(wěn)定性的需求，過(guò)多配置高風(fēng)險(xiǎn)的股票資產(chǎn)，一旦市場(chǎng)下行，客戶將面臨較大損失。

另一方面，傳統(tǒng)量化模型往往基于歷史數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單假設(shè)，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)。經(jīng)典的馬科維茨投資組合理論假設(shè)投資者是理性的，市場(chǎng)是有效的，且資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布。但在實(shí)際市場(chǎng)中，投資者情緒、突發(fā)政治事件、宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整等因素都會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)非理性波動(dòng)，資產(chǎn)收益率分布也常常呈現(xiàn)出 “尖峰厚尾” 等非正態(tài)特征。這使得傳統(tǒng)模型構(gòu)建的投資組合在面對(duì)市場(chǎng)變化時(shí)，無(wú)法及時(shí)有效地調(diào)整資產(chǎn)配置，難以達(dá)到最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)收益平衡。

二、人工智能大模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)

海量多源數(shù)據(jù)采集

人工智能大模型定制個(gè)性化投資組合的首要依托是海量且多元的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，既包括金融市場(chǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)，如各大證券交易所的股票、債券、基金等產(chǎn)品的實(shí)時(shí)價(jià)格、成交量、歷史走勢(shì)等信息，還涵蓋投資者個(gè)人層面的數(shù)據(jù)，如年齡、職業(yè)、收入、資產(chǎn)負(fù)債狀況、投資歷史記錄以及消費(fèi)習(xí)慣等。例如，通過(guò)與銀行、券商等金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)對(duì)接，獲取客戶的賬戶資金流水，了解其資金進(jìn)出頻率、閑置資金規(guī)模；從電商平臺(tái)收集消費(fèi)數(shù)據(jù)，分析投資者的消費(fèi)偏好、消費(fèi)能力，側(cè)面推斷其潛在的風(fēng)險(xiǎn)承受能力。像螞蟻集團(tuán)旗下的理財(cái)平臺(tái)，依托支付寶積累的海量用戶消費(fèi)、理財(cái)?shù)葦?shù)據(jù)，為個(gè)性化投資組合定制提供了豐富素材。

數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

采集到的原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值、異常值等問(wèn)題，需要進(jìn)行精細(xì)的數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。對(duì)于缺失值，采用均值填充、中位數(shù)填充或基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)填充等方法，確保數(shù)據(jù)的完整性；針對(duì)異常值，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法（如 3σ 原則）或基于領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行識(shí)別與修正，避免其對(duì)后續(xù)模型訓(xùn)練造成干擾。同時(shí)，對(duì)不同格式、不同單位的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具備可比性。例如，將各類資產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)一調(diào)整為以某一基準(zhǔn)日為起點(diǎn)的收益率序列，方便模型進(jìn)行分析運(yùn)算。經(jīng)過(guò)清洗與預(yù)處理的數(shù)據(jù)，質(zhì)量大幅提升，為大模型準(zhǔn)確學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征、挖掘潛在規(guī)律奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

三、大模型的核心技術(shù)與算法原理

深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建

人工智能大模型通常采用深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。這些模型結(jié)構(gòu)能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系。以 LSTM 為例，在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如股票價(jià)格走勢(shì)）時(shí)，它能夠有效捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，記住過(guò)去的重要信息，從而更好地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。在構(gòu)建投資組合模型時(shí)，將投資者的個(gè)人特征數(shù)據(jù)與金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)一同作為輸入，模型通過(guò)不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，學(xué)習(xí)不同因素對(duì)投資決策的影響模式。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是大模型實(shí)現(xiàn)個(gè)性化投資組合優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)之一。模型被置于一個(gè)動(dòng)態(tài)的金融市場(chǎng)環(huán)境中，以投資者的財(cái)富增值為目標(biāo)，通過(guò)不斷試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的投資策略。模型在每個(gè)時(shí)間步做出投資決策（如資產(chǎn)配置比例調(diào)整），并根據(jù)市場(chǎng)反饋（資產(chǎn)價(jià)格變化導(dǎo)致的投資組合收益變動(dòng)）獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。經(jīng)過(guò)大量的迭代訓(xùn)練，模型逐漸掌握在不同市場(chǎng)狀態(tài)下如何選擇最優(yōu)的資產(chǎn)組合，以最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)，即投資者的財(cái)富積累。例如，在牛市行情下，模型學(xué)習(xí)到加大股票資產(chǎn)配置比例能夠獲取更高收益；而在市場(chǎng)震蕩或熊市時(shí)，適當(dāng)增加債券、現(xiàn)金等避險(xiǎn)資產(chǎn)配置，降低投資組合整體風(fēng)險(xiǎn)。

四、個(gè)性化定制的實(shí)現(xiàn)過(guò)程

投資者畫像精準(zhǔn)繪制

利用大模型對(duì)采集到的投資者個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，繪制出精準(zhǔn)的投資者畫像。這不僅包括投資者的基本財(cái)務(wù)狀況，如凈資產(chǎn)、年收入、負(fù)債水平等，還涵蓋風(fēng)險(xiǎn)偏好特征，如對(duì)損失的容忍度、投資目標(biāo)的時(shí)間跨度、對(duì)不同資產(chǎn)類別的喜好程度等。通過(guò)分析投資者過(guò)去的投資行為，如交易頻率、持倉(cāng)周期、資產(chǎn)買賣時(shí)機(jī)選擇等，進(jìn)一步細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)偏好評(píng)估。例如，一位頻繁交易且傾向于追漲殺跌的投資者，可能具有較高的風(fēng)險(xiǎn)偏好，但投資決策相對(duì)沖動(dòng)；而一位長(zhǎng)期持有穩(wěn)健型基金、很少調(diào)整持倉(cāng)的投資者，則更注重資金的安全性，風(fēng)險(xiǎn)偏好較低。根據(jù)這些特征，將投資者劃分為不同類型，為后續(xù)個(gè)性化投資組合設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置調(diào)整

基于投資者畫像和實(shí)時(shí)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，大模型持續(xù)動(dòng)態(tài)調(diào)整投資組合的資產(chǎn)配置。在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期，根據(jù)投資者的長(zhǎng)期投資目標(biāo)，按照既定的資產(chǎn)配置策略，合理分配資金到股票、債券、基金、現(xiàn)金等不同資產(chǎn)類別。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)或重大事件沖擊時(shí)，模型迅速做出反應(yīng)。如突發(fā)地緣政治危機(jī)導(dǎo)致股市暴跌，大模型根據(jù)對(duì)投資者風(fēng)險(xiǎn)承受能力的評(píng)估，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的股票資產(chǎn)進(jìn)行減持，增加債券或黃金等避險(xiǎn)資產(chǎn)比例，以緩沖市場(chǎng)下跌對(duì)投資組合的沖擊；待市場(chǎng)企穩(wěn)回升后，再適時(shí)調(diào)整回正常配置比例，確保投資組合在不同市場(chǎng)環(huán)境下都能貼近投資者的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)可控下的收益最大化。

五、應(yīng)用實(shí)例與實(shí)際成效

智能投顧平臺(tái)的崛起

以美國(guó)的先鋒領(lǐng)航集團(tuán)（Vanguard）推出的智能投顧服務(wù)為例，依托人工智能大模型，為投資者提供個(gè)性化投資組合方案。平臺(tái)首先通過(guò)一系列問(wèn)卷調(diào)查收集投資者的基本信息、財(cái)務(wù)狀況、投資目標(biāo)等，初步勾勒投資者輪廓。接著，大模型接入實(shí)時(shí)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)投資者的需求進(jìn)行深度分析，在短短幾分鐘內(nèi)為投資者生成包含多種資產(chǎn)的投資組合建議，涵蓋股票型基金、債券基金、ETF 等，并根據(jù)市場(chǎng)變化實(shí)時(shí)跟蹤調(diào)整。自上線以來(lái)，該智能投顧平臺(tái)吸引了數(shù)百萬(wàn)投資者，管理資產(chǎn)規(guī)模迅速突破千億美元，為投資者帶來(lái)了較為穩(wěn)定的收益，平均年化收益率超過(guò)市場(chǎng)同類產(chǎn)品基準(zhǔn) 2 - 3 個(gè)百分點(diǎn)。

財(cái)富管理機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)型

國(guó)內(nèi)某知名財(cái)富管理機(jī)構(gòu)原本以傳統(tǒng)人工理財(cái)顧問(wèn)服務(wù)為主，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇和客戶需求多樣化，引入人工智能大模型進(jìn)行轉(zhuǎn)型。通過(guò)整合內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)、外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及行業(yè)研究報(bào)告等資源，利用大模型構(gòu)建個(gè)性化投資組合定制系統(tǒng)。在服務(wù)一位高凈值客戶時(shí)，大模型綜合考慮客戶的企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、家庭資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、子女教育規(guī)劃以及長(zhǎng)期養(yǎng)老需求等因素，為其量身打造了一個(gè)跨資產(chǎn)類別、跨地域的投資組合，包括境內(nèi)外優(yōu)質(zhì)股票、私募股權(quán)、房地產(chǎn)信托基金（REITs）以及定制化的保險(xiǎn)產(chǎn)品等。經(jīng)過(guò)一年的運(yùn)營(yíng)，該客戶投資組合在實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)穩(wěn)健增值的同時(shí)，有效抵御了市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，年化收益率達(dá)到 15%，遠(yuǎn)超客戶預(yù)期，也為財(cái)富管理機(jī)構(gòu)贏得了良好口碑，推動(dòng)其業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。

六、面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型發(fā)揮作用的生命線，但金融數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題頻發(fā)，如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、更新不及時(shí)、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重等，影響模型訓(xùn)練效果。同時(shí)，金融數(shù)據(jù)涉及大量個(gè)人隱私信息，一旦泄露將對(duì)投資者造成重大損失，引發(fā)信任危機(jī)。為此，金融機(jī)構(gòu)一方面要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理體系，投入專業(yè)資源進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整合與質(zhì)量監(jiān)控；另一方面，采用先進(jìn)的加密技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)手段，確保數(shù)據(jù)在收集、傳輸、存儲(chǔ)、使用全過(guò)程中的安全，讓投資者放心授權(quán)數(shù)據(jù)使用。

模型可解釋性與投資者信任

大模型內(nèi)部決策機(jī)制復(fù)雜，如同 “黑箱”，投資者難以理解投資組合建議背后的邏輯，這在一定程度上影響投資者對(duì)智能投顧的信任。金融機(jī)構(gòu)需要研發(fā)可視化工具，將大模型的決策過(guò)程以通俗易懂的方式展示出來(lái)，如展示影響資產(chǎn)配置的關(guān)鍵因素、市場(chǎng)趨勢(shì)判斷依據(jù)等。同時(shí)，加強(qiáng)投資者教育，普及人工智能在投資領(lǐng)域的應(yīng)用知識(shí)，讓投資者明白模型優(yōu)勢(shì)與局限性，逐步建立信任關(guān)系。

市場(chǎng)極端情況應(yīng)對(duì)與模型適應(yīng)性

金融市場(chǎng)偶爾會(huì)出現(xiàn)極端行情，如 2008 年全球金融危機(jī)、2020 年新冠疫情引發(fā)的市場(chǎng)暴跌等，這些情況往往超出模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的歷史范圍，考驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m應(yīng)性。金融機(jī)構(gòu)需要在模型訓(xùn)練中引入壓力測(cè)試、情景模擬等手段，模擬極端市場(chǎng)條件，優(yōu)化模型應(yīng)對(duì)策略。同時(shí)，保留一定的人工干預(yù)機(jī)制，在關(guān)鍵時(shí)刻由經(jīng)驗(yàn)豐富的投資專家結(jié)合模型建議進(jìn)行決策調(diào)整，確保投資組合安全。

七、未來(lái)展望

展望未來(lái)，人工智能大模型在金融行業(yè)個(gè)性化投資組合定制領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)進(jìn)化。隨著技術(shù)的不斷突破，大模型將更加精準(zhǔn)地融合宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、企業(yè)基本面分析等多維度信息，為投資者提供更具前瞻性、更貼合市場(chǎng)變化的投資建議。

同時(shí)，跨領(lǐng)域技術(shù)融合將成為趨勢(shì)。大模型將與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)投資數(shù)據(jù)的可信存儲(chǔ)與共享，提升數(shù)據(jù)安全性與透明度；與量子計(jì)算技術(shù)融合，大幅提升模型運(yùn)算速度，在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境下更快做出投資決策。

此外，監(jiān)管政策將日益完善，在保障投資者權(quán)益、規(guī)范市場(chǎng)秩序的基礎(chǔ)上，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新應(yīng)用大模型技術(shù)。金融機(jī)構(gòu)將在合規(guī)前提下，充分發(fā)揮大模型優(yōu)勢(shì)，為投資者開(kāi)啟個(gè)性化、智能化投資新時(shí)代，助力大眾實(shí)現(xiàn)財(cái)富夢(mèng)想。