商业银行基于大模型的财富研选助手实践

在“十五五”规划指引下，商业银行积极响应国家加快建设金融强国，推动高质量发展的战略部署，聚焦个人金融领域财富管理服务转型升级，持续深化数智化技术在财富管理领域的融合应用，探索打造基于大模型技术的“财富研选助手”，并作为财富管理数智化转型的重要实践成果在多个业务场景落地应用，有效提升了财富管理服务的智能化水平与运营效率。

财富研选助手秉承“以客户为中心”的核心理念，聚焦投资市场分析、产品研究、投资陪伴及跟踪管理等关键环节，打造覆盖财富管理全流程的智能化服务解决方案，能够对传统销售导向型服务模式中高度依赖人工处理的低效流程进行有效重构，提升业务质效，全面优化客户体验与满意度。

一、综合化市场分析能力，提升市场研判效率

为及时捕捉市场动态并生成综合化、专业化的市场研究观点，财富研选助手融合商业银行内部的金融资产变动等数据要素与业界市场动态信息，应用大数据及人工智能技术搭建市场研究模型框架，提供市场情绪分析、行业景气度研判、热点轮动追踪等多维分析能力。同时，财富研选助手构建全球市场资讯及研报知识库，依托大模型技术实现市场观点提炼，并通过对话式交互输出融合银行专业研究视角的结构化报告及可视化动态趋势图，为一线财富管理队伍提供数据驱动的投资决策支持。

二、多维度产品分析与智能选品，提升产品研选专业度

为快速定位刻画产品，提升财富管理队伍选品配置效率，财富研选助手针对全市场产品构建产品标签库，包含超千项产品标签及多种可视化组件，并通过大模型技术精准识别用户需求，动态生成自定义产品画像，可将单产品画像生成时间从平均0.5个工作日大幅压缩至秒级。此外，财富研选助手创新融合多因子量化评分模型及专家研选经验，构建商业银行专属产品的研选评分体系，能够实现同类产品多维度量化评分及品类优选，为财富顾问提供产品营销话术生成、业绩分析、特征解读等全方位分析支持。这些功能极大便利了财富管理队伍高效筛选目标产品、实现客户与产品精准匹配，有效提升产品遴选效率和投资决策胜率。

三、投资全生命周期个性化陪伴策略，提升营销效率与转化率

为赋能一线财富管理队伍高效输出“以客户需求为导向”的陪伴信息，提升客户投资体验，财富研选助手借鉴六西格玛DMAIC循环理论，深度解析客户投资全生命周期链路，并结合灵活定制的陪伴策略，能够为财富管理人员精准分析用户陪伴需求、动态输出个性化投资陪伴信息，成功打造了商业银行特色的客户陪伴体系，精细化构建了从产品持有到财富规划的全旅程陪伴网络，重塑了数字化时代“有温度”的财富管理服务新范式。

四、高效的持仓跟踪与优化机制，提升资产配置科学性

科学的资产配置高度依赖对持仓组合的精准及时分析，需快速识别异动信息并依据严谨的资产配置方法论进行动态调整。财富研选助手对接多元风险信息源，依托投资组合资产穿透等分析工具，可实时监测产品、公司、底层资产等多维度风险事件，及时发现持仓组合异动，并通过创新性融合专家规则与大模型技术，智能生成风险预警提示、持仓优化建议并推送至业务人员。由此，财富研选助手打通了“跟踪-分析-决策”全流程闭环，在有效控制风险同时最大化实现资产保值增值。

财富研选助手的建设与应用，有效赋能一线财富顾问、投资顾问、产品经理等多岗位业务人员，不仅提升了财富管理业务的智能化、专业化与自动化水平，更在业务应用中显著降低了人力成本，其中通过自然语言一键式选品，产品研选和推荐效率提升了80%，显著改善了服务效率与客户满意度。财富研选助手的落地，充分体现了商业银行在落实国家“十五五”规划、推动金融高质量发展方面的责任担当与创新实践。未来，商业银行将持续深化金融科技融合，不断优化“以客户为中心”的财富管理服务模式，构建更加智能、普惠、可持续的财富管理体系。

作者：中国工商银行软件开发中心广州技术部