在 AI 大模型与金融场景结合这件事上，理财是一个重要方向。
近期的上海外滩大会上，蚂蚁推出了 AI 金融管家“蚂小财”。钛媒体 App 第一时间进行了深度体验，直观感受是，与通用型大模型产品相比，“蚂小财”可以回答更加细节的问题，呈现更加直接的观点和更加生动的表现形式，但并非在“原创”内容和观点。
比如，当询问”招行近 5 年的业绩变化如何“时，其能生成图文版财报解读，解读营收等核心数据的变化和原因，并且提出招行目前面临的挑战是“营收净利双降，尤其是大财富管理收入的显著下降”。进一步询问“招行的信息科技投入占比”，它也可以直接回答出 2023 年的具体投入及占比。
当提问“近期投资赚钱应该怎么投”时，“蚂小财”的回答是：“你可能正在寻找新的投资机会，本月建议你关注美股板块”，还顺带推荐了具体某只 QDII 基金。同时，它还提到了黄金板块具备避险价值，“随着美联储降息预期升温、美国大选的不确定性、地缘危机等因素的干扰，全球避险情绪升温，作为避险资产的黄金依旧具备配置价值。
当询问“有哪些优秀的基金经理值得推荐”，它的回答是张坤、朱少醒、王平、胡志利和龙悦芳，分别对应消费行业、股票型基金、混合型基金、债券基金等不同领域。
体验与真人接近，并且回答力求少说“正确的废话”，但严格来说，“蚂小财”并不原创内容和观点，只是整合者和转述者。其上游对接基金公司、券商等 200 多家机构，通过大模型“读懂”其观点后，向真人理财师一样，转述给普通投资者。
换句话说，其能回答诸如“招行的信息科技投入占比”这类具体问题的原因是，有专业机构和媒体已经做出了计算，而非由其自身计算得出。一旦机构和媒体未有涉及，其便不能明确回答。
即使如此，在蚂蚁方面看来，降低理财顾问的获得门槛是“蚂小财”的重要价值。据其透露，截至 2024 年 8 月底，“蚂小财”的月度活跃用户数已经达到 7000 万人，其中有 45% 来自三线及以下城市。这其中重点提到的服务三线及以下城市用户，正是展示其试图填补金融领域“数字鸿沟”的意义。
会后，钛媒体 App 等与蚂蚁集团财富保险事业群智能服务部总经理陆鑫、蚂蚁集团金融 AI 产品负责人杨帆展开了一场对谈。
合规问题是钛媒体 App 关注的重点之一。笔者在体验时注意到，在被问到建议购买哪支股票的时候，蚂小财的回答既直接又微妙，它并不避讳提到具体的公司，但也只是用“我筛选了几家公司，为你介绍”这类的表述。
“码小财”在推荐股票时的表述
在回应钛媒体 App 关于是否存在荐股的疑问时，杨帆表达了两个观点，一是绝对不会荐股，二是要提供比较有“锐度”的信息，而不是套话。
由此，持牌合规是蚂蚁方面负责人强调的重点，“给用户提供的产品展示、推荐是由蚂蚁基金持牌主体在做。产品的列表是蚂蚁基金提供的，和 AI 其实是没什么关系。”
总而言之，蚂蚁的最新实践并非在试图通过与 AI 大模型的结合突破人类投资能力的边界——在整个外滩大会上，蚂蚁方面也几乎未提及其旗下的基金投顾产品“帮你投”，而主要看重的是 AI 大模型的语言能力的运用，试图为投资者带来一位 AI 理财师。
以下是钛媒体 App 与“蚂小财”团队对话内容：
问：投资机会推荐的依据是什么，是如何得出这一结论的？其次，AI 在推荐黄金板块后，还会推荐相关产品，这种推荐有何依据？是否存在广告成分？推荐的准确率如何？
杨帆：金融的核心业务不会因为 AI 的介入而改变。AI 金融管家所提供的专业服务均由合作的持牌机构负责，AI 的角色是提高服务的普及度和易获得性。无论是产品推荐还是对板块的看法，这些内容并非由 AI 创造，而是来自我们财富管理业务的合作伙伴。你在支付宝 APP 上看到的其他产品和观点与此相同。至于准确率问题，也正如我之前所说，并非由 AI 产生，因此其准确率与我们平台上其他投研、投顾及机构提供的观点的准确率是一致的。
问：‘蚂小财“背后的数据体系和内容是什么
陆鑫：数据分为两个系列：第一个是我们提供给大模型的知识；第二个是时效性较强的数据，如最近发布的财务报表或行情资讯。我们这样构建两个数据体系。
第一个系列是提供给大模型的训练数据，包括金融行业通用知识、财富管理、保险和信贷等领域的知识。此外，还有专家标注的数据，因为我们需要让蚂小财变得更专业，所以需要学习专家的分析逻辑和看法。这些数据类似于教材，用于训练模型。
第二个系列是让大模型进行实时检索的数据体系。例如，你提到的招商银行过去五年的营收和净利润数据，这些都是大模型需要实时检索的数据。目前，我们已经将国内所有历史财务研究报告及其金融指标，包括宏观和微观数据，以及大部分权威媒体的资讯纳入这个体系。当然，目前这些数据的引入工作仍在进行中，我们在科技、娱乐等其他行业的信息方面还有所欠缺，仍在建设中。
问：我注意到，抓取的参考来源大部分是近两个月的报道，也有少数是一年前的报道。底层数据来源和更新频率如何，以及如何保证数据的准确性，包括抓取的有效性和及时性。
陆鑫：关于数据问题，我们有两个系列的数据。第一个是给模型做教材的数据，这部分其实没有时效性，是把历史上所有我们认为好的、质量高的、权威的、价值观对的数据作为模型的训练数据。第二部分是刚才提到的具有时效性的信息，这部分由我们给模型的检索决定，它会优先考虑近期权重较高的数据。
问：许多用户的基础认知非常缺乏，甚至不知道如何提出问题，只会问类似“我应该怎么赚钱”的问题。我们如何让用户提出能够实际获得知识的问题？
杨帆：这是一个很好的问题，也是所有 AI 和通用大模型需要解决的问题——如何降低 AI 与用户的交互成本。用户很难提出专业问题，我们的解决方案有两个：第一，我们提供策划，预先猜测用户可能的问题并提供选项，用户只需选择而无需自己提问；第二，如果用户无法提出高质量的问题，但可以提出模糊的问题，如“我只想赚钱”，我们可以通过 KYC（了解你的客户）来反问用户，例如询问他们想要稳定的收益还是愿意承担一定的风险。我们用通俗易懂的语言展示 KYC 信息，让用户选择。这就像看病一样，用户无法详细描述症状，医生会通过一系列问题引导用户，从而了解病情。因此，AI 或理财管家需要引导用户提出问题，以便顺畅地提供服务。
问：发现有些问题的回答有点荐股的感觉，但它并没有荐股的资质。
杨帆：首先，我们绝对不会荐股，我们的态度非常明确，不会做荐股的事情。涉及股票的都是市场资讯收集和行情客观信息展示。我们一定要确保它足够合规。其次，我们希望为用户提供有深度、有帮助的信息，并通过 AI 使这些信息更易于理解、更精炼和明确。而不是套话、水话，用户读完之后也没有获得什么有用信息。
问：和智能投顾产品“帮你投”相比，两者的定位有何不同？
杨帆：两者非常不同。“帮你投”是基金投顾业务，为用户提供全委托服务。蚂小财是智能服务工具，是智能理财助理，辅助用户理财的服务入口。背后的专业观点和服务仍由持牌金融机构提供。蚂小财通过服务对话方式更好地连接客户与机构（包括金融机构、基金服务机构、财经媒体等），使客户更好地享受专业机构带来的专业观点、资讯和服务。如果用户需要“帮你投”，蚂小财也会将这个产品介绍给用户。
问：当我要求它推荐产品时，它会推荐一个明确产品。我不明白如何根据个性化推荐产品，是否会根据打标签后提取的数据进行推荐？
杨帆：回到之前提到的，为用户提供产品展示和推荐实际上是由蚂蚁基金持牌主体负责的。产品的列表由蚂蚁基金提供，与 AI 关系不大。例如，当用户问“给我推荐一个产品”，这件事背后我们仍然采用了金融业务的相关数据，只是大模型在这个过程中帮助使对话更容易让客户理解，真正的产品展示信息仍然来源于我们的金融业务。
（本文首发于钛媒体 APP，作者｜蔡鹏程，编辑｜刘洋雪）
