在资本市场扩容与投资者结构迭代的双重背景下，AI技术正成为破解个人投顾服务痛点的关键钥匙。
“我国2亿个人投资者中，约80%属于日均交易额不足10万元的中小投资者，这类群体既无法获取机构级投研工具，也难以驾驭专业编程平台，在信息处理速度、策略迭代效率和风险控制能力上存在明显劣势。”日前，河北源达信息技术股份有限公司董事长郝旭接受记者采访时指出，随着这个群体对智能化工具需求的爆发，AI投顾将迎来从“机构专属”向“普惠服务”转型的战略机遇期。
“传统投顾服务成本高、覆盖范围有限，而券商和第三方技术服务商普遍将智能化工具列为机构客户与高净值客户的专属服务，这导致市场形成了显著的‘技术鸿沟'。”郝旭道出了中小投资者在投顾服务上的痛点。
数据显示，当前面向普通投资者的智能算法工具供给近乎空白，市场呈现典型的“倒金字塔”结构——头部机构占据90%以上的智能投顾资源，而广大中小投资者只能依赖基础行情软件。这种资源错配可能会直接导致中小投资者在市场波动中承受更高风险。
关注到这一痛点，郝旭透露，作为持牌的证券咨询机构，公司已在这方面发力，研发并推出针对个人投资者的算法工具，为个人投资者提供有效的智能算法，从而缩小个人投资者与机构投资者在智能算法工具软件层面的鸿沟。
针对市场关注的AI投顾实际效能，郝旭展示了源达内部研究数据：分析师与投顾人员在使用AI工具后，工作效率提升幅度超过70%，这一效能提升正向个人投资者场景迁移。“我们的测试表明，个人投资者通过轻量化AI投顾工具，可实现信息处理效率的同量级提升，尤其在财报解读、研报分析等场景中，AI能将原本需要数小时的工作压缩至分钟级。”
但是，在投资过程中，风险控制至关重要。AI算法软件如何识别和评估投资风险，例如市场风险、行业风险、政策风险等？又如何根据个人投资者的风险承受能力，制定相应的风险控制策略？
在风险控制维度，郝旭详解了AI算法的三层防护体系：通过收集财务数据、宏观经济指标等结构化数据及新闻资讯、社交媒体情绪等非结构化数据，AI系统首先构建多维风险数据库；其次利用机器学习算法挖掘历史数据中的风险特征，如通过3000+财务报表训练识别财务造假信号，通过NLP技术解析政策文本中的行业风险预警；最终实现实时监控与动态预警，当某只股票成交量突然放大或行业出现政策调整时，系统能在短时间内触发风险警报。
此外，郝旭特别强调风险适配原则：“AI投顾必须坚守‘辅助决策’定位，而非替代投资者判断。”相关工具应为不同风险承受能力的用户设置严格的策略准入机制。
展望未来，郝旭认为，AI投顾的市场扩容将沿着“工具—策略—生态”的路径演进：初期以轻量化工具降低使用门槛；中期将发展个性化策略定制，根据投资者风险偏好、投资周期生成专属方案；长期则构建开放生态，连接券商、基金公司等多方资源，形成“数据—算法—服务”的闭环。
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