財聯(lián)社4月17日訊（記者 吳雨其）近日，由財聯(lián)社、鵬華基金聯(lián)合多家證券公司共同主辦的“智啟未來·云端互聯(lián)——AI賦能下的ETF生態(tài)新機遇”會議，在杭州湘湖湖畔圓滿落幕。
會議匯聚了來自券商、基金公司等行業(yè)的實操者，會議匯聚了國泰海通、廣發(fā)證券、中信建投、同花順、鵬華基金等數(shù)十家機構的專家，圍繞AI技術與ETF生態(tài)的深度融合展開探討。
本次會議揭示了AI與ETF生態(tài)融合的三大方向：一是技術驅動效率革命，強調的AI在指數(shù)優(yōu)化、內容生成中的應用；二是投顧服務重塑信任；三是運營場景全鏈路滲透。與會嘉賓共識明確——唯有將AI深度嵌入“投研-營銷-服務”鏈條，方能在這場財富管理的智能化浪潮中搶占先機。
曲東榮：廣發(fā)證券的智能化運營三級跳
廣發(fā)證券數(shù)字平臺部總經(jīng)理曲東榮在發(fā)言中重點探討了ETF市場近年來的變革與智能化運營的實踐路徑。他指出，隨著投資者從主動管理基金轉向被動型ETF的趨勢日益顯著，證券公司的運營模式正經(jīng)歷深刻轉型。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技術應對海量客戶需求。
曲東榮強調，人工智能在ETF運營上的核心價值在于對客服務上的降本增效，并通過數(shù)據(jù)分析和動態(tài)提醒幫助投資者理性決策。例如，廣發(fā)證券通過智能問答系統(tǒng)實時連接客戶與投顧，利用AI等技術實現(xiàn)對話場景解析、精準知識匹配、智能內容生成，為客戶高效提供個性化服務，解決傳統(tǒng)模式響應慢、專業(yè)門檻高的問題。
面對未來，曲東榮認為AI與ETF的深度融合將是大勢所趨，尤其在精細化運營和個性化服務領域潛力巨大。廣發(fā)證券正探索構建以AI為底座的智能體系，覆蓋客戶從認知到交易的全鏈條。他同時也指出，隨著AI的全面滲透，券商在提升服務效率的同時，要堅守客戶利益為核心的長期服務理念，“潤物細無聲”。
吳雪偉：以客戶為中心的ETF買方投顧服務服務體系探索
中金財富產(chǎn)品與解決方案部落ETF負責人吳雪偉以“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：依托公司專業(yè)研究力量，從全市場1000余只ETF中篩選研選池標的，再由ETF50主理人根據(jù)客戶需求構建多風格的策略組合，覆蓋寬基、行業(yè)、跨境、商品等不同資產(chǎn)類別，引導客戶通過長期、定投、配置的方式配置ETF資產(chǎn)。
吳雪偉表示，“指數(shù)投資領域也要相信專業(yè)的力量”——如中金財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，為零售客戶提供ETF配置建議，不斷提升客戶投資體驗。
吳雪偉認為，ETF資產(chǎn)配置的過程也是我們與客戶共同提升投資認知的過程，投資紀律的優(yōu)化與投資標的的選擇同樣重要。為此，中金推出“ETF50”投顧品牌，通過分布式業(yè)務模式，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景、多策略、多模式的ETF配置服務。
王靖：智能化運營助力ETF業(yè)務效率提升
中信建投個人金融部用戶運營負責人王靖則分析了以客戶需求為核心的運營體系的重構。
通過數(shù)據(jù)回測，公司構建了200余個潛客標簽，例如“持倉股票但未配置ETF”“近30天搜索‘黃金’關鍵詞”等，并設計5步轉化路徑：訪問ETF頁面→加自選→首次交易→復購→防流失。
王靖以“科創(chuàng)50ETF首發(fā)”為例，通過AI生成標的解析、定投攻略等內容，滲透至APP詳情頁、自選列表頁等場景，最終15億銷售額中50%來自線上直接轉化。他特別提到，與財聯(lián)社合作的AIGC項目將內容閱讀率提升36%，關鍵在于“標題人工優(yōu)化+內容AI生成”的混合模式?！拔磥恚\營的核心是讓AI無聲浸潤每個交互節(jié)點?！彼偨Y道。
王靖重點介紹了與財聯(lián)社合作的AIGC項目。面對市場80%的ETF標的缺乏內容覆蓋的痛點，AI工具實現(xiàn)了分鐘級內容生產(chǎn)，并通過標題優(yōu)化、事件熱度篩選與及時推送，使閱讀率提升36%，自選添加率與交易率分別增長124%和143%。她坦言，模型在震蕩行情中需動態(tài)調整推薦邏輯，未來將推動內容生成、受眾匹配與觸達的全面自動化，例如通過AI優(yōu)化推送客群并接入智能審核系統(tǒng)。
別華榮：鵬華ETF策略體系，破解A股高波動困局
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)，直指投顧服務的核心——以科學的資產(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。以技術為紐帶，鵬華投顧團隊，打通資產(chǎn)端、產(chǎn)品端與客戶端的數(shù)據(jù)壁壘，實現(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股長期年化回報約10%，和成熟市場接近，但年化波動率約25%，高于成熟市場，投資者體驗不佳。通過大類資產(chǎn)配置，如“20%固收+80%權益”組合與再平衡機制，可以提升投資者收益，同時顯著降低波動率降低。鵬華推出5%-95%風險倉位的全譜系ETF策略，涵蓋滬深300、中證500等寬基ETF，并設計“啞鈴型策略”平衡大小盤與紅利/成長風格。
針對行業(yè)輪動，別華榮提出“核心資產(chǎn)優(yōu)選”與“行業(yè)景氣輪動”雙路徑。前者聚焦消費、醫(yī)藥、科技等賽道，長期投資收益豐厚；后者通過量化模型捕捉基本面超預期行業(yè)，實現(xiàn)超額收益。他舉例稱，一季度推薦的半導體、智能網(wǎng)聯(lián)汽車ETF組合在市場熱點中表現(xiàn)突出，并強調配對交易工具在科創(chuàng)50與科創(chuàng)100價差套利中的實戰(zhàn)價值。
此外，別華榮重點介紹了“AI超級信號”：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析K線圖形與市場情緒，動態(tài)生成交易信號。測試顯示，該信號在科創(chuàng)50ETF上的擇時準確率較傳統(tǒng)指標顯著提升。
他總結，AI的價值在于“讓復雜策略普惠化”：客戶通過跟隨信號調倉，可實現(xiàn)低波動下的穩(wěn)定收益。
莊燕樺：智能工具賦能ETF精準營銷與客戶體驗優(yōu)化
國投證券數(shù)字金融部產(chǎn)品總監(jiān)莊燕樺在發(fā)言中重點探討了智能投顧工具與行情預警在ETF線上營銷中的創(chuàng)新應用。
國投證券通過自主研發(fā)的AI網(wǎng)格交易策略，有效簡化了客戶操作流程，實現(xiàn)參數(shù)自動優(yōu)化，降低使用門檻。她強調，精準營銷需深度結合客戶需求與市場熱點，并提出“全周期需求適配”理念，采用“軟硬兼施”的運營策略，既可避免過度打擾客戶，又確保服務觸達的及時性與相關性。
她坦言智能工具的應用仍需平衡創(chuàng)新與風險，未來，國投證券計劃進一步優(yōu)化工具的場景適配能力，在提升服務深度的同時，探索ETF生態(tài)與財富管理業(yè)務的協(xié)同增長路徑。
何軍：AI驅動ETF規(guī)模爆發(fā)與生態(tài)重構
財朕社副總編輯何軍以數(shù)據(jù)開篇：截至2024年底，國內ETF規(guī)模突破3萬億元，全球ETF總規(guī)模超10萬億美元，中國市場增速領跑全球。
他指出，在這個重構財富管理格局的時代，新的動能、機遇和挑戰(zhàn)正在匯聚，ETF營銷和服務在券商財富管理業(yè)務中也已越發(fā)重要，AI技術的突破性進展為ETF的精細化管理和差異化服務提供了全新可能。無論是通過機器學習優(yōu)化指數(shù)編制邏輯，還是利用自然語言處理技術挖掘市場情緒信號；無論是基于大數(shù)據(jù)構建動態(tài)風險管理模型，還是借助算法交易提升流動性管理效率——AI正在打破傳統(tǒng)ETF業(yè)務的邊界，催生出更智能、更個性化的產(chǎn)品與服務。
何軍強調，AI與ETF的結合正從“工具輔助”轉向“生態(tài)重構”，未來競爭的核心在于“誰能在智能投研、精準營銷、風險管理等場景中率先實現(xiàn)技術閉環(huán)”。
張福順：AI重構ETF營銷新范式
財聯(lián)社機構部張福順分享了AI在營銷端的突破性應用，在平臺ETF營銷這一垂直領域，主要集中三個方向點在：線上營銷，驅動“千人千面”智能交互;持營運營：重構“策略+服務”閉環(huán)；協(xié)同創(chuàng)新：大模型打通“營銷-運營-產(chǎn)品”鏈路，通過AI模型重構ETF營銷新范式。
從大模型能力賦能具體業(yè)務方向上，張福順分享了三個點：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)，通過構建知識庫與動態(tài)數(shù)據(jù)相結合的方式，強化工具滲透，生成式工作流，AI深度融入物料生成、營銷輸出。
在AI交互能力上:通過采集多維事件因子，有效模型沉淀，組件模型結果輸出，首次提出“量化運營”的運營新標準，將碎片化的信信息流轉化為可執(zhí)行的認知資產(chǎn)。
在AI決策能力上：從“靜態(tài)規(guī)則”到“動態(tài)博弈”，從營銷決策、運營決策通過結合行情走勢、資金流向圖、輿情熱詞及用戶數(shù)據(jù)等，進行多模態(tài)分析，預判用戶投資心理等，通過模型構建動態(tài)用戶畫像。從用戶行為分析到策略生成全鏈路自動化。實現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺，減少人工干預。全程實現(xiàn)分鐘級運營和運營可量化。
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