場景描述
1 投顧服務供需嚴重不對稱，用戶咨詢響應效率低
- 場景痛點：傳統(tǒng)投顧團隊人力有限，難以7×24小時高頻響應大量用戶個性化的投資問題，且存在專業(yè)水平不一致、服務質(zhì)量不穩(wěn)定問題。
- 解決方案開發(fā)必要性： “九方靈犀”引入自然語言理解與金融知識圖譜，對用戶提問進行精準語義理解與意圖識別； 構建AI實時問答+歷史語料召回+多輪跟進能力，提升響應效率并保證專業(yè)性； 實現(xiàn)7×24小時智能化陪伴式投顧服務，緩解人工瓶頸。
2 個性化策略推薦困難，用戶畫像和風險適配缺失
- 場景痛點：不同投資者在風險偏好、交易習慣、持倉周期等方面差異顯著，傳統(tǒng)投顧難以做到千人千面的定制化策略服務。
- 解決方案開發(fā)必要性： 借助“九方靈犀”構建動態(tài)用戶畫像系統(tǒng)，結合行為數(shù)據(jù)、交易記錄、風險測評等多維信息進行精準建模； 支持個性化投顧內(nèi)容生成與推送； 支持策略問答+解讀+擇時建議等多維度服務內(nèi)容，增強用戶黏性。
3 內(nèi)容生成能力有限，策略解讀與市場解說缺乏連貫性與深度
- 場景痛點：投顧內(nèi)容生產(chǎn)依賴人工，更新周期長，風格不統(tǒng)一；面對熱點事件、策略邏輯難以及時解釋、講清楚、講明白。
- 解決方案開發(fā)必要性： 引入大模型能力，打造金融領域垂直內(nèi)容生成引擎； 支持策略解讀、市場點評、日報周報、熱點快評、視頻腳本自動生成； 結合多模態(tài)能力，生成圖文結合、可交互的專業(yè)內(nèi)容，增強投教價值與用戶信任。
解決方案
1 響應效率低——陪伴式智能對話助手
- 構建投顧知識圖譜與專業(yè)語料庫，結構化行情檢索工具，同時九方知識庫匯聚內(nèi)部策略觀點、財經(jīng)快評、投教內(nèi)容與投顧答疑數(shù)據(jù)； 統(tǒng)一MCP工具，形成九方MCP Tool Box。
- Post-Training投顧領域九章證券大模型，增強金融術語理解與意圖識別能力； 構建 “Tool Search+thinking+answer”三階段智能體對話模式，確保準確率與生成質(zhì)量。
- 開發(fā)“九方靈犀智能助手”交互端 支持網(wǎng)頁/APP/學習機/微信小程序接入； 提供多輪對話、上下文記憶、投顧語氣風格的擬人化陪伴式體驗。
2個性化推薦缺失——用戶記憶
- 搭建多維度用戶記憶系統(tǒng) 融合用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽/點擊/提問）、交易數(shù)據(jù)（持倉/偏好）與風險測評結果； 利用 COMEDY框架構建用戶投資風格畫像+認知水平畫像。
- 訓練記憶大模型，構建個性化內(nèi)容推薦與消息推送系統(tǒng)，支持定制日報、策略更新、個性快評； 推薦理由明確可解釋，增強用戶信任與接納度。
3 熱點內(nèi)容生成能力弱——熱點主動式服務
1 搭建熱點事件快評系統(tǒng) 實時接入資訊流與市場數(shù)據(jù)； 自動生成熱點事件分析+影響資產(chǎn)清單+操作建議，并推送給關注用戶群體。
2 融合圖文生成、多模態(tài)能力 生成圖表解讀、交互圖卡、視頻腳本，打通投顧內(nèi)容在多個平臺的展現(xiàn)形態(tài)； 提升用戶認知效率與粘性。
成效
依托九章證券大模型的金融語言理解與任務處理能力，“九方靈犀”已成為九方智投在智能投顧方向的重要戰(zhàn)略抓手。自上線以來，已實現(xiàn)以下階段性成果：
- 2025年初至今，全平臺累計對話交互量已突破 1800 萬次，服務覆蓋行情解讀、策略推薦、熱點問答、股票診斷等多樣化投顧需求；
- 用戶智能投顧場景滲透率達到 10%+，用戶使用習慣逐步向智能助手遷移；
- 整體用戶滿意度超過 50%，特別在“專業(yè)性回答”“時效性資訊”維度獲得廣泛好評；
- 實現(xiàn)對九方核心小額與大額業(yè)務的雙線賦能： 在小額業(yè)務方向，與量化工具產(chǎn)品聯(lián)動，提升策略轉化率與留存效果； 在大額業(yè)務方向，結合股票賬戶診斷服務，支持生成持倉分析、策略優(yōu)化建議等個性化報告，增強高凈值客戶的服務深度與專業(yè)信任。
通過持續(xù)提升的模型能力與穩(wěn)健的場景落地路徑，“九方靈犀”正在從傳統(tǒng)問答工具進化為更懂市場、更懂策略、更懂用戶的智能投顧伙伴，有力支撐九方智投構建差異化競爭優(yōu)勢。
快報
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