01
AI的“真金白銀”賺起了錢
當人類還在爭論AI能否理解金融時,它們已經用收益率說話了。
2025年10月17日晚,一場前所未有的金融實驗在虛擬世界悄然啟動。在美國nof1.ai實驗室搭建的“Alpha Arena”競技場上,來自全球的六個頂級AI大模型同時接收到一條冰冷的指令:用1萬美元實盤資金,在加密貨幣市場中搏殺,不準求助人類,不準額外提示。 一場沒有硝煙的“AI炒幣世界大戰”就此爆發。
截至10月27日的數據顯示,中國模型在這場實盤較量中表現驚艷。DeepSeek的賬戶價值突破22,304美元,較初始本金增長123.04%,阿里通義千問Qwen3 Max的收益曲線則定格在20,708美元,它在10月22—25日加密市場大漲期間曾領跑全場,雖被反超但仍守住亞軍寶座。
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該表格是2025年10月27日競賽收官時的完整快照,代表各AI模型在特定10天窗口期 的終極表現與策略畫像
相比之下,美國的兩個科技巨頭表現令人失望。laude和Grok在8,000美元區間掙扎,Gemini賬戶僅剩3,801美元,而GPT-5的凈值已跌至2,761美元,虧損72.39%。美國模型的交易界面充斥著混亂的多空單混雜,甚至出現逆勢做空的致命錯誤。
Alpha Arena項目首次將AI大模型置于真實金融環境中測試,不僅檢驗了AI的交易能力,也為公眾展示了未來量化投資的新形態。相較于真的放手讓AI幫我們炒股理財,更多人還是傾向于將其當作“變得靠譜一些”的理財顧問。
02
AI理財的兩種模式
普惠助手VS數字分身
2025年,中國金融大模型發展迅速,多家科技公司和金融機構推出了針對金融場景優化的垂直大模型。在C端市場,支付寶和招商銀行的AI理財助手最具代表性。
螞蟻集團推出的“螞小財”集成在支付寶生態中,面向個人用戶的理財咨詢、保險產品解讀等場景,語言通俗化能力強,其底層模型Finix在上海財經大學的金融領域大模型評估中排名第一。招商銀行“小招”則走了另一條路徑,其作為銀行私有化部署的典型代表,招行完全自主訓練模型,數據不對外輸出,滿足金融機構對數據安全的高要求。
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一個依托超級App的生態優勢,一個憑借銀行系的嚴謹與數據壁壘,兩大AI理財顧問正各自演繹著不同的發展路徑。
03
能力實測
誰更懂你的錢包?
單從使用便利性的角度出發,用戶只需在招商銀行APP界面下拉就可以切換到小招對話窗口,而螞小財則位于支付寶理財界面的左上角,需要用戶單獨點擊才能啟動,相較而言小招的啟動更具便利性。
兩款產品均采用對話式UI界面設計,這里我們首先向兩者發出“投資金條什么價位買比較合適”的指令,兩款AI理財顧問都經過深度思考后給出答案,不過招行小招給出的答案更偏保守,其分析介紹完黃金走勢后,雖也給出讓用戶關注招行“金生利”產品的建議,但整體表述較為保守,并未明確給出購買價格和建議。
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相較而言,“螞小財”不僅對當下黃金價格以及歷史走向進行了一番分析,更直接在結論上加入了相關基金的購買鏈接,其回答顯然更直接明了。
接下來,由于兩款APP同個人日常消費、收支綁定比較密切,我們嘗試發出“請根據本人日常收支及消費情況,推薦一份每個月2000元的投資理財計劃”的指令,以測試兩個深入筆者日常生活的平臺是否能給出針對性的理財建議。
對比兩款AI理財助手給出的答案會發現,招行小招在這樣具有針對性的問題上依舊有些謹慎了,直接給出相關業務推薦的做法,顯得有些不太人工智能了,而“螞小財”這一次的回答還是相當不錯的,其不僅將這20000元分成了多個投資理財方向,更精確地給出了每一項理財需要投入的資金占比。
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當然,如果仔細閱讀“螞小財”的內容會發現,其并未針對用戶個人日常消費習慣做一些針對性的推薦,顯然在內部系統數據打通上還是有一些欠缺。
04
金融百事通:決策輔助價值
相較于帶有一些分析和判斷能力的應用場景,招行小招顯然更適合面對“查看上月支出”“企業年金什么時候能領取”等數據采集和分析方面的問題,AI的加入也讓其擁有多輪對話能力。而“螞小財”引導問題更偏話題性,如“年輕人存款不足10萬,少嗎?”這樣的話題甚至會給出投票鏈接為用戶帶來互動。
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通過日常對話我們發現,螞小財的服務范圍涵蓋理財、保險專業知識問答,還提供市場行情解讀、持倉深度分析及投教科普等專業服務。面對復雜專業的市場熱點、產品術語、上市公司財報等信息,升級后的“螞小財”能夠為用戶帶來秒級實時解讀。小招的服務則體現出更強的銀行體系全周期陪伴特性,通過萃取一線客戶經理多年財富管理經驗,小招逐步構建起覆蓋“售前期-售中期-售后期”等各個關鍵時點的全周期服務鏈路。
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總的來說,AI理財顧問的終極靠譜法則,恰在于用戶清醒認知它的“不完美”:它是指南針而非自動駕駛,是數據庫而非先知。我們將它視為輔助決策的“超級研究員”,借助其處理海量信息的能力來完善我們的決策。
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