场景描述
1 投顾服务供需严重不对称，用户咨询响应效率低
- 场景痛点：传统投顾团队人力有限，难以7×24小时高频响应大量用户个性化的投资问题，且存在专业水平不一致、服务质量不稳定问题。解决方案开发必要性： “九方灵犀”引入自然语言理解与金融知识图谱，对用户提问进行精准语义理解与意图识别； 构建AI实时问答+历史语料召回+多轮跟进能力，提升响应效率并保证专业性； 实现7×24小时智能化陪伴式投顾服务，缓解人工瓶颈。
2 个性化策略推荐困难，用户画像和风险适配缺失
- 场景痛点：不同投资者在风险偏好、交易习惯、持仓周期等方面差异显著，传统投顾难以做到千人千面的定制化策略服务。解决方案开发必要性： 借助“九方灵犀”构建动态用户画像系统，结合行为数据、交易记录、风险测评等多维信息进行精准建模； 支持个性化投顾内容生成与推送； 支持策略问答+解读+择时建议等多维度服务内容，增强用户黏性。
3 内容生成能力有限，策略解读与市场解说缺乏连贯性与深度
- 场景痛点：投顾内容生产依赖人工，更新周期长，风格不统一；面对热点事件、策略逻辑难以及时解释、讲清楚、讲明白。解决方案开发必要性： 引入大模型能力，打造金融领域垂直内容生成引擎； 支持策略解读、市场点评、日报周报、热点快评、视频脚本自动生成； 结合多模态能力，生成图文结合、可交互的专业内容，增强投教价值与用户信任。
解决方案
1 响应效率低——陪伴式智能对话助手
- 构建投顾知识图谱与专业语料库，结构化行情检索工具，同时九方知识库汇聚内部策略观点、财经快评、投教内容与投顾答疑数据； 统一MCP工具，形成九方MCP Tool Box。Post-Training投顾领域九章证券大模型，增强金融术语理解与意图识别能力； 构建 “Tool Search+thinking+answer”三阶段智能体对话模式，确保准确率与生成质量。开发“九方灵犀智能助手”交互端 支持网页/APP/学习机/微信小程序接入； 提供多轮对话、上下文记忆、投顾语气风格的拟人化陪伴式体验。
2个性化推荐缺失——用户记忆
- 搭建多维度用户记忆系统 融合用户行为数据（浏览/点击/提问）、交易数据（持仓/偏好）与风险测评结果； 利用 COMEDY框架构建用户投资风格画像+认知水平画像。训练记忆大模型，构建个性化内容推荐与消息推送系统，支持定制日报、策略更新、个性快评； 推荐理由明确可解释，增强用户信任与接纳度。
3 热点内容生成能力弱——热点主动式服务
1 搭建热点事件快评系统 实时接入资讯流与市场数据； 自动生成热点事件分析+影响资产清单+操作建议，并推送给关注用户群体。
2 融合图文生成、多模态能力 生成图表解读、交互图卡、视频脚本，打通投顾内容在多个平台的展现形态； 提升用户认知效率与粘性。
成效
依托九章证券大模型的金融语言理解与任务处理能力，“九方灵犀”已成为九方智投在智能投顾方向的重要战略抓手。自上线以来，已实现以下阶段性成果：
- 2025年初至今，全平台累计对话交互量已突破 1800 万次，服务覆盖行情解读、策略推荐、热点问答、股票诊断等多样化投顾需求；用户智能投顾场景渗透率达到 10%+，用户使用习惯逐步向智能助手迁移；整体用户满意度超过 50%，特别在“专业性回答”“时效性资讯”维度获得广泛好评；实现对九方核心小额与大额业务的双线赋能： 在小额业务方向，与量化工具产品联动，提升策略转化率与留存效果； 在大额业务方向，结合股票账户诊断服务，支持生成持仓分析、策略优化建议等个性化报告，增强高净值客户的服务深度与专业信任。
通过持续提升的模型能力与稳健的场景落地路径，“九方灵犀”正在从传统问答工具进化为更懂市场、更懂策略、更懂用户的智能投顾伙伴，有力支撑九方智投构建差异化竞争优势。
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