一、行业变革：财富管理建设是金融强国与券商发展的迫切要求

　　推动金融强国建设和培育一流投行，券商财富管理转型成为重要一环。在金融强国建设的战略指引下，证券公司作为资本市场核心中介机构，其财富管理业务的能力建设已成为行业实现功能性定位的关键。2024年3月，证监会发布《关于加强证券公司和公募基金监管加快推进建设一流投资银行和投资机构的意见(试行)》，着重强调行业机构需将功能性置于首位，并将提升服务中长期资金能力、提升投资者长期回报作为重要要求。2024年4月出台的新“国九条”进一步指出要引导行业机构处理好功能性和盈利性关系，推动券商加强财富管理能力建设。2025年2月，证监会发布的《关于资本市场做好金融“五篇大文章”的实施意见》提出，推动证券基金经营机构加快财富管理转型。可见，券商财富管理能力的提升，既是打通“居民财富—资本市场—实体经济”循环的关键纽带，也是券商向一流投资银行迈进的必由之路。

　　居民财富需求转向多元化和专业化，券商财富管理转型成为必然选择。一方面，中国居民个人金融资产规模持续扩容。根据麦肯锡数据，2022年末中国居民个人金融资产已接近250万亿元，未来10年预计将继续以9%的年复合增长率增长，到2032年将达到571万亿元。另一方面，无风险利率下行倒逼资产配置结构调整。2025年以来，银行存款利率再创新低，国有六大行的定期存款整存整取一年期利率在0.95%—0.98%，跌破1%关口，进入“0字头”时代。随着无风险利率持续下行、理财产品净值化，能够满足居民资产保值增值的单一产品愈发稀缺，多元化资产配置需求激增，权益资产、衍生产品、海外配置等复杂产品需求旺盛。同时，随着金融产品配置的丰富度及复杂性提升，投资者对专业投资顾问的需求也更加迫切。在此背景下，券商财富管理转型已不是选择题，而是必答题。

　　市场竞争加剧和公募费率改革深化，券商财富管理转型成为破局关键。自2002年证券交易佣金自由化以来，股票交易佣金费率持续下降，已由2008年的千分之1.6降至2024年的万分之2，单纯依赖交易通道的盈利模式难以为继。2023年7月起，监管持续推动公募基金“降费让利”，按照“基金管理人—证券公司—基金销售机构”的实施路径分三阶段稳步降低综合投资成本。截至2025年9月，第三阶段改革《公开募集证券投资基金销售费用管理规定》已发布征求意见稿，预计三个阶段改革可累计每年向投资者让利超500亿元，也使得券商金融产品代销业务收入和利润空间进一步收窄。在此背景下，券商财富管理转型也是其做大轻资产业务、提升ROE的重要破局路径。

　　二、现实挑战：转型仍处于早期阶段，买方投顾渗透率低

　　券商财富管理转型初现成效，但买方投顾收入仍然较低。当前券商传统经纪向财富管理转型已成为行业共识，头部机构在组织构架、业务理念、考核方式等方面已全面转型，如2018年中信证券将“经纪业务发展与管理委员会”更名为“财富管理委员会”，从以业务为中心向以客户为中心转变，启动向财富管理转型；2019年中金财富率先提出“买方投顾”理念，2023年推出“买方投顾铁三角”机制，以资产保有量为考核核心，确保客户利益优先。2025年7月中信证券、中金财富买方投顾保有规模分别破1100亿元、1000亿元。上市券商代销金融产品收入从2019年40亿元提升至2024年的90亿元。但从收入贡献看，2025年上半年上市券商代销金融产品收入占经纪业务收入的比例仅为8.8%，其中买方投顾产品的收入比例预计更低，收入仍高度依赖传统代买股票佣金和产品销售。

　　买方投顾体系建设不完善，专业能力有待提升。一是理念认知仅停留在表面或不统一。当前部分券商仍以获取中间收入为主要目标，向客户推荐佣金高、提成多的产品，而忽视了客户的实际风险承受能力和投资需求；同时，由于缺乏统一的买方投顾服务标准和流程，不同券商、甚至同一券商内部不同投顾人员的服务质量参差不齐，难以形成规模化、标准化的服务能力。二是考核机制不匹配。部分券商仍以交易量、佣金收入、产品销售额等短期业绩指标为主，对客户资产增值、客户满意度、长期服务质量等与财富管理核心目标相关的指标重视不足。三是投顾人员专业能力难以支撑复杂需求。虽然过去几年券商投顾队伍已得到大幅补充，但长期以来财富队伍以获客、促交易和产品销售能力为主，对于市场研究解读、客户需求分析、财富规划、资产配置等复杂能力较为薄弱，投顾人员专业能力亟待提升。

　　业务协同不畅，券商资金、资产端优势尚未充分发挥。券商相较于其他财富管理机构具备天然的资金端和资产端对接优势，资金端投行部门可对接企业端高净值客群，资产端可直接链接一级市场股权融资、债券发行及二级市场标的，资管部门可提供定制化稀缺产品。但多数券商仍存在“部门墙”问题，财富管理与投行、资管等其他部门协同不畅，获客端依赖于财富一线队伍，产品端财富管理货架同质化问题严重。

　　数字化系统平台建设滞后，总部的平台化支持和赋能不足。一方面，数字化科技与系统平台建设滞后，缺乏能够打通线上线下（300959）、连接前中后台的一体化系统架构，客户数据、业务流程、服务资源难以实现高效协同，无法为精细化服务提供数据与技术支撑；另一方面，总部对一线的管理模式呈现重管控、弱赋能特征，未充分建立直接触达一线投顾的赋能通道，既无法及时响应一线在客户服务中产生的产品需求、工具需求，也未能提供包括投研支持、方案设计、客户沟通在内的全流程支持，导致一线投顾在服务客户时缺乏有效资源支撑，专业能力提升缓慢，难以满足居民多元化、个性化的财富管理需求。

　　三、能力建设：四大维度构建券商财富管理服务体系

　　（一）客群端：明确自身定位，建立精细化客户分层经营体系

　　明确自身定位，结合资源禀赋锚定核心客群。头部券商可依托全牌照、跨区域网点及综合服务优势，聚焦高净值与超高净值客群，重点服务资产配置、家族信托等复杂需求；区域券商可深耕本地市场，以本地化资源为特色，聚焦富裕客群与大众客群，提供普惠型财富管理服务；互联网券商则可凭借数字化优势，瞄准年轻投资者、新市民等客群，主打低门槛、场景化的智能投顾服务，通过差异化定位形成核心竞争力。

　　建立精细化客户分层经营体系，提升财富管理效率的前提。目前大部分券商已建立了基于客户资产规模的分层经营体系，但财富管理客户需求分化愈发显著，相同资产规模的客群也存在风险偏好、需求场景的差异性。券商需打破“一刀切”的服务模式，避免仅按“资产规模”分层的单一维度，构建涵盖财富规模、需求场景、风险偏好等多维分层体系，为不同客群提供不同的财富管理解决方案。需求场景维度，叠加客户生命周期阶段，如青年期聚焦创业资金规划、中年期侧重子女教育与养老储备、老年期关注资产传承等；风险偏好维度，结合客户风险测评结果与交易行为，标注保守、稳健、平衡、进取等类型，实现客群精准画像。

　　（二）产品端：强化差异化供给，补充低风险产品矩阵

　　发挥券商权益产品创设优势，加强差异化产品创新。当前国内券商财富管理产品货架已覆盖公募基金、私募基金、资管计划、债券等多品类，数量规模持续扩容，但同质化问题仍然突出，各类产品在策略设计、资产标的上高度重合，难以形成独特竞争力。破解这一困境的核心，在于充分发挥券商“资产端全链条布局”的天然优势，将投行、资管、衍生品业务的资源转化为差异化产品供给。具体可依托投行业务挖掘稀缺资产，开发专属股权类产品；借助资管业务主动管理能力，推出特色策略产品；联动衍生品业务设计挂钩特定标的的结构化产品，打造差异化产品标签，满足客户对多元资产配置的需求，摆脱价格战与同质化的恶性循环。

　　低风险和低波动产品是券商产品线的重要补充。虽然券商在权益资产创设及管理方面优势显著，但股票市场波动较大，国内居民对稳健型产品需求仍占主导地位，且从全球市场来看，零售客户配置亦是债多于股，稳健型资产作为资产配置的“压舱石”，是构建全周期财富管理方案的基础。因此，券商需重点补充低风险产品矩阵，完善产品风险梯度。加大“固收+”产品创新，在控制最大回撤的同时提升收益弹性，适配保守型、稳健型客户；此外，可围绕养老、教育等场景开发低风险产品，将稳健属性与客户长期需求深度绑定，既扩大客户覆盖范围，又为资产配置组合提供稳定支撑。

　　（三）服务端：重塑理念、优化考核，打造专业团队

　　买方投顾的核心是以客户利益为中心，券商管理层需将买方投顾理念纳入公司战略，通过考核体系优化、流程标准化、团队专业化等方面统筹推动买方投顾理念自上而下实施落地。

　　考核体系优化方面，建立长期主义导向的考核体系。考核指标大幅降低产品销量、交易佣金等短期指标权重，将客户AUM增长、客户留存率、服务满意度、长期收益达标率等列为核心考核指标，使投顾收入与客户长期利益深度绑定；拉长考核周期，激励与客户资产长期增值挂钩，引导投顾关注客户资产的长期稳定增长。

　　流程标准化方面，制定覆盖“客户分级—需求诊断—方案制定—投后跟踪”全周期的买方投顾服务标准。客户分级环节，明确不同层级客群的服务门槛与对接流程，避免服务资源错配；需求诊断环节，设计标准化客户问卷，从风险偏好、投资目标、生命周期、流动性需求等维度系统收集信息，确保投顾全面理解客户诉求；方案制定环节，要求投顾基于客户需求与市场情况，提供资产配置方案，并详细说明风险收益特征、调仓逻辑；投后跟踪环节，规定定期报告频率，明确市场波动时的应急响应机制。

　　团队专业化方面，构建“专业中台支赋能+高质量一线投顾”分层协作的专业团队。在专业中台建设上，组建涵盖宏观策略、资产配置、税务筹划、家族信托等跨领域的专家团队，输出标准化投研成果、设计模块化服务方案，一线投顾可根据客户需求直接调用或微调，提高一线投顾服务效率。在一线投顾团队建设上，提高准入门槛，确保团队专业基础；同时，加强培训并建立动态培训机制，提升投顾应对复杂市场环境的能力，确保投顾专业能力与客户需求、市场同步迭代。

　　（四）科技端：以AI大模型为抓手，加强数字化建设

　　构建AI大模型驱动的客户分析体系，提高精准理解客户需求能力。一是建立全域数据整合平台，打通客户交易记录、风险测评、行为轨迹、服务互动等多源数据，通过大模型深度挖掘，生成动态更新的客户画像。二是开发智能需求解读工具，利用自然语言处理能力解析客户咨询内容，将模糊口语化表述转化为结构化需求标签，为精准服务提供依据。

　　打造AI大模型赋能矩阵，系统提升投顾专业能力。一是搭建智能投研助手，基于大模型整合宏观经济、行业动态、产品业绩等信息，自动生成资产配置策略建议和产品对比分析，辅助投顾快速形成专业判断；二是开发方案生成与优化工具，输入客户画像后，大模型可自动生成初步资产配置方案，并模拟不同市场环境下的收益风险表现，投顾仅需结合客户偏好微调；三是构建沉浸式训练系统，通过大模型模拟市场波动、客户质疑等场景，让投顾在虚拟环境中演练应对策略，同步生成沟通话术优化建议，持续提升实战能力。

　　建立AI大模型一体化平台，强化管理平台支撑能力。一是建立一线需求实时响应机制，一线投顾通过平台提交的产品需求、工具请求，由大模型自动匹配资源并推送解决方案，缩短响应周期；二是实现全流程智能化管理，从客户签约、组合调仓到投后报告生成均由系统自动驱动，例如当客户资产回撤触发预警线时，大模型可自动推送调仓建议并同步合规校验；三是构建智能风控模块，通过大模型实时监测服务过程，对违规承诺收益、过度营销、等违规行为及时预警，在提升效率的同时筑牢合规防线。