汇丰调查显示72%的投资者寻求人类顾问的帮助

# 汇丰调查显示72%的投资者寻求人类顾问的帮助

一项由汇丰委托的全球调查显示，尽管可以使用人工智能工具进行市场分析，72%的投资者在最近一次重大投资决策中仍然寻求专业人类顾问的判断。该研究于2026年6月25日发布，调查了来自11个国际市场的11,000多名受访者。这突显了新兴技术在个人财富管理这一高风险领域尚未弥补的关键信任差距。

背景 — [为什么现在重要]

人工智能在零售和机构投资中的整合速度显著加快。像查尔斯·施瓦布和富达这样的主要经纪公司在过去三年中将人工智能驱动的分析和聊天机器人嵌入其平台。这一推动旨在使曾经仅限于量化对冲基金的复杂数据分析变得民主化。宏观背景包括市场波动性加剧，VIX年初至今平均为18.5，这通常促使投资者转向被认为安全的避风港，包括值得信赖的人类专业知识。

这项调查的催化剂是面向消费者的人工智能的快速商业部署。像彭博社和摩根士丹利这样的公司现在提供由大型语言模型生成的投资组合诊断和宏观经济摘要。这一转变迫使人们重新评估金融顾问的角色，从单纯的信息传递转向行为指导和复杂策略实施，这些是算法无法轻易复制的。

数据 — [数字显示了什么]

汇丰的调查提供了关于当前投资者行为的具体数据。在11,153名受访者中，72%确认在最近一次重大投资选择中使用了人类专业人士的意见。这种对人类判断的依赖在高净值个人中更为明显，84%的可投资资产超过100万美元的人优先考虑顾问的意见。调查还发现，67%的受访者使用人工智能工具进行初步研究或投资组合监控。

数据中出现了明显的代际差异。被归类为30岁以下的Z世代投资者显示出78%的人工智能工具采用率。然而，即使在这一数字原生的群体中，61%的人最终仍然转向人类顾问来批准最终决策。这表明，技术的采用用于探索并不直接转化为对执行的信任。

指标	Z世代（30岁以下）	X世代（45-60岁）	婴儿潮一代（60岁以上）
人工智能工具采用率	78%	58%	42%
最终人类咨询	61%	75%	89%

分析 — [这对市场/行业/股票意味着什么]

这一行为趋势对上市的财富管理和经纪公司有直接影响。拥有大量人类顾问网络的公司，如摩根士丹利（MS）和雷蒙德·詹姆斯（RJF），可能会看到其商业模式得到巩固。他们的价值主张从信息不对称转变为在市场压力下的行为指导和情感纪律。相反，完全依赖自动化的数字优先平台在重大资产配置决策中面临用户信任的天花板。

一个主要的反驳观点是，当前的人工智能工具仍处于初期阶段。随着技术的成熟及其预测记录的延长，投资者的信任可能会从人转向算法，尤其是在年轻群体中。传统顾问面临的直接风险是自满；未能整合人工智能工具以提高自身效率可能会使他们的服务显得过时且昂贵。

定位数据表明，机构资金正在押注于混合模型。流入如FINX这样的金融科技ETF的资金增加，这些ETF持有为顾问开发人工智能工具的公司，而不是那些寻求取代他们的公司。这表明市场预期一种共生关系，其中技术增强人类判断，而不是完全取代它。

前景 — [接下来要关注什么]

该行业的下一个催化剂是2026年第二季度的财报季，将于7月15日开始。查尔斯·施瓦布（SCHW）和罗宾汉（HOOD）的管理层评论将被仔细审查，以获取用户与其人工智能功能与顾问服务的互动指标。另一个关键日期是美联储的年度压力测试结果将于7月25日公布，这将影响顾问对银行股票的建议。

需要关注的关键水平是混合顾问服务的管理资产增长率。如果持续的季度增长率超过5%，将确认汇丰调查中识别的趋势。对于纯粹的机器人顾问，如果其净资产流入降至2%以下，将发出信任停滞的信号。

长期演变取决于监管透明度。请关注美国证券交易委员会关于在金融建议中使用人工智能的声明，预计将在2026年第四季度发布。任何关于算法责任的新规则可能会通过建立信任来加速采用，或通过增加合规成本来减缓采用。

常见问题

汇丰调查对零售投资者意味着什么？

零售投资者应将人工智能视为研究和教育的强大工具，但不能完全替代专业指导。调查数据表明，即使是技术精明的投资者也重视人类专业人士在行为指导、税务优化和遗产规划等复杂问题上的帮助，而这些复杂性是当前人工智能无法完全管理的。这表明，为重要的财务决策支付合格的建议仍然是理性的选择。

这种金融领域的信任差距与医疗等其他行业相比如何？

金融领域对人工智能的信任缺口比许多其他行业更为明显。在医疗领域，患者通常接受来自MRI扫描仪等工具的人工智能驱动的诊断。在金融领域，由于结果直接与个人财富和安全相关，风险被认为是不同的。历史数据显示，金融领域新分析工具的采用，如1990年代的技术分析软件，也花费了十多年才获得广泛的交易者认可。

人工智能最终会完全取代人类金融顾问吗？

在可预见的未来，完全取代是不太可能的。金融顾问的角色正在从数据解释者转变为行为教练。人工智能擅长处理大量数据集和识别模式，但缺乏防止客户因情绪驱动而犯错所需的同理心和对人类心理的细致理解，例如在市场恐慌期间出售。最可能的结果是一个混合模型，人工智能处理分析，人类处理客户关系。

结论

人类判断仍然是财富管理中最重要的资产，为传统顾问公司创造了持久的护城河。

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