如果说2023年是大语言模型的爆发元年，让AI具备了理解、表达与创作能力，形成了智能交互的核心基础，重塑了人机交互的基本形态；那么2025年已被全球多家权威机构与产业界公认为“AI智能体元年”。这一年，人工智能突破了被动问答、静态生成的传统工具属性，实现了从“思考表达”向“自主规划、任务执行、迭代优化”的进阶升级。
《北大金融评论》专访了乔治城大学麦克多诺商学院教授、布鲁金斯学会客座研究员阿尔贝托·罗西。他指出，智能投顾能够为财富水平不够的人提供有时相对简单的理财建议，使他们在股市中有更好的表现，让他们的资金得以增值，从而随着时间的推移积累财富。目前智能投顾最大的挑战在于，要让人信任一个平台或一个应用程序来指导他们的财务决策。
本文完整版刊登于《北大金融评论》第28期。
如果说2023年是大语言模型的爆发元年，让AI 具备了理解、表达与创作能力，形成了智能交互的核心基础，重塑了人机交互的基本形态；那么2025 年已被全球多家权威机构与产业界公认为“AI 智能体元年”。这一年，人工智能突破了被动问答、静态生成的传统工具属性，实现了从“思考表达”向“自主规划、任务执行、迭代优化”的进阶升级。技术层面，基座模型能力的持续迭代夯实了产业发展根基。GPT-4 系列、Gemini2、Claude3等主流顶级大模型不断更新优化，长上下文解析、高精度逻辑推演、多模态融合感知技术日趋成熟，为智能体开展复杂场景决策提供了坚实的技术与算力支撑。产品层面，标杆应用陆续落地，行业体验完成了从“可用”向“好用”的升级。OpenAI 于2025 年1 月以研究预览（Research Preview）形式发布了浏览器任务智能体Operator，可自主完成日常生活与办公事务等全链路场景任务，目前仅面向ChatGPT Pro 付费用户开放测试。OpenAI 同期推出Deep Research 智能体，于2024 年12 月随GPT-4o 迭代上线，能够承接学术调研、产业分析中的基础重复性工作；谷歌则在Gemini2.0 版本中完善深度研究相关能力。Anthropic 在2024 年底推出模型上下文协议（MCP），随后谷歌于2025 年4 月发布Agent2Agent（A2A）协议，两家企业后续将协议捐赠至Linux 基金会，确立行业开放标准，有效推动智能体互联互通发展。国内方面，百度“伐谋”等智能体产品落地，其核心定位为具备自我演化能力的产业级超级智能体，依托动态知识图谱与强化学习框架，可支持多智能体并行协作与自主演化。中外智能体产业同步进入实战应用阶段。政策层面，全球多国将AI 智能体纳入国家级人工智能发展战略。我国于2025 年8 月印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确扶持智能体相关新业态成长，鼓励智能体在各垂直行业落地应用，为产业规范稳健发展提供了政策保障。然而，即便是现阶段成熟的智能模型，依旧存在认知偏差问题，偶现输出内容失真。市场实测中，部分智能投顾产品存在多轮问答数据结论不一致的问题，大幅削弱了决策参考的可信度。行业也曾出现平台因系统升级配置错误，在用户账户资金足额状态下触发非正常资产赎回的操作。这类未经核验便处置资产的隐患，直接影响用户的资产安全感。更为严峻的是，Anthropic 在2025 年9 月监测发现，其Claude Code 代理曾被恶意用于自动化网络攻击，攻击者借助AI代理依次完成信息侦察、恶意程序编写、勒索文案生成等操作，单人便可达成以往黑客团队的破坏规模，更深层次暴露出智能体在信任机制与安全管控领域的现存挑战。围绕行业现存痛点，《北大金融评论》特别专访了乔治城大学麦克多诺商学院教授、布鲁金斯学会客座研究员阿尔贝托·罗西。阿尔贝托· 罗西现任乔治城大学麦克多诺商学院“ 哈奇吉安家族金融学讲席教授”（Hachigian Family Professor of Finance），兼任美国布鲁金斯学会客座研究员（Visiting Fellow），深耕经济研究与市场监管相关课题。他也是美国金融业监管局（FINRA）经济顾问委员会成员，为行业监管规则制定提供专业参考；同时担任乔治城大学“AI、分析与未来工作倡议”（AI, Analytics, and Future of Work Initiative）的主任。他认可人工智能的应用价值，主张引导学生尽早熟悉智能工具，将其视作当下数字化时代的基础通用工具，并称之为“新时代的Excel”。罗西教授的研究始终围绕一个核心问题：技术——尤其是算法和AI——能否以及如何帮助普通人做出更好的财务决策？他的一系列研究，恰好回答了“为什么人们会不信任机器”这一关键命题，也为我们理解智能投顾的争议提供了重要的学术背景与旁注。
《北大金融评论》：罗西教授您好，非常感谢您接受我们的采访。您在智能投顾与个人理财领域的研究给我们留下了深刻的印象。在访谈开始前，能否请您先总结一下，当前智能投顾在家庭财富管理中的价值是什么？最大的挑战又是什么？
阿尔贝托·罗西：目前来看，智能投顾无疑在推动金融服务和金融顾问服务的普及化方面发挥着巨大作用。我举个例子：在美国的大部分情况下，很多人工理财顾问的收费是根据他们管理的资产规模来计算的——他们会按照投资者所拥有的资产收取一定比例的费用。这意味着什么？意味着如果你想拥有一位人工理财顾问，为了让他觉得花在你身上的时间值得，你必须相对富有。
那些财富水平不够的人，就完全被排除在这些服务之外。有大量的人非常希望在管理自己的资金方面得到一些指导，但他们根本找不到这样的服务。而智能投顾之所以特别重要，恰恰是因为它们能够帮助这些人。它们能够为他们提供有时相对简单的理财建议，使他们在股市中有更好的表现，让他们的资金得以增值，从而随着时间的推移积累财富。目前智能投顾最大的挑战在于，要让人信任一个平台或一个应用程序来指导他们的财务决策。
