2013年以来,金融科技发展迅猛,同时带动了智能投顾业务的快速发展。传统的投资理财通常投资金额起点较高,对投资者自身专业素养要求较高,或是需要支付较高的专业投资顾问佣金,这些都成为了发展新投资者的阻碍。然而,在智能投顾快速发展的背景下,这些问题得到缓解,有效地开发了更多投资者。对我国商业银行而言,智能投顾的出现对传统的理财业务模式造成了较大的冲击和挑战,同时也是商业银行发展的良好机遇。近年来,我国诸多商业银行相继推出了各自的智能投顾产品,工商银行作为我国综合实力较强的商业银行,在2017年上线了“AI投”,开启了智能投顾业务。如何有效提升智能投顾的使用效率,进一步扩大使用人群,实现商业银行智能投顾的快速发展成为一个热点课题。智能投顾作为一种新兴的金融产品和服务,其发展受到很多内外部因素的影响,且用户的使用意向和使用行为最终决定了智能投顾的发展,即用户行为因素对其发展具有重大影响,但查阅国内外相关文献,发现从用户行为视角来分析和探究商业银行智能投顾发展的相对较少。本文采用实证分析法、案例分析法等研究方法,以中国工商银行“AI投”为案例,结合自身作为客户经理在工作中的实践经验,基于我国商业银行智能投顾产品用户购买和使用的行为特点,选取使用意愿、绩效期望、努力期望、便利条件、感知风险及社会影响等指标作为模型变量,构建用户行为影响因素分析模型即整合型技术接受模型（UTAUT模型）,以此来展开实证分析。在数据收集中,主要采用问卷调查的方式来获取。通过问卷设计和调查实施后收集相关数据进行实证分析,根据实证结果得知:中国工商银行“AI投”的用户行为中,使用意愿与用户行为有着显著性的相关性,影响的路径系数为0.73（p＜0.001）。结合各个影响因素指标的系数来看,对“AI投”使用的影响大小程度为:绩效期望＞产品认知度＞努力期望＞便利条件＞产品流动性,以上这些指标具有正向的影响,而感知风险具有负向影响。从而基于“AI投”使用意愿的影响要素,“扬长补短”,提出工行“AI投”的改进措施。最后,结合工商银行“AI投”的案例分析结论,为我国商业银行智能投顾的发展提出了改进意见。商业银行应降低智能投顾用户投入成本,提升收益;树立标杆,提高知名度,优化操作体验,提高服务效率;培养正确投资理念,提高投资理性。