財聯(lián)社5月7日訊（記者 趙昕睿 林堅）大模型的開發(fā)與應(yīng)用正方興未艾。證券業(yè)因其豐富的數(shù)據(jù)資源、良好的數(shù)字化基礎(chǔ)以及多元化的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，有望成為大模型落地的核心行業(yè)之一。

國泰君安與階躍星辰、財聯(lián)社共同打造了業(yè)內(nèi)首個千億參數(shù)級的多模態(tài)證券大模型“財躍F1”，在行業(yè)內(nèi)首個實現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶智能化服務(wù)體系之中；東吳秀財大模型生成算法則出現(xiàn)在國家網(wǎng)信辦第五批深度合成服務(wù)算法備案信息清單中……以AI輔助各大重要業(yè)務(wù)，一系列動作引發(fā)業(yè)界對大模型應(yīng)用的高度關(guān)注。

財聯(lián)社記者多方了解到，包括國泰君安、中信證券、國金證券、銀河證券、海通證券、國聯(lián)證券、國信證券、廣發(fā)證券、申萬宏源、東吳證券、五礦證券、山西證券、財達證券、招商證券、長江證券、國元證券等16家券商均在大模型領(lǐng)域有所投入與探索。整體來看，券商大模型應(yīng)用多數(shù)集中在智能客服、辦公助理、代碼生成等偏原生AI應(yīng)用領(lǐng)域。

很顯然，除了記者調(diào)查的上述券商外，還有多家券商正在試水、布局以AI賦能各業(yè)務(wù)，在投行、財富管理、研究領(lǐng)域等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能化正呼之欲出，與此同時，對風控、內(nèi)部流程管理等方面的智能化需求也越來越高。

為了更進一步了解大模型技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀、特色服務(wù)、行業(yè)挑戰(zhàn)等情況，記者近期與中信證券、銀河證券、國泰君安、五礦證券、國金證券、海通證券、廣發(fā)證券等多家券商IT及相關(guān)團隊進行了對話，探索大模型技術(shù)在金融行業(yè)的更多可能性，通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型提質(zhì)增效，為投資者提供更優(yōu)服務(wù)。

圖為財聯(lián)社采訪以及根據(jù)公開資料整理的部分券商大模型應(yīng)用情況

放眼國內(nèi)，由于尚未出現(xiàn)大規(guī)模的具有顯著經(jīng)濟價值的應(yīng)用場景，因此AI大模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用整體依然是模糊的前景，并沒有到嚴格意義上的投入及轉(zhuǎn)化效益的階段。不過隨著垂直領(lǐng)域大模型與券商交匯點的增多，大模型預(yù)計將成為券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型、差異化競爭的有力支撐。

恒生電子首席科學家、恒生研究院院長白碩近期在一場券商大模型的座談會上也提到，當下，金融行業(yè)信息化進程已經(jīng)處在網(wǎng)絡(luò)化2.0向數(shù)智化3.0躍遷中，AI大模型正是這個時代的標志性技術(shù)之一。落到金融領(lǐng)域，大模型不僅可以賦能客服、投顧、風控、投研等業(yè)務(wù)場景，同時還能通過重構(gòu)軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)賦能金融機構(gòu)內(nèi)部數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

趨勢一：三大應(yīng)用場景支撐，券商形成差異化特色

在大模型應(yīng)用開始落地前，記者首先感受到的是券商對大模型被誤用或者濫用的警惕意識及高度重視，合規(guī)是第一步成為業(yè)內(nèi)發(fā)展大模型的共識。為做好防范措施，券商采取不同舉措，例如持續(xù)與業(yè)務(wù)部門溝通，提升業(yè)務(wù)方對大模型技術(shù)的理解和接受度、建立嚴格的輸出檢查和審查機制、建立人工反饋機制，對數(shù)據(jù)進行微調(diào)、先對內(nèi)服務(wù)，再循序漸進進行大模型應(yīng)用推廣、采用隱私計算技術(shù)，保護數(shù)據(jù)隱私的同時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效分析和利用等。

基于合規(guī)、風控的一致性前提，記者調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前來看，券商在大模型應(yīng)用主要有三個應(yīng)用場景：

一是客戶服務(wù)環(huán)節(jié)，目前集中在客服問答類場景。主要是因為大模型較好的語義理解和多輪對話能力，帶來的提效突出。

二是文本生產(chǎn)比較頻繁的場景。鑒于大模型具備強大的文本生成能力，在文檔輔助撰寫及代碼生成方面效果也較為明顯，這體現(xiàn)在投研、辦公場景等等。

三是數(shù)字科技水平提升的維度，例如通過大模型提高公司數(shù)字化賦能的核心競爭力，這體現(xiàn)在自研的發(fā)展身上。

中信證券的特色目前落定在債券市場。中信證券方面告訴記者， Bond Copilot大模型的應(yīng)用特色主要體現(xiàn)在其深度整合到債券業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，從而提供全面的決策支持。

Bond Copilot大模型通過數(shù)據(jù)分析和智能問答服務(wù)。能夠助力承攬階段的商機挖掘，強化承做階段的合規(guī)指導(dǎo)，增強承銷環(huán)節(jié)的市場定位。此外，Bond Copilot還實現(xiàn)了全流程的運營監(jiān)控和風險預(yù)警機制，提升了整個債券業(yè)務(wù)流程的效率和安全性，確保了業(yè)務(wù)執(zhí)行的高標準合規(guī)性。

作為為數(shù)不多的自研大模型券商，中信證券在安全可控性與業(yè)務(wù)定制化方面具有顯著優(yōu)勢。據(jù)了解，自研模型使公司能夠更靈活地根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行調(diào)整和敏捷開發(fā)，確保技術(shù)發(fā)展與公司戰(zhàn)略緊密結(jié)合。

國金證券大模型特色則是在智能投研上。其中，大模型的產(chǎn)業(yè)鏈智能挖掘是國金證券研究所金融工程團隊首先在業(yè)內(nèi)提出，通過和科技團隊的合作能挖掘出最新輿情中的標的，產(chǎn)業(yè)鏈板塊、關(guān)聯(lián)度等；并依托大模型的信息整合和推理能力深入挖掘新聞解讀、輿情、智能市場分析、研報寫作等場景，為用戶提供覆蓋多方位的投研服務(wù)。

廣發(fā)證券則于2023年底上線了基于大模型的代碼輔助生成工具。廣發(fā)證券也通過了證券期貨業(yè)標準研究課題《基于大模型的研發(fā)效能提升應(yīng)用建設(shè)指南》的立項申報，計劃通過該課題設(shè)計一套針對證券期貨業(yè)的大模型研發(fā)效能提升指南，推廣到行業(yè)作為參考。此外，公司表示一直高度重視大模型技術(shù)的發(fā)展，在戰(zhàn)略層面明確將推進生成式AI列入公司和IT新的戰(zhàn)略規(guī)劃中。

銀河證券的特色化體現(xiàn)在場外衍生品這一業(yè)務(wù)。為客戶詢報價下單環(huán)節(jié)提供多方面智能服務(wù)，不僅解決業(yè)務(wù)痛點能帶來全局增量，還能夠為其他業(yè)務(wù)線提供借鑒經(jīng)驗。銀河證券還透露，2023年公司制定了新一期金融科技規(guī)劃STAR，其中以大模型為代表的人工智能技術(shù)占據(jù)了相當篇幅。

海通證券在智能服務(wù)方面，分別在投顧領(lǐng)域建立了投顧知識庫，以及在投行領(lǐng)域?qū)π略霰O(jiān)管政策進行分析解讀，賦能三道防線建設(shè)等。公司部署或規(guī)劃包括深入探索智能投顧、智能投研、智能投教、輿情監(jiān)控等“AI+金融”行業(yè)前沿場景，覆蓋證券交易的前、中、后期各個環(huán)節(jié)，結(jié)合全棧式AI能力，對證券行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、交互變革與數(shù)智化業(yè)務(wù)系統(tǒng)重構(gòu)。

國泰君安大模型整體而言則是具有開放證券生態(tài)特色。并采取“1”個行業(yè)領(lǐng)域大模型在“N”個業(yè)務(wù)場景的“1+N”落地應(yīng)用方案。為更好服務(wù)客戶進行投資，公司對客建設(shè)君弘靈犀大模型，具備智能場景多元建設(shè)、交互模式體驗升級、內(nèi)容創(chuàng)作供給豐富等3大特點。

“財躍F1”對君弘靈犀的升級成為最新?lián)屟鬯?。國泰君安證券首席信息官俞楓在發(fā)布會上介紹，公司組建大模型研究聯(lián)合項目組，與階躍星辰、財聯(lián)社共同打造業(yè)內(nèi)首個千億參數(shù)級的多模態(tài)證券大模型，實現(xiàn)對“君弘靈犀”智能服務(wù)的再升級，可為4000多萬客戶在智能投顧問答、投研內(nèi)容生產(chǎn)和交互模式上帶來全新的體驗，在行業(yè)內(nèi)首個實現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶智能化服務(wù)體系之中。

財躍F1金融大模型目前具備三大能力：

首先是金融知識問答能力，能夠理解和回答關(guān)于金融領(lǐng)域的各種問題，包括概念、術(shù)語、原理、市場動態(tài)等。

其次是金融圖表理解能力，能夠解析和解釋各類金融圖表，包括識別圖表類型、理解數(shù)據(jù)含義、分析趨勢和模式等。

第三是金融計算能力，能夠進行金融計算和建模，包括利率計算、投資組合優(yōu)化、風險評估等。

趨勢二：提升客戶體驗將是大模型的重要目標

大模型技術(shù)在證券行業(yè)中的探索和發(fā)展，是一個不斷積累、開拓、持續(xù)優(yōu)化的過程。受訪的券商多數(shù)表示，公司將在把握風控的前提下，審慎地、科學地、有節(jié)奏地推進大模型在多條線的應(yīng)用落地，驅(qū)動服務(wù)和產(chǎn)品創(chuàng)新，緊跟科技前沿趨勢及技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，服務(wù)實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

綜合目前行業(yè)的實踐以及記者采訪的情況來看，大模型在行業(yè)未來的發(fā)展趨勢主要有五個方面。

一是進一步達成降本增效。

可以看到，基于大模型強大的決策、推理能力，通過輔助代碼編寫、研報分析、數(shù)字員工助手等，幫助金融機構(gòu)自動化處理大量復(fù)雜事務(wù)、提高運營效率、減少人力成本。中信證券稱，大模型將成為券商實現(xiàn)降本增效的得力助手。它通過自動化和智能化手段，高效處理數(shù)據(jù)分析、報告生成和客戶服務(wù)等繁瑣任務(wù)，大幅提升工作效率并顯著降低運營成本。

目前海通證券已通過預(yù)設(shè)數(shù)字助手角色，大模型能夠靈活“變身”，成為周報助手、翻譯助理、策劃專家等，簡化了操作流程。用戶只需一個關(guān)鍵詞，即可獲得理想的答案，真正實現(xiàn)了智能化辦公，讓工作更加高效、便捷。

五礦證券方面，利用人工智能技術(shù)，分析海量數(shù)據(jù)，預(yù)警客戶及項目負面輿情風險，集市識別潛在的風險因素，由客戶穿透到項目，實現(xiàn)及時有效的風險監(jiān)控機制，投行知識庫的建設(shè)模式可以應(yīng)用于五礦證券其他業(yè)務(wù)條線，從而建設(shè)企業(yè)級智能知識庫，全面提升企業(yè)整體運營效率。

二是提升投資者、客戶體驗。

廣發(fā)證券認為，大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用將逐步從面向內(nèi)部員工，進一步拓展到向投資者客戶提供服務(wù)，以大模型為代表的人工智能技術(shù)不僅將改變行業(yè)運作模式，也將推動行業(yè)進入一個全新的發(fā)展階段。

國金證券方面稱，以智能投顧為例，通過與客戶進行交互式溝通交流，深刻理解客戶的個性化需求和資產(chǎn)狀況，幫助金融機構(gòu)為客戶提供專業(yè)的投資建議和服務(wù)，讓客戶識別和規(guī)避潛在的投資風險，并將投資收益最大化；此外，大模型依托優(yōu)秀的對話生成及多任務(wù)遷移能力，可以解決更為復(fù)雜的問題，為客戶提供更加智能化和人性化的金融服務(wù)。

三是結(jié)合大模型歸因與關(guān)聯(lián)分析的能力，判斷風險的類型，風險的傳導(dǎo)鏈路，做到多類型資產(chǎn)的風險管控。

目前，國金證券正結(jié)合大模型和其他AI算法，在異常交易監(jiān)控、場外配資監(jiān)控、反洗錢、財務(wù)造假等方面進行探索；利用大模型分析多維度地挖掘風險事件的影響，管理，利用輿情、司法、財務(wù)、行情、司法等數(shù)據(jù)，進行風險事件的挖掘以及防控。

依托海通證券全面構(gòu)建的風險預(yù)警監(jiān)控體系，大模型技術(shù)深入挖掘風險特征與信息，強化輿情風險識別能力，實現(xiàn)風險預(yù)警的精準與高效，構(gòu)筑起一道堅實的智慧風控新防線。

中信證券談到，大模型的引入為券商的合規(guī)性管理帶來了創(chuàng)新的解決方案。它能夠高效地進行實時監(jiān)控，自動識別交易中的異常行為，并對內(nèi)部控制流程進行嚴格監(jiān)督。通過精準的數(shù)據(jù)分析和模式識別，大模型能夠提前預(yù)測并警示潛在的合規(guī)風險，從而在保障業(yè)務(wù)合規(guī)性的同時，也提高了風控的效率和準確性。這不僅加強了公司對市場風險的防御能力，也確保了業(yè)務(wù)操作的透明度和誠信度，為券商的穩(wěn)健運營提供了堅實的技術(shù)支撐。

四是通過整合多樣化業(yè)務(wù)需求，基于大模型和金融領(lǐng)域的專有內(nèi)容，形成有特色的金融產(chǎn)品。

廣發(fā)證券談道，可以看到，運用大模型出色的智能對話技術(shù)，探索大語言模型與金融應(yīng)用場景的結(jié)合，打造更為豐富、個性化的金融需求挖掘和服務(wù)支持工具，為客戶提供更智能、便捷、高效的服務(wù)，提高投資決策效率。

銀河證券也提到，大模型在機構(gòu)業(yè)務(wù)場景大有可為。首先，大模型IT投入不菲，由于機構(gòu)業(yè)務(wù)的客戶相比經(jīng)紀業(yè)務(wù)數(shù)量少，因此算力要求不高，硬件投入少，項目容易啟動。其次機構(gòu)業(yè)務(wù)普遍面臨交易員或者客服少的問題，有很強烈的意愿采用大模型降本增效。最后，機構(gòu)業(yè)務(wù)盈收情況良好，盈利模式支持大模型項目長期運行。

中信證券稱，財富管理業(yè)務(wù)作為券商業(yè)務(wù)的核心競爭力之一，商機挖掘與客戶經(jīng)營是兩大抓手。大模型在財富管理業(yè)務(wù)的應(yīng)用需要超越單純的數(shù)據(jù)分析，深入到實際業(yè)務(wù)流程中，通過精準的客戶畫像、市場趨勢預(yù)測和個性化服務(wù)推薦，為業(yè)務(wù)決策提供支持，從而推動業(yè)務(wù)增長。

五是開放、共享的格局。在金融科技生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)過程中，推動整體產(chǎn)業(yè)鏈上下游的技術(shù)進步和市場發(fā)展，從硬件到軟件，從應(yīng)用到服務(wù)，從整體到局部形成全面的迭代演化，共享大模型技術(shù)與應(yīng)用。

國泰君安專門向記者分享了這一觀點。公司談到，在2020年就提出“開放證券”這一理念，這一理念是以平臺化、生態(tài)化為導(dǎo)向，促進能力整合、構(gòu)建價值共同體的發(fā)展理念，從思維開放、業(yè)務(wù)開放、技術(shù)開放三個層面引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。與大模型平臺、金融科技服務(wù)公司展開生態(tài)合作，共探證券業(yè)“技術(shù)、應(yīng)用、服務(wù)”共融的連接觸點，以國內(nèi)先進通用的大模型為基石，建設(shè)一個行業(yè)共享的大模型平臺。

具體來看，數(shù)據(jù)公司為大模型提供底層燃料，模型公司提供能力底座，以算力生態(tài)合作解決模型應(yīng)用的后顧之憂，與監(jiān)管單位深度合作推進行業(yè)有序發(fā)展，其他證券公司能夠共享行業(yè)大模型能力資源，進而全面提升行業(yè)的整體數(shù)字化水平。

中信證券還提到，大模型不僅可以助力券商高效適應(yīng)日益嚴格的監(jiān)管環(huán)境，而且為政策制定者提供強有力的決策支持。

趨勢三：大模型應(yīng)用痛點成共識，探討解決之道

可以看到，券商涉獵大模型屈指可數(shù)，壁壘較高，尤其是目前大模型在券商展業(yè)過程中的痛點廣泛受到業(yè)內(nèi)關(guān)注。

記者在與不同公司進行溝通與探討中發(fā)現(xiàn)，算力支撐不足、投入較大、合規(guī)性要求高、數(shù)據(jù)治理和安全性成為多數(shù)券商認為目前業(yè)內(nèi)大模型主要面臨的幾大挑戰(zhàn)。

國金證券首席信息官王洪濤近日在接受記者專訪時提到，鑒于證券公司處理的是高度敏感和機密的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全成為一個重大的關(guān)注點。大語言模型的應(yīng)用可能涉及將數(shù)據(jù)傳輸至外部服務(wù)器進行處理，這增加了數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用的風險。此外，在現(xiàn)階段，許多證券公司的數(shù)據(jù)治理體系尚未完全建立或優(yōu)化。這意味著數(shù)據(jù)可能存在分散、不一致或質(zhì)量不高的問題。由于大型語言模型高度依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)，這些問題可能導(dǎo)致模型性能不佳或產(chǎn)生誤導(dǎo)性的輸出。

國泰君安除了同樣提及數(shù)據(jù)安全問題外，還分析道購買和升級硬件設(shè)備、滿足算力標準、培訓員工、存量系統(tǒng)升級等需要耗費巨額成本也是一道坎，對于一些中小型券商是重大負擔。大模型的落地更要求證券公司具有高水平的技術(shù)團隊，需要熟練掌握各類底層技術(shù)，對缺乏技術(shù)積累的公司而言是不小的挑戰(zhàn)。

廣發(fā)證券認為，當前大模型在金融行業(yè)場景主要面向內(nèi)部員工使用，未來大模型應(yīng)用需要面向個人和機構(gòu)投資者客戶，如何確保大模型產(chǎn)出結(jié)果的可控性、合規(guī)性，如客戶輸入、大模型輸出內(nèi)容的有效審核、有價值輸出等也是大模型應(yīng)用面前要首先解決的問題之一。

銀河證券談到，大模型輸出不受控的問題一直以來為人詬病。在與業(yè)務(wù)場景融合過程中，要建立嚴格的輸出檢查和審核機制，對模型進行及時的調(diào)整。同時，檢索增強生成技術(shù)在一定程度上減少了模型的錯誤風險。

五礦證券稱，大模型通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要大量的計算資源和專業(yè)知識進行維護和優(yōu)化。金融行業(yè)特別注重合規(guī)性，而大模型的“黑箱”特性可能引起監(jiān)管機構(gòu)的關(guān)注（特別數(shù)據(jù)保密性問題）。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型準確性的關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)收集、處理和保護中的隱私問題亦不容忽視。

證券IT穩(wěn)定性要求與新技術(shù)日新月異的變化之間存在矛盾，這是不少券商共同談到的癥結(jié)所在。王洪濤表示，證券公司的信息系統(tǒng)具有很高的穩(wěn)定性的要求，將大語言模型集成到證券公司現(xiàn)有的IT架構(gòu)和工作流程中可能遇到技術(shù)挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括系統(tǒng)兼容性問題、成本問題和合規(guī)性的問題，而且新技術(shù)的引入也會干擾現(xiàn)有工作流程的穩(wěn)定性和效率。

廣發(fā)證券也談及了這一矛盾的存在。公司認為，大模型技術(shù)目前仍然處于快速發(fā)展期，技術(shù)成熟度、可控性等仍然有一個過程，尤其是大模型基于統(tǒng)計概率的本質(zhì)，與金融行業(yè)服務(wù)高可信度、高準確率、強監(jiān)管等要求存在天生的矛盾。

除探討大模型痛點及面臨的挑戰(zhàn)外，也有券商對大模型未來前景發(fā)展表達看法。海通證券認為證券應(yīng)用場景在未來將從簡單的非決策類任務(wù)向復(fù)雜的決策類任務(wù)輔助邁進；廣發(fā)證券認為大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用將逐步從面向內(nèi)部員工，進一步拓展到向投資者客戶提供服務(wù)。

為助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型和更好服務(wù)投資者，各券商或根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求生成不同特點及針對性的大模型，以大模型為代表的人工智能技術(shù)不僅將改變行業(yè)運作模式，也將推動行業(yè)進入一個全新的發(fā)展階段。