視大模型開發爲“一把手工程”，多家券商上升戰略高度，四大業務成佈局重點

財聯社12月30日訊（記者 王晨）隨着科技的迅猛發展，AI大模型在證券業的應用日益廣泛，正深刻改變着行業的格局與服務模式。

在證券行業加速數字化轉型的浪潮中，AI大模型的應用成爲各大券商競相佈局的關鍵領域。據不完全統計，截至目前，已有26家券商積極擁抱AI大模型，在投研、投顧、風控、運營、綜合場景等多個領域展開了深入探索和應用。也有多家券商將大模型的開發視爲一把手工程，足見其業務推動的重要性。

從優化投資決策與拓展客戶資源，到提升工作效率與降低人力成本，再到增強風險識別與預警能力，乃至推動創新與提升品牌形象，AI大模型正在助力券商實現多維度突破。

儘管AI大模型在證券行業的應用前景廣闊，券商們在推進智能化轉型過程中仍面臨諸多挑戰。隨着技術的不斷進步和應用經驗的積累，AI大模型在證券行業的應用將更加成熟和深入，將呈現新的發展趨勢。

多家券商積極佈局AI大模型應用

據記者不完全統計，截至目前，已有26家券商積極擁抱AI大模型，在投研、投顧、風控、運營等多個領域展開了深入探索和應用。包括華泰證券、東吳證券、中信建投、西南證券、國信證券、中金公司、國金證券、海通證券、申萬宏源、招商證券、中信證券、山西證券、國元證券、五礦證券、國泰君安、廣發證券、長江證券、華福證券、東方證券、方正證券、國投證券、銀河證券、東方財富、浙商證券、華鑫證券、興業證券等。

在投研領域，券商們積極探索利用AI大模型賦能投資研究和投資決策。中金公司打造中金點睛投研大模型；海通證券推出智能研報點評大模型；招商證券引入大模型賦能研究等領域；國金證券研究所金融工程團隊挖掘大模型產業鏈智能應用；東方證券開發基於大模型的AI投研助理平臺；申萬宏源上線研報自動化智能降維解讀。

在投顧領域，中信建投構建投顧大模型集羣，國信證券利用AIGC大模型提升投顧服務；廣發證券公佈大模型架構落地智能客服場景；東方財富自主研發的“妙想”金融大模型爲投顧服務提供有力支持；西南證券大模型應用於投顧場景。

在運營管理領域，券商借助AI大模型提升運營效率。山西證券上線恆生經紀業務智能運營助手；五礦證券打造投行智能問答機器人；山西證券上線恆生經紀業務智能運營助手；華福證券利用大模型對內賦能幫助員工提升工作效率；國投證券採購國產智能輔助編程服務。

除投研、投顧、運營管理領域，中信證券構建大模型風控合規助手覆蓋多業務領域；廣發證券構建了企業財務風險預警模型；浙商證券還將大模型賦能到投教領域。

部分券商已不滿足於AI大模型在單一業務領域的應用，而是着眼於構建全面、一體化的智能生態體系。興業證券大語言模型場景建設圍繞智慧辦公、研發助手、財富管理、機構服務等領域開展；中信證券打造的“人工智能+”平臺CAP，支持至少10項細分場景大模型應用；國泰君安、東吳證券、長江證券均在多個領域廣泛應用大模型。

AI大模型助力券商實現多維度突破

記者多方瞭解，從優化投資決策與拓展客戶資源，到提升工作效率與降低人力成本，再到增強風險識別與預警能力，乃至推動創新與提升品牌形象，AI大模型正在助力券商實現多維度突破。

優化投資決策：AI大模型在投資決策優化方面具有顯著優勢。通過對海量歷史數據、實時市場行情和宏觀經濟指標的深度分析，大模型能夠挖掘潛在的投資機會，爲投資團隊提供更具前瞻性和準確性的投資建議，中金公司、海通證券、招商證券、東方證券等均從中受益。

拓展客戶資源：智能營銷和個性化服務成爲券商的重要手段。券商人士稱，基於大模型的客戶畫像分析，券商可以更精準地瞭解客戶需求和偏好，爲其提供定製化的投資方案和產品推薦。同時，智能客服和投顧助手的應用提升了客戶服務質量和響應速度，增強了客戶粘性和滿意度，進而吸引更多客戶選擇該券商的服務。

提升工作效率與降低人力成本：投研、風控、合規等業務環節是券商運營的核心部分，也是人力和時間成本較高的領域。AI大模型的應用實現了這些環節的自動化和智能化處理，大幅提升了工作效率。在運營和管理層面，自動化交易系統和智能辦公助手的應用減少了人工操作的繁瑣性和錯誤率。

增強風險識別與預警能力：AI大模型通過對市場數據的實時監測和分析，能夠及時發現潛在的市場風險因素，如股價異常波動、行業趨勢變化等，並提前發出預警信號。同時，在信用風險評估方面，大模型可以綜合考慮企業的財務狀況、行業競爭地位、宏觀經濟環境等多維度因素，更準確地評估企業的信用風險水平。

推動創新與提升品牌形象：AI大模型爲券商提供了創新的技術手段，催生了如虛擬數字人投顧、智能投研平臺等新興業務模式。這些創新模式不僅提升了券商的服務水平，還爲投資者帶來了全新的體驗。良好的客戶體驗和智能化服務有助於提升券商的品牌形象和市場競爭力。

證券行業智能化轉型面臨的挑戰

儘管AI大模型在證券行業的應用前景廣闊，但券商們在推進智能化轉型過程中仍面臨諸多挑戰。

數據質量和安全是首要問題。興業證券告訴記者，證券業務數據繁雜，來源廣泛，數據安全要求高，各機構利用先進技術融合數據，搭建統一平臺打破孤島，充分釋放數據潛能，驅動創新；同時應當建全流程信息安全保障機制，保障客戶隱私與商業機密，確保數據合法利用，護航轉型。

人才短缺也是制約因素之一。業內人士稱，AI大模型的開發和應用需要既懂金融業務又懂技術的複合型人才，而目前此類人才相對匱乏。券商需要加大人才培養和引進力度，建立完善的人才激勵機制，以吸引和留住優秀人才。

關於智能技術創新的挑戰，興業證券建議，部分機構在技術應用上存在淺嘗輒止的情況，應依據自身業務與市場需求深度定製開發。需與高校、科研單位等合作加碼前沿技術探索，融入多元場景提升服務。算法侷限影響模型預測準度與可解釋性，需引入新算法提升決策透明度。同時，IT系統需藉助雲計算等技術升級，以應對高併發交易與數據響應需求。

券商智能化轉型展望

隨着技術的不斷進步和應用經驗的積累，AI大模型在證券行業的應用將更加成熟和深入。結合各家券商未來對於智能化轉型的佈局，有望看到新的發展趨勢。

應用場景將更加廣泛和多元化。除了現有的投研、投顧、風控等領域，大模型可能會在智能投教、財富規劃、跨境業務等方面發揮更大作用，爲投資者提供全方位、個性化的金融服務，這也是多家券商正在積極探索的。

跨行業合作將成爲常態。我們已經看到諸多跨行業合作案例，華泰證券和火山引擎攜手打造股票投資服務智能體，華爲助力中泰證券打造急速穩定的行情資訊平臺等。未來券商將與科技公司、高校、科研機構等加強合作，共同開展技術研發、人才培養和業務創新。通過資源共享和優勢互補，加速證券行業智能化轉型進程。

模型性能將持續提升，預測準確性和穩定性進一步提高。券商將不斷優化模型算法，引入更多先進技術，如強化學習、遷移學習等，以適應複雜多變的市場環境。中信證券表示正在加快實現技術的迭代升級，興業證券表示公司將通過大模型技術全面升級AI+和RPA+能力。