財聯(lián)社5月7日訊（記者 趙昕睿 林堅）大模型的開(kāi)發(fā)與應用正方興未艾。證券業(yè)因其豐富的數據資源、良好的數字化基礎以及多元化的業(yè)務(wù)應用場(chǎng)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)內首個(gè)千億參數級的多模態(tài)證券大模型“財躍F1”，在行業(yè)內首個(gè)實(shí)現了將大模型能力全面融入客戶(hù)智能化服務(wù)體系之中；東吳秀財大模型生成算法則出現在國家網(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(dòng)作引發(fā)業(yè)界對大模型應用的高度關(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(wàn)宏源、東吳證券、五礦證券、山西證券、財達證券、招商證券、長(cháng)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(lái)看，券商大模型應用多數集中在智能客服、辦公助理、代碼生成等偏原生AI應用領(lǐng)域。

很顯然，除了記者調查的上述券商外，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(shí)，對風(fēng)控、內部流程管理等方面的智能化需求也越來(lái)越高。

為了更進(jìn)一步了解大模型技術(shù)在金融行業(yè)的應用現狀、特色服務(wù)、行業(yè)挑戰等情況，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(jìn)行了對話(huà)，探索大模型技術(shù)在金融行業(yè)的更多可能性，通過(guò)數智化轉型提質(zhì)增效，為投資者提供更優(yōu)服務(wù)。

圖為財聯(lián)社采訪(fǎng)以及根據公開(kāi)資料整理的部分券商大模型應用情況

放眼國內，由于尚未出現大規模的具有顯著(zhù)經(jīng)濟價(jià)值的應用場(chǎng)景，因此AI大模型的產(chǎn)業(yè)化應用整體依然是模糊的前景，并沒(méi)有到嚴格意義上的投入及轉化效益的階段。不過(guò)隨著(zhù)垂直領(lǐng)域大模型與券商交匯點(diǎn)的增多，大模型預計將成為券商數字化轉型、差異化競爭的有力支撐。

恒生電子首席科學(xué)家、恒生研究院院長(cháng)白碩近期在一場(chǎng)券商大模型的座談會(huì )上也提到，當下，金融行業(yè)信息化進(jìn)程已經(jīng)處在網(wǎng)絡(luò )化2.0向數智化3.0躍遷中，AI大模型正是這個(gè)時(shí)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(fēng)控、投研等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，同時(shí)還能通過(guò)重構軟件開(kāi)發(fā)、數據生產(chǎn)環(huán)節賦能金融機構內部數智化轉型。

趨勢一：三大應用場(chǎng)景支撐，券商形成差異化特色

在大模型應用開(kāi)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，合規是第一步成為業(yè)內發(fā)展大模型的共識。為做好防范措施，券商采取不同舉措，例如持續與業(yè)務(wù)部門(mén)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，對數據進(jìn)行微調、先對內服務(wù)，再循序漸進(jìn)進(jìn)行大模型應用推廣、采用隱私計算技術(shù)，保護數據隱私的同時(shí)，實(shí)現數據的有效分析和利用等。

基于合規、風(fēng)控的一致性前提，記者調研發(fā)現，目前來(lái)看，券商在大模型應用主要有三個(gè)應用場(chǎng)景：

一是客戶(hù)服務(wù)環(huán)節，目前集中在客服問(wèn)答類(lèi)場(chǎng)景。主要是因為大模型較好的語(yǔ)義理解和多輪對話(huà)能力，帶來(lái)的提效突出。

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

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

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

Bond Copilot大模型通過(guò)數據分析和智能問(wèn)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指導，增強承銷(xiāo)環(huán)節的市場(chǎng)定位。此外，Bond Copilot還實(shí)現了全流程的運營(yíng)監控和風(fēng)險預警機制，提升了整個(gè)債券業(yè)務(wù)流程的效率和安全性，確保了業(yè)務(wù)執行的高標準合規性。

作為為數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(zhù)優(yōu)勢。據了解，自研模型使公司能夠更靈活地根據業(yè)務(wù)需求進(jìn)行調整和敏捷開(kāi)發(fā)，確保技術(shù)發(fā)展與公司戰略緊密結合。

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)內提出，通過(guò)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(chǎng)分析、研報寫(xiě)作等場(chǎng)景，為用戶(hù)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(xiàn)了基于大模型的代碼輔助生成工具。廣發(fā)證券也通過(guò)了證券期貨業(yè)標準研究課題《基于大模型的研發(fā)效能提升應用建設指南》的立項申報，計劃通過(guò)該課題設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，在戰略層面明確將推進(jìn)生成式AI列入公司和IT新的戰略規劃中。

銀河證券的特色化體現在場(chǎng)外衍生品這一業(yè)務(wù)。為客戶(hù)詢(xún)報價(jià)下單環(huán)節提供多方面智能服務(wù)，不僅解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)能帶來(lái)全局增量，還能夠為其他業(yè)務(wù)線(xiàn)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劃STAR，其中以大模型為代表的人工智能技術(shù)占據了相當篇幅。

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)域對新增監管政策進(jìn)行分析解讀，賦能三道防線(xiàn)建設等。公司部署或規劃包括深入探索智能投顧、智能投研、智能投教、輿情監控等“AI+金融”行業(yè)前沿場(chǎng)景，覆蓋證券交易的前、中、后期各個(gè)環(huán)節，結合全棧式AI能力，對證券行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、交互變革與數智化業(yè)務(wù)系統重構。

國泰君安大模型整體而言則是具有開(kāi)放證券生態(tài)特色。并采取“1”個(gè)行業(yè)領(lǐng)域大模型在“N”個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的“1+N”落地應用方案。為更好服務(wù)客戶(hù)進(jìn)行投資，公司對客建設君弘靈犀大模型，具備智能場(chǎng)景多元建設、交互模式體驗升級、內容創(chuàng )作供給豐富等3大特點(diǎn)。

“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(huì )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)內首個(gè)千億參數級的多模態(tài)證券大模型，實(shí)現對“君弘靈犀”智能服務(wù)的再升級，可為4000多萬(wàn)客戶(hù)在智能投顧問(wèn)答、投研內容生產(chǎn)和交互模式上帶來(lái)全新的體驗，在行業(yè)內首個(gè)實(shí)現了將大模型能力全面融入客戶(hù)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(wèn)答能力，能夠理解和回答關(guān)于金融領(lǐng)域的各種問(wèn)題，包括概念、術(shù)語(yǔ)、原理、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等。

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

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

趨勢二：提升客戶(hù)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(gè)不斷積累、開(kāi)拓、持續優(yōu)化的過(guò)程。受訪(fǎng)的券商多數表示，公司將在把握風(fēng)控的前提下，審慎地、科學(xué)地、有節奏地推進(jìn)大模型在多條線(xiàn)的應用落地，驅動(dòng)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(jìn)數字化轉型，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

綜合目前行業(yè)的實(shí)踐以及記者采訪(fǎng)的情況來(lái)看，大模型在行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢主要有五個(gè)方面。

一是進(jìn)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(guò)輔助代碼編寫(xiě)、研報分析、數字員工助手等，幫助金融機構自動(dòng)化處理大量復雜事務(wù)、提高運營(yíng)效率、減少人力成本。中信證券稱(chēng)，大模型將成為券商實(shí)現降本增效的得力助手。它通過(guò)自動(dòng)化和智能化手段，高效處理數據分析、報告生成和客戶(hù)服務(wù)等繁瑣任務(wù)，大幅提升工作效率并顯著(zhù)降低運營(yíng)成本。

目前海通證券已通過(guò)預設數字助手角色，大模型能夠靈活“變身”，成為周報助手、翻譯助理、策劃專(zhuān)家等，簡(jiǎn)化了操作流程。用戶(hù)只需一個(gè)關(guān)鍵詞，即可獲得理想的答案，真正實(shí)現了智能化辦公，讓工作更加高效、便捷。

五礦證券方面，利用人工智能技術(shù)，分析海量數據，預警客戶(hù)及項目負面輿情風(fēng)險，集市識別潛在的風(fēng)險因素，由客戶(hù)穿透到項目，實(shí)現及時(shí)有效的風(fēng)險監控機制，投行知識庫的建設模式可以應用于五礦證券其他業(yè)務(wù)條線(xiàn)，從而建設企業(yè)級智能知識庫，全面提升企業(yè)整體運營(yíng)效率。

二是提升投資者、客戶(hù)體驗。

廣發(fā)證券認為，大模型在金融行業(yè)的應用將逐步從面向內部員工，進(jìn)一步拓展到向投資者客戶(hù)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(dòng)行業(yè)進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。

國金證券方面稱(chēng)，以智能投顧為例，通過(guò)與客戶(hù)進(jìn)行交互式溝通交流，深刻理解客戶(hù)的個(gè)性化需求和資產(chǎn)狀況，幫助金融機構為客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)的投資建議和服務(wù)，讓客戶(hù)識別和規避潛在的投資風(fēng)險，并將投資收益最大化；此外，大模型依托優(yōu)秀的對話(huà)生成及多任務(wù)遷移能力，可以解決更為復雜的問(wèn)題，為客戶(hù)提供更加智能化和人性化的金融服務(wù)。

三是結合大模型歸因與關(guān)聯(lián)分析的能力，判斷風(fēng)險的類(lèi)型，風(fēng)險的傳導鏈路，做到多類(lèi)型資產(chǎn)的風(fēng)險管控。

目前，國金證券正結合大模型和其他AI算法，在異常交易監控、場(chǎng)外配資監控、反洗錢(qián)、財務(wù)造假等方面進(jìn)行探索；利用大模型分析多維度地挖掘風(fēng)險事件的影響，管理，利用輿情、司法、財務(wù)、行情、司法等數據，進(jìn)行風(fēng)險事件的挖掘以及防控。

依托海通證券全面構建的風(fēng)險預警監控體系，大模型技術(shù)深入挖掘風(fēng)險特征與信息，強化輿情風(fēng)險識別能力，實(shí)現風(fēng)險預警的精準與高效，構筑起一道堅實(shí)的智慧風(fēng)控新防線(xiàn)。

中信證券談到，大模型的引入為券商的合規性管理帶來(lái)了創(chuàng )新的解決方案。它能夠高效地進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，自動(dòng)識別交易中的異常行為，并對內部控制流程進(jìn)行嚴格監督。通過(guò)精準的數據分析和模式識別，大模型能夠提前預測并警示潛在的合規風(fēng)險，從而在保障業(yè)務(wù)合規性的同時(shí)，也提高了風(fēng)控的效率和準確性。這不僅加強了公司對市場(chǎng)風(fēng)險的防御能力，也確保了業(yè)務(wù)操作的透明度和誠信度，為券商的穩健運營(yíng)提供了堅實(shí)的技術(shù)支撐。

四是通過(guò)整合多樣化業(yè)務(wù)需求，基于大模型和金融領(lǐng)域的專(zhuān)有內容，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(huà)技術(shù)，探索大語(yǔ)言模型與金融應用場(chǎng)景的結合，打造更為豐富、個(gè)性化的金融需求挖掘和服務(wù)支持工具，為客戶(hù)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，大模型在機構業(yè)務(wù)場(chǎng)景大有可為。首先，大模型IT投入不菲，由于機構業(yè)務(wù)的客戶(hù)相比經(jīng)紀業(yè)務(wù)數量少，因此算力要求不高，硬件投入少，項目容易啟動(dòng)。其次機構業(yè)務(wù)普遍面臨交易員或者客服少的問(wèn)題，有很強烈的意愿采用大模型降本增效。最后，機構業(yè)務(wù)盈收情況良好，盈利模式支持大模型項目長(cháng)期運行。

中信證券稱(chēng)，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(hù)經(jīng)營(yíng)是兩大抓手。大模型在財富管理業(yè)務(wù)的應用需要超越單純的數據分析，深入到實(shí)際業(yè)務(wù)流程中，通過(guò)精準的客戶(hù)畫(huà)像、市場(chǎng)趨勢預測和個(gè)性化服務(wù)推薦，為業(yè)務(wù)決策提供支持，從而推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(cháng)。

五是開(kāi)放、共享的格局。在金融科技生態(tài)系統的建設過(guò)程中，推動(dòng)整體產(chǎn)業(yè)鏈上下游的技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)發(fā)展，從硬件到軟件，從應用到服務(wù)，從整體到局部形成全面的迭代演化，共享大模型技術(shù)與應用。

國泰君安專(zhuān)門(mén)向記者分享了這一觀(guān)點(diǎn)。公司談到，在2020年就提出“開(kāi)放證券”這一理念，這一理念是以平臺化、生態(tài)化為導向，促進(jìn)能力整合、構建價(jià)值共同體的發(fā)展理念，從思維開(kāi)放、業(yè)務(wù)開(kāi)放、技術(shù)開(kāi)放三個(gè)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(kāi)生態(tài)合作，共探證券業(yè)“技術(shù)、應用、服務(wù)”共融的連接觸點(diǎn)，以國內先進(jìn)通用的大模型為基石，建設一個(gè)行業(yè)共享的大模型平臺。

具體來(lái)看，數據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)合作解決模型應用的后顧之憂(yōu)，與監管單位深度合作推進(jìn)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(jìn)而全面提升行業(yè)的整體數字化水平。

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

趨勢三：大模型應用痛點(diǎn)成共識，探討解決之道

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

記者在與不同公司進(jìn)行溝通與探討中發(fā)現，算力支撐不足、投入較大、合規性要求高、數據治理和安全性成為多數券商認為目前業(yè)內大模型主要面臨的幾大挑戰。

國金證券首席信息官王洪濤近日在接受記者專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)提到，鑒于證券公司處理的是高度敏感和機密的數據，數據安全成為一個(gè)重大的關(guān)注點(diǎn)。大語(yǔ)言模型的應用可能涉及將數據傳輸至外部服務(wù)器進(jìn)行處理，這增加了數據泄露或被惡意利用的風(fēng)險。此外，在現階段，許多證券公司的數據治理體系尚未完全建立或優(yōu)化。這意味著(zhù)數據可能存在分散、不一致或質(zhì)量不高的問(wèn)題。由于大型語(yǔ)言模型高度依賴(lài)于數據質(zhì)量和結構，這些問(wèn)題可能導致模型性能不佳或產(chǎn)生誤導性的輸出。

國泰君安除了同樣提及數據安全問(wèn)題外，還分析道購買(mǎi)和升級硬件設備、滿(mǎn)足算力標準、培訓員工、存量系統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(lèi)底層技術(shù)，對缺乏技術(shù)積累的公司而言是不小的挑戰。

廣發(fā)證券認為，當前大模型在金融行業(yè)場(chǎng)景主要面向內部員工使用，未來(lái)大模型應用需要面向個(gè)人和機構投資者客戶(hù)，如何確保大模型產(chǎn)出結果的可控性、合規性，如客戶(hù)輸入、大模型輸出內容的有效審核、有價(jià)值輸出等也是大模型應用面前要首先解決的問(wèn)題之一。

銀河證券談到，大模型輸出不受控的問(wèn)題一直以來(lái)為人詬病。在與業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合過(guò)程中，要建立嚴格的輸出檢查和審核機制，對模型進(jìn)行及時(shí)的調整。同時(shí)，檢索增強生成技術(shù)在一定程度上減少了模型的錯誤風(fēng)險。

五礦證券稱(chēng)，大模型通常結構復雜，需要大量的計算資源和專(zhuān)業(yè)知識進(jìn)行維護和優(yōu)化。金融行業(yè)特別注重合規性，而大模型的“黑箱”特性可能引起監管機構的關(guān)注（特別數據保密性問(wèn)題）。高質(zhì)量的數據是大模型準確性的關(guān)鍵，而數據收集、處理和保護中的隱私問(wèn)題亦不容忽視。

證券IT穩定性要求與新技術(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所在。王洪濤表示，證券公司的信息系統具有很高的穩定性的要求，將大語(yǔ)言模型集成到證券公司現有的IT架構和工作流程中可能遇到技術(shù)挑戰。這些挑戰包括系統兼容性問(wèn)題、成本問(wèn)題和合規性的問(wèn)題，而且新技術(shù)的引入也會(huì )干擾現有工作流程的穩定性和效率。

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(gè)過(guò)程，尤其是大模型基于統計概率的本質(zhì)，與金融行業(yè)服務(wù)高可信度、高準確率、強監管等要求存在天生的矛盾。

除探討大模型痛點(diǎn)及面臨的挑戰外，也有券商對大模型未來(lái)前景發(fā)展表達看法。海通證券認為證券應用場(chǎng)景在未來(lái)將從簡(jiǎn)單的非決策類(lèi)任務(wù)向復雜的決策類(lèi)任務(wù)輔助邁進(jìn)；廣發(fā)證券認為大模型在金融行業(yè)的應用將逐步從面向內部員工，進(jìn)一步拓展到向投資者客戶(hù)提供服務(wù)。

為助力數字化轉型和更好服務(wù)投資者，各券商或根據自身業(yè)務(wù)需求生成不同特點(diǎn)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(dòng)行業(yè)進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。