財(cái)聯(lián)社5月7日訊（記者 趙昕睿 林堅(jiān)）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(chǎng)景，有望成為大模型落地的核心行業(yè)之一。

國(guó)泰君安與階躍星辰、財(cái)聯(lián)社共同打造了業(yè)內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)級(jí)的多模態(tài)證券大模型“財(cái)躍F1”，在行業(yè)內(nèi)首個(gè)實(shí)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(cái)大模型生成算法則出現(xiàn)在國(guó)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(duì)大模型應(yīng)用的高度關(guān)注。

財(cái)聯(lián)社記者多方了解到，包括國(guó)泰君安、中信證券、國(guó)金證券、銀河證券、海通證券、國(guó)聯(lián)證券、國(guó)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(cái)達(dá)證券、招商證券、長(zhǎng)江證券、國(guó)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(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(cái)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(duì)風(fēng)控、內(nèi)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(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(guó)泰君安、五礦證券、國(guó)金證券、海通證券、廣發(fā)證券等多家券商IT及相關(guān)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了對(duì)話，探索大模型技術(shù)在金融行業(yè)的更多可能性，通過(guò)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(cái)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(guó)內(nèi)，由于尚未出現(xiàn)大規(guī)模的具有顯著經(jīng)濟(jì)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)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(yán)格意義上的投入及轉(zhuǎn)化效益的階段。不過(guò)隨著垂直領(lǐng)域大模型與券商交匯點(diǎn)的增多，大模型預(yù)計(jì)將成為券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型、差異化競(jìng)爭(zhēng)的有力支撐。

恒生電子首席科學(xué)家、恒生研究院院長(zhǎng)白碩近期在一場(chǎng)券商大模型的座談會(huì)上也提到，當(dāng)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(shù)智化3.0躍遷中，AI大模型正是這個(gè)時(shí)代的標(biāo)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(gòu)軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)賦能金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

趨勢(shì)一：三大應(yīng)用場(chǎng)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(duì)大模型被誤用或者濫用的警惕意識(shí)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(shí)。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(duì)大模型技術(shù)的理解和接受度、建立嚴(yán)格的輸出檢查和審查機(jī)制、建立人工反饋機(jī)制，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)、先對(duì)內(nèi)服務(wù)，再循序漸進(jìn)進(jìn)行大模型應(yīng)用推廣、采用隱私計(jì)算技術(shù)，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效分析和利用等。

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

一是客戶服務(wù)環(huán)節(jié)，目前集中在客服問(wèn)答類場(chǎng)景。主要是因?yàn)榇竽Ｐ洼^好的語(yǔ)義理解和多輪對(duì)話能力，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(qiáng)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(chǎng)景等等。

三是數(shù)字科技水平提升的維度，例如通過(guò)大模型提高公司數(shù)字化賦能的核心競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)。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(gè)環(huán)節(jié)，從而提供全面的決策支持。

Bond Copilot大模型通過(guò)數(shù)據(jù)分析和智能問(wèn)答服務(wù)。能夠助力承攬階段的商機(jī)挖掘，強(qiáng)化承做階段的合規(guī)指導(dǎo)，增強(qiáng)承銷環(huán)節(jié)的市場(chǎng)定位。此外，Bond Copilot還實(shí)現(xiàn)了全流程的運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)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(zhí)行的高標(biāo)準(zhǔn)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(shì)。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(jìn)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(guó)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(guó)金證券研究所金融工程團(tuán)隊(duì)首先在業(yè)內(nèi)提出，通過(guò)和科技團(tuán)隊(duì)的合作能挖掘出最新輿情中的標(biāo)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(bào)寫作等場(chǎng)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(guò)了證券期貨業(yè)標(biāo)準(zhǔn)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(xiàng)申報(bào)，計(jì)劃通過(guò)該課題設(shè)計(jì)一套針對(duì)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(jìn)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(chǎng)外衍生品這一業(yè)務(wù)。為客戶詢報(bào)價(jià)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(diǎn)能帶來(lái)全局增量，還能夠?yàn)槠渌麡I(yè)務(wù)線提供借鑒經(jīng)驗(yàn)。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(dāng)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(shí)庫(kù)，以及在投行領(lǐng)域?qū)π略霰O(jiān)管政策進(jìn)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(chǎng)景，覆蓋證券交易的前、中、后期各個(gè)環(huán)節(jié)，結(jié)合全棧式AI能力，對(duì)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(guó)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(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(yīng)用方案。為更好服務(wù)客戶進(jìn)行投資，公司對(duì)客建設(shè)君弘靈犀大模型，具備智能場(chǎng)景多元建設(shè)、交互模式體驗(yàn)升級(jí)、內(nèi)容創(chuàng)作供給豐富等3大特點(diǎn)。

“財(cái)躍F1”對(duì)君弘靈犀的升級(jí)成為最新?lián)屟鬯凇?guó)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(xiàng)目組，與階躍星辰、財(cái)聯(lián)社共同打造業(yè)內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)級(jí)的多模態(tài)證券大模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)“君弘靈犀”智能服務(wù)的再升級(jí)，可為4000多萬(wàn)客戶在智能投顧問(wèn)答、投研內(nèi)容生產(chǎn)和交互模式上帶來(lái)全新的體驗(yàn)，在行業(yè)內(nèi)首個(gè)實(shí)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(cái)躍F1金融大模型目前具備三大能力：

首先是金融知識(shí)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金融圖表，包括識(shí)別圖表類型、理解數(shù)據(jù)含義、分析趨勢(shì)和模式等。

第三是金融計(jì)算能力，能夠進(jìn)行金融計(jì)算和建模，包括利率計(jì)算、投資組合優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。

趨勢(shì)二：提升客戶體驗(yàn)將是大模型的重要目標(biāo)

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、開拓、持續(xù)優(yōu)化的過(guò)程。受訪的券商多數(shù)表示，公司將在把握風(fēng)控的前提下，審慎地、科學(xué)地、有節(jié)奏地推進(jìn)大模型在多條線的應(yīng)用落地，驅(qū)動(dòng)服務(wù)和產(chǎn)品創(chuàng)新，緊跟科技前沿趨勢(shì)及技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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

一是進(jìn)一步達(dá)成降本增效。

可以看到，基于大模型強(qiáng)大的決策、推理能力，通過(guò)輔助代碼編寫、研報(bào)分析、數(shù)字員工助手等，幫助金融機(jī)構(gòu)自動(dòng)化處理大量復(fù)雜事務(wù)、提高運(yùn)營(yíng)效率、減少人力成本。中信證券稱，大模型將成為券商實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)分析、報(bào)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(yùn)營(yíng)成本。

目前海通證券已通過(guò)預(yù)設(shè)數(shù)字助手角色，大模型能夠靈活“變身”，成為周報(bào)助手、翻譯助理、策劃專家等，簡(jiǎn)化了操作流程。用戶只需一個(gè)關(guān)鍵詞，即可獲得理想的答案，真正實(shí)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(xiàng)目負(fù)面輿情風(fēng)險(xiǎn)，集市識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，由客戶穿透到項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)及時(shí)有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制，投行知識(shí)庫(kù)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(jí)智能知識(shí)庫(kù)，全面提升企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)效率。

二是提升投資者、客戶體驗(yàn)。

廣發(fā)證券認(rèn)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(jìn)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(yùn)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(guó)金證券方面稱，以智能投顧為例，通過(guò)與客戶進(jìn)行交互式溝通交流，深刻理解客戶的個(gè)性化需求和資產(chǎn)狀況，幫助金融機(jī)構(gòu)為客戶提供專業(yè)的投資建議和服務(wù)，讓客戶識(shí)別和規(guī)避潛在的投資風(fēng)險(xiǎn)，并將投資收益最大化；此外，大模型依托優(yōu)秀的對(duì)話生成及多任務(wù)遷移能力，可以解決更為復(fù)雜的問(wèn)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(fēng)險(xiǎn)的類型，風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)鏈路，做到多類型資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管控。

目前，國(guó)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(chǎng)外配資監(jiān)控、反洗錢、財(cái)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(xiǎn)事件的影響，管理，利用輿情、司法、財(cái)務(wù)、行情、司法等數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)事件的挖掘以及防控。

依托海通證券全面構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控體系，大模型技術(shù)深入挖掘風(fēng)險(xiǎn)特征與信息，強(qiáng)化輿情風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精準(zhǔn)與高效，構(gòu)筑起一道堅(jiān)實(shí)的智慧風(fēng)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(lái)了創(chuàng)新的解決方案。它能夠高效地進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，自動(dòng)識(shí)別交易中的異常行為，并對(duì)內(nèi)部控制流程進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)督。通過(guò)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別，大模型能夠提前預(yù)測(cè)并警示潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，從而在保障業(yè)務(wù)合規(guī)性的同時(shí)，也提高了風(fēng)控的效率和準(zhǔn)確性。這不僅加強(qiáng)了公司對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的防御能力，也確保了業(yè)務(wù)操作的透明度和誠(chéng)信度，為券商的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)提供了堅(jiān)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(yùn)用大模型出色的智能對(duì)話技術(shù)，探索大語(yǔ)言模型與金融應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)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(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景大有可為。首先，大模型IT投入不菲，由于機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)的客戶相比經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)數(shù)量少，因此算力要求不高，硬件投入少，項(xiàng)目容易啟動(dòng)。其次機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)普遍面臨交易員或者客服少的問(wèn)題，有很強(qiáng)烈的意愿采用大模型降本增效。最后，機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)盈收情況良好，盈利模式支持大模型項(xiàng)目長(zhǎng)期運(yùn)行。

中信證券稱，財(cái)富管理業(yè)務(wù)作為券商業(yè)務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，商機(jī)挖掘與客戶經(jīng)營(yíng)是兩大抓手。大模型在財(cái)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(shí)際業(yè)務(wù)流程中，通過(guò)精準(zhǔn)的客戶畫像、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(zhǎng)。

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(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(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(guó)泰君安專門向記者分享了這一觀點(diǎn)。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(tái)化、生態(tài)化為導(dǎo)向，促進(jìn)能力整合、構(gòu)建價(jià)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(gè)層面引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。與大模型平臺(tái)、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(diǎn)，以國(guó)內(nèi)先進(jìn)通用的大模型為基石，建設(shè)一個(gè)行業(yè)共享的大模型平臺(tái)。

具體來(lái)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(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(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(yán)格的監(jiān)管環(huán)境，而且為政策制定者提供強(qiáng)有力的決策支持。

趨勢(shì)三：大模型應(yīng)用痛點(diǎn)成共識(shí)，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(guò)程中的痛點(diǎn)廣泛受到業(yè)內(nèi)關(guān)注。

記者在與不同公司進(jìn)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(rèn)為目前業(yè)內(nèi)大模型主要面臨的幾大挑戰(zhàn)。

國(guó)金證券首席信息官王洪濤近日在接受記者專訪時(shí)提到，鑒于證券公司處理的是高度敏感和機(jī)密的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全成為一個(gè)重大的關(guān)注點(diǎn)。大語(yǔ)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(jìn)行處理，這增加了數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用的風(fēng)險(xiǎn)。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(wèn)題。由于大型語(yǔ)言模型高度依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)，這些問(wèn)題可能導(dǎo)致模型性能不佳或產(chǎn)生誤導(dǎo)性的輸出。

國(guó)泰君安除了同樣提及數(shù)據(jù)安全問(wèn)題外，還分析道購(gòu)買和升級(jí)硬件設(shè)備、滿足算力標(biāo)準(zhǔn)、培訓(xùn)員工、存量系統(tǒng)升級(jí)等需要耗費(fèi)巨額成本也是一道坎，對(duì)于一些中小型券商是重大負(fù)擔(dān)。大模型的落地更要求證券公司具有高水平的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，需要熟練掌握各類底層技術(shù)，對(duì)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(rèn)為，當(dāng)前大模型在金融行業(yè)場(chǎng)景主要面向內(nèi)部員工使用，未來(lái)大模型應(yīng)用需要面向個(gè)人和機(jī)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(jià)值輸出等也是大模型應(yīng)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(yán)格的輸出檢查和審核機(jī)制，對(duì)模型進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整。同時(shí)，檢索增強(qiáng)生成技術(shù)在一定程度上減少了模型的錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。

五礦證券稱，大模型通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)進(jìn)行維護(hù)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(jī)構(gòu)的關(guān)注（特別數(shù)據(jù)保密性問(wèn)題）。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)收集、處理和保護(hù)中的隱私問(wèn)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(yǔ)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(wèn)題、成本問(wèn)題和合規(guī)性的問(wèn)題，而且新技術(shù)的引入也會(huì)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(rèn)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(tǒng)計(jì)概率的本質(zhì)，與金融行業(yè)服務(wù)高可信度、高準(zhǔn)確率、強(qiáng)監(jiān)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(zhàn)外，也有券商對(duì)大模型未來(lái)前景發(fā)展表達(dá)看法。海通證券認(rèn)為證券應(yīng)用場(chǎng)景在未來(lái)將從簡(jiǎn)單的非決策類任務(wù)向復(fù)雜的決策類任務(wù)輔助邁進(jìn)；廣發(fā)證券認(rèn)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(jìn)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(diǎn)及針對(duì)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(yùn)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。