財聯社5月7日訊（記者 趙昕睿 林堅）大模型的開發與應用正方興未艾。證券業因其豐富的數據資源、良好的數字化基礎以及多元化的業務應用場景，有望成為大模型落地的核心行業之一。

國泰君安與階躍星辰、財聯社共同打造了業內首個千億參數級的多模態證券大模型“財躍F1”，在行業內首個實現了將大模型能力全面融入客戶智能化服務體系之中；東吳秀財大模型生成算法則出現在國家網信辦第五批深度合成服務算法備案信息清單中……以AI輔助各大重要業務，一系列動作引發業界對大模型應用的高度關注。

財聯社記者多方了解到，包括國泰君安、中信證券、國金證券、銀河證券、海通證券、國聯證券、國信證券、廣發證券、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域有所投入與探索。整體來看，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賦能各業務，在投行、財富管理、研究領域等業務領域的智能化正呼之欲出，與此同時，對風控、內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在金融行業的應用現狀、特色服務、行業挑戰等情況，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、廣發證券等多家券商IT及相關團隊進行了對話，探索大模型技術在金融行業的更多可能性，通過數智化轉型提質增效，為投資者提供更優服務。

圖為財聯社采訪以及根據公開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經濟價值的應用場景，因此AI大模型的產業化應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化效益的階段。不過隨著垂直領域大模型與券商交匯點的增多，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，金融行業信息化進程已經處在網絡化2.0向數智化3.0躍遷中，AI大模型正是這個時代的標志性技術之一。落到金融領域，大模型不僅可以賦能客服、投顧、風控、投研等業務場景，同時還能通過重構軟件開發、數據生產環節賦能金融機構內部數智化轉型。

趨勢一：三大應用場景支撐，券商形成差異化特色

在大模型應用開始落地前，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，合規是第一步成為業內發展大模型的共識。為做好防范措施，券商采取不同舉措，例如持續與業務部門溝通，提升業務方對大模型技術的理解和接受度、建立嚴格的輸出檢查和審查機制、建立人工反饋機制，對數據進行微調、先對內服務，再循序漸進進行大模型應用推廣、采用隱私計算技術，保護數據隱私的同時，實現數據的有效分析和利用等。

基于合規、風控的一致性前提，記者調研發現，目前來看，券商在大模型應用主要有三個應用場景：

一是客戶服務環節，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，這體現在投研、辦公場景等等。

三是數字科技水平提升的維度，例如通過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大模型的應用特色主要體現在其深度整合到債券業務的各個環節，從而提供全面的決策支持。

Bond Copilot大模型通過數據分析和智能問答服務。能夠助力承攬階段的商機挖掘，強化承做階段的合規指導，增強承銷環節的市場定位。此外，Bond Copilot還實現了全流程的運營監控和風險預警機制，提升了整個債券業務流程的效率和安全性，確保了業務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務定制化方面具有顯著優勢。據了解，自研模型使公司能夠更靈活地根據業務需求進行調整和敏捷開發，確保技術發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，大模型的產業鏈智能挖掘是國金證券研究所金融工程團隊首先在業內提出，通過和科技團隊的合作能挖掘出最新輿情中的標的，產業鏈板塊、關聯度等；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。

廣發證券則于2023年底上線了基于大模型的代碼輔助生成工具。廣發證券也通過了證券期貨業標準研究課題《基于大模型的研發效能提升應用建設指南》的立項申報，計劃通過該課題設計一套針對證券期貨業的大模型研發效能提升指南，推廣到行業作為參考。此外，公司表示一直高度重視大模型技術的發展，在戰略層面明確將推進生成式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外衍生品這一業務。為客戶詢報價下單環節提供多方面智能服務，不僅解決業務痛點能帶來全局增量，還能夠為其他業務線提供借鑒經驗。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占據了相當篇幅。

海通證券在智能服務方面，分別在投顧領域建立了投顧知識庫，以及在投行領域對新增監管政策進行分析解讀，賦能三道防線建設等。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”行業前沿場景，覆蓋證券交易的前、中、后期各個環節，結合全棧式AI能力，對證券行業的業務流程、交互變革與數智化業務系統重構。

國泰君安大模型整體而言則是具有開放證券生態特色。并采取“1”個行業領域大模型在“N”個業務場景的“1+N”落地應用方案。為更好服務客戶進行投資，公司對客建設君弘靈犀大模型，具備智能場景多元建設、交互模式體驗升級、內容創作供給豐富等3大特點。

“財躍F1”對君弘靈犀的升級成為最新搶眼所在。國泰君安證券首席信息官俞楓在發布會上介紹，公司組建大模型研究聯合項目組，與階躍星辰、財聯社共同打造業內首個千億參數級的多模態證券大模型，實現對“君弘靈犀”智能服務的再升級，可為4000多萬客戶在智能投顧問答、投研內容生產和交互模式上帶來全新的體驗，在行業內首個實現了將大模型能力全面融入客戶智能化服務體系之中。

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，能夠理解和回答關于金融領域的各種問題，包括概念、術語、原理、市場動態等。

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、理解數據含義、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

大模型技術在證券行業中的探索和發展，是一個不斷積累、開拓、持續優化的過程。受訪的券商多數表示，公司將在把握風控的前提下，審慎地、科學地、有節奏地推進大模型在多條線的應用落地，驅動服務和產品創新，緊跟科技前沿趨勢及技術發展脈絡，積極推進數字化轉型，服務實體經濟高質量發展。

綜合目前行業的實踐以及記者采訪的情況來看，大模型在行業未來的發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、數字員工助手等，幫助金融機構自動化處理大量復雜事務、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，高效處理數據分析、報告生成和客戶服務等繁瑣任務，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、策劃專家等，簡化了操作流程。用戶只需一個關鍵詞，即可獲得理想的答案，真正實現了智能化辦公，讓工作更加高效、便捷。

五礦證券方面，利用人工智能技術，分析海量數據，預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，實現及時有效的風險監控機制，投行知識庫的建設模式可以應用于五礦證券其他業務條線，從而建設企業級智能知識庫，全面提升企業整體運營效率。

二是提升投資者、客戶體驗。

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

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狀況，幫助金融機構為客戶提供專業的投資建議和服務，讓客戶識別和規避潛在的投資風險，并將投資收益最大化；此外，大模型依托優秀的對話生成及多任務遷移能力，可以解決更為復雜的問題，為客戶提供更加智能化和人性化的金融服務。

三是結合大模型歸因與關聯分析的能力，判斷風險的類型，風險的傳導鏈路，做到多類型資產的風險管控。

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、場外配資監控、反洗錢、財務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、行情、司法等數據，進行風險事件的挖掘以及防控。

依托海通證券全面構建的風險預警監控體系，大模型技術深入挖掘風險特征與信息，強化輿情風險識別能力，實現風險預警的精準與高效，構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性管理帶來了創新的解決方案。它能夠高效地進行實時監控，自動識別交易中的異常行為，并對內部控制流程進行嚴格監督。通過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險，從而在保障業務合規性的同時，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，也確保了業務操作的透明度和誠信度，為券商的穩健運營提供了堅實的技術支撐。

四是通過整合多樣化業務需求，基于大模型和金融領域的專有內容，形成有特色的金融產品。

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

銀河證券也提到，大模型在機構業務場景大有可為。首先，大模型IT投入不菲，由于機構業務的客戶相比經紀業務數量少，因此算力要求不高，硬件投入少，項目容易啟動。其次機構業務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，機構業務盈收情況良好，盈利模式支持大模型項目長期運行。

中信證券稱，財富管理業務作為券商業務的核心競爭力之一，商機挖掘與客戶經營是兩大抓手。大模型在財富管理業務的應用需要超越單純的數據分析，深入到實際業務流程中，通過精準的客戶畫像、市場趨勢預測和個性化服務推薦，為業務決策提供支持，從而推動業務增長。

五是開放、共享的格局。在金融科技生態系統的建設過程中，推動整體產業鏈上下游的技術進步和市場發展，從硬件到軟件，從應用到服務，從整體到局部形成全面的迭代演化，共享大模型技術與應用。

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、生態化為導向，促進能力整合、構建價值共同體的發展理念，從思維開放、業務開放、技術開放三個層面引領行業發展。與大模型平臺、金融科技服務公司展開生態合作，共探證券業“技術、應用、服務”共融的連接觸點，以國內先進通用的大模型為基石，建設一個行業共享的大模型平臺。

具體來看，數據公司為大模型提供底層燃料，模型公司提供能力底座，以算力生態合作解決模型應用的后顧之憂，與監管單位深度合作推進行業有序發展，其他證券公司能夠共享行業大模型能力資源，進而全面提升行業的整體數字化水平。

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過程中的痛點廣泛受到業內關注。

記者在與不同公司進行溝通與探討中發現，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訪時提到，鑒于證券公司處理的是高度敏感和機密的數據，數據安全成為一個重大的關注點。大語言模型的應用可能涉及將數據傳輸至外部服務器進行處理，這增加了數據泄露或被惡意利用的風險。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化。這意味著數據可能存在分散、不一致或質量不高的問題。由于大型語言模型高度依賴于數據質量和結構，這些問題可能導致模型性能不佳或產生誤導性的輸出。

國泰君安除了同樣提及數據安全問題外，還分析道購買和升級硬件設備、滿足算力標準、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團隊，需要熟練掌握各類底層技術，對缺乏技術積累的公司而言是不小的挑戰。

廣發證券認為，當前大模型在金融行業場景主要面向內部員工使用，未來大模型應用需要面向個人和機構投資者客戶，如何確保大模型產出結果的可控性、合規性，如客戶輸入、大模型輸出內容的有效審核、有價值輸出等也是大模型應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。在與業務場景融合過程中，要建立嚴格的輸出檢查和審核機制，對模型進行及時的調整。同時，檢索增強生成技術在一定程度上減少了模型的錯誤風險。

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

證券IT穩定性要求與新技術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挑戰。這些挑戰包括系統兼容性問題、成本問題和合規性的問題，而且新技術的引入也會干擾現有工作流程的穩定性和效率。

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

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

為助力數字化轉型和更好服務投資者，各券商或根據自身業務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不僅將改變行業運作模式，也將推動行業進入一個全新的發展階段。