來(lái)源：證券時(shí)報(bào)

　　當(dāng)前，大模型等新興技術(shù)正在引領(lǐng)金融服務(wù)模式的升級(jí)。

　　中小券商需要保持對(duì)先進(jìn)科技的持續(xù)跟進(jìn)和研究,，順勢(shì)而為，主動(dòng)對(duì)表對(duì)標(biāo)監(jiān)管部門和地方政府戰(zhàn)略規(guī)劃和政策支持,，根據(jù)自身情況選擇適合自身發(fā)展的路徑,。

　　機(jī)構(gòu)加快智能化建設(shè)步伐

　　人工智能（AI）是模擬、擴(kuò)展人類智能的科技,，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué),、認(rèn)知科學(xué)等多領(lǐng)域知識(shí)，旨在讓機(jī)器完成學(xué)習(xí),、推理,、感知等需要人類智能的任務(wù),。自1956年夏季美國(guó)達(dá)特茅斯會(huì)議起,，AI從符號(hào)主義到深度學(xué)習(xí)不斷演進(jìn)。近年來(lái),，ChatGPT等生成式AI產(chǎn)品在長(zhǎng)文本和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理上展現(xiàn)廣闊前景,，改變知識(shí)生產(chǎn)與傳播方式。

　　2024年12月,，中國(guó)人工智能企業(yè)發(fā)布了開源模型DeepSeek,，基于其強(qiáng)大思考鏈能力,，憑借低成本、高效能和開源特性,，迅速在全球技術(shù),、市場(chǎng)、應(yīng)用層面引發(fā)轟動(dòng),。尤其是受益于成本和效益的優(yōu)化,，此類大模型有望讓包括中小券商在內(nèi)的眾多企業(yè)在具有明顯性價(jià)比激勵(lì)下加快智能化建設(shè)步伐，多家機(jī)構(gòu)密集部署,，致力于提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性,，提升整體運(yùn)營(yíng)效率和客戶服務(wù)質(zhì)量,，掀起人工智能應(yīng)用發(fā)展熱潮。

　　AI在證券行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐

　　作為數(shù)據(jù)與技術(shù)雙密集領(lǐng)域,，證券業(yè)擁有海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源,、高頻業(yè)務(wù)場(chǎng)景及強(qiáng)烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型訴求，天然構(gòu)成人工智能和數(shù)據(jù)要素應(yīng)用的戰(zhàn)略高地,。

　　當(dāng)前,，證券業(yè)正積極探索大模型技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，已應(yīng)用于信息檢索,、文檔處理,、行業(yè)研究等多個(gè)場(chǎng)景，并逐步拓展到智能服務(wù),、風(fēng)險(xiǎn)管理,、投資分析等核心業(yè)務(wù)，促進(jìn)業(yè)務(wù)效能提升和行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,。例如,，國(guó)泰君安推出千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類大模型，快速總結(jié)提煉和研判市場(chǎng)運(yùn)行趨勢(shì),；中信證券探索大模型與圖計(jì)算融合,、法規(guī)自動(dòng)化標(biāo)簽匹配等在股權(quán)激勵(lì)、合規(guī)風(fēng)控等方面應(yīng)用,；中信建投證券結(jié)合投顧專家經(jīng)驗(yàn),，引入檢索增強(qiáng)生成、提示工程,、智能體技術(shù),，提升“智能投顧”能力；中金公司構(gòu)建文本審核大模型,，基于強(qiáng)大語(yǔ)義理解功能,，疊加勾稽關(guān)系、傳統(tǒng)詞庫(kù)等知識(shí)庫(kù),，在各類證券市場(chǎng)信息披露場(chǎng)景中效果提升明顯,。總的來(lái)說(shuō),，證券行業(yè)主要在推動(dòng)基于小模型的場(chǎng)景智能化升級(jí),，從感知能力和認(rèn)知能力角度拓展智能化服務(wù)的深度和廣度；在適配場(chǎng)景過(guò)程中形成自身特色數(shù)據(jù)保護(hù)下的大模型應(yīng)用能力,、智能體技術(shù)應(yīng)用能力,。

　　近年來(lái)，監(jiān)管部門積極發(fā)布相關(guān)制度政策,，抓好資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn),，統(tǒng)籌開展多項(xiàng)大模型前瞻技術(shù)與基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)研究,。近期，由中國(guó)證監(jiān)會(huì)與國(guó)家數(shù)據(jù)局聯(lián)合推動(dòng)的資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn)“數(shù)據(jù)要素×資本市場(chǎng)”第一批11個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目中,，孵化出包括以廣發(fā)證券《基于超大規(guī)模國(guó)產(chǎn)預(yù)訓(xùn)練模型的企業(yè)財(cái)務(wù)智能預(yù)警平臺(tái)》,、銀河證券《基于AI技術(shù)的債券詢報(bào)價(jià)機(jī)器人》為代表的人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，為證券市場(chǎng)的數(shù)字化,、智能化建設(shè)和創(chuàng)新發(fā)展增添新動(dòng)力,。

　　證券行業(yè)大模型建設(shè)呈現(xiàn)以下三個(gè)趨勢(shì)：

　　一是在技術(shù)創(chuàng)新方面，未來(lái)需深度融合小模型,、智能體,、遷移學(xué)習(xí)等新技術(shù)，不斷提高大模型在特定場(chǎng)景中的預(yù)測(cè)和推理精準(zhǔn)性,，進(jìn)一步提升其在證券領(lǐng)域的應(yīng)用效果,。

　　二是在生態(tài)建設(shè)方面,，作為數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置建設(shè)下的創(chuàng)新,，未來(lái)需形成“人工智能、可信數(shù)據(jù)空間,、數(shù)據(jù)金融”三位一體的發(fā)展模式,，共同探索行業(yè)解決方案和生態(tài)體系建設(shè)，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu),、科技企業(yè)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)等多方攜手合作,，構(gòu)建更加健全、完善的數(shù)字化轉(zhuǎn)型生態(tài)體系,。

　　三是在合規(guī)規(guī)范方面,，圍繞投資者服務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)隱私和內(nèi)容安全等需重點(diǎn)關(guān)注，包括通過(guò)線上大模型與本地小模型的融合應(yīng)用,，以及數(shù)據(jù)匿名化處理,、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)手段，嚴(yán)格保障數(shù)據(jù)安全,，控制數(shù)據(jù)流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),，以滿足證券行業(yè)對(duì)極高容錯(cuò)率要求，同時(shí)增強(qiáng)信息關(guān)聯(lián)性和精確度,。

　　這些方面顯示,，證券行業(yè)人工智能建設(shè)任重道遠(yuǎn)，需要久久為功,。

　　中小券商AI建設(shè)路徑探索

　　證監(jiān)會(huì)近期發(fā)布的《關(guān)于資本市場(chǎng)做好金融“五篇大文章”的實(shí)施意見》明確提出,，要穩(wěn)妥推動(dòng)數(shù)據(jù)要素相關(guān)技術(shù)在資本市場(chǎng)重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)施。廣東省2025年高質(zhì)量發(fā)展大會(huì)提出在人工智能等兩大領(lǐng)域下大決心,、集中發(fā)力,，構(gòu)筑高技術(shù),、高成長(zhǎng)、大體量的產(chǎn)業(yè)新支柱,。積極擁抱,、主動(dòng)對(duì)標(biāo)上述精神和要求，是中小機(jī)構(gòu)人工智能高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義,。

　　融入地方政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的人工智能大生態(tài),，是中小券商推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的重要推動(dòng)力。當(dāng)前,，多個(gè)地方政府打出“政策組合拳”助推人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展,，通過(guò)建設(shè)公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用新格局，推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)資源的共享和歸集,，搭建智能算力中心,，為企業(yè)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源和算力資源。

　　如東莞市政府發(fā)布的2025年一號(hào)文《關(guān)于加快推動(dòng)人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施》中,，提出了地方政府通過(guò)算力資源共享,、數(shù)據(jù)資源共治、場(chǎng)景資源共建等方式,，幫助中小機(jī)構(gòu)突破資源瓶頸,。同時(shí)，在證券業(yè)方面,，行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)則通過(guò)政策引導(dǎo)推動(dòng)證券期貨業(yè)數(shù)字化公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè),，利用監(jiān)管沙盒等創(chuàng)新監(jiān)管模式鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)在確保合規(guī)的前提下，積極探索新技術(shù)應(yīng)用,；而行業(yè)自律機(jī)構(gòu)基于自主可控通用大模型探索行業(yè)大模型建設(shè),，在算力資源統(tǒng)籌、數(shù)據(jù)語(yǔ)料治理,、應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì),、模型效果評(píng)測(cè)等方面賦能經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)人工智能建設(shè)。

　　當(dāng)前,，中小券商在推進(jìn)人工智能建設(shè)過(guò)程中遭遇了諸多難點(diǎn)堵點(diǎn),，尤為突出的是資源有限、技術(shù)能力薄弱等問(wèn)題,。金融科技的價(jià)值最終需在業(yè)務(wù)中得以體現(xiàn),，中小券商應(yīng)結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)，聚焦細(xì)分市場(chǎng)與特色服務(wù),，如特定行業(yè),、區(qū)域或客戶群體，通過(guò)綜合運(yùn)用協(xié)同,、融資,、投資,、科技等多方面能力，提供更具個(gè)性化和專業(yè)化的服務(wù),。

　　例如,，結(jié)合《關(guān)于高質(zhì)量發(fā)展資本市場(chǎng)助力廣東現(xiàn)代化建設(shè)的若干措施》要求，選擇具備足夠業(yè)務(wù)多樣性,、技術(shù)復(fù)雜性且商業(yè)可持續(xù)的方向,。再比如在中小券商“產(chǎn)業(yè)投行”領(lǐng)域方面，參考廣州市以投顧產(chǎn)業(yè)鏈為核心的財(cái)富管理生態(tài),，深圳市整合證券,、銀行、保險(xiǎn),、擔(dān)保,、租賃等綜合金融模式的驛站形態(tài)，探索面向不同客戶群體的不同服務(wù)模式,。其中,，無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估、并購(gòu)撮合,、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等復(fù)雜場(chǎng)景亟需加大科技創(chuàng)新設(shè)計(jì),，融合強(qiáng)大的文本處理、語(yǔ)義理解和生成能力,，以及基于大模型的客戶畫像分析，迭代升級(jí)現(xiàn)有科技服務(wù)水平,，嘗試孵化基于人工智能的證券公司賦能縣域經(jīng)濟(jì)的特色產(chǎn)業(yè)（如制造業(yè)等）模式,，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。

　　對(duì)于技術(shù)薄弱,、成本敏感型的中小券商而言,，按 “市場(chǎng)需求度、技術(shù)可行性,、商業(yè)可行性” 原則,，多層次推進(jìn)是實(shí)現(xiàn)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。

　　一是應(yīng)用優(yōu)先,。按照應(yīng)用優(yōu)先原則,，部署現(xiàn)有廠商通用大模型并進(jìn)行本地化應(yīng)用快速對(duì)接，在內(nèi)部公共辦公類應(yīng)用方面進(jìn)行對(duì)接,、測(cè)試,，探索數(shù)字員工、智能助手等成熟產(chǎn)品,，提升業(yè)務(wù)技術(shù)應(yīng)用敏感度,。特別是,，可以自身信息技術(shù)智能化轉(zhuǎn)型為起點(diǎn)，如低代碼開發(fā),、數(shù)智化運(yùn)維等,，積累適配性創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)金融科技部門成為大模型應(yīng)用引領(lǐng)者,，探索如何更好地與AI合作創(chuàng)新,，而不僅僅是“技術(shù)支持者”。

　　二是能力培養(yǎng),。以智能客服,、專業(yè)化個(gè)人助手等應(yīng)用程序接口（API）調(diào)用服務(wù)建設(shè)為起點(diǎn)，加強(qiáng)模型推理與智能體等技術(shù)應(yīng)用能力培育,；同時(shí)嘗試與外部有實(shí)力的機(jī)構(gòu)開展合作,，圍繞特定應(yīng)用進(jìn)行研究論證、場(chǎng)景設(shè)計(jì)與工程實(shí)施,，準(zhǔn)備好基礎(chǔ)條件,，實(shí)現(xiàn)大模型本地化推理應(yīng)用服務(wù)，逐步打通數(shù)據(jù)語(yǔ)料融合治理和大模型推理應(yīng)用的科技能力,、應(yīng)用能力以及業(yè)務(wù)價(jià)值提升能力,。

　　三是生態(tài)借力。加大向先進(jìn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí),，聚焦如何應(yīng)對(duì)證券行業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程和專業(yè)門檻,，從場(chǎng)景應(yīng)用到場(chǎng)景設(shè)計(jì)，從推理到微調(diào)再到預(yù)訓(xùn)練,，從單點(diǎn)到可復(fù)用能力突破,，逐步培育自主可控的算法技術(shù)體系；此外,，可結(jié)合地方政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)資源,，順勢(shì)而為，加大與科技,、工信,、數(shù)據(jù)、國(guó)資等機(jī)構(gòu)溝通合作,，如在算力方面聯(lián)合具有算力資源的機(jī)構(gòu),，在數(shù)據(jù)方面聯(lián)合公共數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的機(jī)構(gòu)，探索構(gòu)建適配證券行業(yè)特征的AI生態(tài)共建共享模式,，形成自身大模型生態(tài)化建設(shè),。

　　需要說(shuō)明的是，本文提出的思路、方案和建議更多的是理論邏輯層面的探討,，是否適用還需在實(shí)踐中不斷審視,、檢驗(yàn)和改進(jìn)。

　?。ㄗ髡呦禆|莞證券運(yùn)維技術(shù)中心總經(jīng)理劉志繁,、副總經(jīng)理廖倡）