展望2025：以AI为矛，券商如何拓宽“发展边界”？

当DeepSeek火遍全球，AI正以前所未有的速度渗透到各行各业，券商行业也不例外。

作为资本市场的中枢神经，券商行业在这场技术浪潮中快速入局。今年以来，中信证券、华泰证券、国泰君安、中金公司多家券商迅速响应，积极接入DeepSeek平台。多家券商表示，已将DeepSeek融入信息检索、文档处理、行业研究等核心业务领域。

这些动作意味着，AI在券商行业的应用将进入深度落地的关键时期，并且将重构业务模式与客户体验。站在2025年的开端往后眺望，证券行业整体的经营环境有望持续回暖。在此形势下，AI将成为券商挖掘新增量的核心动力。

AI：赋能券商经营，重构业务护城河

AI对券商业务的赋能，早已超越早期的“工具化”角色，成为驱动业务全链条升级的核心引擎。在投资研究、风险控制、智能投顾等各个环节，AI的渗透正重新定义券商效率与价值的边界。

1、行业研究

行业研究一向是券商的核心竞争力，但是在传统模式下，分析师需要花费大量时间和精力处理数据、撰写报告。比如，分析师解读政策的常规方法，是圈定政策文本中的关键词句，然后跟上一年的关键词句进行对比，从而判断政策方向与强度，可以说效率相当慢。

AI的发展，则改变了这一局面。

中信证券建设了基于大模型的智能投研平台，具备智能摘要、智能转录、文档问答、投研观点溯源等多种功能。该平台10分钟就能“听”完2小时的会议内容，并且把关键信息提取出来，生成简单明了的会议摘要。在技术的加持下，分析师的投研工作效率提高了40%以上，能更快掌握市场动态。

海通证券打造“e海言道”研报点评大模型，提供文档解析、维度推荐、证据检索、报告生成等。该模型可自动生成年报、半年报、季报、月报点评报告的点评，并能够追溯点评报告中所使用的数据来源。

中金公司大类资产研究团队则推出“AI策略系列报告”，以AI技术为基石，打造全新投资方法论，探索智能化投资的可能。其中一篇报告是从AI视角解读年度政策思路。比如，该团队让AI提取了2011年到2024年历年中央经济工作会议中的“稳增长”相关文本，然后跟A股和利率在会后3个月内的表现进行对比，再转化成可视化的“情绪指数”，方便追踪和理解。研究显示，政策信号更积极时，股市上涨空间更大，利率下行更少。

从券商行业来看，使用AI大模型赋能行研工作已经形成风潮。未来，AI大模型将推动行研工作范式的变革，替代人工完成更多创造性工作。

2、风险把控

合规与风控能力，直接关乎券商的生存底线。舆情监控，是提升风控能力的重要途径之一。相比传统方式，AI赋能的舆情分析大幅提升了风险监测的广度、深度和时效性，让券商实现从“事后应对”到“实时防控”的转变。

东方证券就在探索运用AI技术，对海量舆情数据进行智能化识别和研判。其东方大脑人工智能应用平台具备不俗的舆情处理能力，日均可处理近7万条市场舆情资讯，交易时段每分钟处理舆情峰值近200条，为风险管理业务提供了全面及时的舆情洞察。

3、智能投顾

智能投顾的发展，标志着券商服务模式从标准化向个性化跃迁。结合AI的智能投顾，在高效率和个性化上要更进一步。要知道，DeepSeek-R1在证券基金基础知识、相关法律法规理解、投资顾问业务知识等方面，已经展现出与资深从业人员相当的专业水准。

广发证券就将DeepSeek应用于投顾等关键业务场景，推出基于 DeepSeek的“智能犇犇”系统 。该系统利通过AI技术，实现精准知识匹配、智能内容生成及动态进化机制三大突破 。当投顾遇到复杂问题，“智能犇犇”能快速给出建议，提升投顾服务效率和专业性。

前不久，中金财富也完成了与DeepSeek-R1大模型深度融合，实现智能投顾助手IC-Copilot的升级迭代。具体而言，DeepSeek通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，可对政策解读、行业研报告等非结构化文本进行自动化解析，帮助投资顾问完成热点分析和大盘解读，提升信息处理效率与决策精准度，可以实现单日处理量突破万份文档，较传统人工处理效率提升90%。

总体上看，AI能够深度赋能券商的行研、风控和投顾等全业务链条。让券商从传统的人力密集型模式，逐步转向技术驱动的智能型模式，加固业务护城河。

数字化转型：券商高质量发展的核心动能

从更高的维度来看，券商布局AI其实是数字化转型中的一环，目的是顺应数字化浪潮实现高质量发展。

近些年，许多券商加入浩浩荡荡的数字化队伍，布局AI等技术。然而，并非所有券商都顺利拿到了数字化红利。因为数字化转型并非单一技术堆砌，而是要注重技术升级、数据驱动、业务融合和生态协同，涉及到企业的全方位转变 。

1、技术升级

打铁还需自身硬，券商要实现数字化转型，首先要进行技术升级。

据悉，国元证券即将落成基于华为昇腾架构的智能算力平台。依托该平台，国元证券正在构建“一超多强”的多模态大模型服务体系，形成覆盖文字、图像、语音的全栈能力。

未来，国元证券计划将AI技术延伸至智能投顾、量化交易算法优化及智能客服领域，为投资决策、客户服务等提供支持。该平台将成为公司AI技术应用的底层支撑，推动业务场景智能化升级。

2、数据驱动

数据，已经是数字化时代的一种宝贵资源。如何让AI结合数据形成业务驱动力，成为各大券商需要思考的问题。

江海证券就在通过数据中台与智能营销体系，实现数字化转型，比如，江海证券的数据平台系统运用AI，建立起“三画像一智能”系统体系——“三画像”是指：客户画像、产品画像、员工画像；“一智能”是指智能营销。

这个系统体系聚焦到个性化群体画像，能够为客户提供精准的投资分析，进而提升投资决策的质量。随着该系统体系建设完成数据库迁移、统一存储的工作，有利于未来的公司业务全数据化。

3、业务融合

数字化转型不只是科技的工作，还需要业务和意识的双轮驱动。也就是说，数字化需要回归到业务中真正创造价值，而不是多建或者少建一个系统。

中金公司自主研发的AI平台“九章”，就已经广泛覆盖到近40种应用场景。上线的投研大模型、中金智阅、财富观点洞察等多个应用，已经深度融入公司运营各个维度，有效提升运营效率，助力公司合规展业。

传统券商的部门壁垒，是数字化转型的最大阻力之一。要想改变过去业务和技术“两张皮”的问题，就需要业务和技术共建一体化的团队，通过高度融合来推动业务的发展。中金公司就在持续构建数字化协同平台，强化了“投资+投行+研究”的联动，公司研发的一体化投行平台，实现了跨机构数据直通和跨部门客户服务协同。

4、生态协同

数字化不是一个单一工作，而是一个系统性工程。因此，在技术升级、数据驱动和业务融合的同时，券商还必须具备生态思维，用多方力量协同推动数字化的进程。

广发证券最近宣布，已经将DeepSeek大模型深度融入公司运营与客户服务体系，覆盖财富管理、投行、中后台及员工赋能四大板块，成为实现“技术+场景+生态”闭环的券商。

中信建投证券的在线客服平台，也运用生态思维推动数字化进程。其整合内部资源，将不同业务部门的服务能力融合，还与外部科技企业合作，引入先进的AI技术，提升了客服的智能化水平。

总之，在券商的数字化转型过程中，要在技术升级、数据驱动、业务融合和生态协同上大力投入，才能取得成效。

服务能力：券商长期发展的终极竞争力

无论技术如何演进，券商行业的本质仍是“服务”。不管是AI布局还是数字化转型，其根本是为了提升服务客户的能力。在未来的行业形势下，服务能力才是券商长期发展的终极竞争力。

如何提升服务能力，虽然每家券商的思路不一样，但大多围绕一点，即以客户为中心，真正创造价值。广发证券董事长林传辉曾提到，坚持以人民为中心的价值取向，充分发挥社会财富“管理者”的功能性。

因为面对各种变化，只有找到不变的“锚”——“为客户创造价值”，才能以不变应万变。

券商的客户，主要有机构客户和零售客户。面向未来十年，中国企业加速转型升级，有望成长出更多全球产业链龙头及大型跨国公司。另外，中国资本市场深化改革开放，有望吸引到更多各类境内外投资机构。这意味着，券商会面对数量持续增长的机构客户。如何提供更为优质的服务，考验着券商的能力，这就需要考虑到机构客户的核心需求点。

金融市场瞬息万变，越来越多的机构客户希望调用AI大模型提升投资决策效率、深化研究分析能力和强化风险管理。瞄准这一需求，广发证券于“广发智汇”平台上线DeepSeek服务模块，允许机构客户按需调用大模型能力，并根据自身个性化需求进行应用定制和包装，从而大幅降低独立部署大模型所需的硬件和人力成本。

机构客户增长的同时，券商行业的零售客户也在增长。但是，行业里几大痛点影响着零售客户的服务体验，包括数字化转型不佳带来的服务滞后，业务同质化难以满足个性化需求等等。

面对痛点，平安证券通过整合资源，为零售客户提供一站式财富管理服务。比如，针对不同风险偏好和投资目标的客户，平安证券利用大数据分析和AI算法，制定个性化的投资组合方案。中金公司则坚持买方投顾转型，不断优化客户需求分层和投顾分层、服务分层，从而更精准地把握客户的个性化需求，提供定制化的投资顾问服务。

未来，券商行业将依然迈向“以客户为中心”的发展趋势。券商能否精准洞察客户需求，以先进的数字化能力、完善的产品和服务体系满足客户需求，才是决定其长期发展的关键。

结语

站在2025年开端往后望去，AI与数字化将深刻重塑券商行业的竞争逻辑。券商的AI投入和数字化转型，必须与业务融合、客户洞察、服务体验等方面形成合力，方能释放真正价值。

未来的行业赢家，是那些既能驾驭技术浪潮，又能洞察客户需求的玩家。它们用AI拓宽边界，以服务锚定价值，在效率与温度之间找到平衡点。这场变革没有终局，唯有持续进化者才能驶向星辰大海