证券业大模型布局渐入佳境 建立AI能力分级认证制成共识

来源：证券时报

　　由证券时报社主办的“2025中国证券业数字化实践高峰论坛”近期在北京举行，在主题为“金融大模型在证券业务中的落地实践：挑战与路径探索”的圆桌论坛环节，多家券商首席信息官分享人工智能大模型在证券行业的应用进展与思考。

　　参与讨论的嘉宾有山西证券（002500）首席信息官孙嘉锋、国元证券（000728）执委会委员兼首席信息官张国威、华福证券首席信息官兼财富委主任李宁、西南证券（600369）首席信息官华明，国泰海通证券技术研发部总经理黄韦为圆桌主持人。

　　大模型布局渐入佳境

　　在生成式人工智能快速发展的浪潮中，多家券商已展开大模型应用探索，落地进展及成效引发行业关注。

　　孙嘉锋表示，山西证券重点把大模型能够验证成功的场景如文字生成、合规检索、情感分析等与公司具体业务场景做结合，形成智能问答、外呼、知识库等。“另外我们也会寻找具有高价值的场景，比如固收业务中交易员在通讯软件上靠人工呼叫的方式进行交易，我们去年结合大模型进行布局，在喊单场景中做好语义识别，将研发好的债券交易机器人嵌入交易流程中，把30秒的响应速度提升到3秒，效率提升10倍。”

　　张国威谈到，国元证券构建了涵盖算力、数据、模型、能力、业务和应用六层架构的AI赋能体系。顶层设计方面，公司金融科技部成立人工智能应用专项小组，联合此前技术条线的其他应用同事及业务部门的信息化专家，共同推进人工智能应用落地。目前在实践方面，国元证券为投行项目承做提供“读查问写”等多项大模型能力工具，包括智能核查能力、辅助撰写能力、法规问答能力。

　　李宁表示，华福证券在三年数字化规划里有单独AI子规划。“我们每年新增IT投入里大概有25%用于AI相关，并将AI作为直接绩效考核下达到各个部门，同时设立‘含智量’评估指标，比如考察用到AI的项目数量、使用深度情况等。”目前，财富管理业务中的APP已获算法应用备案，投资领域应用AI信评，中后台则推出了“AI百宝箱”，智能解读公司所有过往制度。

　　华明谈到，西南证券从2023年开始对AI大模型的探索和尝试。公司设立数字化转型领导小组，由董事长和总裁亲自“挂帅”；另设有专职数字化转型办公室，负责组织协调、推进和考核；同时各个条线也有相应的数字化转型工作小组落地具体工作。公司目前已落地的应用包括智能知识库、智能编码助手、智能投顾助手和智能投研助手等。

　　黄韦也分享称，国泰海通提出“All in AI”战略，“我们举办两届AI大赛，提升员工对AI的理解，共同开动脑筋探讨如何把AI应用到各个业务条线上。”在经纪业务方面，国泰海通的大模型应用投入比较多，对内有“投顾助手”，供一线投顾员工使用；7月份发布AI大模型对客服务的服务系统、问答系统。

　　行业监管框架亟待完善

　　随着大模型应用不断深入，完善相关监管框架成为行业共识。

　　对此，华明提供四方面的建议：第一，希望能够建立证券行业“AI金融服务能力分级认证制度”，明确哪些场景可以全自动化，哪些必须人机协同；第二，建议监管明确AI服务的责任界定和披露要求，在保护投资者权益的同时也能保护券商权益；第三，建议制定数据使用规范，促进券商使用客户数据时的透明度和合规性，保障客户隐私与数据安全；第四，建议推动AI技术标准化，要求或者鼓励券商使用可解释性高的模型，提高整个行业的服务质量和水平。

　　张国威也有相似观点，他提到最好能对券商基于大模型的客户服务进行分级分类管理，比如对于资讯查询、行情查询等通用场景，允许券商快速提供服务；而对于可解释性要求高、准确度要求高的投资建议、资产配置组合等服务，希望监管在模型评审、模型备案层面提供指导意见。

　　他还呼吁加强行业共建，建议由行业牵头共建共享通用知识中心，不涉及公司私有数据的部分可以共享成果。在数据层面，可通过隐私计算或联邦学习技术建立一个数据共享平台，解决单一机构因自身数据质量、数据不全导致大模型能力泛化不足的问题。

　　孙嘉锋表示，希望公有算力能够像云计算一样建立标准规范的SLA质量体系。他解释称，“期望能建立白名单机制的公有算力，可以让券商在使用时不必担心数据隐私泄露，这对整个行业算力建设是很有价值的事情。”

　　研判技术演进重塑业态

　　伴随技术快速演进，并与业务需求加速融合，未来证券行业的服务模式与运营逻辑可能会发生更大变化，上述券商首席信息官对行业未来发展方向做出研判。

　　孙嘉锋认为，未来一两年，大模型应用进入幻灭期，市场对其很多不切实际的期望会被证伪。但同时，大模型能力提供了无限拔高的生产力工具，未来未必会出现某个具体场景或应用的杀手级产品，更可能是体系化的生产关系能否快速适应生产力变化，在这方面走出来的企业有可能将这项技术运用到极致。

　　张国威表示，未来价值最大化的体现在于“智能决策”的产生。他解释，“因为现在大模型主要是作为效率工具使用，但如果能把人、事物、事件都抽象成逻辑主体，同时把外部因素变化比如市场环境变化变成算法或函数导入其中，且大模型具备逻辑思考能力，能理解证券行业投资或者投研的专属逻辑，那么大模型将可以成为决策工具，甚至生成具体的执行动作，这可能带来更多价值。”

　　李宁观察到行业内的两大变化：一是各家APP做得越来越AI原生化；另一个是在异构算力方面，国产算力挑战还比较大，预计后续发展越来越快，在券商使用算力中的比重应该会快速提升到远远领先于其他异构算力的情况。

　　华明表示，当前券商做的绝大部分工作都可以由AI智能体完成，预计未来一两年有可能形成比较完整的智能体矩阵。智能体可以做到自我管理、自我适应、自我进化。这种变化将使券商业务模式、工作模式包括伦理层面都会产生巨大改变。另外，多模态场景也将显著增多，为客户体验优化和智能体交互效率带来重大提升。