数智化先行 国信证券借力AI重塑生产力

证券时报记者 谭楚丹

在金融强国建设背景下，数字金融不仅是技术应用，更是服务模式与治理能力的系统性重塑，它已成为金融机构转型升级的核心引擎。谁能率先破局，谁就有望在新一轮竞争中占据先机。

从率先推出电话委托交易到规模化推广“银证通”，再到上线行业首个自主研发的手机证券“金太阳”，国信证券在历次技术变革中屡开先河，带动经纪业务高速发展。如今人工智能（AI）浪潮袭来，国信证券如何将“科技引领”的基因转化为数字金融时代的系统性能力，备受行业关注。

作为亲历行业发展三十年的“老国信人”，国信证券首席信息官吴士荣近期接受了证券时报记者专访，分享了国信证券数智化转型的布局思路与战略构想，以及对行业未来趋势的研判。

数智化深水区的战略抉择

证券行业的转型已推进多年，从最初的电子化、网络化到移动化，技术不仅提升展业效率，更长期深刻影响券商的商业模式。在新一轮科技浪潮下，证券公司数智化转型已行至何处，成为业内关注焦点。

吴士荣表示，当前行业已进入以“AI与数据要素双轮驱动”的数智化深水区，其核心特征是从工具赋能走向模式重塑，AI向全链条渗透，AI和数据正成为新一轮证券行业高质量发展的“分水岭”。未来谁能把握机会，谁就可能实现“弯道超车”。

吴士荣研判，证券行业正迎来多重发展机遇：一是人工智能从技术工具演变为核心生产力，有望形成“一客一管家、一岗一助手、一人一分身”，乃至“一人网点、一人公司”的智能新生态；二是数据要素迎来价值释放的关键期，券商可通过构建“数据—洞察—决策”的运营闭环，推动业务模式向精准化、生态化升级；三是科技创新与自主可控步入加速期，逐步形成创新驱动与风险防控并重的发展格局。

国信证券在公司的“十五五”规划中，已将“数智驱动战略”纳入六大发展战略，“科技与数据能力”列为公司八项重点提升能力之一，计划实现从“数字化2.0”到“数智化3.0”的跨越式跃迁，重点聚焦客户经营、产品创设与定价、资本中介与投资交易、风险管理与业务合规、产业研究与专业服务、组织协同与落地执行、国际化经营等七大能力建设。

为落实上述战略，国信证券推进一系列组织机制变革。记者了解到，国信证券成立了“金融科技委员会”，构建以产品经理、数据分析师等组成的数字化转型人才队伍，并在业务部门全面设置数字化专员与数字化业务代表。截至“十四五”末，该公司已形成业务侧108人、IT侧145人的业技融合团队。

在模式层面，国信证券打造“敏前台”“强中台”“稳后台”的技术体系，目的就是强化核心应用的自研，实现敏捷开发全过程的数字化管理，以技术敏捷支撑业务敏捷。

此外，国信证券每年召开由首席信息官带队的业务一线专项调研会议30余场，目的在于听真实问题、找关键堵点。吴士荣表示，“要推动数字化产品从能用到好用、从善用到管用并产生价值的进阶。”

AI从工具嵌入到价值创造

当前AI已从技术工具演变为核心生产力，多家券商已加速布局AI大模型应用。国信证券也不例外，公司明确在“十五五”时期，将以人工智能为核心引擎，全面重塑业务模式、服务范式与管理体系。

吴士荣表示，公司对AI的布局遵循五条核心原则：一是精准服务业务与客户；二是以价值创造为导向，每个AI项目要与可量化的OKR指标相映射，“我们不追求上线了多少模型，而是关注创造了多少价值”；三是专业判断不外包，凡涉及客户利益、投资建议、正式材料、监管报送等场景，必须保留人工复核、授权与留痕；四是智能与平台一体，推动AI能力可复用、可进化、可规模化；五是重点加强AI可信治理与伦理管理，建立内容全流程管控与追溯机制。

基于上述理念，国信证券在客户服务、员工赋能等场景加速推进AI落地并取得显著成效。以“小信智慧助手”为例，公司搭建标准化投顾专属知识库，融合固化头部金牌投顾的展业经验，形成专家思维链，对专有模型进行调优，并采用多Agent（智能体）模式以提升客户意图识别准确性等。上述举措推动“小信智慧助手”助力一线投顾人员服务客户半径扩大10倍，投资者持仓诊断报告生成时间由2小时缩短至10分钟。

此外，在投行业务环节，对债券发行申报文件、专精特新企业商业计划书等专业文件，实现高效辅助撰写和审校。在研发端，代码助手单月提升28%人均代码当量。在风险防控端，AI推动风险识别准确率达90%以上，关键场景提效超过80%。

行业将迎四大趋势

吴士荣预判，未来1—2年证券行业数字化转型将进入非常关键的窗口期。他解释，过去几年行业关键词是“上云、建平台、接模型”，接下来会演变成“进流程、见价值、强治理、重构组织”。

“互联网改变的是渠道和触达，AI改变的是生产和判断。上一轮竞争看谁的入口更大，下一轮竞争看谁的AI嵌入核心工作流更深。”吴士荣表示。

在吴士荣看来，证券行业数字化转型有可能迎来四大趋势：一是从“AI工具赋能”走向“AI原生业务重构”，即从AI能力出发，重新设计客户服务、投研生产、投行业务、风控合规和经营管理流程。比如，财富管理业务将表现为从“客户找服务”变成“服务找客户”。“核心变化不是‘人找数’，而是‘数找人、事找人、风险找人’。”

二是从“单点智能”走向“多智能体协同”。投行业务的尽职调查将由一群分别负责任务拆解、信息搜集、财务分析、法律合规审查的AI Agent协同工作，各智能体之间自主沟通、交叉验证、互补纠错。“AI分担的是工作量，而不是责任，最终的风险把控和合规责任，必须牢牢握在人的手中。”

三是从“模型能力竞争”走向“Harness系统竞争”。吴士荣解释，大模型像发动机，Harness系统就是方向盘、刹车和安全带，“未来券商比拼的重点，在于谁能让模型真正进入核心业务流程，做到‘可调用、可追溯、可干预、可回滚、可评估’。”

四是从“技术平台驱动”走向“数据资产驱动”。吴士荣谈到，未来谁能将沉淀多年的业务数据、投研报告、合规案例等转化为可被AI高效理解和利用的知识图谱与高质量数据集，谁就能掌握AI应用的关键。

面对上述趋势，国信证券分别从算力、模型、平台、治理层面发力，构建租、购、云协同的多层次算力储备，构建通用模型、垂类模型和小模型协同的体系，计划打造一套基于Harness为核心的统一AI开发与驾驭平台，建立覆盖AI“开发—测试—部署—运营”全生命周期的治理体系。