德勤｜上市证券公司AI应用全景观察！

来源：四大新鲜事儿

德勤中国金融服务业研究中心近日发布《守正创新 汇通四海：中国证券业2025年发展回顾及2026年展望》报告，涵盖了2025年宏观经济和证券业发展回顾、2025年上市证券公司业绩分析、业务观察、行业热点话题探讨及2026年宏观经济和证券业发展展望五个章节。

报告精华章节将以连载形式刊发，此文为连载第四篇。

在资本市场监管规范化、行业竞争白热化、客户需求多元化的背景下，证券行业依赖牌照红利、线下人力的传统运营模式持续承压。佣金率的持续下滑、公募费率的改革推进、财富管理机构化转型的加速，都在倒逼券商寻找差异化突围路径。2025年，AI已经从“锦上添花”的可选项，跃升为决定券商核心竞争力的“必答题”，头部券商正将AI提升至集团战略高度，推动业务模式从金融中介向“科技投行”的深层蜕变。

上市券商在信息技术领域的投入持续走高，且结构发生质变。根据上市证券公司年报数据，头部券商IT投入已达数十亿元规模，资金正从传统的系统运维向AI大模型、智能算力集群、云原生架构等前沿领域倾斜。IT基础设施的升级――智能算力集群的建设、大模型的本地化部署、分布式核心交易系统的重构，标志着券商AI应用逐步迈向系统化赋能，为业务重构奠定了坚实的数字底座。

与此同时，AI的战略定位发生了根本性转变。与早期零散、浅层的试验性应用不同，当前AI已被普遍提升至集团战略高度，AI原生理念正在兴起，不再是简单地在传统应用上叠加AI功能，而是从底层架构重塑业务流程与客户交互方式。从“数字化”到“数智化”，从技术辅助到业务重构，AI正贯穿券商前台客户服务、中台专业决策、后台运营管理的全链条，推动价值创造方式的根本性变革。

本文将从财富管理、智能投研、投资银行、合规风控、中后台数字化运营五大维度，全景式复盘2025年券商AI应用的落地实践与业务重构。

财富管理是券商AI应用触达最广、用户感知最强的场景。2025年，头部券商纷纷通过AI客户端与AI投顾赋能，重塑服务逻辑，推动财富管理从“产品销售”向“资产配置与全程陪伴”的精细化模式转型。

AI原生客户端的面世，标志着券商服务入口的全面智能化升级。华泰证券在行业率先推出专注交易场景的AI原生应用“AI涨乐”APP，投资者通过自然语言下达指令即可自动调度功能，实现AI选股、AI盯盘、语音下单等全流程智能服务，重构了人机交互方式。国泰海通发布了AI智能APP“灵犀”并跨越升级至2.0版本，完成了“陪伴用户全旅程的AI投资伙伴”的进化，深度融合“君弘智投”服务体系，为客户提供贯穿投前、投中、投后的智慧陪伴。东方证券“东方赢家App 6.0”则围绕客户旅程全面重构，上线投顾专区、赢家50基金策略、高端理财等特色服务模块，实现超九成业务线上直接办理。

在客户端智能化背后，AI工具对投顾展业的赋能，正在打破传统服务中人力有限、服务半径小的痛点。招商证券打造营销服务助手“招小顾”，助力财富顾问在市场热点把握、产品研究及资产配置等环节提升质效；同时通过AI深度赋能财富顾问战略，构建AI+人工双轮驱动的服务链。中金公司积极探索“AI+买方投顾”服务模式，自主研发的RITAS数字化平台显著提升服务半径和服务质效，2025年代表产品“中国50”为客户创造收益超百亿元，所有存续且成立满一年的专户盈利账户占比达到99%以上。

财富管理业务更深层的变化在于数据驱动的客户分层经营。光大证券依托智能投顾服务品牌“金阳光投顾”，以“全E投”“全明星”“金算法”三大产品体系构建组合类、资讯类、工具类多元化服务，服务客户资产突破1,000亿元。中原证券则通过智能投顾平台搭建客户全景画像体系，落地140条核心业务场景策略，实现从千人一面到千人千面的精准触达。这种基于AI的客户洞察，不仅提升了服务匹配的精准度，更重要的是推动券商财富管理完成了从卖方产品销售向买方资产配置的范式转移。

然而，智能化转型的成效仍呈现明显的梯队分化。头部券商凭借充足的IT投入和庞大的技术团队，已经逐步构建起完整的AI赋能的建设体系；而中小券商更多停留在单一工具应用层面。未来，能否打通数据中台、实现客户全生命周期管理，将成为决定财富管理竞争力的关键变量。

证券投研高度依赖信息处理与趋势判断，传统模式常受限于人工经验，存在信息滞后、视角单一、重复劳动繁重等问题。2025年，AI技术正从底层改变投研生产方式，实现上市公司公告、财报、舆情及行业数据的自动化采集与智能化研判，推动研究体系从经验驱动向数据智能驱动演进。

平台建设方面，头部券商已构建起多维度的智能投研体系。招商证券打造了“AI研究所”，积极探索生成式AI在财报解读、研报撰写、研究员助手等场景的创新实践，其一站式智能研究工作台已覆盖分析师内容生产的“搜、读、写、审”全流程，显著提升了研报编写效率。华泰证券积极试点AI投研底座建设，实现对产业链全景的动态追踪与深度解析，特别是在新能源、智能驾驶、创新药等产业赛道形成了系统化的数据资产与专业认知。中信建投依托大模型技术成功建成“智研、智问、智数”三位一体智能投研平台，并打造“信谛听（DeepTiming）”AI智数平台，为从入门到专业用户提供智能投研策略研发与验证；其“八爪鱼”固收对客业务一体化大数据智能平台更在AI可解释性方向取得突破，相关研究成果被中国计算机学会认定的A类国际顶级学术会议ACM SIGKDD录用。

AI的深度应用亦在重塑研究员的价值创造方式。通过智能算法对多维数据的整合分析，AI工具大幅压缩了研究员在信息整理、基础材料撰写等环节的重复性劳动，使其能更专注于深度逻辑分析与价值挖掘。国联民生将人工智能技术全面融入研究业务全流程，依托人工智能研究院等特色单元，大幅提升研究效率与决策支持能力；中金公司则通过“中金点睛”大模型，为客户提供专业、精准、深度洞察的研究分析，实现研究服务半径的指数级扩展。这种人机协同的新模式，推动了券商研究体系从个体经验向平台能力的转型，使研究结论更具系统性与可验证性。

当前，智能投研已从分散场景的探索性应用升级为平台化能力再造，从自动化采集处理海量信息，到构建覆盖投研全链路的智能工作台，再到形成产业链动态追踪与策略验证的闭环体系，AI正逐步内化为投研机构的数字基因。

展望未来，这一演进可能会沿两条主线深化：

一是认知深度的突破，随着可解释性技术的成熟，AI对金融逻辑的洞察将迈向因果推断，使投研结论具备更强的可验证性与前瞻性；

二是能力边界的拓展，智能投研将从专业部门向全业务条线渗透，形成“研究即服务”的新型生态，投研成果不再局限于研报本身，而是嵌入客户服务、交易决策与风险预警的各个环节。

当AI技术能够实现对产业脉动的实时捕捉、对政策影响的及时研判、对非财务风险的动态识别时，券商的核心竞争力也将完成从“信息优势”到“认知优势”的跃迁。

投行业务具有流程复杂、文书繁多、合规要求严格的特征。2025年，AI深度介入投行承揽、承做、承销及持续督导的全流程，在提升执行效率的同时，降低人为差错风险，规范项目全周期管理。

在项目文档处理环节，AI实现了标准化材料的智能审核与风险点排查。东方证券上线投行智能文档审核系统与数据分析平台，构建投行业务全生命周期视图，打造数字投行新形态。这类系统将合规审核从事后检查前移至事中预警，通过AI对海量项目文档进行智能解析，自动识别信息披露瑕疵等潜在问题。

上市券商在投行业务系统性风控平台的建设方面亦取得了突破。中信建投作为“数智投行”的提出者和坚定践行者，打造的投行“看门人”数智综合业务平台荣获2024年度中国人民银行金融科技发展奖一等奖，成为证券行业首个获此殊荣的投行业务系统。该平台核心突破在于将AI大模型等前沿技术覆盖投行业务“事前准入、事中尽调、事后信披”三大核心环节，深度融入财务舞弊核查、潜在关联关系排查、资金流水核查等10余个传统依赖人工的关键工作场景。这不仅极大提升了投行业务人员对财务舞弊、信息披露瑕疵、合规漏洞的识别能力，更从源头降低发行人欺诈发行、业绩变脸风险，助力公司高效履行资本市场“看门人”核心职能。

AI技术正重塑投行价值链，当智能审核替代重复劳动、数据洞察辅助价值判断，“专业能力打底、科技手段放大”的新型服务模式已然成型。这既是严监管环境下的合规刚需，也是建设一流投行的必由之路。

随着券商业务品种复杂化与交易场景多元化，传统的事后人工风控已难以全面覆盖风险。2025年，AI推动券商风控模式从事后补救向事前预判、事中拦截、全程追溯转变，数字化风控正成为券商稳健经营的“压舱石”。

智能预警与风险监测

AI实现了对异常行为的及时捕捉与前瞻性识别。东方证券打造“客户交易事前风控系统”，将合规关口前移，提高合规交易服务能力；同时搭建信用数据智能化体系，构建动态风险防控机制，提升风险智能化管理水平。中国银河则完成了多个风险管理场景的智能体建设，借助AI大模型深入探索风险识别、评估分析及预警响应中的应用，不断提升风险洞察的深度与智能化水平。

业务风控

AI大模型的应用正从功能模块试点向体系化深度融合演进。中信证券依托人工智能平台，稳步推进“AI+风险”多场景落地应用，提升数字化风控效能；中信建投通过在业务风控环节应用AI大模型，进一步强化风险识别与管控能力，其“北极星账户诊断产品”为两融客户构建全链条诊断服务体系，全方位提示潜在市场风险、诊断持仓个股风险、解析非理性行为风险，累计签约客户近3万户。

智能风控体系的深化已成为证券行业普遍实践，券商风险管理从事后管控转向前瞻预防、从经验判断转向数据驱动，AI与业务链条的深度融合，使风险识别更精准、响应更敏捷，为行业稳健发展构筑了数字化防线。

券商业务的智能化建设离不开强大的中后台数字化底座。2025年，AI能力在办公协同、人力资源、数据治理等场景进一步渗透，头部券商持续加强数据中台、算法平台及算力基础设施建设，重构内部管理模式，打通数据壁垒，为全面智能化转型奠定坚实基础。

办公与运营场景

智能助手正成为提效新工具。多家券商打造了数据服务助手和通用办公助手，赋能一线经营管理提效；集中上线人力资源管理平台及智能办公平台，有力赋能管理服务的数字化转型。这些应用通过自动化处理日常事务，将员工从重复性劳动中解放，使其更专注于业务价值创造。

数据治理

数据标准化建设已成为行业共识。部分券商依托数据中台建设集团风险数据集市，支持风险数据集中整合及统一管控；另有券商构建数据治理制度体系，明确治理原则、组织职责与问题处理机制，配套制定数据安全、数据质量、数据标准等专项制度，通过国家数据管理能力成熟度认证。这些举措不仅保障了数据质量，更为AI大模型的训练和应用提供了“高质量燃料”。

更深层的变革在于技术底座的系统化建设。多家券商建成智能算力集群，实现主流大模型的本地化部署；建设智慧安全运行体系，保障信息系统安全稳定；推动数据中台质效提升，实现母子公司各类数据全面整合。底层技术能力的完善，使前台业务与中后台运营形成高效协同体系，数据驱动的决策机制正逐步取代经验判断，为券商的全面智能化转型提供了坚实的技术底座。

2025年，证券行业的AI应用已从单点的“工具赋能”升级为系统的“体系重构”。从AI原生客户端重塑投资者交互方式，到智能投研平台重构产业认知逻辑；从投行全生命周期数字化管理，到智能风控实现“事前预判、事中拦截”，再到底层技术底座的系统化建设。这五大核心场景协同发力，全方位改变了券商的业务模式、风控逻辑与运营效率。AI并非简单替代人工，而是优化了分工结构、释放了专业价值。

展望未来，证券行业智能化将沿垂直深耕与生态重构双轨演进：

AI大模型应用针对财富管理、投资银行、机构服务等特定场景的垂域模型将持续迭代；

组织形态面临重构，人机协同的新型工作模式将重塑岗位设置与人才结构，既懂金融业务又具技术思维的复合型人才成为重要资产，而单纯依赖经验判断、重复性强的传统岗位则加速转型。

更深层的变革在于价值创造逻辑的重塑。当AI能够实时整合产业数据、客户需求与风险信号，数据资产与算法能力的积累将构成券商的核心竞争力。行业竞争格局将加速分化，头部机构凭借技术投入与数据积淀构建护城河，中小机构则需寻找差异化细分赛道。无论体量大小，坚守“科技服务于实体经济”的本质、平衡创新速度与合规底线，都将是决定智能化转型成败的关键因素。

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