中国基金报记者 赵心怡
作为信息、数据、知识密集的代表性行业，证券行业拥有多元的业务场景，同时面临广泛的数字化转型升级需求，是大模型极佳的垂直落地场景。中信证券、海通证券、东吴证券、广发证券、国金证券等券商已推出AI大模型或有所布局，涉及经纪、研究、投行等多业务场景，为证券行业的数智化转型注入强劲动能。
当前，券商和大模型的融合仍处于初级阶段。未来，随着相关技术的不断成熟和应用场景的拓展，券商与大模型将纵深融合。数字化转型和科技金融将成为证券行业下一个战略发展周期的核心竞争力。
各大券商争相布局
从行业实践来看，券商经纪、研究、投行、资管等多个业务条线均已有大模型的落地场景。
中信证券在今年1月上线了债券大模型Bond Copilot，全方位支持债券承揽、承做、承销三大环节。Bond Copilot具备自动撰写、研报摘要生成、债券法规问答、产品定价分析、发行结构分析、投资人画像分析、市场数据分析、多维数据问答等能力。
今年4月，商汤科技宣布与海通证券联合发布业内首个面向金融行业的多模态全栈式大模型。据商汤科技介绍，本次合作重点落地了智能问答、智能研发、智能研报等业务环节。
东吴证券的秀财大模型是国内首个券商自研并通过算法备案、拥有自主知识产权的证券垂类大模型。据东吴证券介绍，围绕秀财大模型，依托AI对话、智能BI、智能中枢、增强搜索四大应用范式，构建包含投研、投行、投顾、风控、审计等多个领域的36个AI应用场景。
广发证券也在日前公布了大模型总体架构，主要分为应用层、服务层、模型层和基础层，涵盖大模型问答生成服务、代码生成服务、文生图服务和大模型API基础服务。目前，“金钥匙智能犇犇助手”已落地，专门用于智能客服场景。
国金证券选用LangChain和ChatGLM2构建了大模型，并表示正在探索两类场景的AIGC应用：一类是智能投研，利用AI算法对大量的证券行情和交易数据进行深入的分析和模型训练，以生成更准确的市场分析和结果预测；另一类是基于大模型的交互式辅助应用，包括AI办公助手、AI编程助手和AI绘画等，显著提升员工办公效率，降低企业运营成本。
财富管理+AI大模型
广阔空间大有可为
虽然券商已尝试让大模型赋能具体业务，但目前仍在发展初期，业内针对落地可行性的讨论依然火热，同时也在不断地发现问题、解决问题。
华宝证券研究创新部战略研究总监卫以诺告诉记者，券商与大模型的融合可划分为三个时代：1.0时代是简单场景化辅以弱交互属性，赋能C端初步探索；2.0时代是模型标准化与服务差异化共存，打造To B服务范本；3.0时代则是个性化与普适化，打通一站式全流程系统。目前“券商+大模型”处于1.0时代向2.0时代过渡期。
从业务落地的可行性来看，卫以诺认为，短期内在证券行业中最容易、最便捷、相对成本最低的落地项目是研究业务。券商接入模型的API接口，可辅助研究报告的底层数据搜集、基本逻辑梳理等，减轻研究员的基础性、重复性工作压力。
长期来看，大模型与券商买方业务结合更具适配性，尤其是在买方投顾等财富管理领域大有可为，重点在投资、顾问及平台打造三大方面。
卫以诺称，财富管理的终极生态是买方投顾。监管部门曾多次提及独立投资顾问机构发展，若以美国投顾发展为鉴，买方投顾驱动下独立注册投资顾问发展空间广阔。
中金公司也在近期的研报中提到，财富管理及资产管理或是金融行业中AI赋能空间最大的领域之一，营销获客、客户运营、产品推介、投资投研四个业务环节为AI大模型的应用落地提供了优质场景。
展望未来，东吴证券认为，在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下，金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。
国金证券首席信息官王洪涛认为，在竞争日益激烈的证券行业中，智能技术应用将成为证券公司保持竞争优势、实现数字化转型的关键手段之一。
