隨著生成式AI技術(shù)浪潮席卷而來，證券行業(yè)正加速探索智能化轉(zhuǎn)型路徑。今年以來，已有數(shù)十家證券公司宣布DeepSeek大模型，國元證券便是其中最早行動(dòng)的公司之一。

從自研“燎元智能助手”到深度賦能投行場(chǎng)景，從構(gòu)建“一超多強(qiáng)”大模型體系到落地20P算力智算中心，AI戰(zhàn)略未來會(huì)將國元證券帶向何方？近日，證券時(shí)報(bào)·券商中國記者專訪了國元證券執(zhí)行委員會(huì)委員、新任首席信息官（CIO）張國威，聽他解碼證券公司將如何通過AI應(yīng)用重構(gòu)業(yè)務(wù)模式。

國元證券首席信息官 張國威

券業(yè)掀起DeepSeek熱潮

“近期證券金融行業(yè)對(duì)DeepSeek大模型的熱情，不能簡單歸結(jié)為對(duì)市場(chǎng)熱點(diǎn)的追逐，更多的是基于對(duì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的判斷，以及實(shí)際業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)下的真實(shí)投入。”在訪談最初，張國威就明確了這一前提。

在他看來，從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來看，AI技術(shù)已經(jīng)成為證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。DeepSeek大模型作為一款性能優(yōu)秀、成本可控且具有開源特性的模型，為證券行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。

面對(duì)提升業(yè)務(wù)效率、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式、優(yōu)化客戶服務(wù)三大優(yōu)勢(shì)，接入DeepSeek大模型已然是行業(yè)發(fā)展的必然選擇。尤其是隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，證券公司需要不斷尋求技術(shù)創(chuàng)新和突破，以求在市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。接入先進(jìn)的AI模型，便是提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。

不過，他也承認(rèn)，不排除會(huì)有部分公司存在一定的跟風(fēng)現(xiàn)象，但從行業(yè)整體來看，大多數(shù)券商是基于長期發(fā)展戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)需求，在進(jìn)行真金白銀的持續(xù)投入。事實(shí)上，接入模型只是個(gè)開始，后續(xù)仍需投入大量資源進(jìn)行本地化部署、優(yōu)化調(diào)整、與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合等，這些都需要持續(xù)的資源投入。

據(jù)介紹，目前國元證券主要在內(nèi)部知識(shí)管理、投行、投研等場(chǎng)景應(yīng)用了DeepSeek、訊飛星火等大模型。尤其是在內(nèi)部知識(shí)管理場(chǎng)景，未來大模型知識(shí)庫的應(yīng)用前景非常廣泛。例如，2024年5月20日，國元證券自主研發(fā)上線燎元智能助手和知識(shí)庫問答功能，能從不計(jì)其數(shù)的公司制度和業(yè)務(wù)流程指引中高效查詢關(guān)鍵信息。目前燎元智能助手月活穩(wěn)定在300人以上，使用頻度相當(dāng)高。

“我們今年計(jì)劃給燎元智能助手增加語音對(duì)話能力，讓燎元‘能聽會(huì)說’，同時(shí)升級(jí)燎元的‘大腦’，大幅擴(kuò)展知識(shí)應(yīng)用范圍，建立公司級(jí)知識(shí)中心?！睆垏Ｍ?，未來公司各個(gè)部門都可以建立自己的知識(shí)庫，使用燎元智能助手迅速實(shí)現(xiàn)AI知識(shí)問答。

國元證券還聯(lián)合科大訊飛，嘗試探索大模型輔助投行展業(yè)。張國威表示，通過大模型對(duì)投行底稿數(shù)字化處理，能實(shí)現(xiàn)底稿檢索快速獲取關(guān)鍵信息；幫助執(zhí)行穿行測(cè)試等各種核查審查任務(wù)，降低項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)；幫助撰寫各種往來函證、訪談?dòng)涗?、?huì)議紀(jì)要，甚至是輔助起草招股說明書的部分內(nèi)容，從而在增強(qiáng)投行執(zhí)業(yè)質(zhì)量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)投行業(yè)務(wù)生產(chǎn)力的有效提升。

此外，在投研場(chǎng)景，國元證券亦自主研發(fā)了融匯投研服務(wù)平臺(tái)，利用大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)觀點(diǎn)總結(jié)、研報(bào)摘要等業(yè)務(wù)功能，實(shí)現(xiàn)大模型和自研的投研推理引擎相結(jié)合的智能問答服務(wù)，以及基于大模型的研報(bào)智能解析和摘要自動(dòng)生成服務(wù)。

繪制AI戰(zhàn)略全景圖

時(shí)間回到2024年9月，國元證券制定了《人工智能發(fā)展規(guī)劃》，針對(duì)數(shù)據(jù)安全要求、大模型技術(shù)現(xiàn)有缺陷（如AI幻覺）以及成本回報(bào)比三大問題，對(duì)大模型技術(shù)應(yīng)用制定了三項(xiàng)基本原則：以私有部署為主，以公有服務(wù)為輔；以員工賦能為主，以對(duì)客服務(wù)為輔；以技術(shù)引進(jìn)為主，以自主研發(fā)為輔。

“基于以上三項(xiàng)基本原則，我們會(huì)持續(xù)跟進(jìn)各類大模型的發(fā)展，在公司已部署的訊飛星火商用大模型、DeepSeek、通義千問等開源大模型的基礎(chǔ)上，持續(xù)評(píng)測(cè)、更新大模型，保證公司大模型體系始終位于國際前沿水平?！彼硎?。

證券業(yè)務(wù)涵蓋投資、研究、交易、客戶服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域，單一模型難以滿足所有場(chǎng)景。為此，國元證券構(gòu)建了“一超多強(qiáng)”體系，涉及商用和開源的多模態(tài)系列大模型，針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配不同專業(yè)能力、性能特點(diǎn)和算力需求的模型，提供更精準(zhǔn)高效的服務(wù)，并節(jié)約計(jì)算資源。

在硬件方面，國元證券即將落成合計(jì)20P（約每秒2億億次）算力規(guī)模的智算中心，為本地部署大模型服務(wù)體系提供強(qiáng)大算力保證。2025年，國元證券還計(jì)劃重點(diǎn)推進(jìn)大模型技術(shù)應(yīng)用，全面落實(shí)在投行、財(cái)富、自營、資管等業(yè)務(wù)板塊以及合規(guī)、風(fēng)控、科技等中后臺(tái)板塊的AI+行動(dòng)。

對(duì)于B端應(yīng)用發(fā)展領(lǐng)先于C端的行業(yè)現(xiàn)狀，張國威認(rèn)為，充當(dāng)員工助手角色是行業(yè)發(fā)展的一個(gè)階段性特征。從積極方面來看，這有效提升了內(nèi)部運(yùn)營效率，降低了人力成本。但從長遠(yuǎn)來看，“我們不能局限于此”。

據(jù)他分析，制約AI向更復(fù)雜場(chǎng)景滲透的原因主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。一是復(fù)雜場(chǎng)景需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和分析，但目前行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)存在分散、格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)孤島等問題，同時(shí)數(shù)據(jù)合規(guī)使用也是一大挑戰(zhàn)，如何在保護(hù)客戶隱私和滿足監(jiān)管要求下合理利用數(shù)據(jù)，仍需進(jìn)一步探索。

二是面對(duì)金融市場(chǎng)復(fù)雜多變的情況，大語言模型的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和可解釋性仍有待提高。三是要將AI應(yīng)用到更復(fù)雜場(chǎng)景，需對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)進(jìn)行深度調(diào)整和優(yōu)化，甚至涉及部門利益協(xié)調(diào)、人員技能轉(zhuǎn)型等問題，實(shí)施難度不言而喻。

AI應(yīng)用顛覆行業(yè)未來

張國威對(duì)AI在證券行業(yè)的應(yīng)用既樂觀又謹(jǐn)慎。他表示，AI確實(shí)帶來了顯著的效率提升，進(jìn)而有望降低人工成本和提高利潤。而且隨著技術(shù)滲透程度進(jìn)一步加深，人工成本的降低空間還很大。

但不應(yīng)忽視的是，AI技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用需要持續(xù)投入大量資金，這些成本在短期內(nèi)可能會(huì)抵消一部分因效率提升帶來的利潤增長。此外，AI技術(shù)的應(yīng)用效果還受到市場(chǎng)環(huán)境、監(jiān)管政策等因素的影響，實(shí)際降本增效作用仍需結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)一步評(píng)估。

對(duì)于業(yè)內(nèi)不斷發(fā)酵的“去產(chǎn)能”擔(dān)憂，張國威也給出了自己的判斷：“AI應(yīng)用引發(fā)證券行業(yè)降本增效，不一定會(huì)直接導(dǎo)致行業(yè)‘去產(chǎn)能’，但會(huì)引發(fā)行業(yè)產(chǎn)能重構(gòu)和人員結(jié)構(gòu)調(diào)整”。

他說，從目前來看，一些重復(fù)性、規(guī)律性強(qiáng)的基礎(chǔ)工作，如數(shù)據(jù)錄入、簡單報(bào)告撰寫等，確實(shí)可能被AI替代，這部分崗位的人員需求會(huì)減少。但同時(shí)，AI也催生了新的崗位需求和業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，比如AI模型訓(xùn)練師、知識(shí)管理崗、AI策略優(yōu)化師、大模型產(chǎn)品經(jīng)理等，以及對(duì)能夠深度理解客戶需求、提供個(gè)性化服務(wù)的高端投顧和研究人員。

要想不被AI替代，更好地應(yīng)用AI，張國偉建議從業(yè)者一方面提升自身的技術(shù)能力，學(xué)習(xí)掌握大模型相關(guān)知識(shí)和技能，了解AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用原理和方法，更好地與AI協(xié)同工作；另一方面注重培養(yǎng)創(chuàng)新思維和解決復(fù)雜問題的能力，與AI擅長處理的標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性工作形成互補(bǔ)。此外，也要不斷提升在金融專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)能力，主動(dòng)適應(yīng)行業(yè)的變革，不斷學(xué)習(xí)新的業(yè)務(wù)知識(shí)和技能，實(shí)現(xiàn)自身轉(zhuǎn)型升級(jí)。

訪談最后，張國威還向券商中國記者分享了如何盡可能規(guī)避AI應(yīng)用可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。其中針對(duì)AI幻覺問題，可以先確立“以員工賦能為主”的應(yīng)用基本原則，確保對(duì)大模型輸出結(jié)果做到有效把關(guān)，在對(duì)客服務(wù)場(chǎng)景謹(jǐn)慎使用大模型。其次，在模型應(yīng)用過程中采用多種驗(yàn)證和測(cè)試方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正模型出現(xiàn)的幻覺現(xiàn)象。

而為防止算法趨同，國元證券鼓勵(lì)研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用多樣化的算法和模型架構(gòu)，避免過度依賴單一技術(shù)路線。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)行業(yè)前沿技術(shù)的研究和跟蹤，不斷引入新的算法理念和技術(shù)方法，保持算法的創(chuàng)新性和獨(dú)特性。

此外，國元證券還建立了完善的信息安全防護(hù)體系，包括加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密、建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制、定期進(jìn)行安全漏洞掃描和修復(fù)、加強(qiáng)員工的信息安全培訓(xùn)等。

校對(duì)：趙燕??