随着科技的迅猛发展，AI大模型在证券业的应用日益广泛，正深刻改变着行业的格局与服务模式。

　　在证券行业加速数字化转型的浪潮中，AI大模型的应用成为各大券商竞相布局的关键领域。据不完全统计，截至目前，已有26家券商积极拥抱AI大模型，在投研、投顾、风控、运营、综合场景等多个领域展开了深入探索和应用。也有多家券商将大模型的开发视为一把手工程，足见其业务推动的重要性。

　　从优化投资决策与拓展客户资源，到提升工作效率与降低人力成本，再到增强风险识别与预警能力，乃至推动创新与提升品牌形象，AI大模型正在助力券商实现多维度突破。

　　尽管AI大模型在证券行业的应用前景广阔，券商们在推进智能化转型过程中仍面临诸多挑战。随着技术的不断进步和应用经验的积累，AI大模型在证券行业的应用将更加成熟和深入，将呈现新的发展趋势。

　　多家券商积极布局AI大模型应用

　　据记者不完全统计，截至目前，已有26家券商积极拥抱AI大模型，在投研、投顾、风控、运营等多个领域展开了深入探索和应用。包括华泰证券、东吴证券、中信建投、西南证券、国信证券、中金公司、国金证券、海通证券、申万宏源、招商证券、中信证券、山西证券、国元证券、五矿证券、国泰君安、广发证券、长江证券、华福证券、东方证券、方正证券、国投证券、银河证券、东方财富、浙商证券、华鑫证券、兴业证券等。

　　在投研领域，券商们积极探索利用AI大模型赋能投资研究和投资决策。中金公司打造中金点睛投研大模型；海通证券推出智能研报点评大模型；招商证券引入大模型赋能研究等领域；国金证券研究所金融工程团队挖掘大模型产业链智能应用；东方证券开发基于大模型的AI投研助理平台；申万宏源上线研报自动化智能降维解读。

　　在投顾领域，中信建投构建投顾大模型集群，国信证券利用AIGC大模型提升投顾服务；广发证券公布大模型架构落地智能客服场景；东方财富自主研发的“妙想”金融大模型为投顾服务提供有力支持；西南证券大模型应用于投顾场景。

　　在运营管理领域，券商借助AI大模型提升运营效率。山西证券上线恒生经纪业务智能运营助手；五矿证券打造投行智能问答机器人；山西证券上线恒生经纪业务智能运营助手；华福证券利用大模型对内赋能帮助员工提升工作效率；国投证券采购国产智能辅助编程服务。

　　除投研、投顾、运营管理领域，中信证券构建大模型风控合规助手覆盖多业务领域；广发证券构建了企业财务风险预警模型；浙商证券还将大模型赋能到投教领域。

　　部分券商已不满足于AI大模型在单一业务领域的应用，而是着眼于构建全面、一体化的智能生态体系。兴业证券大语言模型场景建设围绕智慧办公、研发助手、财富管理、机构服务等领域开展；中信证券打造的“人工智能+”平台CAP，支持至少10项细分场景大模型应用；国泰君安、东吴证券、长江证券均在多个领域广泛应用大模型。

　　AI大模型助力券商实现多维度突破

　　记者多方了解，从优化投资决策与拓展客户资源，到提升工作效率与降低人力成本，再到增强风险识别与预警能力，乃至推动创新与提升品牌形象，AI大模型正在助力券商实现多维度突破。

　　优化投资决策：AI大模型在投资决策优化方面具有显著优势。通过对海量历史数据、实时市场行情和宏观经济指标的深度分析，大模型能够挖掘潜在的投资机会，为投资团队提供更具前瞻性和准确性的投资建议，中金公司、海通证券、招商证券、东方证券等均从中受益。

　　拓展客户资源：智能营销和个性化服务成为券商的重要手段。券商人士称，基于大模型的客户画像分析，券商可以更精准地了解客户需求和偏好，为其提供定制化的投资方案和产品推荐。同时，智能客服和投顾助手的应用提升了客户服务质量和响应速度，增强了客户粘性和满意度，进而吸引更多客户选择该券商的服务。

　　提升工作效率与降低人力成本：投研、风控、合规等业务环节是券商运营的核心部分，也是人力和时间成本较高的领域。AI大模型的应用实现了这些环节的自动化和智能化处理，大幅提升了工作效率。在运营和管理层面，自动化交易系统和智能办公助手的应用减少了人工操作的繁琐性和错误率。

　　增强风险识别与预警能力：AI大模型通过对市场数据的实时监测和分析，能够及时发现潜在的市场风险因素，如股价异常波动、行业趋势变化等，并提前发出预警信号。同时，在信用风险评估方面，大模型可以综合考虑企业的财务状况、行业竞争地位、宏观经济环境等多维度因素，更准确地评估企业的信用风险水平。

　　推动创新与提升品牌形象：AI大模型为券商提供了创新的技术手段，催生了如虚拟数字人投顾、智能投研平台等新兴业务模式。这些创新模式不仅提升了券商的服务水平，还为投资者带来了全新的体验。良好的客户体验和智能化服务有助于提升券商的品牌形象和市场竞争力。

　　证券行业智能化转型面临的挑战

　　尽管AI大模型在证券行业的应用前景广阔，但券商们在推进智能化转型过程中仍面临诸多挑战。

　　数据质量和安全是首要问题。兴业证券告诉记者，证券业务数据繁杂，来源广泛，数据安全要求高，各机构利用先进技术融合数据，搭建统一平台打破孤岛，充分释放数据潜能，驱动创新；同时应当建全流程信息安全保障机制，保障客户隐私与商业机密，确保数据合法利用，护航转型。

　　人才短缺也是制约因素之一。业内人士称，AI大模型的开发和应用需要既懂金融业务又懂技术的复合型人才，而目前此类人才相对匮乏。券商需要加大人才培养和引进力度，建立完善的人才激励机制，以吸引和留住优秀人才。

　　关于智能技术创新的挑战，兴业证券建议，部分机构在技术应用上存在浅尝辄止的情况，应依据自身业务与市场需求深度定制开发。需与高校、科研单位等合作加码前沿技术探索，融入多元场景提升服务。算法局限影响模型预测准度与可解释性，需引入新算法提升决策透明度。同时，IT系统需借助云计算等技术升级，以应对高并发交易与数据响应需求。

　　券商智能化转型展望

　　随着技术的不断进步和应用经验的积累，AI大模型在证券行业的应用将更加成熟和深入。结合各家券商未来对于智能化转型的布局，有望看到新的发展趋势。

　　应用场景将更加广泛和多元化。除了现有的投研、投顾、风控等领域，大模型可能会在智能投教、财富规划、跨境业务等方面发挥更大作用，为投资者提供全方位、个性化的金融服务，这也是多家券商正在积极探索的。

　　跨行业合作将成为常态。我们已经看到诸多跨行业合作案例，华泰证券和火山引擎携手打造股票投资服务智能体，华为助力中泰证券打造急速稳定的行情资讯平台等。未来券商将与科技公司、高校、科研机构等加强合作，共同开展技术研发、人才培养和业务创新。通过资源共享和优势互补，加速证券行业智能化转型进程。

　　模型性能将持续提升，预测准确性和稳定性进一步提高。券商将不断优化模型算法，引入更多先进技术，如强化学习、迁移学习等，以适应复杂多变的市场环境。中信证券表示正在加快实现技术的迭代升级，兴业证券表示公司将通过大模型技术全面升级AI+和RPA+能力。