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当前互联网股票配资平台，大模型等新兴技术正在引领金融服务模式的升级。

中小券商需要保持对先进科技的持续跟进和研究，顺势而为，主动对表对标监管部门和地方政府战略规划和政策支持，根据自身情况选择适合自身发展的路径。

机构加快智能化建设步伐

人工智能（AI）是模拟、扩展人类智能的科技，融合了计算机科学、认知科学等多领域知识，旨在让机器完成学习、推理、感知等需要人类智能的任务。自1956年夏季美国达特茅斯会议起，AI从符号主义到深度学习不断演进。近年来，ChatGPT等生成式AI产品在长文本和多模态数据处理上展现广阔前景，改变知识生产与传播方式。

2024年12月，中国人工智能企业发布了开源模型DeepSeek，基于其强大思考链能力，凭借低成本、高效能和开源特性，迅速在全球技术、市场、应用层面引发轰动。尤其是受益于成本和效益的优化，此类大模型有望让包括中小券商在内的众多企业在具有明显性价比激励下加快智能化建设步伐，多家机构密集部署，致力于提高数据处理的效率和准确性，提升整体运营效率和客户服务质量，掀起人工智能应用发展热潮。

AI在证券行业的应用实践

作为数据与技术双密集领域，证券业拥有海量结构化数据资源、高频业务场景及强烈的数字化转型诉求，天然构成人工智能和数据要素应用的战略高地。

当前，证券业正积极探索大模型技术的应用场景，已应用于信息检索、文档处理、行业研究等多个场景，并逐步拓展到智能服务、风险管理、投资分析等核心业务，促进业务效能提升和行业高质量发展。例如，国泰君安推出千亿级参数多模态证券垂直类大模型，快速总结提炼和研判市场运行趋势；中信证券探索大模型与图计算融合、法规自动化标签匹配等在股权激励、合规风控等方面应用；中信建投证券结合投顾专家经验，引入检索增强生成、提示工程、智能体技术，提升“智能投顾”能力；中金公司构建文本审核大模型，基于强大语义理解功能，叠加勾稽关系、传统词库等知识库，在各类证券市场信息披露场景中效果提升明显。总的来说，证券行业主要在推动基于小模型的场景智能化升级，从感知能力和认知能力角度拓展智能化服务的深度和广度；在适配场景过程中形成自身特色数据保护下的大模型应用能力、智能体技术应用能力。

近年来，监管部门积极发布相关制度政策，抓好资本市场金融科技创新试点，统筹开展多项大模型前瞻技术与基础标准研究。近期，由中国证监会与国家数据局联合推动的资本市场金融科技创新试点“数据要素×资本市场”第一批11个试点项目中，孵化出包括以广发证券《基于超大规模国产预训练模型的企业财务智能预警平台》、银河证券《基于AI技术的债券询报价机器人》为代表的人工智能创新应用，为证券市场的数字化、智能化建设和创新发展增添新动力。

证券行业大模型建设呈现以下三个趋势：

一是在技术创新方面，未来需深度融合小模型、智能体、迁移学习等新技术，不断提高大模型在特定场景中的预测和推理精准性，进一步提升其在证券领域的应用效果。

二是在生态建设方面，作为数据要素市场化配置建设下的创新，未来需形成“人工智能、可信数据空间、数据金融”三位一体的发展模式，共同探索行业解决方案和生态体系建设，促进金融机构、科技企业与监管机构等多方携手合作，构建更加健全、完善的数字化转型生态体系。

三是在合规规范方面，围绕投资者服务应用的数据隐私和内容安全等需重点关注，包括通过线上大模型与本地小模型的融合应用，以及数据匿名化处理、可信执行环境等技术手段，严格保障数据安全，控制数据流动风险，以满足证券行业对极高容错率要求，同时增强信息关联性和精确度。

这些方面显示，证券行业人工智能建设任重道远，需要久久为功。

中小券商AI建设路径探索

证监会近期发布的《关于资本市场做好金融“五篇大文章”的实施意见》明确提出，要稳妥推动数据要素相关技术在资本市场重点领域的应用实施。广东省2025年高质量发展大会提出在人工智能等两大领域下大决心、集中发力，构筑高技术、高成长、大体量的产业新支柱。积极拥抱、主动对标上述精神和要求，是中小机构人工智能高质量发展的应有之义。

融入地方政府和监管机构的人工智能大生态，是中小券商推进数字化转型不可或缺的重要推动力。当前，多个地方政府打出“政策组合拳”助推人工智能产业发展，通过建设公共数据资源开发利用新格局，推动政务数据资源的共享和归集，搭建智能算力中心，为企业提供了丰富的数据资源和算力资源。

如东莞市政府发布的2025年一号文《关于加快推动人工智能赋能制造业高质量发展的若干措施》中，提出了地方政府通过算力资源共享、数据资源共治、场景资源共建等方式，帮助中小机构突破资源瓶颈。同时，在证券业方面，行业监管机构则通过政策引导推动证券期货业数字化公共服务平台建设，利用监管沙盒等创新监管模式鼓励金融机构在确保合规的前提下，积极探索新技术应用；而行业自律机构基于自主可控通用大模型探索行业大模型建设，在算力资源统筹、数据语料治理、应用场景设计、模型效果评测等方面赋能经营机构人工智能建设。

当前，中小券商在推进人工智能建设过程中遭遇了诸多难点堵点，尤为突出的是资源有限、技术能力薄弱等问题。金融科技的价值最终需在业务中得以体现，中小券商应结合自身优势，聚焦细分市场与特色服务，如特定行业、区域或客户群体，通过综合运用协同、融资、投资、科技等多方面能力，提供更具个性化和专业化的服务。

例如，结合《关于高质量发展资本市场助力广东现代化建设的若干措施》要求，选择具备足够业务多样性、技术复杂性且商业可持续的方向。再比如在中小券商“产业投行”领域方面，参考广州市以投顾产业链为核心的财富管理生态，深圳市整合证券、银行、保险、担保、租赁等综合金融模式的驿站形态，探索面向不同客户群体的不同服务模式。其中，无形资产的价值评估、并购撮合、风险监测等复杂场景亟需加大科技创新设计，融合强大的文本处理、语义理解和生成能力，以及基于大模型的客户画像分析，迭代升级现有科技服务水平，尝试孵化基于人工智能的证券公司赋能县域经济的特色产业（如制造业等）模式，提升服务质量和效率。

对于技术薄弱、成本敏感型的中小券商而言，按 “市场需求度、技术可行性、商业可行性” 原则，多层次推进是实现人工智能发展的关键。

一是应用优先。按照应用优先原则，部署现有厂商通用大模型并进行本地化应用快速对接，在内部公共办公类应用方面进行对接、测试，探索数字员工、智能助手等成熟产品，提升业务技术应用敏感度。特别是，可以自身信息技术智能化转型为起点，如低代码开发、数智化运维等，积累适配性创新经验，推动金融科技部门成为大模型应用引领者，探索如何更好地与AI合作创新，而不仅仅是“技术支持者”。

二是能力培养。以智能客服、专业化个人助手等应用程序接口（API）调用服务建设为起点，加强模型推理与智能体等技术应用能力培育；同时尝试与外部有实力的机构开展合作，围绕特定应用进行研究论证、场景设计与工程实施，准备好基础条件，实现大模型本地化推理应用服务，逐步打通数据语料融合治理和大模型推理应用的科技能力、应用能力以及业务价值提升能力。

三是生态借力。加大向先进机构学习，聚焦如何应对证券行业复杂业务流程和专业门槛，从场景应用到场景设计，从推理到微调再到预训练，从单点到可复用能力突破，逐步培育自主可控的算法技术体系；此外，可结合地方政府和监管机构资源，顺势而为，加大与科技、工信、数据、国资等机构沟通合作，如在算力方面联合具有算力资源的机构，在数据方面联合公共数据运营的机构，探索构建适配证券行业特征的AI生态共建共享模式，形成自身大模型生态化建设。

需要说明的是，本文提出的思路、方案和建议更多的是理论逻辑层面的探讨，是否适用还需在实践中不断审视、检验和改进。

（作者系东莞证券运维技术中心总经理刘志繁、副总经理廖倡）互联网股票配资平台

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