券商“百模大战”：一场没有终点的马拉松
Meta Description: 券商争相布局大模型，从智能投顾到风险控制，AI应用场景不断拓展。谁将在这场“百模大战”中脱颖而出？
引言
券商正掀起一场“百模大战”，争相布局人工智能大模型，致力于用科技赋能金融服务，提升效率、降低风险、创造新的价值。这场竞赛不仅展现出大模型技术在金融领域的巨大潜力，更映射出行业对提升竞争力和满足客户需求的迫切渴望。从智能投顾、风险控制到智能投研，券商们正积极探索大模型在各个业务场景的应用，为投资者和客户提供更精准、便捷、个性化的服务。
券商AI应用：百花齐放，各显神通
券商AI应用：百花齐放，各显神通
券商们纷纷将人工智能大模型应用于各个业务场景，打造更智能、更便捷、更人性化的金融服务。
1. 智能投顾：
- 国泰君安: 推出“灵犀智能投顾”，利用大模型分析海量数据，为用户提供个性化的投资建议，并提供智能投资组合管理服务。
- 海通证券: 构建了投顾知识库，利用大模型进行智能问答，为投资者提供更便捷的投资咨询服务。
- 广发证券: 已上线基于大模型的智能投顾，提供个股咨询问答服务，帮助投资者更好地理解市场行情。
2. 风险控制:
- 国金证券: 利用大模型进行异常交易监控、场外配资监控、反洗钱、财务造假等风险事件的挖掘防控，提升风险管理效率。
- 五矿证券: 利用人工智能技术分析海量数据，预警客户及项目负面舆情风险，及时识别潜在的风险因素。
3. 智能投研:
- 海通证券: 利用大模型进行智能研报应用、智能研发，提升投研效率。
- 国金证券: 利用大模型的产业链智能挖掘功能，挖掘最新舆情中的标的、产业链板块、关联度等，为用户提供覆盖多方位的投研服务。
- 中信建投证券: 基于大模型增强的智能投研平台，能够一天“读”完超过1000份新研报，提升投研工作效率超过40%。
4. 其他场景:
- 银河证券: 在场外衍生品业务提供多方面智能服务，利用大模型提升客户询报价下单环节的效率。
- 广发证券: 已上线基于大模型的代码辅助生成工具，涉及模型问答生成服务、代码生成服务等。
- 中信证券: 基于大模型技术，推出了债券智能助手Bond Copilot，全方位支持债券业务，提升效率、优化流程、控制风险。
- 东吴证券: 开发了秀财GPT，为用户提供涨跌分析、盘后总结、企微AI客服助手、智能尽职调查等功能，显著提高用户效率。
券商AI应用案例分析:
- 国泰君安的“灵犀布道”和“国芯证道”: 这两项大模型应用成果体现了国泰君安在人工智能领域的领先优势，服务投顾、营运、投行、信用、研发等多个条线业务。
- 海通证券的“数字助手”: 海通证券通过预设数字助手角色，让大模型能够灵活“变身”，成为周报助手、翻译助理、策划专家等，简化了操作流程，提高工作效率。
- 中信证券的Bond Copilot: 中信证券自研大模型，能够根据业务需求进行灵活调整和敏捷开发，使其在安全可控性与业务定制化方面具有显著优势。
大模型发展趋势：从“百模大战”到“马拉松式竞争”
大模型发展趋势：从“百模大战”到“马拉松式竞争”
随着大模型技术的不断发展，行业竞争也从“百模大战”转向“马拉松式竞争”，更注重应用落地和行业深度融合。
1. 应用为王：
- 百度董事长兼CEO李彦宏: 呼吁行业不要卷模型，要去卷应用，强调了应用落地对于大模型发展的重要性。
- 中信智库: 认为大模型正从“起跑即冲刺”转向一场没有标准答案的“马拉松式竞争”，应用场景的深度和广度成为决定胜负的关键因素。
2. 差异化发展：
- 中信智库: 建议中国人工智能企业在算法、数据、场景和能源等方面寻求差异化发展，以形成竞争优势。
- 中信建投研究所所长武超则: 强调了底层数据量、数据质量以及算力的重要性，认为在持续迭代过程中，大模型厂商需要持续做差异化的点。
3. 产业融合：
- 中信集团: 发布“人工智能+”行动方案，将打造“1+N”大模型生态，即统筹建设1个集团级通用大模型底座，支持子公司发挥“龙头”“链主”优势研发N个行业大模型，推动人工智能与产业的深度融合。
- 华泰证券执行委员会委员、首席信息官韩臻聪: 认为以人工智能为新生产工具、数据为新生产要素、算力为新基础设施的三新体系正与产业加速融合，将带来深远影响。
4. 技术突破：
- 李彦宏: 认为智能体是最好的AI发展方向，未来将有百万量级的智能体出现，形成庞大的生态。
- 中金公司首席经济学家彭文生: 指出规模定律是本轮AI进步的突出特征，中国在应用层孕育出引领性的创新，为经济增长注入新动能。
常见问题解答
1. 券商为什么要布局大模型？
券商布局大模型是为了提升自身竞争力，满足客户需求，以及抓住人工智能带来的新机遇。大模型可以帮助券商提升服务效率、降低运营成本、提高风险管理水平，并为客户提供更个性化的金融服务。
2. 大模型在金融领域有哪些应用场景？
大模型在金融领域的应用场景非常广泛，包括智能投顾、风险控制、智能投研、客户服务、市场分析、金融监管等等。
3. 大模型的应用会对券商行业产生哪些影响？
大模型的应用将会深刻改变券商行业的运营模式、服务模式和竞争格局，推动行业向数字化、智能化方向发展。
4. 券商如何应对大模型带来的挑战？
券商需要加强自身科技基础设施建设，培养人工智能人才，积极探索大模型在业务场景的应用，并关注大模型带来的伦理和安全问题，制定相应的应对措施。
5. 未来大模型在金融领域的应用趋势是什么？
未来大模型在金融领域的应用将会更加广泛、深入，并与其他技术融合，不断推动金融行业的创新发展。
6. 大模型在金融领域的发展机遇和挑战是什么？
大模型在金融领域的发展机遇在于可以帮助行业提高效率、降低成本、提升风险管理水平，并为客户提供更个性化的服务。而挑战在于需要克服数据隐私、模型安全、伦理问题等难题，并制定相关的监管政策。
结论
券商“百模大战”才刚刚开始，这场没有终点的马拉松赛将继续推动金融行业的数字化转型和智能化升级。券商需要不断探索大模型技术的应用场景，并积极拥抱新技术、新模式，以赢得这场竞争。未来，大模型将会在金融领域发挥更重要的作用，为投资者和客户创造更多价值。
