AI 系列之一：券商大模型应用进展几何？.pdf

### AI 系列之一：券商大模型应用进展 #### 一、引言 近年来，人工智能（AI）技术的发展迅速，并逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。券商作为金融市场的重要参与者，也开始积极探索如何利用AI技术来优化自身业务流程，提高服务质量。本报告重点探讨了券商在大模型应用方面的最新进展及其对未来的影响。 #### 二、金融行业的AI应用场景概述 金融行业具有信息密集、数据密集的特点，这些特点使得AI技术在金融领域的应用前景十分广阔。券商不仅涵盖了经纪、研究、投行等多个业务条线，而且还在不断寻求创新方式来提高工作效率和服务水平。大模型的应用不仅可以帮助内部员工提高工作效率，还能直接为交易等业务场景赋能。 #### 三、券商大模型应用现状 目前，券商在大模型应用方面主要集中在以下几个领域： 1. **智能客服**：利用大模型强大的问答能力，为客户提供即时、高质量的服务。 2. **数字人**：通过大模型生成数字形象，以模拟真实的人机交互过程。 3. **代码生成**：基于大模型的代码生成能力，提高软件开发效率。 4. **办公助理**：结合大模型的问答能力和知识库，辅助日常办公事务。 这些应用多数是基于大模型的基础文字生成能力进行的，未来随着技术的进步，大模型将进一步与券商的其他业务深度融合，提供更多增值服务。 #### 四、长期展望与挑战 从长远来看，AI技术的应用将成为金融企业数字化转型的必然趋势，有助于推动金融行业的高质量发展。大模型的多样化能力将促使原有业务场景得到升级，同时也将增强现有数字化基础设施的效能。 然而，在实施过程中，金融数据的安全性和隐私性问题不容忽视。鉴于此，券商可能需要自建算力服务器集群，以私有化部署的方式来确保数据安全。这种方式可以充分利用券商拥有的高价值领域数据，同时避免潜在的数据泄露风险。 #### 五、案例分析 - **海通证券**： - 推出了“泛海言道”大模型，该模型在智能问答、智能研报、智能研发等方面取得了显著成果。 - “泛海言道”通过智能问答功能为客户提供即时咨询服务，通过智能研报功能帮助研究人员提高工作效率，而智能研发则加速了软件开发进程。 - 数智人2.0进一步提升了交互体验，能够根据用户的需要提供个性化的服务。 - **国金证券**： - 采用了LangChain和ChatGLM2构建了国金证券大模型。 - 该模型通过知识库检索，能够准确回答证券相关问题，并且能够根据不同业务场景进行定制。 - 在代码生成方面，国金证券利用aiXcoder代码大模型提高了软件开发效率，实现了开发效率和单元测试覆盖率的显著提升。 #### 六、结论与建议 总体而言，券商在AI技术尤其是大模型的应用方面已经取得了一定的进展，但仍面临着诸多挑战。为了更好地利用AI技术推动业务发展，券商需要持续关注技术进步，并采取有效措施保障数据安全。此外，还应加强与其他金融机构的合作交流，共同探索AI技术在金融领域的最佳实践。