隨著生成式AI技術浪潮席卷而來,證券行業(yè)正加速探索智能化轉型路徑。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的公司之一。
從自研“燎元智能助手”到深度賦能投行場景,從構建“一超多強”大模型體系到落地20P算力智算中心,AI戰(zhàn)略未來會將國元證券帶向何方?近日,證券時報·券商中國記者專訪了國元證券執(zhí)行委員會委員、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應用重構業(yè)務模式。
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DeepSeek大模型的熱情,不能簡單歸結為對市場熱點的追逐,更多的是基于對行業(yè)發(fā)展趨勢的判斷,以及實際業(yè)務需求驅動下的真實投入?!痹谠L談最初,張國威就明確了這一前提。
在他看來,從行業(yè)發(fā)展趨勢來看,AI技術已經(jīng)成為證券行業(yè)數(shù)字化轉型和提升競爭力的關鍵驅動力。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)的智能化轉型提供了有力支持。
面對提升業(yè)務效率、創(chuàng)新業(yè)務模式、優(yōu)化客戶服務三大優(yōu)勢,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)競爭加劇,證券公司需要不斷尋求技術創(chuàng)新和突破,以求在市場中占據(jù)優(yōu)勢地位。接入先進的AI模型,便是提升競爭力的重要手段。
不過,他也承認,不排除會有部分公司存在一定的跟風現(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)務需求,在進行真金白銀的持續(xù)投入。事實上,接入模型只是個開始,后續(xù)仍需投入大量資源進行本地化部署、優(yōu)化調(diào)整、與現(xiàn)有業(yè)務系統(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)部知識管理、投行、投研等場景應用了DeepSeek、訊飛星火等大模型。尤其是在內(nèi)部知識管理場景,未來大模型知識庫的應用前景非常廣泛。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庫問答功能,能從不計其數(shù)的公司制度和業(yè)務流程指引中高效查詢關鍵信息。目前燎元智能助手月活穩(wěn)定在300人以上,使用頻度相當高。
“我們今年計劃給燎元智能助手增加語音對話能力,讓燎元‘能聽會說’,同時升級燎元的‘大腦’,大幅擴展知識應用范圍,建立公司級知識中心?!睆垏M?,未來公司各個部門都可以建立自己的知識庫,使用燎元智能助手迅速實現(xiàn)AI知識問答。
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,通過大模型對投行底稿數(shù)字化處理,能實現(xiàn)底稿檢索快速獲取關鍵信息;幫助執(zhí)行穿行測試等各種核查審查任務,降低項目風險;幫助撰寫各種往來函證、訪談記錄、會議紀要,甚至是輔助起草招股說明書的部分內(nèi)容,從而在增強投行執(zhí)業(yè)質量的同時,實現(xiàn)投行業(yè)務生產(chǎn)力的有效提升。
此外,在投研場景,國元證券亦自主研發(fā)了融匯投研服務平臺,利用大模型技術實現(xiàn)觀點總結、研報摘要等業(yè)務功能,實現(xiàn)大模型和自研的投研推理引擎相結合的智能問答服務,以及基于大模型的研報智能解析和摘要自動生成服務。
繪制AI戰(zhàn)略全景圖
時間回到2024年9月,國元證券制定了《人工智能發(fā)展規(guī)劃》,針對數(shù)據(jù)安全要求、大模型技術現(xiàn)有缺陷(如AI幻覺)以及成本回報比三大問題,對大模型技術應用制定了三項基本原則:以私有部署為主,以公有服務為輔;以員工賦能為主,以對客服務為輔;以技術引進為主,以自主研發(fā)為輔。
“基于以上三項基本原則,我們會持續(xù)跟進各類大模型的發(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上,持續(xù)評測、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)務涵蓋投資、研究、交易、客戶服務等多個領域,單一模型難以滿足所有場景。為此,國元證券構建了“一超多強”體系,涉及商用和開源的多模態(tài)系列大模型,針對不同業(yè)務場景適配不同專業(yè)能力、性能特點和算力需求的模型,提供更精準高效的服務,并節(jié)約計算資源。
在硬件方面,國元證券即將落成合計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體系提供強大算力保證。2025年,國元證券還計劃重點推進大模型技術應用,全面落實在投行、財富、自營、資管等業(yè)務板塊以及合規(guī)、風控、科技等中后臺板塊的AI+行動。
對于B端應用發(fā)展領先于C端的行業(yè)現(xiàn)狀,張國威認為,充當員工助手角色是行業(yè)發(fā)展的一個階段性特征。從積極方面來看,這有效提升了內(nèi)部運營效率,降低了人力成本。但從長遠來看,“我們不能局限于此”。
據(jù)他分析,制約AI向更復雜場景滲透的原因主要表現(xiàn)在三個方面。一是復雜場景需要大量高質量的數(shù)據(jù)進行訓練和分析,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,同時數(shù)據(jù)合規(guī)使用也是一大挑戰(zhàn),如何在保護客戶隱私和滿足監(jiān)管要求下合理利用數(shù)據(jù),仍需進一步探索。
二是面對金融市場復雜多變的情況,大語言模型的穩(wěn)定性、準確性和可解釋性仍有待提高。三是要將AI應用到更復雜場景,需對現(xiàn)有業(yè)務流程和組織架構進行深度調(diào)整和優(yōu)化,甚至涉及部門利益協(xié)調(diào)、人員技能轉型等問題,實施難度不言而喻。
AI應用顛覆行業(yè)未來
張國威對AI在證券行業(yè)的應用既樂觀又謹慎。他表示,AI確實帶來了顯著的效率提升,進而有望降低人工成本和提高利潤。而且隨著技術滲透程度進一步加深,人工成本的降低空間還很大。
但不應忽視的是,AI技術的研發(fā)和應用需要持續(xù)投入大量資金,這些成本在短期內(nèi)可能會抵消一部分因效率提升帶來的利潤增長。此外,AI技術的應用效果還受到市場環(huán)境、監(jiān)管政策等因素的影響,實際降本增效作用仍需結合實際情況進一步評估。
對于業(yè)內(nèi)不斷發(fā)酵的“去產(chǎn)能”擔憂,張國威也給出了自己的判斷:“AI應用引發(fā)證券行業(yè)降本增效,不一定會直接導致行業(yè)‘去產(chǎn)能’,但會引發(fā)行業(yè)產(chǎn)能重構和人員結構調(diào)整”。
他說,從目前來看,一些重復性、規(guī)律性強的基礎工作,如數(shù)據(jù)錄入、簡單報告撰寫等,確實可能被AI替代,這部分崗位的人員需求會減少。但同時,AI也催生了新的崗位需求和業(yè)務機會,比如AI模型訓練師、知識管理崗、AI策略優(yōu)化師、大模型產(chǎn)品經(jīng)理等,以及對能夠深度理解客戶需求、提供個性化服務的高端投顧和研究人員。
要想不被AI替代,更好地應用AI,張國偉建議從業(yè)者一方面提升自身的技術能力,學習掌握大模型相關知識和技能,了解AI在金融領域的應用原理和方法,更好地與AI協(xié)同工作;另一方面注重培養(yǎng)創(chuàng)新思維和解決復雜問題的能力,與AI擅長處理的標準化、重復性工作形成互補。此外,也要不斷提升在金融專業(yè)領域的知識能力,主動適應行業(yè)的變革,不斷學習新的業(yè)務知識和技能,實現(xiàn)自身轉型升級。
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應用可能帶來的風險。其中針對AI幻覺問題,可以先確立“以員工賦能為主”的應用基本原則,確保對大模型輸出結果做到有效把關,在對客服務場景謹慎使用大模型。其次,在模型應用過程中采用多種驗證和測試方法,及時發(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,國元證券鼓勵研發(fā)團隊采用多樣化的算法和模型架構,避免過度依賴單一技術路線。同時,加強對行業(yè)前沿技術的研究和跟蹤,不斷引入新的算法理念和技術方法,保持算法的創(chuàng)新性和獨特性。
此外,國元證券還建立了完善的信息安全防護體系,包括加強數(shù)據(jù)加密、建立嚴格的訪問控制機制、定期進行安全漏洞掃描和修復、加強員工的信息安全培訓等。
校對:趙燕??