行业对话|探索券商大模型:面临的挑战及解决方案

（以下内容从国金证券《行业对话|探索券商大模型:面临的挑战及解决方案》研报附件原文摘录）
　　导语： 在数字化转型的浪潮中，为了提升业务效率、优化客户体验、控制风险及创新产品等方面实现突破性进展，证券行正积极探索AI大模型的广泛应用。国金证券计算机行业首席分析师孟灿认为AI大模型在券商业务中的应用前景非常广阔。 Q：孟老师，您认为AI能力应用能给券商业务带来哪些新的想象空间和广阔前景？ A: 我认为，AI大模型在券商业务中的应用前景非常广阔。它可以在降低成本、控制风险、优化体验和增加收益四个方面发挥重要作用。比如，通过智能投顾，大模型可以提供个性化的投资建议，提升客户体验；在风险控制方面，大模型可以帮助我们更好地进行异常交易监控、反洗钱等工作；同时，它还能催化产品创新，形成有特色的金融产品。 Q：但在实际应用中，券商等金融机构拥有高价值的领域数据资产，在布局AI大模型时，主要面临哪些问题？又是如何解决合规和安全问题的呢？ A: 数据安全是证券行业面临的一大挑战。因为大语言模型的应用可能涉及数据传输，而券商的数据是高度敏感和机密的。为了解决这个问题，券商需要不断夯实数字技术应用的安全基础，制定了应急处置预案，并深入研究开源软件治理，建立健全开源软件评估体系。同时，券商还建设了行业和网络安全态势感知平台，以防范化解数据隐私和安全风险。 Q：将大语言模型集成到公司现有的IT架构和工作流程中，是否会遇到技术挑战？具体有哪些？ A: 一方面，许多证券公司的数据治理体系可能尚未完全建立或优化，这可能导致模型性能不佳。另一方面，数据安全性也是一个重要问题，因为大型语言模型的应用可能涉及数据传输。此外，技术集成和兼容性问题，将语言模型集成到证券公司现有的IT架构和工作流程中可能遇到技术挑战。这些挑战包括系统兼容性问题、需要升级或更换现有系统的成本和复杂性，以及确保新技术不会干扰现有工作流程的稳定性和效率。 国金证券如何做？ 国金证券作为行业先行者，FinGPT大模型已展现出强大的应用潜力和独特优势。国金证券首席信息官王洪涛表示，FinGPT大模型覆盖了助手类、财富类、投资管理类等12大应用场景，具体包括AI代码、AI办公、AI辅助设计、AI招聘助手等助手类应用，以及财富业务风控等财富类应用。在投资管理方面，国金证券有大模型投研、大模型资管、大模型投顾、大模型研报助手等一系列创新应用，这些都是公司积极探索并落地的成果。 王洪涛认为，相比其他公司，国金证券在AI技术应用上的独特优势在于，作为行业内最早探索大模型的机构之一，构建了多模态大模型中台，充分利用AIGC挖掘数据中的知识和信息。特别是智能投研，依托国金证券研究所的金融工程能力，结合大模型的信息整合和推理能力，为用户提供了覆盖行业、股票、债券、基金的全方位投研服务，这是国金证券的一大特色。 -End- 免责声明 本栏目刊载的信息仅为行业观点，不构成任何投资建议，投资者不应该以该等信息取代独立判断或仅根据该等信息作出决策。本栏目力求信息准确可靠，但对信息的准确性或完整性不作保证，亦不对因使用该等信息而引发或可能引发的损失承担任何责任。投资有风险，入市须谨慎。

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