随着生成式AI技术浪潮席卷而来，证券行业正加速探索智能化转型路径。今年以来，已有数十家证券公司宣布DeepSeek大模型，国元证券便是其中最早行动的公司之一。

从自研“燎元智能助手”到深度赋能投行场景，从构建“一超多强”大模型体系到落地20P算力智算中心，AI战略未来会将国元证券带向何方？近日，证券时报·券商中国记者专访了国元证券执行委员会委员、新任首席信息官（CIO）张国威，听他解码证券公司将如何通过AI应用重构业务模式。

国元证券首席信息官 张国威

券业掀起DeepSeek热潮

“近期证券金融行业对DeepSeek大模型的热情，不能简单归结为对市场热点的追逐，更多的是基于对行业发展趋势的判断，以及实际业务需求驱动下的真实投入。”在访谈最初，张国威就明确了这一前提。

在他看来，从行业发展趋势来看，AI技术已经成为证券行业数字化转型和提升竞争力的关键驱动力。DeepSeek大模型作为一款性能优秀、成本可控且具有开源特性的模型，为证券行业的智能化转型提供了有力支持。

面对提升业务效率、创新业务模式、优化客户服务三大优势，接入DeepSeek大模型已然是行业发展的必然选择。尤其是随着行业竞争加剧，证券公司需要不断寻求技术创新和突破，以求在市场中占据优势地位。接入先进的AI模型，便是提升竞争力的重要手段。

不过，他也承认，不排除会有部分公司存在一定的跟风现象，但从行业整体来看，大多数券商是基于长期发展战略和业务需求，在进行真金白银的持续投入。事实上，接入模型只是个开始，后续仍需投入大量资源进行本地化部署、优化调整、与现有业务系统融合等，这些都需要持续的资源投入。

据介绍，目前国元证券主要在内部知识管理、投行、投研等场景应用了DeepSeek、讯飞星火等大模型。尤其是在内部知识管理场景，未来大模型知识库的应用前景非常广泛。例如，2024年5月20日，国元证券自主研发上线燎元智能助手和知识库问答功能，能从不计其数的公司制度和业务流程指引中高效查询关键信息。目前燎元智能助手月活稳定在300人以上，使用频度相当高。

“我们今年计划给燎元智能助手增加语音对话能力，让燎元‘能听会说’，同时升级燎元的‘大脑’，大幅扩展知识应用范围，建立公司级知识中心。”张国威希望，未来公司各个部门都可以建立自己的知识库，使用燎元智能助手迅速实现AI知识问答。

国元证券还联合科大讯飞，尝试探索大模型辅助投行展业。张国威表示，通过大模型对投行底稿数字化处理，能实现底稿检索快速获取关键信息；帮助执行穿行测试等各种核查审查任务，降低项目风险；帮助撰写各种往来函证、访谈记录、会议纪要，甚至是辅助起草招股说明书的部分内容，从而在增强投行执业质量的同时，实现投行业务生产力的有效提升。

此外，在投研场景，国元证券亦自主研发了融汇投研服务平台，利用大模型技术实现观点总结、研报摘要等业务功能，实现大模型和自研的投研推理引擎相结合的智能问答服务，以及基于大模型的研报智能解析和摘要自动生成服务。

绘制AI战略全景图

时间回到2024年9月，国元证券制定了《人工智能发展规划》，针对数据安全要求、大模型技术现有缺陷（如AI幻觉）以及成本回报比三大问题，对大模型技术应用制定了三项基本原则：以私有部署为主，以公有服务为辅；以员工赋能为主，以对客服务为辅；以技术引进为主，以自主研发为辅。

“基于以上三项基本原则，我们会持续跟进各类大模型的发展，在公司已部署的讯飞星火商用大模型、DeepSeek、通义千问等开源大模型的基础上，持续评测、更新大模型，保证公司大模型体系始终位于国际前沿水平。”他表示。

证券业务涵盖投资、研究、交易、客户服务等多个领域，单一模型难以满足所有场景。为此，国元证券构建了“一超多强”体系，涉及商用和开源的多模态系列大模型，针对不同业务场景适配不同专业能力、性能特点和算力需求的模型，提供更精准高效的服务，并节约计算资源。

在硬件方面，国元证券即将落成合计20P（约每秒2亿亿次）算力规模的智算中心，为本地部署大模型服务体系提供强大算力保证。2025年，国元证券还计划重点推进大模型技术应用，全面落实在投行、财富、自营、资管等业务板块以及合规、风控、科技等中后台板块的AI+行动。

对于B端应用发展领先于C端的行业现状，张国威认为，充当员工助手角色是行业发展的一个阶段性特征。从积极方面来看，这有效提升了内部运营效率，降低了人力成本。但从长远来看，“我们不能局限于此”。

据他分析，制约AI向更复杂场景渗透的原因主要表现在三个方面。一是复杂场景需要大量高质量的数据进行训练和分析，但目前行业内数据存在分散、格式不统一、数据孤岛等问题，同时数据合规使用也是一大挑战，如何在保护客户隐私和满足监管要求下合理利用数据，仍需进一步探索。

二是面对金融市场复杂多变的情况，大语言模型的稳定性、准确性和可解释性仍有待提高。三是要将AI应用到更复杂场景，需对现有业务流程和组织架构进行深度调整和优化，甚至涉及部门利益协调、人员技能转型等问题，实施难度不言而喻。

AI应用颠覆行业未来

张国威对AI在证券行业的应用既乐观又谨慎。他表示，AI确实带来了显著的效率提升，进而有望降低人工成本和提高利润。而且随着技术渗透程度进一步加深，人工成本的降低空间还很大。

但不应忽视的是，AI技术的研发和应用需要持续投入大量资金，这些成本在短期内可能会抵消一部分因效率提升带来的利润增长。此外，AI技术的应用效果还受到市场环境、监管政策等因素的影响，实际降本增效作用仍需结合实际情况进一步评估。

对于业内不断发酵的“去产能”担忧，张国威也给出了自己的判断：“AI应用引发证券行业降本增效，不一定会直接导致行业‘去产能’，但会引发行业产能重构和人员结构调整”。

他说，从目前来看，一些重复性、规律性强的基础工作，如数据录入、简单报告撰写等，确实可能被AI替代，这部分岗位的人员需求会减少。但同时，AI也催生了新的岗位需求和业务机会，比如AI模型训练师、知识管理岗、AI策略优化师、大模型产品经理等，以及对能够深度理解客户需求、提供个性化服务的高端投顾和研究人员。

要想不被AI替代，更好地应用AI，张国伟建议从业者一方面提升自身的技术能力，学习掌握大模型相关知识和技能，了解AI在金融领域的应用原理和方法，更好地与AI协同工作；另一方面注重培养创新思维和解决复杂问题的能力，与AI擅长处理的标准化、重复性工作形成互补。此外，也要不断提升在金融专业领域的知识能力，主动适应行业的变革，不断学习新的业务知识和技能，实现自身转型升级。

访谈最后，张国威还向券商中国记者分享了如何尽可能规避AI应用可能带来的风险。其中针对AI幻觉问题，可以先确立“以员工赋能为主”的应用基本原则，确保对大模型输出结果做到有效把关，在对客服务场景谨慎使用大模型。其次，在模型应用过程中采用多种验证和测试方法，及时发现和纠正模型出现的幻觉现象。

而为防止算法趋同，国元证券鼓励研发团队采用多样化的算法和模型架构，避免过度依赖单一技术路线。同时，加强对行业前沿技术的研究和跟踪，不断引入新的算法理念和技术方法，保持算法的创新性和独特性。

此外，国元证券还建立了完善的信息安全防护体系，包括加强数据加密、建立严格的访问控制机制、定期进行安全漏洞扫描和修复、加强员工的信息安全培训等。

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