（原標(biāo)題：全國(guó)人大代表、東方財(cái)富信息股份有限公司董事長(zhǎng)其實(shí)：金融業(yè)正系統(tǒng)性擁抱AI，大模型應(yīng)用有三大挑戰(zhàn)）

2025年全國(guó)兩會(huì)之際，券商中國(guó)記者專(zhuān)訪了全國(guó)人大代表、東方財(cái)富信息股份有限公司董事長(zhǎng)其實(shí)。

今年以來(lái)，以DeepSeek（深度求索）為代表的國(guó)產(chǎn)AI大模型席卷全球，重塑各行各業(yè)的業(yè)態(tài)。作為國(guó)內(nèi)最負(fù)盛名的互聯(lián)網(wǎng)券商，東方財(cái)富多年來(lái)保持高研發(fā)投入比，也在數(shù)年前就布局了人工智能與大模型，并在業(yè)內(nèi)率先發(fā)布了自研的智能金融終端——妙想投研助理。

“當(dāng)前，金融大模型已經(jīng)超越單一場(chǎng)景應(yīng)用，開(kāi)始逐步深度融入核心業(yè)務(wù)鏈條?！逼鋵?shí)向券商中國(guó)記者表示。

其實(shí)談到，金融行業(yè)正系統(tǒng)性擁抱AI。從當(dāng)前證券行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐來(lái)看，金融大模型正在實(shí)現(xiàn)從“效率工具”到“戰(zhàn)略引擎”的升級(jí)，有望重構(gòu)金融服務(wù)的全生命周期管理，成為未來(lái)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。

其實(shí)還表示，在實(shí)際的業(yè)務(wù)落地中，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大模型尚存三大挑戰(zhàn)：一是如何提升模型的準(zhǔn)確性；二是如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)投入的可持續(xù)；三是如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)挑戰(zhàn)。

金融行業(yè)正系統(tǒng)性擁抱AI

券商中國(guó)記者：去年全國(guó)兩會(huì)上您曾建議“進(jìn)一步推動(dòng)垂直大模型的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用”。隨著今年 DeepSeek 的爆火，AI應(yīng)用也在持續(xù)落地，新的一年，在金融大模型領(lǐng)域，您看到了哪些變化？

其實(shí)：當(dāng)前，全球正經(jīng)歷以AI、大數(shù)據(jù)等為核心的“第四次工業(yè)革命”。近期，DeepSeek系列模型在AI領(lǐng)域取得的重大突破，標(biāo)志著中國(guó)在AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用落地上已躋身世界前列。

金融行業(yè)目前正處于深化改革和數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期，以大模型為代表的人工智能技術(shù)在提升金融服務(wù)質(zhì)效方面展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力，金融AI應(yīng)用正在向?qū)?、向深發(fā)展。

一方面，大模型的應(yīng)用覆蓋面持續(xù)擴(kuò)大。近幾年，金融行業(yè)對(duì)AI的認(rèn)知大致經(jīng)歷了三個(gè)階段——早期對(duì)技術(shù)成熟度的謹(jǐn)慎觀望，中期開(kāi)源生態(tài)爆發(fā)后的戰(zhàn)略重估，到如今全行業(yè)系統(tǒng)性擁抱AI，大模型在金融行業(yè)的落地應(yīng)用正在從試點(diǎn)探索快速邁向規(guī)?；?。尤其是DeepSeek這類(lèi)高質(zhì)量、低成本開(kāi)源模型的出現(xiàn)，有效降低了大模型的應(yīng)用部署門(mén)檻，進(jìn)一步促進(jìn)了金融AI應(yīng)用生態(tài)的繁榮。

另一方面，大模型的場(chǎng)景化結(jié)合深度持續(xù)提升。隨著AI賦能逐漸成為行業(yè)共識(shí)，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于大模型的態(tài)度從“是否要做”逐漸轉(zhuǎn)向“如何做深”。行業(yè)主體持續(xù)發(fā)揮金融數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，深挖金融場(chǎng)景需求，不斷通過(guò)技術(shù)迭代、場(chǎng)景深耕與生態(tài)共建，推動(dòng)大模型的應(yīng)用落地從營(yíng)銷(xiāo)、客服、辦公等相對(duì)基礎(chǔ)、通用、容錯(cuò)性強(qiáng)的場(chǎng)景，向投顧、投研、交易等復(fù)雜度較高的分析決策場(chǎng)景有序融入。

與此同時(shí)，應(yīng)用的深化也讓解決大模型內(nèi)生問(wèn)題變得更為緊迫。大模型自身的技術(shù)局限性與金融場(chǎng)景的復(fù)雜性、低容錯(cuò)之間存在一定的適配性問(wèn)題，如何規(guī)范大模型的合規(guī)應(yīng)用邊界、有效平衡技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)效益成為金融機(jī)構(gòu)普遍關(guān)心的話題。目前，行業(yè)正通過(guò)協(xié)同構(gòu)建金融大模型的數(shù)據(jù)、應(yīng)用評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，為大模型的安全治理提供有效指引。

做強(qiáng)模型能力，構(gòu)建更可信、更透明的金融AI

券商中國(guó)記者：過(guò)去一年，東方財(cái)富在大模型方面做了哪些前瞻探索與創(chuàng)新？

其實(shí)：大模型的下半場(chǎng)拼的是場(chǎng)景化和應(yīng)用落地的能力，當(dāng)前，金融大模型已經(jīng)超越單一場(chǎng)景應(yīng)用，開(kāi)始逐步深度融入核心業(yè)務(wù)鏈條。

過(guò)去一年，公司持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和妙想大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)AI在金融核心場(chǎng)景的應(yīng)用落地，著力提升金融服務(wù)質(zhì)效，進(jìn)一步優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。

一是做精一件事情，開(kāi)啟AI投研新范式。

隨著全球資本市場(chǎng)的持續(xù)擴(kuò)容，傳統(tǒng)依賴(lài)人工進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、信息分析的投研模式已經(jīng)難以對(duì)全市場(chǎng)標(biāo)的形成有效覆蓋。而大模型技術(shù)與投研領(lǐng)域的信息檢索、歸集、分析等需求有較高的場(chǎng)景契合度。

基于專(zhuān)業(yè)的金融數(shù)據(jù)積累與對(duì)于投研場(chǎng)景的深度分析，公司推出了下一代智能金融終端——妙想投研助理，致力于幫助投研人員完成從“操作多個(gè)工具”到“交給一個(gè)助理”的工作范式轉(zhuǎn)變，推動(dòng)投研行業(yè)加速?gòu)摹敖?jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)+算法驅(qū)動(dòng)”躍遷。

二是做強(qiáng)模型能力，構(gòu)建更可信、更透明的金融AI。

金融是對(duì)于信息的準(zhǔn)確性、真實(shí)性、權(quán)威性具有高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)要求的行業(yè)。而大模型在實(shí)際應(yīng)用中可能存在輸出結(jié)果的偏誤。如何保證大模型回答的準(zhǔn)確可用，成為全行業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。公司也在提升模型準(zhǔn)確性方面做出了一些嘗試與探索。

首先，不斷完善模型的“金融思維鏈”，讓大模型能夠深度理解金融行業(yè)的實(shí)際規(guī)范與真實(shí)業(yè)務(wù)要求，在解決問(wèn)題時(shí)多層次、多角度地思考，遵循行業(yè)專(zhuān)家級(jí)別的解決路徑，深度挖掘用戶(hù)問(wèn)題背后隱藏的本質(zhì)訴求。

其次，在業(yè)內(nèi)首度推出信源分級(jí)機(jī)制，深度結(jié)合傳統(tǒng)金融終端與大模型技術(shù)的雙重專(zhuān)業(yè)稟賦，不斷提高妙想對(duì)信源的分析、辨別能力，加強(qiáng)回答的可信度、透明度與解釋力。

此外，針對(duì)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)保護(hù)需要，妙想革新隱私保護(hù)與安全架構(gòu)，建立了全流程風(fēng)險(xiǎn)防控體系，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全與場(chǎng)景深化的雙重突破。

三是構(gòu)建開(kāi)放的金融生態(tài)，攜手產(chǎn)業(yè)伙伴推動(dòng)金融+AI各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)落地。

為幫助驗(yàn)證金融大模型的垂直應(yīng)用性能，推動(dòng)提升技術(shù)應(yīng)用的有效性，公司也正在積極聯(lián)合產(chǎn)學(xué)研各類(lèi)主體推動(dòng)行業(yè)規(guī)則的共建。比如聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)全場(chǎng)景金融開(kāi)源評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，參與了《金融大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)指南》《金融智能體技術(shù)要求與評(píng)估方法》等金融大模型領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)編制，致力于為我國(guó)金融大模型的安全、穩(wěn)健發(fā)展貢獻(xiàn)應(yīng)有的力量。

模型準(zhǔn)確性、技術(shù)投入可持續(xù)性等挑戰(zhàn)尚存

券商中國(guó)記者：從目前行業(yè)的探索來(lái)看，金融大模型對(duì)券商業(yè)務(wù)鏈路的哪方面變革讓您感觸最深？

其實(shí)：從當(dāng)前證券行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐來(lái)看，金融大模型正在實(shí)現(xiàn)從“效率工具”到“戰(zhàn)略引擎”的升級(jí)，有望重構(gòu)金融服務(wù)的全生命周期管理，成為未來(lái)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。

在支持投研業(yè)務(wù)方面，金融大模型用“人機(jī)協(xié)同”的全新模式，顛覆了傳統(tǒng)投研行業(yè)的工作范式。比如，面對(duì)研究過(guò)程中的信息整理工作，妙想既可以對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行常態(tài)化跟蹤，也可以辨別并篩選出增量信息中對(duì)行業(yè)有重要影響力的內(nèi)容，相關(guān)信息的價(jià)值密度更高、需求契合度更強(qiáng)，可以高效賦能投研工作。

在賦能客戶(hù)服務(wù)方面，金融大模型做到了從“標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)”到“個(gè)性化交互”的轉(zhuǎn)變。比如，面對(duì)客戶(hù)多樣化、個(gè)性化的金融服務(wù)需求，妙想能夠提供更具差異化、洞察力的服務(wù)響應(yīng)，持續(xù)拓展技術(shù)內(nèi)核和服務(wù)邊界。

在助力風(fēng)控體系建設(shè)方面，金融大模型能將“事后分析”轉(zhuǎn)向“事前預(yù)警”與“事中監(jiān)控”，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)防控體系。比如，妙想賦能的輿情監(jiān)控系統(tǒng)可提前識(shí)別異常交易模式與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

券商中國(guó)記者：當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)在大模型的部署、應(yīng)用等方面有何挑戰(zhàn)？

其實(shí)：在實(shí)際的業(yè)務(wù)落地層面，金融機(jī)構(gòu)或還需要重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)：

一是如何提升模型的準(zhǔn)確性。金融場(chǎng)景對(duì)模型的精確度與可解釋性具有相對(duì)嚴(yán)格的要求。而當(dāng)前大模型在涉及復(fù)雜場(chǎng)景、較長(zhǎng)決策鏈時(shí)的多步推理可靠性仍有待進(jìn)一步提升。

二是如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)投入的可持續(xù)。隨著應(yīng)用的深化，大模型訓(xùn)練、推理階段對(duì)于算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此在部署后階段，算力基礎(chǔ)設(shè)施的長(zhǎng)期運(yùn)維與升級(jí)對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的資金投入可能構(gòu)成較大的壓力。為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的技術(shù)應(yīng)用生態(tài)，有效平衡技術(shù)引入成本與價(jià)值創(chuàng)造，金融機(jī)構(gòu)一方面需要解決大模型效率、準(zhǔn)確性和魯棒性之間的應(yīng)用層平衡問(wèn)題，另一方面也需要綜合考慮計(jì)算資源在數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、穩(wěn)定性提升等方面的合理配置問(wèn)題。

三是如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)挑戰(zhàn)。大模型的應(yīng)用涉及對(duì)海量金融數(shù)據(jù)的分析。在此過(guò)程中，如何保護(hù)好客戶(hù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全，規(guī)范數(shù)據(jù)流動(dòng)行為、避免合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，也是金融機(jī)構(gòu)需要重點(diǎn)關(guān)注和應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)。

四方面實(shí)現(xiàn)金融科技與投保有機(jī)結(jié)合

券商中國(guó)記者：站在金融機(jī)構(gòu)的角度，發(fā)展金融科技時(shí)，要如何更好地“以投資者為本”“以客戶(hù)為中心”？

其實(shí)：我國(guó)資本市場(chǎng)擁有全球規(guī)模最大、交易最活躍的投資者群體，堅(jiān)持以投資者為本，切實(shí)提升投資者回報(bào)和獲得感，既是實(shí)現(xiàn)資本市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，也是滿(mǎn)足人民美好生活需要的重要途徑，更是加快建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)的應(yīng)有之義。2024年以來(lái)，證監(jiān)會(huì)發(fā)布了一系列重磅文件，為建設(shè)“以投資者為本”的資本市場(chǎng)鞏固了制度基礎(chǔ)。

作為連接市場(chǎng)和投資者的橋梁，金融機(jī)構(gòu)在踐行高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，也需要將“以投資者為本”理念融入自身發(fā)展之中，實(shí)現(xiàn)金融科技能力建設(shè)和投資者權(quán)益保護(hù)工作的有機(jī)結(jié)合。

一是可以建立更加差異化的服務(wù)體系，積極運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等金融科技，建立精細(xì)化的客戶(hù)畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)的精準(zhǔn)識(shí)別與有效分類(lèi)，為客戶(hù)提供更加個(gè)性化、差異化、有溫度的服務(wù)；

二是可以創(chuàng)設(shè)更加多元化的產(chǎn)品矩陣，比如通過(guò)提供智能化的股票和基金投顧服務(wù)，創(chuàng)設(shè)更多普惠性的產(chǎn)品，提升金融服務(wù)覆蓋面，為投資者創(chuàng)造更多價(jià)值；

三是可以輸出更加趣味性的投教內(nèi)容，通過(guò)直播、短視頻等新媒體平臺(tái)，趣味圖文、在線游戲、VR展廳、模擬投資等創(chuàng)新形式，提升投教體驗(yàn)的互動(dòng)性、趣味性，厚植理性投資、價(jià)值投資土壤，更好陪伴投資者成長(zhǎng)；

四是可以構(gòu)建更加健全的數(shù)據(jù)保護(hù)體系，時(shí)刻緊繃數(shù)據(jù)保護(hù)這根弦，通過(guò)加大對(duì)于數(shù)據(jù)保護(hù)前沿技術(shù)的開(kāi)發(fā)利用，筑牢用戶(hù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的防護(hù)盾。

加快推動(dòng)基金投顧業(yè)務(wù)發(fā)展

券商中國(guó)記者：過(guò)去一年，隨著中國(guó)科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展、政策的支持，A股市場(chǎng)的情緒得到了較好的修復(fù)。對(duì)于資本市場(chǎng)的高質(zhì)量發(fā)展，您還有何建議？

其實(shí)：伴隨著新“國(guó)九條”及“1+N”政策新體系落地落實(shí)，資本市場(chǎng)全面深化改革取得了積極進(jìn)展，市場(chǎng)情緒和流動(dòng)性顯著回暖。為進(jìn)一步提升投資者的獲得感，證監(jiān)會(huì)于2019年啟動(dòng)了基金投顧業(yè)務(wù)試點(diǎn)，推動(dòng)行業(yè)向“以客戶(hù)為中心”的買(mǎi)方服務(wù)轉(zhuǎn)型。近年來(lái)，在監(jiān)管部門(mén)和投顧機(jī)構(gòu)的共同推進(jìn)下，基金投顧業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)步發(fā)展。但是相較公募基金規(guī)模與基民數(shù)量，我國(guó)現(xiàn)階段基金投顧仍存在較大發(fā)展空間。為加快推動(dòng)基金投顧業(yè)務(wù)發(fā)展，可考慮在“投”端，進(jìn)一步擴(kuò)大基金投顧業(yè)務(wù)的參與主體和可投資產(chǎn)品品類(lèi)，為投資者提供更加全面和定制化的投顧策略選擇；在“顧”端，鼓勵(lì)投顧機(jī)構(gòu)建立健全人才培養(yǎng)和激勵(lì)機(jī)制，提升投前投中投后的陪伴式服務(wù)能力，充分發(fā)揮基金投顧業(yè)務(wù)在引導(dǎo)投資者理性投資方面的積極作用。

校對(duì)：李凌鋒??