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許盈

2025年全國兩會之際，券商中國記者專訪了全國人大代表、信息股份有限公司董事長其實。

今年以來，以DeepSeek（深度求索）為代表的國產AI大模型席卷全球，重塑各行各業的業態。作為國內最負盛名的互聯網券商，東方財富多年來保持高研發投入比，也在數年前就布局了人工智能與大模型，並在業內率先發布了自研的智能金融終端——妙想投研助理。

“當前，金融大模型已經超越單一場景應用，開始逐步深度融入核心業務鏈條。”其實向券商中國記者表示。

其實談到，金融行業正係統性擁抱AI。從當前證券行業的應用實踐來看，金融大模型正在實現從“效率工具”到“戰略引擎”的升級，有望重構金融服務的全生命周期管理，成為未來業務增長的重要。

其實還表示，在實際的業務落地中，金融機構應用大模型尚存三大挑戰：一是如何提升模型的準確性；二是如何實現技術投入的可持續；三是如何應對數據和隱私保護挑戰。

券商中國記者：去年全國兩會上您曾建議“進一步推動垂直大模型的開發與應用”。隨著今年 DeepSeek 的爆火，AI應用也在持續落地，新的一年，在金融大模型領域，您看到了哪些變化？

其實：當前，全球正經曆以AI、大數據等為核心的“第四次工業革命”。近期，DeepSeek係列模型在AI領域取得的重大突破，標誌著中國在AI技術研發和應用落地上已躋身世界前列。

金融行業目前正處於深化改革和數智化轉型升級的關鍵時期，以大模型為代表的人工智能技術在提升金融服務質效方麵展現了巨大的應用潛力，金融AI應用正在向實、向深發展。

一方麵，大模型的應用覆蓋麵持續擴大。近幾年，金融行業對AI的認知大致經曆了三個階段——早期對技術成熟度的謹慎觀望，中期開源生態爆發後的戰略重估，到如今全行業係統性擁抱AI，大模型在金融行業的落地應用正在從試點探索快速邁向規模化。尤其是DeepSeek這類高質量、低成本開源模型的出現，有效降低了大模型的應用部署門檻，進一步促進了金融AI應用生態的繁榮。

另一方麵，大模型的場景化結合深度持續提升。隨著AI賦能逐漸成為行業共識，金融機構對於大模型的態度從“是否要做”逐漸轉向“如何做深”。行業主體持續發揮金融數據優勢，深挖金融場景需求，不斷通過技術迭代、場景深耕與生態共建，推動大模型的應用落地從營銷、客服、辦公等相對基礎、通用、容錯性強的場景，向投顧、投研、交易等複雜度較高的分析決策場景有序融入。

與此同時，應用的深化也讓解決大模型內生問題變得更為緊迫。大模型自身的技術局限性與金融場景的複雜性、低容錯之間存在一定的適配性問題，如何規範大模型的合規應用邊界、有效平衡技術風險與經營效益成為金融機構普遍關心的話題。目前，行業正通過協同構建金融大模型的數據、應用評測標準，為大模型的安全治理提供有效指引。

做強模型能力，構建更可信、更透明的金融AI

券商中國記者：過去一年，東方財富在大模型方麵做了哪些前瞻探索與創新？

其實：大模型的下半場拚的是場景化和應用落地的能力，當前，金融大模型已經超越單一場景應用，開始逐步深度融入核心業務鏈條。

過去一年，公司持續發揮數據優勢和妙想大模型的技術優勢，推進AI在金融核心場景的應用落地，著力提升金融服務質效，進一步優化用戶體驗。

一是做精一件事情，開啟AI投研新範式。

隨著全球資本市場的持續擴容，傳統依賴人工進行數據處理、信息分析的投研模式已經難以對全市場標的形成有效覆蓋。而大模型技術與投研領域的信息檢索、歸集、分析等需求有較高的場景契合度。

基於專業的金融數據積累與對於投研場景的深度分析，公司推出了下一代智能金融終端——妙想投研助理，致力於幫助投研人員完成從“操作多個工具”到“交給一個助理”的工作範式轉變，推動投研行業加速從“經驗驅動”向“數據+算法驅動”躍遷。

二是做強模型能力，構建更可信、更透明的金融AI。

金融是對於信息的準確性、真實性、權威性具有高標準、嚴要求的行業。而大模型在實際應用中可能存在輸出結果的偏誤。如何保證大模型回答的準確可用，成為全行業迫切需要解決的問題。公司也在提升模型準確性方麵做出了一些嚐試與探索。

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的實際規範與真實業務要求，在解決問題時多層次、多角度地思考，遵循行業專家級別的解決路徑，深度挖掘用戶問題背後隱藏的本質訴求。

其次，在業內首度推出信源分級機製，深度結合傳統金融終端與大模型技術的雙重專業稟賦，不斷提高妙想對信源的分析、辨別能力，加強回答的可信度、透明度與解釋力。

此外，針對金融機構的數據保護需要，妙想革新隱私保護與安全架構，建立了全流程風險防控體係，推動實現數據安全與場景深化的雙重突破。

三是構建開放的金融生態，攜手產業夥伴推動金融+AI各項標準落地。

為幫助驗證金融大模型的垂直應用性能，推動提升技術應用的有效性，公司也正在積極聯合產學研各類主體推動行業規則的共建。比如聯合上海人工智能實驗室發布了國內首個全場景金融開源評測數據集，參與了《金融大模型應用評測指南》《金融智能體技術要求與評估方法》等金融大模型領域標準編製，致力於為我國金融大模型的安全、穩健發展貢獻應有的力量。

模型準確性、技術投入可持續性等挑戰尚存

券商中國記者：從目前行業的探索來看，金融大模型對券商業務鏈路的哪方麵變革讓您感觸最深？

其實：從當前證券行業的應用實踐來看，金融大模型正在實現從“效率工具”到“戰略引擎”的升級，有望重構金融服務的全生命周期管理，成為未來業務增長的重要驅動力。

在支持投研業務方麵，金融大模型用“人機協同”的全新模式，顛覆了傳統投研行業的工作範式。比如，麵對研究過程中的信息整理工作，妙想既可以對市場進行常態化跟蹤，也可以辨別並篩選出增量信息中對行業有重要影響力的內容，相關信息的價值密度更高、需求契合度更強，可以高效賦能投研工作。

在賦能客戶服務方麵，金融大模型做到了從“標準化響應”到“個性化交互”的轉變。比如，麵對客戶多樣化、個性化的金融服務需求，妙想能夠提供更具差異化、洞察力的服務響應，持續拓展技術內核和服務邊界。

在助力風控體係建設方麵，金融大模型能將“事後分析”轉向“事前預警”與“事中監控”，構建動態風險防控體係。比如，妙想賦能的輿情監控係統可提前識別異常交易模式與合規風險。

券商中國記者：當前金融機構在大模型的部署、應用等方麵有何挑戰？

其實：在實際的業務落地層麵，金融機構或還需要重點關注以下幾個方麵的風險與挑戰：

一是如何提升模型的準確性。金融場景對模型的精確度與可解釋性具有相對嚴格的要求。而當前大模型在涉及複雜場景、較長決策鏈時的多步推理可靠性仍有待進一步提升。

二是如何實現技術投入的可持續。隨著應用的深化，大模型訓練、推理階段對於算力的需求呈指數級增長，因此在部署後階段，算力基礎設施的長期運維與升級對於金融機構的資金投入可能構成較大的壓力。為實現可持續的技術應用生態，有效平衡技術引入成本與價值創造，金融機構一方麵需要解決大模型效率、準確性和魯棒性之間的應用層平衡問題，另一方麵也需要綜合考慮計算資源在數據處理、模型訓練、穩定性提升等方麵的合理配置問題。

三是如何應對數據和隱私保護挑戰。大模型的應用涉及對海量金融數據的分析。在此過程中，如何保護好客戶數據、業務數據安全，規範數據流動行為、避免合規風險，也是金融機構需要重點關注和應對的挑戰。

四方麵實現金融科技與投保有機結合

券商中國記者：站在金融機構的角度，發展金融科技時，要如何更好地“以投資者為本”“以客戶為中心”？

其實：我國資本市場擁有全球規模最大、交易最活躍的投資者群體，堅持以投資者為本，切實提升投資者回報和獲得感，既是實現資本市場高質量發展的內在要求，也是滿足人民美好生活需要的重要途徑，更是加快建設金融強國的應有之義。2024年以來，證監會發布了一係列重磅文件，為建設“以投資者為本”的資本市場鞏固了製度基礎。

作為連接市場和投資者的橋梁，金融機構在踐行高質量發展的同時，也需要將“以投資者為本”理念融入自身發展之中，實現金融科技能力建設和投資者權益保護工作的有機結合。

一是可以建立更加差異化的服務體係，積極運用人工智能、大數據等金融科技，建立精細化的客戶畫像，實現客戶的精準識別與有效分類，為客戶提供更加個性化、差異化、有溫度的服務；

二是可以創設更加多元化的產品矩陣，比如通過提供智能化的股票和基金投顧服務，創設更多普惠性的產品，提升金融服務覆蓋麵，為投資者創造更多價值；

三是可以輸出更加趣味性的投教內容，通過直播、短視頻等新媒體平台，趣味圖文、在線遊戲、VR展廳、模擬投資等創新形式，提升投教體驗的互動性、趣味性，厚植理性投資、價值投資土壤，更好陪伴投資者成長；

四是可以構建更加健全的數據保護體係，時刻緊繃數據保護這根弦，通過加大對於數據保護前沿技術的開發利用，築牢用戶隱私保護和數據安全的防護盾。

加快推動基金投顧業務發展

券商中國記者：過去一年，隨著中國科技創新的不斷發展、政策的支持，A股市場的情緒得到了較好的修複。對於資本市場的高質量發展，您還有何建議？

其實：伴隨著新“國九條”及“1+N”政策新體係落地落實，資本市場全麵深化改革取得了積極進展，市場情緒和流動性顯著回暖。為進一步提升投資者的獲得感，證監會於2019年啟動了基金投顧業務試點，推動行業向“以客戶為中心”的買方服務轉型。近年來，在監管部門和投顧機構的共同推進下，基金投顧業務實現了穩步發展。但是相較公募基金規模與基民數量，我國現階段基金投顧仍存在較大發展空間。為加快推動基金投顧業務發展，可考慮在“投”端，進一步擴大基金投顧業務的參與主體和可投資產品品類，為投資者提供更加全麵和定製化的投顧策略選擇；在“顧”端，鼓勵投顧機構建立健全人才培養和激勵機製，提升投前投中投後的陪伴式服務能力，充分發揮基金投顧業務在引導投資者理性投資方麵的積極作用。

責編：楊喻程

排版：劉藝文

校對：李淩鋒