当前，大模型等新兴技术正在引领金融服务模式的升级。

中小券商需要保持对先进科技的持续跟进和研究，顺势而为，主动对表对标监管部门和地方政府战略规划和政策支持，根据自身情况选择适合自身发展的路径。

机构加快智能化建设步伐。

人工智能（AI）是模拟、扩展人类智能的科技，融合了计算机科学、认知科学等多领域知识，旨在让机器完成学习、推理、感知等需要人类智能的任务。近年来，ChatGPT等生成式AI产品在长文本和多模态数据处理上展现广阔前景，改变知识生产与传播方式。

2024年12月，中国人工智能企业发布了开源模型Deepseek，基于其强大思考链能力，凭借低成本、高效能和开源特性，迅速在全球技术、市场、应用层面引发轰动。尤其是受益于成本和效益的优化，此类大模型有望让包括中小券商在内的众多企业在具有明显性价比激励下加快智能化建设步伐，多家机构密集部署，致力于提高数据处理的效率和准确性，提升整体运营效率和客户服务质量，掀起人工智能应用发展热潮。

AI在证券行业的应用实践广泛，作为数据与技术双密集领域，证券业拥有海量结构化数据资源、高频业务场景及强烈的数字化转型诉求，天然构成人工智能和数据要素应用的战略高地。

当前，证券业积极探索大模型技术的应用场景，已应用于信息检索、文档处理、行业研究等多个场景，并逐步拓展到智能服务、风险管理、投资分析等核心业务，促进业务效能提升和行业高质量发展。例如，国泰君安推出千亿级参数多模态证券垂直类大模型，快速总结提炼和研判市场运行趋势；中信证券探索大模型与图计算融合、法规自动化标签匹配等在股权激励、合规风控等方面应用。

近年来，监管部门积极发布相关制度政策，抓好资本市场金融科技创新试点，统筹开展多项大模型前瞻技术与基础标准研究。近期，由中国证监会与国家数据局联合推动的资本市场金融科技创新试点“数据要素×资本市场”第一批11个试点项目中，孵化出包括以广发证券《基于超大规模国产预训练模型的企业财务智能预警平台》、银河证券《基于AI技术的债券询报价机器人》为代表的人工智能创新应用。

证券行业大模型建设呈现技术创新、生态建设、合规规范三大趋势。

中小券商需积极拥抱、主动对标政策要求，稳妥推动数据要素相关技术在资本市场重点领域的应用实施。融入地方政府和监管机构的人工智能大生态，是中小券商推进数字化转型不可或缺的重要推动力。

当前，中小券商在推进人工智能建设过程中遭遇了资源有限、技术能力薄弱等难点。中小券商应结合自身优势，聚焦细分市场与特色服务，通过综合运用协同、融资、投资、科技等多方面能力，提供更具个性化和专业化的服务。

对于技术薄弱、成本敏感型的中小券商而言，按“市场需求度、技术可行性、商业可行性”原则，多层次推进是实现人工智能发展的关键。

（作者系东莞证券运维技术中心总经理刘志繁、副总经理廖倡，文章来源：证券时报）