证券行业正迈向数智化转型的深水区，大模型技术作为新质生产力的代表，为券商财富管理业务提供了革命性的创新机遇。

　　在客户需求日益个性化、市场竞争加剧、监管要求趋严的背景下，券商通过构建基于大模型的财富业务创新应用体系，能够有效整合数据资源、提升服务效率、优化用户体验并提升风控合规水平。本文旨在系统探讨券商如何利用大模型技术构建财富业务创新应用体系，为证券行业财富业务数智化转型提供参考。

　　大模型在证券行业的

　　应用进入商业化落地阶段

　　近年来，随着居民财富稳步累积，我国财富管理需求显著增长，为证券行业提供了新的利润增长点。与此同时，证券行业面临多重转型压力，如国际竞争压力加剧、客户需求升级以及业务效率瓶颈等。

　　大模型技术经历了从通用模型到金融垂类模型的演进。国内券商应用大模型主要有三种模式：通过SaaS模式直接应用大模型技术；和科技公司建立联合实验室本地化建立大模型训练和应用系统；将互联网大模型技术通过API对接到金融业务流程中改造金融业务流程。

　　相比其他行业，金融机构对于数据管理更严格，一般不允许客户数据流出到金融机构外部，因此本地化部署成为券商大模型应用的主要模式。金融机构通过本地的大模型系统本地处理数据，改造客户服务、内部运营、内容生成等场景。2024年，行业首个股权激励大模型、债券类大模型应用Bond Copilot、财富助手Wealth Copilot等相继推出，标志着大模型在证券行业的应用已从实验阶段进入商业化落地阶段。

　　本文具有一定的理论和实践意义。理论上，本文将为证券行业大模型应用体系构建理论提供研究思路，为金融AI技术研究提供新视角。实践上，本文将为券商提供构建财富业务创新应用体系的系统框架，助力券商在数字化转型中实现差异化竞争。随着大模型技术的快速发展，证券行业正迎来“AI重构金融业态”的前瞻布局期，本文将帮助券商在技术与业务融合中找到平衡点，实现降本增效和盈利增长。

　　券商财富管理业务中

　　大模型的应用价值

　　随着金融科技的持续发展，券商财富管理业务面临深刻变化。一是定制化，财富管理正从“无差别金融销售”走向“围绕客户需求体验的差异化营销”。二是全链化，通过“线上+线下”模式，财富管理从“前中后台泾渭分明”走向“前中后台紧密连接”。三是智能化，财富管理业务从“金融产品制造”走向“金融产品智造”。四是精准化，证券公司的财富管理从“大而全”走向“大而精”，通过大数据技术实现精准客群识别、精准广告投放、精准竞品分析。五是结构化，财富管理从松散化转向敏捷化、模块化、灵活化。

　　上述变化，给证券公司财富管理业务带来了一系列挑战。一是获客成本高，线上单个有效户成本已增至300元—400元，部分优质渠道成本超过1000元。二是数据治理薄弱，近些年证券公司数据治理投入仅占IT总投入的1%—2%，且数据分散、不一致或质量不高的问题突出。三是投顾能力不足，财富管理转型对财富顾问的专业能力和综合素质提出更高要求，而当前券商的前台线下队伍仍以获客和产品销售为主。四是服务成本高，传统服务模式下，投顾人均需服务近3000名客户，难以提供个性化服务。此外，中小券商还面临资源禀赋不足如技术投入有限、人才缺乏等，平台化支持薄弱如总部对一线赋能不足等问题，以及管理制度滞后如考核机制仍以销售为导向等挑战。

　　大模型技术为券商财富管理业务创新提供了契机。首先是效率提升，通过智能研报降维、智能内容理解、智能客服问答等，显著提升投顾服务专业性和客户服务效率。其次是成本优化，通过自动化处理、智能推荐、精准营销等，降低获客成本和服务成本。最后是能力赋能，通过知识库增强生成、思维链推理等，弥补投顾团队专业能力不足的问题。具体而言，大模型可应用于以下场景：一是智能投顾，通过客户画像、风险偏好分析、资产配置建议等，提供个性化投资服务。二是智能客服，通过自然语言处理技术，实现7×24小时全天候服务。三是智能研报，通过非结构化数据处理，快速提取有价值的投资信息。四是智能风控，通过实时数据分析，识别异常交易行为和潜在风险。五是智能工作助手，通过自动化处理文档、会议纪要等，提升员工工作效率。

　　券商财富业务大模型

　　创新应用体系设计

　　基础设施层

　　券商大模型财富业务创新应用体系的基础设施层主要包括算力资源和存储资源两部分。头部券商（如中信证券（600030）、招商证券（600999））通常采用万卡级GPU集群提供强大算力支持，而中小券商则通过共享算力中心或云服务分摊成本。在存储资源方面，券商需要构建满足金融行业高安全、高可靠要求的数据存储系统，包括结构化数据库和非结构化数据存储系统，为大模型训练和推理提供数据支撑。

　　模型层

　　模型层是券商大模型财富业务创新应用体系的核心，主要包括通用大模型和金融垂类大模型两部分。通用大模型（如DeepSeek、阿里QWen）提供基础的自然语言处理能力，金融垂类大模型则针对证券行业特点进行优化。技术选型上，券商普遍采用混合架构，包括自研垂类模型（如国泰海通证券的“灵犀大模型”）、开源模型微调（如国金证券（600109）的ChatGLM2）以及轻量化端侧模型（如银河证券的Gemma）。这种混合架构既能满足专业性要求，又能控制算力成本，提高系统性能。

　　应用技术层

　　应用技术层是连接模型层和业务场景的关键桥梁，主要包括RAG技术、Prompt工程和智能体技术。RAG（检索增强生成）技术结合向量数据库（如Milvus、Elasticsearch）实现知识增强，提升模型输出的准确性和专业性。Prompt工程通过设计精细的文本提示，引导模型朝着期望方向生成内容，提高响应质量和效率。智能体技术则通过封装模型能力和业务系统组件，实现低代码开发，降低技术门槛。例如，中信证券的“超级研究员”融合大模型与智能体技术，用户仅需提出需求，即可自动生成数万字深度研报。长城证券（002939）基于其AI中台能力和大模型能力，以开源组件为基础，搭建了企业级智能体应用研发平台和开源知识库平台，打造五大通用智能体技术能力。

　　能力层

　　能力层是券商大模型财富业务创新应用体系的功能实现层，主要包括自然语言处理能力、多模态理解能力和业务逻辑推理能力。自然语言处理能力支持智能问答、文档解析等场景。多模态理解能力支持图像识别、语音交互等场景。业务逻辑推理能力则支持投资决策、风险评估等场景。这些能力通过API接口对外提供，为上层应用提供技术支持。以长城证券为例，通过打造智源AI中心，形成了一系列企业级AI原子统一纳管能力，该平台提供了强大的大模型通用能力（私有化部署和云部署模型）、AI原子能力（OCR、活体检测、ASR等多种AI原子能力）、智能体开发能力（问答类智能体、数据处理类智能体、文档生成类智能体、业务办理类智能体等）、知识库管理能力等等，为各业务场景智能化夯实AI技术底座。

　　应用层

　　应用层是券商大模型财富业务创新应用体系的业务实现层，主要包括智能投顾应用、智能客服应用和智能办公应用等。智能投顾应用通过客户画像分析，提供个性化投资建议。智能客服应用通过自然语言处理技术，实现7×24小时全天候服务。智能办公应用则通过自动化处理文档、会议纪要等，提升员工工作效率。例如，申万宏源（000166）证券基于大模型技术，形成了完整的客户投资画像体系，目前已生成客户投资风格标签38个，覆盖数百万名客户，每日可为3000余名一线客户经理提供服务抓手。

　　券商财富业务创新应用体系

　　实施路径

　　券商大模型财富业务创新应用体系的实施应采取分阶段策略，主要包括基础设施建设阶段、核心能力开发阶段和业务场景渗透阶段。基础设施建设阶段（1—2年）主要完成GPU集群、AI中台、数据中台等基础能力建设。核心能力开发阶段（2—3年）则聚焦NLP、视频、图像、语音等核心能力开发。业务场景渗透阶段（3—5年）则通过智能体技术，将AI能力渗透到投研、投顾、风控等核心业务场景。例如，招商证券通过“AI证券公司”战略分三阶段落地，月均AI服务量达19亿次，覆盖六大业务领域的9大核心能力平台。

　　不过，头部券商与中小券商在大模型应用上存在明显差异。头部券商（如中信证券、华泰证券（601688）、招商证券）通常采用“自研为主、合作为辅”的策略，投入大量资金和人才建设自主大模型能力，而中小券商则主要采用“应用优先”策略，快速接入通用大模型API（如文心一言），结合本地小模型处理敏感数据，通过行业共享平台获取技术能力。例如，广发证券（000776）在机构客户综合服务平台“广发智汇”上线DeepSeek客户服务模块，让机构客户可以便捷地调用DeepSeek服务，探索数字员工、智能助手等成熟产品，提升业务技术应用敏感度。

　　券商大模型应用的

　　主要挑战与发展建议

　　尽管大模型在证券行业应用成效显著，但仍面临各种挑战。一是数据安全与合规风险，大模型应用可能涉及将数据传输至外部服务器进行处理，增加了数据泄露或被恶意利用的风险。二是模型输出可控性问题，大模型生成的内容具有不确定性，难以保证与真实业务知识结果一致，可能引发业务风险。三是技术资源差异，头部券商与中小券商在技术投入、人才储备等方面存在显著差距，导致应用效果不均衡。四是大模型“黑箱”特性、数据全生命周期管控、算法公平性审查等问题，均对监管提出了新挑战。

　　基于当前券商大模型应用的实践和挑战，提出以下几点建议。一是在技术路径选择上，券商应根据自身资源禀赋，选择适合的技术路径，头部券商可加大自研力度，中小券商则可借助开源模型和行业共享平台降低技术门槛。二是在应用场景聚焦上，券商应优先选择高频、刚需的业务场景，如智能客服、智能研报、智能风控等，避免盲目追求大而全。三是在数据治理强化上，券商应加强数据治理体系建设，确保数据质量、安全和合规，为大模型应用提供坚实基础。四是在人才培养投入上，券商应加强金融科技复合型人才的引进和培养，制定差异化的金融科技人才专项政策，夯实金融科技创新的人才基础。五是在监管协同创新上，券商应积极参与监管沙盒试点，探索大模型在证券行业的创新应用，同时加强与监管部门的沟通，共同完善监管框架。