文章核心观点 - 大模型技术正驱动证券行业财富管理业务进入数智化转型的深水区，通过构建创新应用体系可提升服务效率、优化用户体验并强化风控合规 [1] - 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，行业首个股权激励大模型、债券类应用Bond Copilot及财富助手Wealth Copilot等产品相继推出 [2] - 券商通过分阶段实施路径构建涵盖基础设施、模型、应用技术、能力及应用的创新体系，以应对行业变革并实现降本增效和盈利增长 [3][8][14] 大模型技术应用背景与驱动力 - 居民财富稳步累积推动财富管理需求显著增长，为证券行业提供新利润增长点，同时行业面临国际竞争加剧、客户需求升级及业务效率瓶颈等多重转型压力 [2] - 财富管理业务呈现定制化、全链化、智能化、精准化及结构化五大趋势，从“无差别金融销售”转向围绕客户需求的差异化营销 [4] - 行业面临获客成本高企（线上单个有效户成本增至300元–400元，部分优质渠道超1000元）、数据治理薄弱（数据治理投入仅占IT总投入1%–2%）、投顾能力不足及服务成本高（投顾人均需服务近3000名客户）等挑战 [5] 大模型的应用价值与场景 - 大模型通过智能研报降维、智能内容理解及智能客服问答提升投顾服务专业性和客户服务效率，并通过自动化处理、智能推荐及精准营销优化成本 [6] - 具体应用场景包括智能投顾（客户画像、风险偏好分析、资产配置）、智能客服（7×24小时服务）、智能研报（非结构化数据处理）、智能风控（实时风险识别）及智能工作助手（文档自动化处理） [6][7] - 能力赋能方面，通过知识库增强生成及思维链推理弥补投顾团队专业能力不足，助力券商实现差异化竞争 [3][6] 创新应用体系架构 - 基础设施层依赖算力资源（头部券商采用万卡级GPU集群）及存储资源（高安全、高可靠数据存储系统），中小券商通过共享算力中心或云服务分摊成本 [8] - 模型层采用混合架构，结合通用大模型（如DeepSeek、阿里QWen）与金融垂类模型（如国泰海通证券“灵犀大模型”），并通过开源模型微调（如国金证券ChatGLM2）及轻量化端侧模型（如银河证券Gemma）控制算力成本 [9] - 应用技术层通过RAG技术（结合向量数据库）、Prompt工程及智能体技术实现低代码开发，例如中信证券“超级研究员”可自动生成数万字深度研报 [10] 体系能力与业务实现 - 能力层提供自然语言处理、多模态理解及业务逻辑推理三大能力，通过API接口支持上层应用，例如长城证券智源AI中心纳管AI原子能力与智能体开发能力 [11] - 应用层覆盖智能投顾（如申万宏源证券生成38个客户投资风格标签，覆盖数百万客户）、智能客服及智能办公等场景，每日为3000余名一线客户经理提供服务抓手 [12] - 实施路径分三阶段：基础设施建设（1–2年完成GPU集群、AI中台等）、核心能力开发（2–3年聚焦NLP、视频等）及业务场景渗透（3–5年渗透至投研、投顾等核心场景） [14] 头部与中小券商差异化策略 - 头部券商（如中信证券、华泰证券、招商证券）采用“自研为主、合作为辅”策略，投入大量资金建设自主大模型能力，招商证券月均AI服务量达19亿次 [14][15] - 中小券商主要采用“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，并通过行业共享平台获取技术能力，例如广发证券上线DeepSeek客户服务模块 [15] - 技术资源差异导致应用效果不均衡，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 [16]