大模型应用落地进展 - 山西证券将大模型应用于文字生成、合规检索、情感分析等场景，并研发债券交易机器人，将交易响应速度从30秒提升至3秒，效率提升10倍 [2] - 国元证券构建六层AI赋能体系，为投行项目承做提供智能核查、辅助撰写、法规问答等大模型能力工具 [2] - 华福证券每年新增IT投入中约25%用于AI相关领域，并在财富管理APP、投资信评、中后台“AI百宝箱”等方面取得算法应用备案 [3] - 西南证券已落地智能知识库、智能编码助手、智能投顾助手和智能投研助手等应用 [3] - 国泰海通证券在经纪业务领域推出“投顾助手”对内服务系统，并于7月份发布AI大模型对客服务的问答系统 [3] 行业监管框架建议 - 建议建立证券行业“AI金融服务能力分级认证制度”，明确全自动化与人机协同场景的界限 [4] - 呼吁监管明确AI服务的责任界定和披露要求，并制定数据使用规范以保障客户隐私与数据安全 [4] - 建议推动AI技术标准化，鼓励使用可解释性高的模型 [4] - 提议对基于大模型的客户服务进行分级分类管理，并对投资建议等高风险服务的模型评审和备案提供监管指导意见 [4] - 建议由行业牵头共建共享通用知识中心和数据共享平台，以解决单一机构数据质量不足的问题 [5] - 期望建立具有白名单机制的公有算力标准规范SLA质量体系，以保障数据隐私安全 [5] 技术演进与未来业态研判 - 未来一两年大模型应用可能进入幻灭期，但其作为生产力工具的价值在于推动生产关系体系化适应能力 [5] - 大模型未来的价值最大化将体现在从效率工具演进为具备逻辑思考能力的“智能决策”工具 [6] - 观察到证券APP正趋向AI原生化发展，且国产异构算力的使用比重预计将快速提升并远超其他算力 [6] - 预计未来一两年可能形成完整的AI智能体矩阵，实现自我管理和进化，从而深刻改变券商业务模式和工作方式 [6] - 多模态场景的增多将为客户体验优化和智能体交互效率带来重大提升 [6]

文章核心观点 - 多家券商首席信息官分享人工智能大模型在证券行业的应用进展、挑战与未来展望 [1] - 行业正将大模型技术应用于智能问答、投行辅助、财富管理等具体业务场景以提升效率 [2][3] - 随着应用深入，完善AI监管框架、推动技术标准化和行业共建成为共识 [4][5] - 技术演进预计将重塑行业业态，推动服务模式向智能决策和AI原生转变 [5][6] 券商大模型应用进展 - 山西证券将大模型应用于文字生成、合规检索、情感分析，并研发债券交易机器人将响应速度从30秒提升至3秒，效率提升10倍 [2] - 国元证券构建六层AI赋能体系，为投行项目承做提供智能核查、辅助撰写、法规问答等大模型工具 [2] - 华福证券每年新增IT投入约25%用于AI相关领域，并在财富管理APP、投资信评、中后台制度解读等方面应用AI [3] - 西南证券自2023年开始探索AI，已落地智能知识库、智能编码助手、智能投顾助手和智能投研助手等应用 [3] - 国泰海通证券提出"All in AI"战略，在经纪业务中推出投顾助手，并于7月份发布对客服务的AI问答系统 [3] 行业监管与共建建议 - 建议建立证券行业AI金融服务能力分级认证制度，明确全自动化与人机协同场景 [4] - 建议监管明确AI服务责任界定和披露要求，并制定数据使用规范以保障客户隐私与数据安全 [4] - 呼吁行业共建共享通用知识中心，并通过隐私计算或联邦学习技术建立数据共享平台 [5] - 期望建立具有白名单机制的公有算力标准规范SLA质量体系，解决数据隐私泄露担忧 [5] 技术演进与行业未来研判 - 未来一两年大模型应用可能进入幻灭期，但体系化适应生产力变化的企业将能极致运用该技术 [5] - 大模型未来价值最大化在于从效率工具发展为具备行业专属逻辑理解能力的智能决策工具 [6] - 券商APP正趋向AI原生化，国产异构算力使用比重预计将快速提升并远超其他算力 [6] - 未来一两年可能形成完整的AI智能体矩阵，实现自我管理适应进化，并显著增多多模态交互场景 [6]