公司AI战略演进 - 公司自2017年启动AI落地，提出“AI in All”策略，将AI定位为全面赋能各业务线与系统建设的赋能者，并明确其为公司核心基础设施 [1] - 随着大模型技术突破，公司升级AI应用战略至“ALL in AI”，完成了从“赋能型AI”到“变革型AI”的定位转变，将AI定位为驱动公司组织变革、流程创新的核心引擎 [1] 公司AI应用实践与成果 - 公司已实现AI的“体系化建设、规模化应用”，覆盖智能风控、智能投研、智能服务、智能协作、智能交易、智能科技等各业务领域与板块 [1] - 公司内部AI应用场景已达150余个，形成了“处处数智化、人人数智化”的全新发展格局 [1] 行业AI发展前景与挑战 - 人工智能将持续赋能证券行业，进一步提升行业竞争力，更好地服务客户需求、提升公司运作效率，为行业高质量发展注入持续动力 [1] - 技术层面需破解AI“幻觉”与可解释性难题，证券行业对专业性与精准性要求极高，“幻觉”可能引发致命风险 [2] - 投入层面需聚焦核心价值以构建可持续AI生态，AI投入相对较大，投入产出比将成为公司核心关注点，必须将AI应用于能产生持久业务价值的核心业务环节 [2] - 行业层面需规范发展秩序以凝聚监管与市场合力，避免部分机构应用不当阻碍行业整体发展，目前行业协会正推动相关指导意见的制定 [2]

大会核心主题与行业趋势 - 2025年大湾区交易所科技大会在深交所举办，主题为“迈向人工智能+时代”，标志着AI技术正从“概念探索”走向“深度落地” [1] - AI技术为证券行业带来效率提升和价值重塑的机遇，同时也对治理体系适配提出新课题 [1] - 随着监管框架完善和机构实践深化，AI将成为资本市场高质量发展的核心驱动力，推动行业进入更具活力与韧性的数智化新阶段 [1] 人工智能技术的重要性与行业影响 - 人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术，具备极强的溢出带动“头雁”效应 [2] - 2025年被称为“AI智能体元年”，AI技术从传统的感知式、生成式向智能体发展，从被动响应转变为主动执行 [2] - 对证券行业而言，AI技术至关重要，远比其他行业关键，不仅是“锦上添花”更是“雪中送炭”，能在拉新促活、增加营收等方面提供强大助力 [2] 行业应用落地与实践案例 - 国泰海通证券已完成AI应用的体系化建设与规模化推广，AI技术渗透至各业务板块，形成智能风控、智能投研、智能服务等多维度应用场景 [3] - 公司已落地AI相关应用进程达150余个，构建起“处处数智化、人人数智化”的新格局 [3] - 监管层面主动拥抱AI技术，深交所全面推进“数智”交易所建设，重点在数字化基础设施、平台、能力和生态等4大方面发力 [3] - 深交所打造了以集团云、监管云、深证云、公有云为核心的混合云体系，持续拓展金融数据交换平台应用 [3] 发展机遇与面临的挑战 - 在技术、产业、政策和业务需求多重驱动下，金融行业加速拥抱AI，驱动行业加速数智化转型 [4] - AI技术存在短板，其“幻觉”问题在强调专业性与精准性的证券领域可能引发致命错误 [4] - AI的可解释性不足成为行业应用的核心挑战 [4] - 技术迭代与行业适配过程中，仍面临数据安全、算法治理、监管协同等多重现实阻碍 [4] 未来发展路径与战略重点 - 深交所“十五五”时期将围绕六大领域统筹推进：规划建设智算基础设施、全面实施“应用上云”、深化“人工智能+”在核心业务领域的融合应用等 [6] - AI落地必须以合规和安全先行，优先选择高ROI业务场景实践，验证效能后再向复杂场景扩展 [5] - 底层大模型的选择之外，中间层的平台化能力和大模型工程化能力至关重要，生态合作模式是保障AI在金融行业有序、可持续发展的关键 [5] - 通过技术攻关、规则完善、生态共建的组合拳，可逐步破解AI应用瓶颈 [5]