文章核心观点 - 人工智能大模型正在重塑证券行业生态，多家券商已积极布局并在具体业务场景中取得应用进展，行业未来将向智能化、AI原生化和决策自动化方向演进 [1][2][5] 大模型布局与应用进展 - 山西证券将大模型与文字生成、合规检索、情感分析等场景结合，在固收业务中应用债券交易机器人，将交易响应速度从30秒提升至3秒，效率提升10倍 [5][7] - 国元证券构建六层AI技术架构，从算力、数据、模型等基础设施到能力、业务和应用层，并为投行项目提供“读查问写”等大模型工具 [7][9] - 华福证券在三年数字化规划中单列AI子规划，每年新增IT投入约25%用于AI相关领域，并将AI作为直接绩效考核指标，设立“含智量”指标考察项目AI使用情况 [9][11] - 西南证券设立由董事长和总裁挂帅的数字化转型领导小组，已落地智能知识库、智能编码助手（代码采纳率约30%）、智能投顾助手和智能投研助手等应用 [11][13] - 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”和对客服务的AI大模型系统，并通过举办AI大赛推动全员参与 [13][15] 行业监管建议 - 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，并制定AI服务责任界定、数据使用规范及技术标准化要求 [16] - 建议对基于大模型的客户服务进行分级分类管理，加强行业共建共享通用知识中心和数据平台，并建立风控标准以明确风险事件处理机制 [16][17] - 期望建立具备标准SLA质量体系的公有算力白名单机制，保障数据隐私安全，提升行业算力建设效率 [17] 技术演进与行业展望 - 未来一两年大模型应用将进入幻灭期，市场不切实际的期望将被证伪，体系化生产关系的适应能力将成为企业竞争关键 [18] - 大模型未来价值将体现在“智能决策”上，通过抽象逻辑主体和导入市场环境变化算法，使其具备行业专属逻辑理解能力，成为决策工具 [19] - 券商APP将越来越AI原生化，国产异构算力使用比重将快速提升并远超其他算力类型 [19] - 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，显著改变业务模式和工作伦理，多模态场景将优化客户体验和交互效率 [19]

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]