证券业的AI实践

从“数字分身”到商业重构，证券业的智能化转型一直在路上。一如3年前，中金财富手搓出来的数字员工Jinn，与时下各种Agent相比，虽场景应用能力有限，但显然，方向性判断是正确的。

无需休息、自主进化、24小时在线服务的“数字员工”，正成为券商的新生力量，而这场变革远不止于技术本身。

“AI做增量，人力做增值”。广发证券的“AI投顾驾驶舱”和国信证券的“鑫投顾AI助手”已成为投顾人员的“外脑”，帮助他们快速响应客户咨询、进行账户诊断。这不仅解放了投顾的生产力，更重塑了人才价值体系。

随着生成式人工智能技术取得突破性进展，行业竞争的焦点已从单点技术验证转向深层生态构建与内核修炼。AI，从锦上添花的“可选项”，演变为决定未来市场格局的必答题。

业务实践：全场景渗透 + 效能革新

AI在证券业的应用已实现从投研到投顾、从投行到运营的全场景渗透。数字员工作为“看不见的员工”，正深度赋能各大券商。

中信证券构建了“智算底座-大模型中台-业务应用”三位一体架构，将数字员工体系分为办公、业务和协同三大类。其“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。

山西证券专注于债券交易机器人研发，将场外询价/报价的应答时间从30秒缩短到3秒以内。这一创新预计今年为该公司增加收入约500万元，明年预计增至千万级。

国元证券则将AI应用于五大业务场景：投行领域的“读查问写”工具、投研端的研报辅助、运营侧的知识中心、机构业务的关键信息抽取、以及财富管理方向的智能投顾。

华泰证券的数字员工在后台运营领域展现出强大效能。其尽职调查助手可自动登录三十余个不同网站，完成违法失信情况查询并生成标准化报告，将一线员工从重复操作中解放出来。

这里，笔者首推，华泰的务实、山西的接地气，值得同人参考。再宏大的叙事、Vision，不变成真实的行动、不落地，一毛钱也不值。

组织实践：人机协同 + 架构重组

AI正在重塑券商的人才结构和组织架构。传统投顾的角色从“产品推销员”转向“客户需求驱动型顾问”，形成“AI做增量，人力做增值”的新格局。

国投证券的“财富星IP项目”系统性推进投顾队伍数字化转型，培养具备“多平台输出+多题材创作”能力的“双能”投顾。超过300名经过改造的投顾，已成为通过新媒体获客、展业的核心力量。

国金证券侧重“价值观”引领与“长期主义”坚守，其培养体系着重升级投顾认知，重构能力模型。其认为买方顾问模式的核心是与客户长期利益保持一致，这种经营信任的能力是AI无法替代的投顾内核。

同样的，这在笔者看来，组织协同方面，国投证券的“总分联动”战略优化了总部与分支机构的协作机制。这就像，总部作为“中央厨房”提供标准化策略和工具，分支机构作为“前端服务员”服务本地客户，形成“千人千面”的投顾策略体系。

技术实践：降维重构 + 转型变革

AI技术正在对证券业进行“降维打击”，将传统依赖经验和直觉的复杂决策问题，拆解为可量化的模式识别任务。

从“综合判断”到“模式识别”的转变，使投资决策从一门“艺术”转变为“科学”。AI通过量化原本定性的维度，如“管理层能力”可通过公开演讲情绪、内部流动率等数据近似计算，将高维问题投影到数据可表达的低维空间。

技术结构、人力结构也随之重构。未来的核心人才分化为两极：一是“AI训兽师”+“算法架构师”，他们是定义和构建低维空间的人；二是“领域问题定义者”+“策略提出者”，负责提出正确的高维问题。

中间“执行层”被大幅压缩，那些从事基础的技术coding、数据整理、报表生成的岗位正被直接自动化。这种变革迫使每个从业者思考，在算法的世界里，那些无法被降维的、属于人类的高维价值究竟是什么？

证券业对AI新技术的多重关注

这是由行业本质、内在驱动力和外部压力共同决定的。证券业天然是数据的“富矿”和决策的“战场”，业务核心是信息处理和价格发现，每天产生海量的数据：

• 市场数据：股价、成交量、盘口信息等。

• 公司数据：财报、公告、研报、新闻等。

• 宏观数据：GDP、CPI、利率、政策等。

• 另类数据：卫星图像、社交媒体情绪、供应链信息等。

传统方法难以有效处理如此庞大、高维、非结构化的数据。而AI，尤其是ML和NLP，正是处理这类数据的利器。笔者看来，证券业是AI技术最理想的落地场景。

对从业者：从“辅助”到“增强”

1. 提升研究与决策效率

自动化信息处理：AI可以快速阅读成千上万的财报、研报和新闻，自动提取关键信息，如盈利超预期、管理层变动，将分析师从繁琐的“体力劳动”中解放出来，专注于深度思考和逻辑判断。

发现隐藏模式：AI模型能够从历史数据中挖掘出人类难以察觉的复杂关联和非线性模式，为投资策略提供新的视角和量化依据。

生成式AI的应用：可以辅助生成报告初稿、摘要、纪要等，极大提升内容产出效率。

2. 追求Alpha超额收益

在高度有效的市场中，获得超越市场的收益极其困难。量化投资本质上就是AI在投资领域的深度应用。通过复杂的算法和模型，寻找短暂的、微小的套利机会或趋势，这是人类交易员难以匹敌的。AI使得基于大数据和另类数据的策略成为可能，这成为了新的Alpha来源。

3. 职业竞争力的焦虑

从业者普遍意识到，不会使用AI工具的投顾、分析师或交易员，未来可能会被会使用AI工具的同行淘汰。掌握AI技能不再是加分项，而是逐渐成为核心竞争力的一部分。

对管理者：降本增效 + 风险控制 + 业务创新

1. 极致化降本增效

智能投顾：为海量散户提供低成本、标准化的资产配置建议，打破了传统投顾服务的高成本门槛，扩大了服务半径。

运营自动化：AI可以用于客服（Chat-Rob）、合规（Auto-Check）、运营（RPA）等中后台环节，显著降低人力成本，提高运营效率。

2. 强化风险管理与合规

实时风险监控：AI可以7×24小时监控交易行为，实时识别异常交易、洗钱、内幕交易等潜在风险，比人工监控更及时、更全面。

合规自动化：自动审查海量的通讯记录，如企微聊天记录——一般异步、最好是能同步做实时质检，确保员工行为符合监管规定，避免扣分罚款。

3. 创新业务模式，创造新的收入增长点

基于AI的量化基金、智能投顾服务、数据产品等，都可以成为公司新的利润来源。管理者将AI视为业务转型和战略升级的关键抓手。

4. 应对激烈的行业竞争

证券业同质化竞争严重。率先应用AI技术可以形成技术壁垒，在服务效率、投资业绩、风险控制等方面建立优势，从而在竞争中脱颖而出。

同时，外部环境的推动，如技术成熟度——云计算、大数据、AI算法本身在过去十年取得了突破性进展，成本和门槛降低，使得大规模商业化应用成为可能。监管态度虽谨慎，但总体持开放和鼓励的态度，为创新提供了空间。更重要的是，客户需求也在变化，新一代、年轻投资者，更习惯数字化的服务方式，对个性化、智能化的理财体验有更高期待。

一边，AI是强大的“外脑”和“效率倍增器”，是个人在激烈竞争中保持优势的武器。另一边，AI是驱动降本增效、严控风险、业务创新的三驾马车，是决定公司未来市场地位的战略性投资。本质上，证券业就是一个以信息不对称和决策优势来盈利的行业，而AI恰好是处理信息和优化决策的趁手工具。

背后更深层次的思考

在笔者看，降本增效、风险控制等，都是直接而表层的驱动力。在这背后，隐藏着更深层次的行业思考。

投资交易的哲学范式转移：从“艺术”到“科学”

传统的证券投资常被视为一门艺术，高度依赖从业者的“经验”、“直觉”和“盘感”。然而，笔者认为这些是模糊的、难以量化的隐性知识。而AI所代表的，是一种极致的科学范式，追求的是可量化、可验证、可复制的规律。

1. 对“不确定性”的驯服欲望

金融市场的本质是充满不确定性的复杂系统。人类大脑在处理不确定性时，会受到情绪、认知偏见，如确认偏误、过度自信，严重影响。AI的深层吸引力在于，它试图用概率和算法来“驯服”这种不确定性。通过海量数据学习，不追求100%的准确，而是追求在概率上更优的决策。这是一种将投资从“赌徒的游戏”向“概率的游戏”的根本性转变，对于追求理性决策的金融精英来说，具有致命的吸引力。

2. 对“市场有效假说”的终极挑战

金融学基石理论“有效市场假说”认为，所有已知信息都已反映在股价中，无法持续战胜市场。但，如AI能处理人类无法处理的“另类数据”，比如卫星图像、供应链信息、社交媒体情绪等，并能从中挖掘出尚未被价格反映的微弱信号，那么它就在创造新的“信息不对称”，从而在特定领域让市场变得“相对无效”。这背后是对市场本质的更深层次理解和利用。

行业在科技加持下的快速演进：从“服务工业化”到“决策工业化”

笔者没记错的话，刚刚好，10年前，券业的第一次金融科技浪潮是“服务的工业化”，当时核心抓手是通过互联网和移动端，将开户、交易等服务流程标准化、线上化，典型代表是线上互联网券商——东方财富。而，10年之后的今日，AI引领的第二次浪潮，则是“决策的工业化”。

3. 投资决策过程的“解构”与“重组”

AI正在将完整的投资决策流程“拆解”成一个个可被优化的模块：信息获取–>数据处理–>因子挖掘–>策略生成–>落地执行–>风险监控。每个模块都可以用专门的AI垂模进行强化。这意味着，未来的投资能力不再仅仅依赖于某个明星基金经理的“全能大脑”，而是依赖于一个由多个AI专家和算法模型组成的“决策工厂”。这彻底改变了财富与投资行业的生产关系和组织形态。

自我超越的本能：从“生物学限制”到“认知突破”

4. 弥补人类认知的“先天缺陷”

人类大脑有严格的生物学限制：

• 注意力有限：无法同时监控成千上万个投资标的。

• 情绪化：贪婪和恐惧，是投资的大敌。

• 记忆偏差：容易记住成功的交易，而遗忘失败的。

AI没有这些弱点。它可以7×24小时保持冷静，处理海量信息，并且永远从历史中“平等地”学习成败经验。对AI的兴趣，本质上是人类对自身生物学局限的一种超越和补充的渴望。

显然，这是一场无法回避的军备竞赛，从曾经的“尝鲜的创新战略”到“眼下的适者生存”，变成“囚徒困境”式的战略必然。即使一家券商的管理层对AI的长期价值心存疑虑，但只要竞争对手都在大力投入，他就别无选择，尤其是担着公司生存发展的1号位，必须跟进。对于中头部券商，有能力、有人才，有资本、也有眼光（至少应该有）。

你不用，而你的对手用了，对手会有更低的成本、更高的效率、更精准的风险控制和可能更强的收益能力。你将在客户、人才和资本竞争中全面落败。此外，有些AI投资是一种“预防性”策略，不是为了立即获得多大回报，而是为了避免在未来的某一天被颠覆性地淘汰。AI等深度学习“黑箱”模型，在某种程度上被寄予了成为新时代“圣杯”的厚望。它似乎承诺了一种可能性，即存在一个隐藏在浩瀚数据背后的“完美模型”，一旦找到它，就能掌握市场的真理。

去重新定义“问题”

笔者看来，AI不仅仅是在解决问题，更是在重新定义“问题”本身。将过去依赖人类复杂综合能力的高维问题，拆解、简化为可被机器处理的中低维任务。

问题本身的降维：从“综合判断”到“模式识别”

传统金融核心岗位，如投资经理、分析师，处理的是一个超高维度的问题。他们需要同时考虑宏观周期、行业政策、公司财报、管理层能力、市场情绪、技术指标、突发新闻……这些维度中既有定量数据，更有大量定性信息，如“管理层的诚信度”、“品牌的护城河”等。

这是一个典型的复杂系统问题，维度极高，且各维度间存在非线性关联。人类专家通过常年累月的训练，形成了一种模糊的、整体的“综合判断力”，这可以看作是一种高维认知能力。

AI的降维打击在于，它将这个高维问题拆解并投影到了数据可表达的、模型可处理的低维空间。

1. 量化不可量化之物：AI试图用另类数据来“量化”那些原本定性的维度。例如，“管理层能力”–>可通过其公开演讲的文本情绪、公司内部流动率、供应链伙伴的评价等数据来近似。“市场情绪”–>可通过社交媒体帖子、新闻情感分析来量化。

2. 分解决策流程：将“是否买入”这个综合决策，分解为数百个甚至数千个“因子”或“特征”的识别问题。AI模型，在某种程度上来看，是不关心问题的“本质”，更关心数据中的统计规律和模式。

结果就是，过去那个依赖“老法师”直觉的高维魔法，正在被拆解成无数个由数据和算法驱动的、可精确衡量和迭代的工程学问题。

人力资本的降维：从“通才”到“人机协同专家”

问题的降维，必然导致所需人才能力的降维和重构。笔者这里想表达的，不是对人的需求下降，相反，低阶能力诉求下滑后，是对更具创造价值的高阶能力需求。

过去的理想型人才，是“通才”，是能够进行高维综合判断的“投资艺术家”、具有人格魅力的“高级管理者”，他们的价值在于其不可替代的经验和直觉。

未来的核心人才，将分化为两极：

1. “AI训兽师”+“算法架构师”：他们是定义和构建低维空间的人。他们不需要是股神，但必须是顶尖的数据科学家、机器学习工程师。他们懂得如何将复杂的金融问题，转化为一个有效的AI模型可以解决的数学问题。他们的能力维度是数学、统计学和计算机科学。

2. “领域问题定义者”+“策略提出者”：他们是提出正确高维问题的人。他们深谙金融逻辑和市场微观结构，能够判断AI挖掘出的因子或策略在经济学和商业上是否“说得通”，并能提出新的、可供AI验证的假设。他们的能力维度是金融洞察力和创造性思维。

中间的“执行层”被大幅压缩，从事基础数据整理、报表生成、简单分析的初级和中级岗位，正是被AI降维打击最严重的领域。他们的工作被直接自动化了。

人力的变革，不是简单的人才替代，而是能力的“降维重构”和“再升级”。企业不再需要大量“半吊子”的通才，而是需要极少数的顶级“问题定义者”和“算法实现者”，以及能够在这两者之间进行有效沟通的“翻译者”。

组织形态的降维：从“金字塔”到“星舰模式”

传统的金融机构，是标准的金字塔式科层结构，决策流程长，信息传递损耗大。这种结构是为了管理大量知识和技能同质化的人力资源而设计的。

AI的引入，使得组织形态正在向一种更接近高科技公司的“星舰模式”演变。

1. 核心指挥舱（决策中心）：由少数顶尖的“问题定义者”和战略家组成，负责设定投资理念、经营理念、战略方向。（相当于设定星舰的航行目标）

2. 强大引擎室（AI平台）：代替了原来庞大的中后台和执行层。这是一个“集效化运营” + “自动化执行”的AI驱动平台，处理所有数据、分析、执行、交易、风控、回收等任务。（相当于星舰的曲速引擎和生命维持系统）

3. 敏捷小队（特种部队）：围绕特定策略或项目，由“算法架构师”和“领域专家”组成的临时性、跨职能团队。他们像特种部队一样，在核心平台的支持下，快速进行策略研发、市场测试、客户触达、或交易尝试。（相当于附着在星舰上面的子飞行器）

AI将组织内部大量的、复杂的、需要多人协作的管理和执行流程，压缩成了一个高度自动化的“平台”。组织从而实现了“降维”，变得更加扁平、敏捷和网络化。管理的重心从“管人”变成了“管算法”和“管数据流”。

升维思考，降维执行

AI本身是对执行层面的“降维”，但它对战略思考和人类独特价值提出了前所未有的“升维”要求。

当执行被标准化和自动化后，人类的价值必须上升到机器无法触及的更高维度，提出革命性的问题、定义新的逻辑范式、理解极端情境下的市场行为、进行跨领域的类比思考、以及做出包含伦理和社会责任的终极判断。

对证券业，剥离了行业中重复性、中间层的复杂性，迫使每一个从业者和组织去直面一个核心问题，即，在算法的世界里，那些无法被降维的、属于人类的高维价值，究竟是什么？回答这个问题，将决定未来的赢家。

政治问题技术化

想象一下，是否存在这样一种可能，管理层想要推动一些关键改革、转型，内部阻力、决策成本太高。以AI新技术撕开一道口子，从另一个维度，推动变革落地。事实上，改革永远不会来自内部驱动，更多的可能，是来自于外部逼迫。

从这个角度，AI将原本复杂的政治问题转换成技术问题，底层是组织动力学、权力结构和变革管理的深层领域。将AI作为一股“外部力量”或“特洛伊木马”，来推动那些在正常政治格局下难以实施的激进改革。

也许，这也是热衷AI的一个关键、却不宜明说的深层动机，“技术驱动的变革”或“借力打力”，也是一种“政治智慧”或“变革策略”。

“变革的杠杆”？

1. 创造“不可抗力”的叙事，瓦解内部阻力

常见阻力：任何涉及组织架构和人力调整的改革，都会触犯既得利益者，如传统业务部门的负责人、因资历而非能力占据要职的员工。他们会以“风险太大”、“客户不认可”、“过去一直很成功”等理由，想方设法的进行阻挠。

AI的杠杆作用：管理层可以构建一个强大的叙事，“不是我们要变革，是时代逼我们变革”。将AI描绘成一股席卷全行业的、不可阻挡的科技浪潮和“外部威胁”。如果不变革，整个公司都会被竞争对手淘汰。在这种“生存危机”面前，任何基于个人或部门利益的反对声音都会显得不合时宜、自私且短视。AI成为了一个完美的“假想敌”和“共同威胁”，迫使内部团结，或至少沉默吧，于“变革”这面大旗之下。

2. 将“政治问题”转化为“技术问题”，绕过官僚体系

常见阻力：内部审批流程冗长，部门墙林立，一个跨部门的改革方案可能在各路诸侯的扯皮中无疾而终。

AI的杠杆作用：成立一个直接向最高管理层汇报的“AI创新中心”或“数字化转型办公室”，赋予其特殊的资源和支持。这个机构可以绕过传统的层级和部门边界，以“技术项目”的名义推进工作。当AI项目显示出初步成效，例如，一个算法模型的回测收益远超传统投资经理、一个集约模型的运营质效远超传统线下人肉触达时，它就成为了一个既成事实，使得反对者失去了争辩的根基。这相当于用“技术可行性”的客观事实，击碎了“政治可行性”的主观扯皮。

3. 提供“客观公正”的裁量依据，重塑权力格局

常见阻力：裁员或人员调整是最敏感、最容易引发内部政治地震的举动。基于管理层的个人判断来裁员，会背上“排除异己”的骂名，风险极高。

AI的杠杆作用：AI的引入可以自然地带来绩效评估的“再量化”。通过数据看板，每个人的贡献，如分析师报告的被采纳率、投顾的客户资产增长率、运营的ARPU贡献率，都被精确衡量。哪些岗位可以被AI替代也变得清晰可见。“不是我想裁员，是数据模型显示这个岗位的效率已经低于AI”，这使得原本充满政治色彩和人情世故的人力决策，披上了“数据驱动”和“客观中立”的外衣，大大降低了决策的政治成本和阻力。

“阴谋”还是“阳谋”？

更准确地，在笔者来看，这是一种直接摆在台面上的“阳谋”，趋势是真实的，好处是显而易见的。

管理层推动AI转型，本身就是一个“阳谋”。“行业趋势”、“竞争压力”、“效率提升”都是真实存在的，他们只是巧妙地利用了这股强大的外部力量，来达成内部改革这一同样真实且必要的目标。在任的执政者，总要在平衡各方势力的基础上，为企业和全体员工来积极斡旋更多的发展的可能。

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