金融行业的大模型应用，正从概念验证迈入实际落地阶段。特别是在证券领域，如何借助生成式大模型将海量金融数据转化为可落地的服务能力，已成为行业关注的核心课题。以下内容基于一项真实课题研究，系统梳理了大模型在证券业务中的具体实践路径与成果。

一、研究背景

金融领域的数据量正呈指数级增长，客户对智能化服务的期待也在持续攀升。大型预训练语言模型在证券行业的应用，已不再仅仅是技术选项，而是必须深入探索的战略方向。从财富管理到合规风控，大模型在智能客服、智能投顾和智能投研等场景中展现出广阔的应用潜力——核心目标始终明确：提升客户满意度，同时提高员工工作效率。

本课题的核心思路清晰：利用证券公司内部的私有专业数据，对大型语言模型进行训练与调优，并结合成熟的对接工具，快速将能力推广至各业务场景。通过这一方式，针对证券行业长期存在的痛点，推动智能化进程迈出实质性一步。

二、研究内容

课题组私有化部署了十亿级至百亿级参数规模的大模型，覆盖财富、投资、投研、风控等核心业务线，提供智能问答、智能诊股、产品介绍等具体服务。在财富业务端，智能对话平台辅助客户经理和客服人员完成日常服务工作，显著提升了响应效率。面向客户时，通过公司交易终端软件嵌入资讯播报、财富助手、产品介绍等功能，以更生动的方式触达用户，实现个性化价值输出。同时，技术赋能有效降低了运营成本——内容创作变得更加快速、灵活。

在投研、投行及内部应用层面，研报、公告、募集说明书等复杂内容，以往需要专业人员耗费大量时间消化。如今借助大模型的智能降维理解，业务人员可直接通过对话获取核心信息，工作效率自然显著提升。

整个课题依托公司已有的数据治理体系，结合高质量的专业金融数据，构建了一个通用的内容理解与智能对话平台，真正实现了对一线业务人员的赋能。

图1 大模型应用技术架构

三、研究成果

本课题的核心技术与创新点，已在多个业务场景中验证了效果，具体来看：

智能客服场景：客服问答是金融服务中最常见的需求。大模型结合积累了大量经验的专业金融知识库，再通过与分布式数据搜索引擎的整合，对知识库进行分词优化和索引设计，使客服人员能够快速定位问题信息，并获得经过归纳总结的综合性答案。这直接提升了服务质量，同时大幅缩短了响应时间。

智能投顾场景：一项创新做法是将金融学理论框架与大模型融合，服务于零售客户。基于投资量价策略、多因子模型以及时间序列分析技术，大模型可预测投资标的未来的量价异动，提前揭示潜在的投资机会与风险。再结合客户持仓分析，及时向客户发出风险提示，提供更专业的投资指导。

智能推荐与搜索：利用大模型对视频、文字、图片等内容进行精准解析，构建多模态内容标签体系。同时结合客户画像与行为数据，通过显式与隐式召回算法，将内容与客户进行准确匹配。最终建成了智能推荐、问答、搜索、推送等引擎，实现内容的高效个性化分发。

数据表现相当亮眼：采用本课题算法后，客户资讯内容点击率提升了21%，交易次数提升9.6倍，资讯阅读后直接促成的交易金额达到14.4亿元，资讯客户渗透率也达到了10.6%。

投顾助手：证券行业的信息高度复杂且专业，例如研究报告、投教知识、公告、行情数据、舆情、法律法规等，依靠人力很难快速处理。大模型在此场景中的优势得到充分发挥——对多维异构的优质专业内容进行及时准确的智能降维解读，提炼出业务知识、经济情况、行业走势、产品特色、规章要点，直接赋能客户经理和客服人员，让他们获取信息更高效、更精准。

图2 智能研报降维系统架构

四、总结展望

大模型技术的飞速发展，为证券行业解决痛点与难点提供了坚实的技术支撑。本课题通过私有化部署与应用大模型，在客服服务、客户分析、智能推荐、专业文章解析等方面进行了积极探索，并取得了一系列实实在在的成果。可以预见，未来随着大模型技术进一步成熟，更智能、更可靠、成本更低的方案将陆续涌现，届时行业面临的诸多挑战将得到更有效的解决。

注：本课题获评证券信息技术研究发展中心（上海）2023年度行业共研课题三等奖。