當DeepSeek火遍全球，AI正以前所未有的速度滲透到各行各業，券商行業也不例外。
作為資本市場的中樞神經，券商行業在這場技術浪潮中快速入局。今年以來，中信證券、華泰證券、國泰君安、中金公司多家券商迅速響應，積極接入DeepSeek平臺。多家券商表示，已將DeepSeek融入信息檢索、文檔處理、行業研究等核心業務領域。
這些動作意味著，AI在券商行業的應用將進入深度落地的關鍵時期，并且將重構業務模式與客戶體驗。站在2025年的開端往后眺望，證券行業整體的經營環境有望持續回暖。在此形勢下，AI將成為券商挖掘新增量的核心動力。
AI：賦能券商經營，重構業務護城河
AI對券商業務的賦能，早已超越早期的“工具化”角色，成為驅動業務全鏈條升級的核心引擎。在投資研究、風險控制、智能投顧等各個環節，AI的滲透正重新定義券商效率與價值的邊界。
1、行業研究
行業研究一向是券商的核心競爭力，但是在傳統模式下，分析師需要花費大量時間和精力處理數據、撰寫報告。比如，分析師解讀政策的常規方法，是圈定政策文本中的關鍵詞句，然后跟上一年的關鍵詞句進行對比，從而判斷政策方向與強度，可以說效率相當慢。
AI的發展，則改變了這一局面。
中信證券建設了基于大模型的智能投研平臺，具備智能摘要、智能轉錄、文檔問答、投研觀點溯源等多種功能。該平臺10分鐘就能“聽”完2小時的會議內容，并且把關鍵信息提取出來，生成簡單明了的會議摘要。在技術的加持下，分析師的投研工作效率提高了40%以上，能更快掌握市場動態。
海通證券打造“e海言道”研報點評大模型，提供文檔解析、維度推薦、證據檢索、報告生成等。該模型可自動生成年報、半年報、季報、月報點評報告的點評，并能夠追溯點評報告中所使用的數據來源。
中金公司大類資產研究團隊則推出“AI策略系列報告”，以AI技術為基石，打造全新投資方法論，探索智能化投資的可能。其中一篇報告是從AI視角解讀年度政策思路。比如，該團隊讓AI提取了2011年到2024年歷年中央經濟工作會議中的“穩增長”相關文本，然后跟A股和利率在會后3個月內的表現進行對比，再轉化成可視化的“情緒指數”，方便追蹤和理解。研究顯示，政策信號更積極時，股市上漲空間更大，利率下行更少。
從券商行業來看，使用AI大模型賦能行研工作已經形成風潮。未來，AI大模型將推動行研工作范式的變革，替代人工完成更多創造性工作。
2、風險把控
合規與風控能力，直接關乎券商的生存底線。輿情監控，是提升風控能力的重要途徑之一。相比傳統方式，AI賦能的輿情分析大幅提升了風險監測的廣度、深度和時效性，讓券商實現從“事后應對”到“實時防控”的轉變。
東方證券就在探索運用AI技術，對海量輿情數據進行智能化識別和研判。其東方大腦人工智能應用平臺具備不俗的輿情處理能力，日均可處理近7萬條市場輿情資訊，交易時段每分鐘處理輿情峰值近200條，為風險管理業務提供了全面及時的輿情洞察。
3、智能投顧
智能投顧的發展，標志著券商服務模式從標準化向個性化躍遷。結合AI的智能投顧，在高效率和個性化上要更進一步。要知道，DeepSeek-R1在證券基金基礎知識、相關法律法規理解、投資顧問業務知識等方面，已經展現出與資深從業人員相當的專業水準。
廣發證券就將DeepSeek應用于投顧等關鍵業務場景，推出基于 DeepSeek的“智能犇犇”系統 。該系統利通過AI技術，實現精準知識匹配、智能內容生成及動態進化機制三大突破 。當投顧遇到復雜問題，“智能犇犇”能快速給出建議，提升投顧服務效率和專業性。
前不久，中金財富也完成了與DeepSeek-R1大模型深度融合，實現智能投顧助手IC-Copilot的升級迭代。具體而言，DeepSeek通過大模型的自然語言處理與事件推理能力，可對政策解讀、行業研報告等非結構化文本進行自動化解析，幫助投資顧問完成熱點分析和大盤解讀，提升信息處理效率與決策精準度，可以實現單日處理量突破萬份文檔，較傳統人工處理效率提升90%。
總體上看，AI能夠深度賦能券商的行研、風控和投顧等全業務鏈條。讓券商從傳統的人力密集型模式，逐步轉向技術驅動的智能型模式，加固業務護城河。
數字化轉型：券商高質量發展的核心動能
從更高的維度來看，券商布局AI其實是數字化轉型中的一環，目的是順應數字化浪潮實現高質量發展。
近些年，許多券商加入浩浩蕩蕩的數字化隊伍，布局AI等技術。然而，并非所有券商都順利拿到了數字化紅利。因為數字化轉型并非單一技術堆砌，而是要注重技術升級、數據驅動、業務融合和生態協同，涉及到企業的全方位轉變 。
1、技術升級
打鐵還需自身硬，券商要實現數字化轉型，首先要進行技術升級。
據悉，國元證券即將落成基于華為昇騰架構的智能算力平臺。依托該平臺，國元證券正在構建“一超多強”的多模態大模型服務體系，形成覆蓋文字、圖像、語音的全棧能力。
未來，國元證券計劃將AI技術延伸至智能投顧、量化交易算法優化及智能客服領域，為投資決策、客戶服務等提供支持。該平臺將成為公司AI技術應用的底層支撐，推動業務場景智能化升級。
2、數據驅動
數據，已經是數字化時代的一種寶貴資源。如何讓AI結合數據形成業務驅動力，成為各大券商需要思考的問題。
江海證券就在通過數據中臺與智能營銷體系，實現數字化轉型，比如，江海證券的數據平臺系統運用AI，建立起“三畫像一智能”系統體系——“三畫像”是指：客戶畫像、產品畫像、員工畫像；“一智能”是指智能營銷。
這個系統體系聚焦到個性化群體畫像，能夠為客戶提供精準的投資分析，進而提升投資決策的質量。隨著該系統體系建設完成數據庫遷移、統一存儲的工作，有利于未來的公司業務全數據化。
3、業務融合
數字化轉型不只是科技的工作，還需要業務和意識的雙輪驅動。也就是說，數字化需要回歸到業務中真正創造價值，而不是多建或者少建一個系統。
中金公司自主研發的AI平臺“九章”，就已經廣泛覆蓋到近40種應用場景。上線的投研大模型、中金智閱、財富觀點洞察等多個應用，已經深度融入公司運營各個維度，有效提升運營效率，助力公司合規展業。
傳統券商的部門壁壘，是數字化轉型的最大阻力之一。要想改變過去業務和技術“兩張皮”的問題，就需要業務和技術共建一體化的團隊，通過高度融合來推動業務的發展。中金公司就在持續構建數字化協同平臺，強化了“投資+投行+研究”的聯動，公司研發的一體化投行平臺，實現了跨機構數據直通和跨部門客戶服務協同。
4、生態協同
數字化不是一個單一工作，而是一個系統性工程。因此，在技術升級、數據驅動和業務融合的同時，券商還必須具備生態思維，用多方力量協同推動數字化的進程。
廣發證券最近宣布，已經將DeepSeek大模型深度融入公司運營與客戶服務體系，覆蓋財富管理、投行、中后臺及員工賦能四大板塊，成為實現“技術+場景+生態”閉環的券商。
中信建投證券的在線客服平臺，也運用生態思維推動數字化進程。其整合內部資源，將不同業務部門的服務能力融合，還與外部科技企業合作，引入先進的AI技術，提升了客服的智能化水平。
總之，在券商的數字化轉型過程中，要在技術升級、數據驅動、業務融合和生態協同上大力投入，才能取得成效。
服務能力：券商長期發展的終極競爭力
無論技術如何演進，券商行業的本質仍是“服務”。不管是AI布局還是數字化轉型，其根本是為了提升服務客戶的能力。在未來的行業形勢下，服務能力才是券商長期發展的終極競爭力。
如何提升服務能力，雖然每家券商的思路不一樣，但大多圍繞一點，即以客戶為中心，真正創造價值。廣發證券董事長林傳輝曾提到，堅持以人民為中心的價值取向，充分發揮社會財富“管理者”的功能性。
因為面對各種變化，只有找到不變的“錨”——“為客戶創造價值”，才能以不變應萬變。
券商的客戶，主要有機構客戶和零售客戶。面向未來十年，中國企業加速轉型升級，有望成長出更多全球產業鏈龍頭及大型跨國公司。另外，中國資本市場深化改革開放，有望吸引到更多各類境內外投資機構。這意味著，券商會面對數量持續增長的機構客戶。如何提供更為優質的服務，考驗著券商的能力，這就需要考慮到機構客戶的核心需求點。
金融市場瞬息萬變，越來越多的機構客戶希望調用AI大模型提升投資決策效率、深化研究分析能力和強化風險管理。瞄準這一需求，廣發證券于“廣發智匯”平臺上線DeepSeek服務模塊，允許機構客戶按需調用大模型能力，并根據自身個性化需求進行應用定制和包裝，從而大幅降低獨立部署大模型所需的硬件和人力成本。
機構客戶增長的同時，券商行業的零售客戶也在增長。但是，行業里幾大痛點影響著零售客戶的服務體驗，包括數字化轉型不佳帶來的服務滯后，業務同質化難以滿足個性化需求等等。
面對痛點，平安證券通過整合資源，為零售客戶提供一站式財富管理服務。比如，針對不同風險偏好和投資目標的客戶，平安證券利用大數據分析和AI算法，制定個性化的投資組合方案。中金公司則堅持買方投顧轉型，不斷優化客戶需求分層和投顧分層、服務分層，從而更精準地把握客戶的個性化需求，提供定制化的投資顧問服務。
未來，券商行業將依然邁向“以客戶為中心”的發展趨勢。券商能否精準洞察客戶需求，以先進的數字化能力、完善的產品和服務體系滿足客戶需求，才是決定其長期發展的關鍵。
結語
站在2025年開端往后望去，AI與數字化將深刻重塑券商行業的競爭邏輯。券商的AI投入和數字化轉型，必須與業務融合、客戶洞察、服務體驗等方面形成合力，方能釋放真正價值。
未來的行業贏家，是那些既能駕馭技術浪潮，又能洞察客戶需求的玩家。它們用AI拓寬邊界，以服務錨定價值，在效率與溫度之間找到平衡點。這場變革沒有終局，唯有持續進化者才能駛向星辰大海。
