证券大模型赋能投研投顾：四家头部券商大模型落地实践

大模型在证券公司的落地，已经不是“要不要做”的问题，而是“怎么做、做多深”的问题。从行业实践来看，这股技术浪潮正让证券行业经历一场静悄悄却深刻的变革。

具体到业务层面，投研和投顾是两大核心场景。这两个领域长期受困于信息过载、个性化服务不足、风险管理复杂以及合规性监控压力大等痛点。大模型的出现，恰好切中了这些要害。

说白了，就是替代那些重复性高、创造性低的劳动，帮助机构降本增效、优化客户体验。中信建投、申万宏源、国泰君安、海通证券等头部券商，都已经在这条路上迈出了实质性的步伐。

当机器能处理大量创造性工作时，证券公司的整体竞争力将会被重新定义。

下面，我们通过几个头部券商的真实案例，来看看大模型具体是如何在这两个场景中发挥作用的。

投研场景：从信息堆里“淘金”

案例1：中信建投的智能投研平台

中信建投打造了一个基于大模型的智能投研平台。他们选择开源模型作为基座，但关键在于“喂料”——加入了超过200万条投研报告、市场金融资讯，以及上万小时的音视频数据，进行二次训练。这套组合拳下来，平台在投研提效、普惠服务、资产管理等多个环节都产生了明显效果。

案例2：申万宏源的智能研报降维服务

研报这东西，结构复杂、数据量又大。专业人员每天手工提取关键信息，成本高得吓人；非专业人士想读懂，门槛又太高。这就导致一个尴尬局面：花了大力气产出的研报，实际价值远没发挥出来。

申万宏源的解法，是把传统算法和大模型结合起来，给研报做“智能降维”。现在，这个服务已经上线了统一的一站式平台，覆盖了MOT（关键事件管理）、公司详情、行业解读、经济解读、债券分析、配置策略、热门板块等多个场景。用户看到的，不再是晦涩冗长的原文，而是直击要害的提炼。

投顾场景：从“千人一面”到“千人千面”

案例3：国泰君安的“君弘灵犀”大模型

国泰君安的步子迈得很大。2024年3月，他们推出了千亿参数级别的多模态垂类大模型——“君弘灵犀”。底层是强大的多模态能力，上面搭着君弘智投服务体系，中间有灵犀知识库和智能服务配置中台做支撑，再以Agent平台作为总控，最后灵活地输出到各个终端。

这套架构解决了一个核心问题：过去传统模型在语义理解、多轮对话上的表现远不如人意，而且运营成本高、投资服务匹配度低。现在，“君弘灵犀”提供了包括智能投顾、综合诊断、智能选股、热点资讯、多模态处理等在内的十大功能。其核心价值在于，用全新的交互方式，为海量长尾客群提供了一种“广谱式、伴随式”的智能服务。

案例4：中信建投的投顾大模型“三步走”

中信建投在投顾场景的规划很清晰，分三个阶段推进：第一步，面向用户打造能解答问题、提供知识服务的智能运营助手；第二步，面向内部员工，提供专业投顾支持的专家助手；第三步，面向客户，推出能提供主动式服务的智能专家投顾。这个路径，本质上是从“被动响应”走向“主动服务”的进化。

案例5：西南证券的投顾AI创作台

投资顾问每天得给客户分析市场、解读公司，这就意味着他们需要阅读海量的资讯。这活儿，极其耗时耗力。

西南证券的做法是，开发了一个“投顾AI创作台”系统，专门给内部投顾人员用。这个系统每天处理舆情和资讯，按照预设的业务规则，自动整合出有价值的内容。投顾们不用再自己去大海捞针，直接拿到精选过的资讯，然后根据客户画像去做定制化的分析和建议。这样一来，投顾的精力就被解放出来，真正花在为客户提供专业建议上，而不是被淹没在信息的汪&洋里。