專題：2025年大灣區交易所科技大會
在11月28日深交所、港交所、廣期所共同舉辦的「2025年大灣區交易所科技大會」中，華泰證券首席信息官韓臻聰發表主題演講，AI 技術革新已成為金融行業發展的關鍵路徑，行業正加速推動 AI 從外圍輔助向金融機構核心業務滲透。
全球頭部金融機構掀起 AI 核心場景攻堅潮
海外金融機構的實踐已經揭示了 AI 在金融領域的深度應用趨勢。目前，高滲透的 AI 助手已覆蓋海外金融機構大量從業人員，使代碼生成和測試效率提升 40% 以上，且正持續融入交易系統與風控模型核心環節。這些案例清晰表明，全球頭部金融機構已不滿足於 AI 在郵件撰寫、文檔總結等外圍場景的應用，正堅定邁向交易、投顧等核心領域。」
核心場景突破仍有壁壘 行業呈現 「高部署低滲透」 特徵
儘管 AI 部署熱潮高漲，但金融機構在覈心業務場景仍顯謹慎。數據顯示，當前金融行業 AI 應用普遍集中於知識管理（49%）、應付賬款流程自動化（37%）、錯誤和異常檢測（34%）等非決策類場景，而在交易決策、風險定價等 「真金白銀」 的核心環節滲透率偏低。
造成核心場景難以攻克的原因有二。
第一是 「幻覺的代價」。通用 AI 由於精準度有限因此但在金融交易與風控場景可能引發系統性風險。OpenAI 在 2025 年 10 月更新的政策中明確禁止 ChatGPT 提供財務建議，印證了通用 AI 在金融核心場景應用的天然侷限。
其二是 「燃料的隔閡」。科技公司雖具備頂尖算法能力，卻面臨兩大關鍵缺失：一是金融機構內部高質量、高敏感度數據，受隱私合規限制無法用於模型訓練；二是對市場邏輯與經濟周期的深度產業認知。金融行業專屬的「Know-How」經驗難以通過算法單純訓練獲得。
金融機構需主導核心場景創新
金融 AI 場景的攻堅已形成清晰的分工。科技公司聚焦於基礎設施搭建與通用場景開發，而金融機構必須主動承擔核心價值場景的突破任務。
以華泰經驗為例，華泰證券明確提出「All in AI」 的公司級戰略，即希望實現金融邏輯與AI 的深度融合。
華泰首先聚焦於突破「數據與認知」的核心壁壘。由於金融機構的重要數據與專業認知往往分散在不同部門、不同業務系統中，難以形成有效協同，因此，華泰啓動了數據與認知的系統化建設工程。一方面，通過技術手段，實現跨部門、跨系統的數據整合；另一方面，重點輸入行業專家與資深分析師的 「Know-How 」經驗，將專家對行業趨勢的判斷、對企業價值的分析等專業認知，通過標準化流程輸入模型。
在模型體系構建上，華泰採用 「大模型做老師、小模型做學生」 的分層適配模式。根據不同業務場景的任務複雜度與需求特徵，針對性訓練不同參數的模型。例如，在交易下單等對實時性要求高、容錯率低的核心業務場景中，華泰部署了專門訓練的「小模型」，以實現毫秒級響應，確保交易指令快速穩定執行；而在宏觀經濟分析、行業深度研究等複雜通用分析場景中，則調用參數規模更大的模型，依託海量數據保障模型的迭代優化。為確保數據質量，華泰還建立了完整的數據標註與審核體系，保障金融訓練數據的準確性與可靠性。
算力是一切的基礎，華泰正建設 「自主可控、多元化」 的算力平台，在本地化部署層面，搭建高性能 GPU 集群，滿足核心業務場景對算力安全性、穩定性的高要求；在外部合作層面，華泰與國內頭部算力廠商建立長期戰略合作，通過雲算力資源的補充，進一步增強算力供給的靈活性與可擴展性。 算力建設的核心目標始終是服務於應用落地，我們系統性地把AI能力注入到關鍵的業務場景，從客戶服務、投資研究到交易執行、風險管理，所有算力資源的佈局都將圍繞實際業務需求展開，確保算力能夠高效支撐數據處理、業務運行等全流程。
AI原生應用新範式 「AI漲樂」重構交易體驗
作為「All in AI」戰略的標杆成果，華泰證券10月發布了「AI漲樂」。
據華泰介紹，「AI漲樂」與傳統app疊加AI工具模式不同，AI漲樂從0-1重構了用戶交互方式、產品設計邏輯以及用戶體驗。用戶可通過自然語言直接完成股票篩選、交易下單等複雜指令。產品邏輯層面，AI漲樂融合了華泰專業投研能力與合規風控邏輯，通過實時調用可信數據源及自研搜索引擎，確保每個問題的回答都有可信的來源。同時，AI漲樂核心數據標註團隊來自公司自有員工，包括行業專家、研究所資深分析師等，從根源上解決通用AI在金融領域不可信的問題。
在AI的原生時代，AI治理是新的生命線。傳統金融領域風控往往關注交易風險、信用風險，而目前必須將模型風險提升到核心的位置。
由於AI的「幻覺」和模型偏見所帶來的系統型的風險可能是巨大的，行業需要建立統一的AI治理架構。包括模型的全生命周期的管理，敏感數據的隔離保護、訓練數據脫敏與溯源，以及模型效果的持續評估，確保所有的應用尤其是涉及決策和交易的場景都在安全可信、風險可控的框架內運行。在華泰看來，金融 AGI 的實現沒有獨行之路，華泰願與行業共建 AI 治理標準，共享技術迭代經驗，在合規框架下推動智能技術普惠化。
責任編輯：郝欣煜