專題：第八屆中國金融科技論壇

　　中國國際服務貿易交易會第八屆中國金融科技論壇於9月9日在北京舉行。中國國際金融股份有限公司首席信息官程龍出席並演講。

　　以下為演講實錄：

　　程龍：謝謝主辦方。去年很榮幸有這樣的一個機會，在這個會上，給大家分享一下中金公司在大模型和機構方面結合的工作。我今天給大家報告一下，中金公司在人工智能和財富管理業務結合的一些工作。

　　我們都知道，金融行業是數據密集、知識密集和人員密集的行業，所以這個行業一直以來都非常重視對新技術的應用，金融行業的發展史它本身就是一個科技和業務相互促進、緊密融合的歷史，每一次產業變革的背後都有金孖展本的力量，同時作為信息密集、知識密集的行業，金融行業一直以來也是先進科技最積極的應用者，金融科技的應用，我總結下來就是經歷了信息化、網絡化到目前正在進行的數字化三個階段，以大模型為代表的新一代人工智能的技術作為技術革命和產業變革的重要驅動力量，也給金融行業帶來了高質量發展的新的機遇。

　　對於財富管理而言，我覺得大模型它有利於降低信息不對稱和交易成本，提升金融市場的有效性，從而提升服務實體經濟的績效，它從效率和普惠兩個角度賦能廣大普惠客群和財富管理的業務。對於金融機構它讓風險定價更精準，讓服務成本更低。對於客戶而言，它讓過去只有高淨值的客戶能夠享受到的服務變得人人可得，所以使整個服務更加普惠。

　　中金公司在2021年啓動了大模型智能平台的建設，在2022年啓動了大模型作為重點的發展方向。我們自主建設了「九章大模型平台」，賦能了公司各個業務，也獲得了2025年度人民銀行金融科技發展一等獎。

　　我今天想要從三個方面來給大家分享一下中金公司在財富管理領域相關的探索：

　　第一個領域：客戶助手。通過智慧金融服務模式，讓投資更加普惠。我們立足於中金公司專業的投研的基因，融合行業領先的大模型技術，建設了對客智能助手，為客戶提供專業的財富管理的服務。中金公司的專業能力，包括我們專業的投研體系，包括我們本身有1000多個投資服務經驗的沉澱，以及權威的金融數據庫，所以把我們專業的經驗和知識和數據庫和AI底座、第三方優秀的底座相結合，以及我們自研了中金點金大模型來支撐整個對客服務平台。有了這個底座之後，我們打造了30多個應用的場景，我們叫專業的AI Agent，它基本上覆蓋了95%客戶的投資理財，為客戶提供陪伴式的AI服務，客戶看股票有股票分析，看新聞有事件脈絡，看賬戶有賬戶診斷，做配置有資產配置、建議，我們的想法不是去做一個一個的工具，而是打造一支全天候在線的AI服務團隊。

　　以股票AI分析為例，我們15秒鐘內就可以幫助客戶生成360°全方位的客戶分析報告，整合了金融數據、熱點資訊、財報研報、技術指標等等多維度的信息，從基本面、消息面和技術面，來為客戶提供全方位的股票分析報告。

　　剛纔講的是標準版，在標準版的基礎上，我們還進一步依託專業投顧的能力做了進階版，依託專業投顧這麼多年來下來的專業的經驗和自主化的策略，從短期、中期、長期的角度為客戶提供更加直接、更加明確的專業的投資建議，相比於傳統的股票分析，它的及時性和覆蓋度會更廣一些，效率也會更高一些。所以說通過這種大模型和專業能力相結合，可以為客戶提供相比於競爭對手更加精準、用戶體驗更好的服務。

　　再我們看來大模型和客戶服務相結合的核心是把傳統的AI工具，有很多金融經濟做AI工具，我覺得這裏面的核心還是把AI工具進一步躍遷到全場景的智能夥伴，這也是我們在持之以恒在努力的方向。一方面，未來我們會實現智能交易和職能配置的低門檻的觸達，另一方面結合着客戶數據打造更懂客戶的投資夥伴，從而深入的滲透到各個業務場景，不斷提升AI專業度和智能度，尤其是剛纔對客助手方面。

　　二是AI+買方投顧。中金在財富管理領域的一個特色就是買方投顧業務，我們的目標是通過AI+買方投顧，給買方投顧裝上一個最強大腦，我們公司AI買方投顧的平台叫RITAS AI，這個平台結合了投研、智能投顧和智能配置，在不同的領域，為客戶提供更精準的財富管理的服務。RITAS AI這個平台服務三類人：給投研，主要是解決數據分散、成果孤島的老大難的問題，前面的龍首席都介紹了投研這個領域的應用，大家努力的方向都是類似的。給投顧，把客戶的真實需求翻譯成配置方案。給客戶，通過多輪對話、解讀邏輯，尤其是大語言模型的特長，結合客戶的配置需求和標籤畫像提供配置和診斷的服務。所以通過這樣的平台，把投研、配置、服務真正的運轉起來。

　　平台的本質是把過去數字化的生態升級為智能化的中樞，用AI重塑投研框架，形成AI驅動的投研大腦，過去一個投研任務從調研到背後出結果，一個研究員要忙大半天，前面龍首席也提到了，基本上是手工操作，有了AI之後，從大家的輸入需求到輸入需求到蒐集信息到治理信息，生成投研策略、投研報告，整個實現了自動化、智能化，整個投研體系和投研配置的服務和效率得到了極大的提升。

　　另一方面，除了提高快之外、效率之外，很重要的一點就是沉澱，把過去研究員分析的思路、過程、成果全部留在了系統，成為可複用的企業、可複用的資產。把這一切落到客戶身上，就是六個字：千人千面千時整個平台融合了人工智能，通過AI和人的能力相結合，為客戶來提供千人千面千時的資產配置服務，AI配置了導航儀，把客戶需求、投研能力、市場數據串成了一條線，從需求解析、大類配比、智能選集、組合生成、風控回測，通過五步就可以來生成個性化方案。通過中金統一的配置方法論和AI驅動的千人千面千時的投資策略，讓廣大的普通客戶也能享受過去私行客戶才能夠享受的配置服務。

　　第三個方面是投顧助手方面，我們的目標是做更懂投顧，讓投顧更加高效的智能夥伴，我們打造了1+N+AI，AI驅動的智能展業引擎來為投顧賦能，通過AI打造投顧的第二大腦，實現從效率工具到助理、投顧、產能躍遷的過程。過去一個投顧可能服務20個、30個客戶，通過這樣的一個平台，它的服務範圍可以得到10倍度以上的提升，為更多的客戶創造更多的服務體驗。通過AI把投顧完整的服務流程進行了重塑，了解客戶、建議、執行、解釋，這四個環節AI全鏈路的來賦能，加上特色的AI專家團隊，包括戰略層面的業務專家來做，以及戰術層面客戶服務的Agent，大幅度的提升投顧的效率，解決廣大客戶的需求，和有限投顧的人力資源不足之間的矛盾。

　　落地到日常就是AI工作台和AI託管，投顧就和投研一樣，最痛苦的是什麼呢？就是信息過窄，每天早上打開手機，很多信息不知道先跟誰（對接），AI工作台就可以自動的把一天的工作重點，從日常的通知、提醒、回訪，AI託管全部都可以接管過去，目前上線以來，短短的時間，已經自動化的服務超過了幾萬次，算下來可以給每個投顧每天節省1個小時的時間。我們整個的AI工作台也覆蓋了8大工作場景，從提升投顧的生產力，讓投顧從各種事務性的工作當中解放出來，覆蓋的客戶的面也更加的廣泛。另外就是AI在團隊管理、業務運營、市場研究、個人知識庫管理等方面全方位的賦能投顧，提高投顧的工作效率。

　　所以總結下來，AI改變的不止是工具，改變的是投顧的工作方式，這裏也給大家列舉了六個方面真實的場景，管理團隊，AI做團隊的周報和經營分析，業務運營，AI可以自動生成相關的物料，客戶AI分身，7×24小時的協助客戶響應。很多人講AI+，我覺得作為新一代人工智能技術，它的作用遠遠不止是AI+，更多的是AI×，「+」很多的是在老的流程上增加AI的功能。流程，其實是全方位的對過去的流程、工作方式進行了重塑，我們的願景可以總結為三句話：為公司配備一支人機結合的員工隊伍，為每一位員工配備一名數字孿生助手，為每一位客戶配備一名AI財富的顧問。我們希望通過以大模型為代表的新一代人工智能技術打造金融行業智能服務的新範式。

　　最後四點思考送給大家：

　　一是大模型對金融行業競爭格局的影響既有馬太效應又有乘數效應，金融機構投入高、頭部優勢明顯，而AI也會放大金融機構的專長，中小機構也有彎道超車的機會，大模型的建設也離不開證券公司過去數字化能力的建設和自己的金融專長。

　　二是AI的價值不只是節省成本和提高效益，更多的是拓展人的能力邊界，讓我們能做到以前所謂可能的事。所以它真正的價值是如何通過AI建立新的業務能力，形成新的收入和提升公司的戰略優勢，這也是一個革命性的創新技術要發揮價值的地方。

　　三是避免透過後視鏡望向未來。我們現在看很多AI的應用，很多公司還是站在過去的模式上加AI的功能，類似在馬車上裝一個引擎，並不能提高整個效率。在馬車上裝引擎，它跑不出汽車的速度，AI原生必須重構整個流程，重構整個組織和範式。

　　四是最重要的，行業這些年發展下來，從最早的數字原生，到現在很多公司都在提All in AI、AI2ALL等等，無論這種概念、新技術如何發展、如何變化，真正的競爭力和核心一直都是ALL in 客戶，我的報告就到這裏，謝謝大家！