王洪涛

国金证券首席信息官

王洪涛，工商管理硕士,现任国金证券资产管理有限公司首席信息官,在证券行业信息技术领域拥有20余年经验，曾任上海复旦金仕达计算机有限公司证券期货事业部技术总监、海通证券股份有限公司信息技术管理部总经理助理、副总经理、副总经理兼软件开发中心主任、软件开发中心总经理。参与制定6项行业技术标准并持有5项专利，因推动金融科技创新获“2023AIIA人工智能十大应用案例”荣誉。

 

国金证券

国金证券是一家资产质量优良、专业团队精干、创新能力突出的上市证券公司，秉承“让金融服务更高效、更可靠”的使命，追求“成为举足轻重的金融服务机构”的企业愿景，遵循客户至上、视人才为公司最重要的资本、以开放的心态真诚沟通、团队合作、专业规范、持续优化、追求卓越的核心价值观，致力于为客户提供证券交易、投资银行、资产管理、财富管理等全方位金融服务，将公司建设成为“治理健全、管理规范、业务精湛、资质齐备、技术领先”的国内证券行业具有一流竞争力和影响力的上市券商。

在数字经济浪潮与金融科技深化发展的背景下，大模型凭借强大的推理与整合能力，正成为证券行业突破效率瓶颈的核心引擎。证监会《关于资本市场做好金融“五篇大文章”的实施意见》与《证券公司网络和信息安全三年提升计划（2023-2025）》的密集出台，更推动大模型从技术探索迈向生态重构的深水区。大模型已实现从知识问答、内容生成等基础场景，到全业务链价值创造的跨越式发展。

文化先行：打破转型壁垒，构建AI友好生态

技术落地的深度，始终与组织文化的包容度同频共振。国金证券在AI布局之初便清晰认知：若缺乏全员认同的文化理念，再先进的技术也终将沦为“空中楼阁”。面对部分员工“AI是否会替代就业”的焦虑，王洪涛团队以“技术不可逆，拥抱者先行”为核心展开系统性宣导：“一个技术若能压倒性优于人工，相关工作的迭代便不可避免；若公司拒绝创新，最终所有员工都将因企业竞争力衰退而受损。”

为将理念转化为共识，国金证券构建了“宣导+实践”的文化渗透体系。国金证券通过内部讲座解析AI对券商行业的重塑价值，用“AI辅助投行审核减少80%-90%错误”等鲜活案例具象化技术优势，更设立AI提示词大赛、业务场景创新评选等活动，让员工在参与中感受技术赋能的力量，在参与中完成从“被动接受”到“主动创新”的转变。

文化建设的核心在于“AI友好”的生态构建。国金证券推动内部文档规范，减少“相关”“大量”等模糊表述，明确数据标准与术语体系，让AI能更精准地理解业务需求。这种从“要求AI适应人”到“人与AI双向适配”的思维转变，不仅降低了技术落地的摩擦成本，更培育出“主动探索、协同创新”的文化氛围，为后续实践铺平了道路。

基建突破：三维架构支撑，筑牢科技赋能根基

大模型在证券行业的深度落地，离不开坚实的科技支撑体系。国金证券以“业务导向，高效敏捷，统一管理，稳进创新”为核心，构建起券商一流的技术基建架构，为大模型应用奠定基础。

在基础设施层面，国金证券全面推进上云战略，通过资源集约化管理降低运营成本，同时将系统响应速度与敏捷性提升至行业前列，实现资源优化配置与高效调度。

标准规范层面，落地ISO27000安全体系、CMMI3软件开发体系等国际标准，建立从模型选型、训练到废止的全流程管理规范，不仅提升了团队专业能力，更培养了一批懂金融、懂技术的复合型金融科技人才，为技术落地提供人才保障。

中台建设层面，持续推进数据、技术、业务中台迭代，配合60余种开源大模型的本地化部署与算力池建设，完成四五十家开源系统测试与内部部署，形成“云基础设施+标准体系+中台能力”的三维支撑架构，同时通过隐私计算、分布式架构及信创工作保障数据安全，为大模型深度融入业务提供了技术与安全双重保障。

保障护航：机制与技术协同，夯实转型支撑体系

为推动大模型高效应用，国金证券通过明确落地方向、搭建专属组织、构建技术体系，形成了一套可复制的实践路径。

在组织与技术准备上，国金证券以代码大模型与AI办公助手实现全员参与，建立人工智能实验室开展算法开发与场景探索，打造大模型中台汇聚技术能力；采用外挂式、嵌入式与定制化整合模式，结合提示词工程、搜索引擎联动及证券业务算法外挂，有效解决技术与业务的适配问题。

在具体业务场景中，大模型已深度融入国金证券核心业务环节，实现效率与质量的双重提升。在投研领域，通过DeepSeek思维链赋能，将产业链分析从静态升级为“智能推理+可解释性分析”模式，辅助快速生成投资标的总结，将人工耗时数周甚至数月的工作压缩至分钟级，报告生成效率提升数倍；

在自营投资决策中，自动提取研究报告因子并完成回测，大幅降低量化交易门槛；

在投资咨询业务里，优化服务模式，自动审核每日数千份公告并提示风险标的，同时构建“AI投顾+人工投顾”的协同服务体系——AI投顾聚焦自主型用户，提供标的筛选、信息归纳等决策辅助，人工投顾侧重依赖型用户，满足其情感陪伴与个性化咨询需求，通过企业微信等数字化触点拓展服务路径，将人工投顾从重复性工作中解放，实现“人工智慧+AI效率”的有机融合。

该模式不仅将投顾服务效率提升40%，更破解了“1名投顾服务多名投资者”的行业痛点；在投行与合规领域，大模型助力投行智能审核，校验招股说明书错别字、数据一致性，减少80%-90%的人工错误排查工作，同时借鉴行业智能质检经验，实现20余类违规点的精准识别，准确率提升40%。此外，大模型还应用于智能质检、员工办公等环节，日均API调用量达15万次，成为业务运转的重要支撑。

生态协同：政策引领未来，定义行业新范式

在政策与技术的双重驱动下，大模型赋能证券行业的路径愈发清晰。政策端，证监会在证券行业人工智能发展研讨会上明确提出，要“坚持需求导向与资源共享，强化保密管理与风险防范”，鼓励加大IT投入与数字化转型，为大模型应用提供了制度保障。实践端，以国金证券为代表的机构率先探索“AI+量化+服务”融合路径，为行业提供了可借鉴的经验。

关于大模型赋能证券行业的未来方向，王洪涛指出，大模型的下一阶段发展将聚焦两大方向，其一，从业务条线建立导向型AI体系，推动大模型向风控管理、智能问答等更多场景延伸，实现“全链条智能化”；其二，深耕底层技术，强化文档解析、公式推理等核心能力，通过PDCA循环持续优化模型精度。尤为关键的是，需破解行业共性的“模型幻觉”与成本控制难题，通过行业数据集共建与算力统筹，实现资源高效利用。

随着行业算力统筹、数据共享等基础建设推进，大模型将进一步拓宽应用边界，从数据分析、交易决策到风险防控实现全场景覆盖，推动证券行业向智能化、普惠化方向深度发展，成为行业转型升级的核心力量。随着技术成熟，大模型将凭借规模效应实现爆发式渗透，推动证券行业从“产品销售”向“买方顾问”转型，从“精英服务”向“普惠金融”升级，真正开启智能化发展新范式。

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