财联社2月22日讯（记者 黄靖斯）快速引燃证券行业。
2月22日，广发证券官宣将正式接入百度“文心一言”，不仅成为证券行业首批入局“中国版”的先行者，更让对话式语言模型技术在财富管理领域的应用从空中楼阁走向现实。
与其被科技颠覆，不如主动加入——从云计算到元宇宙，再到近期快速蹿红的，作为数字化转型的积极践行者，证券公司从未错过抢滩高科技风口的绝妙时机。
尽管目前正式布局或AIGC的券商仍屈指可数，但行业对新技术的探索欲望和初步规划已清晰可见。
除广发证券率先入局外，海通证券也对相关课题进行了前瞻性研究，重点围绕账户全景分析、智能投顾服务等场景进行探索；中泰证券用相关技术原理在辅助系统建设代码编写方面进行了初步尝试，未来或规划利用相关技术原理助力业务发展；国泰君安则在和公司AI机器人之间展开了一场关于A股投资的脑力对决。
而在在卖方研究领域，不久前，首份用撰写的券商研报也赚足了行业眼球。
从写研报到做客服，从投资咨询到推广营销，对于在券商的落地场景，不少业内观点表示看好，尤其在财富管理领域。+证券公司有哪些拿得出手的应用场景？智能客服、客户画像、投顾赋能、风险管理、交易执行、协作运营、投资者教育等均被提及，重点在于通过人机协同提升服务效率，以实现降低人员配置需求及节约券商管理费用开支。
有意思的是，尽管的风在证券行业吹得很猛，但据恒生电子观察，当真正谈论起在金融场景下的应用时，无论是金融机构，还是科技公司，都表现出了十分谨慎的态度，顾虑主要集中在应用的合规性、技术成熟度、伦理问题乃至泡沫化风险方面。
谈及在证券行业的应用前景，中泰证券金融科技委员会主任何波认为应一分为二看待，一方面（或人工智能）的应用前景非常广阔，可以通过自然语言处理技术、机器学习技术等帮助证券公司提高效率、降低成本、提供更好的服务；但另一方面，在未来的应用中，也需要注意相关的道德、法律、隐私等问题，以保证应用的可持续性和社会责任。
随着AIGC逐步进军国内证券行业，坊间对于“AI抢饭碗”的疑虑也引发关注。对此，何波认为，（或人工智能）技术的发展，确实可能会对一些工作岗位产生影响，包括智能客服和其他岗位。但这不意味着要完全取代人类，而是要与人类协同工作，发挥各自的优势，提高工作效率和质量，将来更可能是善于利用人工智能的员工相对不用的员工有更多优势。
广发证券试水“中国版”
一边是现下炙手可热的人工智能黑科技，另一边是和信息、科技、资本、合规高度绑定的证券行业，+券商能玩出什么新花样？广发证券的破冰或能为行业打开思路。
率先接入百度“文心一言”，广发证券的主要目的是，通过探索大语言模型融入金融应用场景，尝试打造更为丰富、个性化的金融需求挖掘和服务支持等，为客户提供更智能、更有温度的财富管理服务体系。这背后，具体怎么落地则更为行业关注。
人机协同是广发证券未来重点关注的方向——将“文心一言”的技术能力，结合财富管理行业知识进行微调，与百度在产品研发、标准制定等多个领域展开深化合作。
据介绍，广发证券将积极探索大语言模型在基础问题解答、客户需求识别、内部效率提升方面的能力。大语言模型在融入金融知识后，可以在金融券商垂类做特定领域开放域模型，比如服务陪伴、知识回答、特定任务处理等。
另一方面，在结合财富管理行业知识进行微调后，广发证券还将尝试探索“文心一言”在特定服务场景下的需求挖掘及服务支持，例如7*24小时数字人基础问题解答、结合客户生命周期的需求识别与服务支持等，同时依托智慧互联、创新互联，引领财富管理产业变革与升级，为客户提供更智能、更有温度的财富管理服务体系。
资料显示，“文心一言”是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，也被称为“中国版”，将于2023年3月完成内测。近期，包括广发证券在内，已有近300家企业先后官宣接入百度“文心一言”生态，涉及互联网、媒体、金融、汽车、企业软件等行业。
PK券商智能机器人
尽管已经风靡各大行业，但在证券投资领域的专业程度仍待考察，人工智能的选股、择时到底靠不靠谱？能不能让投资者满意？近日，与国泰君安AI机器人君弘灵犀之间开展的一场投资大PK也为围观者揭开了谜底。
在选股方面，并没有简单粗暴地进行荐股，而是综合建议投资者综合考虑财务状况、行业趋势、市场形势等多个维度，并且推荐参考市盈率、市净率等估值指标。在同一个问题上，君弘灵犀的操作则更为具体，比如通过不同的市盈率区间推荐不同的股票标的池子。
再比如在投资策略上，对市面上主流的投资方法如数家珍，并且从风险提示的角度对投资者进行提醒，确保投资者能做出明智的投资决策。相比之下，灵犀的反应则更具实操性，比如细化到推荐具体的金股组合、理财工具或智能交易工具等等。
在简短的交流中，国泰君安得出的结论是，的自然语言处理能力非常强，在给出投资建议时也非常标准和谨慎；但可能是受限于模型训练（该语言模型为超大规模预训练模型，是基于2021年底之前的数据训练，无之后的行情数据信息），目前对于A股市场的问题回答得中规中矩，在提供伴随式、场景化、专业的投资决策辅助服务方面仍有空间。
此外，回归到投资细分领域，这一通用人工智能模型也存在答案不准确、数据不及时等显著弱点，因此在当前以及较长时间内可能难以作为智能投顾辅助投资者决策。
一番比拼下来，与券商智能机器人之间谁能更胜一筹？答案见仁见智，在这个问题投资者毫无疑问更有发言权。但也有券商财富管理业务负责人表示，和券商智能机器人的底层逻辑差不多，前者的适用场景与应用广度明显很大。
那么的专业度能否得到财富管理资深行业人士的认可呢？近日，有券商财富管理资深从业人员就证券投资、财富管理、券商业务等专业话题，对展开了一番“十问十答”的深度考验。从相关聊天记录来看，不仅做到了答如流、逻辑清晰、思路完整，还展现出了一定的专业程度。
“价值观正得离谱”，这是该行业人士在深度体验过过后对其表现的第一评价，“它的好处在于信息的归纳与整理，比如帮助整理会议纪要。”在是否能取代智能投顾甚至人工投顾的话题上，上述人士的答案是：“机器替代的是人，而不是机器——能写文章，能讲故事，可替代行业中的大部分低级编辑。”
从公众号留言评论来看，在搜集资料、整理数据和语言组织方面的表现也收获了不少的认可，但其投资咨询能力能否获得客户满意则仍待观察。
在证券行业的应用猜想
尽管呼声很高、人气很旺，但目前来看，或AIGC在国内证券行业的真正落地或商业化应用仍为时过早。
在具体的应用方面，首先被关注到的是卖方研究领域，在这方面率先试水的是财通证券研究所。2月5日，财通证券发布了一篇题为《提高外在美，增强内在自信——医疗美容革命》的研报，这是一篇由写成、由分析师进行修改的试验性研报。
从过程来看，搭建报告框架、生成文字并翻译共花费约1小时。从结果来看，财通证券认为，不可否认的是，在文字表意、标题撰写等方面均具有较高水平，但采用该种直接生成+翻译模式形成的报告仍具有三大短板：一是在标点和术语方面存在明显错误；二是无法得知引用数据来源及可靠性；三是部分复杂语句翻译后表意不清晰。
此外，结合多家券商观点来看，在证券行业能有更大的用武之地，尤其在财富管理领域，如智能客服、辅助投资、账户分析、投资者教育、风险管理、交易执行、运营协作等。
中泰证券设想了在证券行业的五大应用场景：
一是智能客服，通过语义理解、对话管理等技术，为客户提供业务咨询和支持；
二是投顾赋能，利用自然语言处理技术和大数据分析技术，帮助投资顾问提升工作效率；
三是风险管理，通过自然语言处理技术和机器学习技术，分析大量的文本数据，发现潜在的风险因素，帮助公司制定相应的风险管理策略；
四是交易执行，通过语义理解、自然语言生成等技术，快速接受客户的交易指令并发出，减少交易过程中的误差和延迟；
五是运营协作，主要用于撰写市场热点，运营文案等场景。
具体到财富管理领域，海通证券认为，在账户全景分析上，能发挥的长处有：财富数据整合，结合客户基本信息和持仓交易数据，可更完整总结出客户财富情况；丰富客户画像，除了对交互内容分析出财富情况外，还能分析出客户的金融认知、风险偏好、内容喜好、产品偏好、交易模式等指标；财富需求洞察，可将客户实际状况和最优状况相对照，做到真正“懂客户”。
海通证券也提到了在智能投顾服务上的四大用途：
一是买方投研与传导，协助提炼投研成果；
二是定制财富方案，如对客户账户持仓的大类资产配置进行分析，同时从海量专业数据中提供多种解决方案；
三是标准化配置服务，在标准配置服务流程中嵌入个性化内容，展现服务规范性；
四是深度客户陪伴，定期推送精准个性化的深度内容，将投教贯穿投资者的日常，建立长期、有目的、相互信任的陪伴关系。
展望对证券行业的积极意义，华创证券非银团队认为，AIGC技术总体认为有助于降低行业人员开支，提升财富管理服务效率。一是能赋能营业部及投顾人员，显著提升行业对长尾客户的财富管理服务质量，同时亦能降低人员配置需求，节约管理费用开支；二是能帮助投资者教育，提升投资者获得感，最终为证券公司提升客户服务质量增加有力工具。
中信证券研究认为甚至可能突破财富管理的投顾瓶颈。第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互，为用户交互体验大幅提升提供可能性。此外，有望全面提升客户服务效率，如替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理。
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