随着科技的迅速发展，尤其是在人工智能（AI）领域的突破，证券行业正在经历一场前所未有的变革。AI技术的迅猛发展带来了新的机遇和挑战，尤其是大模型技术的崛起，正在逐步改变传统的证券业务模式。为了更好地应对这一变革，企业需要深入了解AI技术的特性、应用场景以及其潜在的商业价值，从而制定相应的战略和应对措施。
李勇
培训咨询
在当前竞争激烈的市场环境中，证券公司面临着多重挑战。首先，市场波动性加大，投资者对实时信息和快速反应能力的要求不断提高。此外，合规监管日益严格，企业需要更高效的风控能力来防范风险。同时，客户期望获得个性化的服务，企业需要通过技术手段提升客户体验。
在这样的背景下，企业迫切需要解决以下几个核心问题：
在应对上述挑战的过程中，AI技术，尤其是基于现代大模型的AI方案，展现出了巨大的潜力和价值。通过合理应用AI技术，证券公司可以在多个方面实现效率提升和成本降低：
在这场技术变革中，DeepSeek等AI模型凭借其独特的技术优势脱颖而出。该技术采用了专家混合模型（MOE）与多头潜在注意力（MLA）算法，这些创新不仅提高了模型的性能，还显著降低了算力需求。在实际应用中，DeepSeek-V3模型仅激活了其中的一部分参数，展现出了极高的计算效率。
具体来说，DeepSeek-V3模型中，6710亿参数中仅激活370亿，训练成本仅为557万美元，这使得企业在技术投入上能够实现显著的节约。这种低成本的技术实现路径，特别适合于资源有限的中小型证券公司，帮助他们在竞争中占据一席之地。
推理模型与指令模型之间存在显著的差异。指令模型主要依赖用户的输入指令进行任务执行，缺乏动态推理能力。而推理模型则通过强化学习等技术直接生成解决方案，具有更强的自主学习能力和复杂决策能力。
在证券行业，推理模型的应用场景非常广泛。通过文档分析、数学推理和代码生成等能力，证券公司可以在投资研究、资产管理、客户服务和合规风控等多个领域实现更高的效率。例如，在投资研究中，AI可以自动生成研报，并实时分析市场情绪，提高决策的科学性。在客户服务方面，智能投顾能够为客户提供更为个性化的投资建议，增强客户体验。
随着AI技术的不断发展，证券行业的算力需求也在不断演变。DeepSeek模型的推出，意味着企业在算力投资上的成本将显著降低，预计可降低20%-40%的训练成本。这为企业释放了更多的资本支出，使其能够将更多资源投入到核心业务中。
与此同时，推理算力的需求也正在从训练密集型向应用密集型转变。这一变化要求企业在算力布局上进行相应的调整，以适应新的市场需求。例如，证券公司可以考虑采用混合云部署的方式，结合国产算力的替代方案，以降低对单一供应链的依赖，提升算力的灵活性和安全性。
在AI技术的竞争中，开源生态的建立为证券公司提供了新的机遇。通过参与开源社区的建设，企业可以实现技术的民主化，降低技术壁垒。同时，开源生态也鼓励不同企业之间的合作与创新，推动整个行业的进步。
例如，阿里云和腾讯云等大型科技公司已经开始快速集成DeepSeek模型，推动开源实践的落地。这种合作不仅加速了技术的应用，也为证券公司提供了更多的技术选择，帮助其在竞争中保持优势。
随着AI技术的不断演进，企业需要采取相应的应对策略，以适应这一变化。首先，企业应注重复合型人才的培养，提升员工在技术逻辑、业务理解和技术工具使用等方面的能力。此外，企业还需灵活调整业务流程，以满足市场的快速变化。
在这一过程中，企业需要建立持续学习的文化，鼓励员工不断更新知识，提升适应能力。通过不断学习和适应，企业将能够在AI技术驱动的证券行业中立于不败之地。
在当前的证券行业中，AI技术的应用已经成为提升竞争力和应对市场挑战的重要手段。通过深入理解AI技术的特性与应用场景，证券公司能够有效识别并解决自身面临的痛点，实现业务的创新与转型。未来，随着技术的进一步成熟，AI将在证券行业中发挥越来越重要的作用，推动行业的智能化转型和可持续发展。
2025-03-27
2025-03-27
2025-03-27
