文/本刊记者 韩维蜜

从技术进步的角度来看，人工智能的发展速度令人惊叹，它已经在许多领域展现出了强大的能力。人工智能是新一代科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明产生深远的影响，尤其是在业务竞争日益激烈的当下，AI大模型的落地应用是企业为突破发展瓶颈，迫切需要借助新技术的必然选择。

近年来，中国国际金融股份有限公司（以下简称中金公司）积极探索推动公司智能化进程，全栈视角实现生成式人工智能与传统人工智能和数字技术的无缝融合，打造了“九章”大模型平台，适配超20个基座模型，二次训练及微调生成模型近百个，目前已支撑30余个已落地应用场景，取得了阶段性成果。中金公司首席信息官程龙认为，“作为信息密集型、知识密集型的行业，对新技术的应用既是投资银行提升自身竞争力实现高质量发展的内在需要，也是公司做大做强改变市场格局的有效推动器。”近日，本刊记者专访了程龙，请他分享中金公司在人工智能浪潮下的具体策略以及成功经验。

中金公司首席信息官 程龙

提问

记者：中金公司在响应国家加快布局和发展人工智能产业方面有哪些战略考量和举措？如何践行金融报国使命，服务实体经济？

回答

程龙：资本市场的发展史，就是一部技术与业务紧密融合相互促进的历史，每一次产业革命和科技进步的背后，都有金融力量的推动；同时，作为信息密集、知识密集的行业，金融行业也是先进科技最积极的应用者之一。从信息化时代、网络化时代到当前的数智化时代，对新技术的应用，既是投资银行提升自身竞争力实现高质量发展的内在需要，也是公司做大做强、改变市场格局的有效推动器。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，带来了数字金融高质量发展的新机遇。

中金公司始终以“金融报国”为使命，积极践行国有金融企业担当，打造金融科技的全服务链条，以高质量金融服务赋能新质生产力的发展，充分发挥自身优势服务人工智能全产业链发展，投资、投行、投研联动，为企业提供多层次创新性的融资支持，切实发挥服务实体经济主力军的作用，推动“科技-产业-金融”高水平循环。中金研究院/研究部通过专业研究赋能产业的发展，2024年推出《AI经济学》，对本轮人工智能技术进步引起的生产力及生产关系变化进行了深入系统性分析，为产业升级提供智力支持和决策参考。中金资本与产业龙头、政府引导基金等合作设立投资基金，积极践行国家提出的创新驱动发展战略，致力成为“科技-产业-金融”一体化的市场化科创母基金标杆，服务人工智能全产业链的发展，对硬科技直投项目逾1100个，累计投资金额超过900亿元。中金公司投行团队组建“中金金禾”专精特新服务中心，全面升级科技金融服务平台，上线中金金禾综合服务系统，中金公司累计保荐科创板上市公司50余家，融资规模超过2000亿元，占科创板IPO融资总额约为20%。

在积极响应国家加快布局和发展人工智能产业的要求，充分发挥自身业务优势倾心服务新质生产力发展的同时，中金公司也积极实践以AI为代表的数智技术，全力推进大模型落地证券行业的创新应用，以新技术打造新时期高质量发展新引擎，力争成为科技驱动的国际领先投资银行。

提问

记者：中金公司在大模型研究方面有哪些具体进展？在大模型应用过程中秉持怎样的核心理念？取得了哪些效果？

回答

程龙：中金公司积极探索和实践大模型技术，构建高效的大模型应用体系，推动公司智能化进程。早在2021年，我们就搭建了公司级的统一算力平台——“天算平台”，为风险计量、衍生品风险定价、AI应用等提供统一的算力支持。同时，我们组建了人工智能团队，启动了“九章智能平台”的建设，为各个业务系统提供统一的智能搜索、OCR、语音等服务。2022年，我们将大模型研究作为重点发展方向，下以构筑的大模型基础架构为支撑，上以广泛的业务场景应用为导向，实现了大模型技术在各个业务场景的快速落地，先后适配超20个基座模型，二次训练及微调生成模型近百个，打造多层次、大小模型协同融合的智能服务矩阵，支撑全公司30余个业务场景的大模型应用。

在大模型的应用过程中，中金公司始终坚持“应用为纲、场景为王、价值导向”的核心理念，打造赋能业务的智能引擎。我们围绕“产品创新和竞争力提升”“防控关键风险”和“提升运营效率/降低成本”三类场景，将智能技术与业务场景融合，取得了较好的效果，不仅提高了运营效率和用户体验，更在强化风险防控领域取得了传统技术难以突破的成效，推动了产品创新并落地了新的业务模式，创造了新营收，走在了行业的前列。

提问

记者：中金公司在提升业务效率场景中有哪些具体应用？

回答

程龙：中金公司以全栈视角将生成式人工智能与传统人工智能和数字技术无缝融合，利用各种AI技术赋能公司多个业务领域的效率提升和运营成本降低，覆盖了从投行、投研、智能投顾到运营、办公、风控合规等各类场景。

在提升办公生产力方面，科技团队开发了员工智能助手，提供智能问答、智能检索、智能翻译服务，解决员工日常工作难题，大幅提升工作效率。基于大模型的“中金智译”翻译功能，覆盖公司内部11个部门，每年翻译文档超过4万篇，助力公司国际化业务发展。

在智能投行领域，中金公司构建了覆盖投行项目全生命周期的智能体系，形成审核、撰写、问答、商机挖掘等智能化应用，深度助力业务人员提升投行业务的效率和质量。自主研发智能撰写功能整合内外部数据源，可实现对交易所年报、信息披露公告、项目底稿文档、并购分析文档等186种场景文档的自动生成，平均每月生成约2000篇。

在机构客户服务领域，运用多模态大模型对客户服务记录进行信息抽取，进行客户画像的全景分析，自动跟踪客户的服务资讯，迅速捕捉投资机会，协助业务人员及时掌握信息，针对性地推荐客户服务内容并提供推荐依据，以提升客户服务的精准度和客户满意度。

在智能运营领域，借助多模态大模型技术协助运营人员开展跨文档信息检索与内容提取工作，并结合机器人流程自动化（RPA）技术构建多模态智能体，从而有效减少人工操作，提升运营效率。以诚信核查为例，累计核查次数已逾200万次，涉及13.4万个主题对象。若以每份核查报告节省1小时工时计算，累计节省工时超过200万小时。

在提升研发效能方面，依托多语言代码生成大模型，打造代码生成助手，融入研发流程，赋能公司开发人员提升研发效率，整体研发效率提升20%。

在财富管理领域，公司推出中金财富投顾助手，构建热点发现、咨询处理、策略生成的三位一体服务生态，助力公司3000多名投顾为投资者创造更具有时效性和精准性的服务。

随着大模型技术应用的不断深入，我们还深刻认识到，大模型作为一项革命性的新技术，其真正价值在于依托大模型的技术特点，将其应用于传统技术难以有效解决或无法解决的场景，使AI能力与核心业务流程及专业知识实现深度融合，利用AI强化风险防控、开发新产品、创造新模式新收入，进而增强企业的创新能力和市场竞争力。

提问

记者：在赋能生产方面，中金公司是怎样凭借大模型开展产品创新，从而增强自身业务竞争能力的？

回答

程龙：中金公司一直在积极探寻如何利用大模型创新产品、增强业务竞争力的途径。在传统投研服务依赖分析师个人经验，受限于分析师数量和工作时长，面对大量客户需求时，服务效率和服务范围有限。中金公司推出了“中金点睛”投研大模型平台，深度融合中金研究专业智慧积淀与前沿AI大模型技术，构建起具备强大金融理解与产业洞察能力的智能化平台，借助数字化手段打通投资研究的买方与卖方，开启7×24小时全天候服务模式，为投资者在宏观经济、市场策略、固定收益、行业主题等投资研究领域提供全程陪伴服务和个性化服务体验，助力用户实现更智能的投资决策。

该平台依托中金研究部所有历史17万篇研究报告，以及12万多个经过分析师梳理的高频研究数据指标，具备指标精准问答、观点问答和智能纪要等功能，帮助投研人员从多元金融数据库中快速准确获取所需指标结果，从全市场咨询报告中提炼并汇总分析师针对特定事件的核心观点，实现更智能的有效决策。

中金点睛大模型不仅传承了中金研究团队的深度研究优势，更通过AI技术实现了能力的跃迁与服务的延展，开创了投研领域全新的服务模式，吸引了大量来自金融机构、产业资本以及投资者的关注，提升了中金公司在投研领域服务市场的竞争力，力争打造国际领先的智能投研新范式。

提问

记者：投资银行业务高度依赖于文档处理，然而信息披露文档的质量问题却一直困扰着证券行业。中金公司如何应对这一难题？

回答

程龙：投资银行业务对文档的依赖程度极高，信息披露文档质量问题一直是困扰证券行业多年的顽疾，诸如内容错漏、表述模糊、合规性不足等状况频繁出现，严重影响了信息披露的准确性和有效性。传统手工处理方式不仅工作量大、复杂度高，还要求具备高度专业性，且容易出错。在全面推行注册制的宏观背景下，监管部门强化了信息披露要求，并明确压实券商主体责任，这使得投行项目组和质控人员承受着较大压力。据不完全统计，投资银行业务需披露的项目文档类型多达数十种。从文件数量来看，过去3年增长了近4倍。传统的文档审核工具功能单一，主要依靠传统词库进行审核，仅能发现部分拼写和语法错误，无法识别上下文的异常语义错误。人工审核要求审核人员具备丰富的金融知识和较强的理解能力。以招股说明书为例，其篇幅往往长达数百页，要在其中找出不当“描述”，依靠人工和传统方法不仅困难重重，而且耗时费力。

中金公司将大模型技术应用于投行文档审核工作中，自主研发了中金智阅文档审核系统，对困扰行业多年以来的信息披露文档质量问题提供了创新性的解决方案。该系统结合了经过微调的专业金融知识大模型和传统小模型，不仅能发现内容的逻辑、描述等问题，还能识别金融领域的专业性错误。这一特性显著提升了审核的覆盖范围，从以往较为单一的审核内容拓展到了涵盖金融专业深度的各个方面。同时，由于不需要预设固定的规则和词库，系统的审核灵活性得到了极大提高。在面对各种不同类型、不同风格的投行文档时，都能够高效、准确地完成审核任务。它有效地减轻了人工审核的负担，让审核人员从繁琐、重复的审核工作中解脱出来，系统能够对信息披露文档进行细致入微的审核，精准识别其中存在的问题，并提供专业的修改建议，项目文档的质量得到了明显提升，避免了因审核不细致而可能导致的各种问题。该系统实现了语义错误检出率达90%以上、语法/拼写错误检出率达85%以上的良好效果，单文档平均审核时间不到1分钟，极大降低了投行材料语义错误相关风险。在行业纷纷探索智能化转型的大背景下，该方案为如何利用新技术解决困扰行业多年、传统技术难以有效解决的难题给出了新思路，具有示范效应，在推广应用后效果也非常明显，推动整个行业朝着更加高效、精准、智能的方向迈进，为构建更加规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场贡献了积极力量。

提问

记者：您如何看待AI技术的发展趋势？未来有哪些具体的规划和展望？

回答

程龙：随着AI技术的迅猛发展，算力成本的下降以及大模型配套生态的逐步完善，证券行业对于AI技术的应用探索和实践将进一步深化。AI时代竞争的关键在于创新，而不仅在于效率的提升。

中金公司将继续发挥“投资+投行+投研”联动的优势，服务人工智能全产业链的蓬勃发展，为更多创新型企业的高质量发展提供全方位资本市场服务，助力关键核心技术企业打通资本市场融资渠道，为服务实体经济作出更大贡献，努力做好“科技金融”这篇大文章。

对于金融企业而言，人工智能一方面将有效提升展业效率、降低交易成本，更有效地为广泛的中长尾客户提供更为定制化、更贴心的金融服务，推动金融生产力体系实现范式变革；另一方面，更在于通过提供智能化的产品和服务，无缝嵌入业务流程，从而以前所未有的方式实现产品创新和模式创新，并最终实现收入增长和竞争力提升。中金公司将继续积极拥抱新技术新革命，不断探索创新，稳步推进大模型在各个业务领域的广泛应用，深度创造价值。公司举办了大模型应用创新大赛，各个部门提出来的大模型应用场景已经超过了500个，基于新的推理大模型，团队将复杂专家知识审核经验进行系统的总结与沉淀，建立了具备智能决策能力的专家智能体，进一步实现了业务审核规则的智能化落地。中金公司下一步将以大模型为代表的人工智能技术和公司业务流程全面融合，形成“员工超级助理+智能体”的新模式，全面推进金融服务智能化升级，助力公司实现高质量发展，为客户提供更优质、高效的服务，为行业的进步做出更大的贡献。

（此文刊发于《金融电子化》2025年9月下半月刊）