人工智能應(yīng)用加速落地推動(dòng)券商業(yè)務(wù)+IT雙升級(jí)｜愛分析報(bào)告

報(bào)告編委報(bào)告指導(dǎo)人張揚(yáng)愛分析聯(lián)合創(chuàng)始人&首席分析師報(bào)告執(zhí)筆人孫文瑞愛分析高級(jí)分析師王命航 愛分析 分析師孟晨靜 愛分析 分析師外部專家（按姓氏拼音排序）葛曉波 擎創(chuàng)科技 CTO孔陳巍 予信科技 副總經(jīng)理、產(chǎn)品總監(jiān)2

|

2023特別鳴謝（按拼音排序）3

|

2023關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)n

券商面臨財(cái)富管理轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，數(shù)字化是重要實(shí)現(xiàn)路徑。券商應(yīng)充分利用人工智能技術(shù)，特別是大模型，對財(cái)富管理價(jià)值鏈中的客戶獲取、投資策略構(gòu)建、投資組合實(shí)施以及投教等環(huán)節(jié)賦

能。n

為實(shí)現(xiàn)跨部門協(xié)同、高效運(yùn)營，業(yè)務(wù)中臺(tái)是券商實(shí)現(xiàn)

IT

重塑的關(guān)鍵。鑒于業(yè)務(wù)中臺(tái)支撐的上層應(yīng)用場景廣泛，券商可采取從易到難，從單一場景切入再逐步全場景覆蓋的策略，選取覆蓋范圍大且不影響業(yè)務(wù)連續(xù)性的文檔撰寫場景切入。n

券商

IT

運(yùn)維智能化是未來趨勢。對此，券商在供應(yīng)商選型環(huán)節(jié)，應(yīng)當(dāng)選取具備數(shù)據(jù)管理能力和智能計(jì)算引擎的廠商，以滿足智能化需求。4

|

2023目錄1.

報(bào)告綜述12.

財(cái)富管理 43.

智能撰寫中臺(tái) 34.

智能運(yùn)維 175.

結(jié)語 29關(guān)于愛分析 28研究咨詢服務(wù) 29法律聲明 305

|

2023報(bào)告綜述6

|

20231.

報(bào)告綜述券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型已駛?cè)肟燔嚨?，《金融科技發(fā)展規(guī)劃

2022-2025》以及《證券公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃（2023-2025）》等政策文件的相繼發(fā)布，要求提升金融科技治理水平，加大科技資金投入，深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了明確指引和方向。與此同時(shí)，受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下行影響，券商同質(zhì)化競爭加劇，傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)增長承壓，券商亟待尋求業(yè)務(wù)新增長點(diǎn)。在政策驅(qū)動(dòng)和業(yè)績承壓的雙重影響下，通過數(shù)字化手段滿足客戶需求、推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新、提升運(yùn)營效率，最終增強(qiáng)券商市場競爭力，是現(xiàn)階段券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心目標(biāo)。以業(yè)務(wù)為指引，當(dāng)前券商的數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)以下三大趨勢：

圖

1

券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢業(yè)務(wù)重心方向調(diào)整，通過財(cái)富管理業(yè)務(wù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)差異化競爭。一方面券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)同質(zhì)化競爭激烈，增長空間壓縮遭遇瓶頸；另一方面隨著居民收入增長，對財(cái)富管理需求日益增強(qiáng)。財(cái)富管理已經(jīng)成為證券業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的共識(shí)。業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的券商紛紛嘗試通過拓展線上渠道、優(yōu)化產(chǎn)品組合、提升顧問能力等數(shù)字化手段增強(qiáng)財(cái)富管理，這其中涉及對流程、組織、系統(tǒng)等多方面建設(shè)。夯實(shí)業(yè)務(wù)支撐能力，建設(shè)業(yè)務(wù)中臺(tái)支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新。過往煙囪式的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)不僅帶來高昂的部署、運(yùn)維成本，也使得業(yè)務(wù)部門相互獨(dú)立，難以實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同和信息共享，不能滿足激烈競爭環(huán)境1

|

2023下證券業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新的需求。業(yè)務(wù)中臺(tái)能為各個(gè)業(yè)務(wù)部門提供統(tǒng)一平臺(tái)，提高資源利用率，提升組織運(yùn)營效率和創(chuàng)新能力。擴(kuò)大技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，加速

AI+場景落地。過往以人工為主的工作流程及模式正迎來重塑，AI+能有效提升運(yùn)營效率，成為證券數(shù)字化降本增效的有效抓手。AI+正廣泛應(yīng)用在智能營銷、智能投研、智能投顧、智能客服、智能運(yùn)維等多個(gè)場景中。綜上所述，本報(bào)告選取財(cái)富管理、業(yè)務(wù)中臺(tái)以及

AI

應(yīng)用中較為成熟的智能運(yùn)維三個(gè)重點(diǎn)市場進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐分析，以期為券商提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，助力高效推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。2

|

2023財(cái)富管理3

|

20232.

財(cái)富管理2.1

經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)增長乏力，財(cái)富管理成券商增長新動(dòng)能券商競爭愈發(fā)激烈，隨著傭金費(fèi)率逐漸接近成本線，券商傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)增長乏力。與此同時(shí)，個(gè)人

投資規(guī)模增長推升財(cái)富管理需求。據(jù)麥肯錫數(shù)據(jù)，2022

年國內(nèi)個(gè)人金融投資規(guī)模近

250

萬億元，成為全球第二大財(cái)富管理市場。此外政策鼓勵(lì)并引導(dǎo)推動(dòng)券商開展財(cái)富管理轉(zhuǎn)型。自

2019

年基金投顧試點(diǎn)開啟后，今年

6

月，《公開募集證券投資基金投資顧問業(yè)務(wù)管理規(guī)定(征求意見稿)》公布，代表基金投顧業(yè)務(wù)從試點(diǎn)轉(zhuǎn)向常規(guī)，進(jìn)一步推動(dòng)券商財(cái)富管理轉(zhuǎn)型。在此背景下，券商紛紛加速財(cái)富管理轉(zhuǎn)型步伐，并將財(cái)富管

理作為未來增長新動(dòng)能。圖

2

多重因素推動(dòng)券商財(cái)富管理轉(zhuǎn)型2.2

券商財(cái)富管理面臨新挑戰(zhàn)財(cái)富管理業(yè)務(wù)流程與傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)流程差異明顯。傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)流程以“賣方”思維為主，強(qiáng)調(diào)交易環(huán)節(jié)。而財(cái)富管理全流程以“買方”思維為主，強(qiáng)調(diào)以用戶為中心。“三分投，七分顧”，用全方位的顧問服務(wù)持續(xù)運(yùn)營用戶，包括投前了解客戶、投中提供專業(yè)投資建議、投后持續(xù)陪伴以及貫穿全

生命周期的投教服務(wù)。4

|

2023圖

3

傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)流程與財(cái)富管理業(yè)務(wù)流程對比財(cái)富管理新流程對券商的能力要求也與以往不同，尤其需要數(shù)字化能力對各環(huán)節(jié)進(jìn)行賦能。以客戶獲取環(huán)節(jié)中的客戶畫像為例。傳統(tǒng)券商多采用問卷調(diào)研的方式鑒別客戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力，這種方式極易導(dǎo)致投資行為與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)偏好錯(cuò)配。財(cái)富管理要達(dá)到幫客戶實(shí)現(xiàn)財(cái)富保值、增值的目的，首先就需要對客戶需求進(jìn)行全面深入了解。這要求券商除通過問卷、溝通直接獲取信息外，更要整合客戶在多渠道、多平臺(tái)中的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立精準(zhǔn)的客戶畫像。在跨平臺(tái)獲取用戶數(shù)據(jù)過程中，隱私計(jì)算是不侵犯用戶隱私前提下的優(yōu)選。以某頭部券商為例，基于隱私計(jì)算的多方聯(lián)合建模，以合法合規(guī)方式引入多維數(shù)據(jù)，研發(fā)出涵蓋客戶交易行為、金融產(chǎn)品、平臺(tái)行為、人口屬性等

1000

多個(gè)特征標(biāo)簽信息的智能畫像標(biāo)簽系統(tǒng)。該券商

APP

可通過用戶畫像和數(shù)據(jù)挖掘，準(zhǔn)確評估投資者風(fēng)險(xiǎn)承受能力，提供合適的投資組合產(chǎn)品并推送合適的信息。圖

4

財(cái)富管理業(yè)務(wù)場景5

|

2023投教也需要借助視頻直播、智能客服等方式為客戶提供全流程全生命周期的服務(wù)。借助多種投教服務(wù)手段，券商可以充分激活和運(yùn)營客戶。例如，某頭部券商提供“投顧在線”全天候陪伴式直播，在此過程中提供專業(yè)投資建議與陪伴。APP內(nèi)接入了多個(gè)大模型，通過強(qiáng)大的語義理解能力，提升對客戶問題的意圖識(shí)別準(zhǔn)確度，匹配更精準(zhǔn)財(cái)富產(chǎn)品，引導(dǎo)客戶進(jìn)行科學(xué)投資。通過上述投教服務(wù)，券商改善了

APP

的活躍度，提高了客戶在線時(shí)長，并最終獲得客戶更高的資產(chǎn)配置份額。2.3

大模型將在券商財(cái)富管理全場景落地應(yīng)用以客戶為中心，要求券商滿足客戶個(gè)性化財(cái)富管理需求。券商當(dāng)前的服務(wù)模式以專業(yè)的投顧團(tuán)隊(duì)服務(wù)為主，不僅需要投顧人員具備專業(yè)性的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，也限制了券商對更廣泛人群財(cái)富管理需求的覆蓋。大模型不僅能有效提升投顧團(tuán)隊(duì)工作效率，也能以更智能化、個(gè)性化的服務(wù)覆蓋更廣泛客群。目前，大模型在券商財(cái)富管理中投前、投中、投后均有應(yīng)用，包括智能投顧、智能投研、智能客服、智能運(yùn)營、智能投教、數(shù)字人等。大模型應(yīng)用目前仍以單點(diǎn)試驗(yàn)為主，智能客服是最主要的探索場景。未來，隨著頭部券商對垂直領(lǐng)域大模型訓(xùn)練日益成熟，大模型將覆蓋財(cái)富管理全場景，成為頭部券商打造差異化財(cái)富管理競爭能力的有力支撐。6

|

2023智能撰寫中臺(tái)2

|

20233.

智能撰寫中臺(tái)3.1

用戶需求和業(yè)務(wù)創(chuàng)新要求券商多部門協(xié)同、高效運(yùn)營激烈的市場競爭環(huán)境下，為滿足用戶體驗(yàn)需求、持續(xù)推進(jìn)財(cái)富管理創(chuàng)新業(yè)務(wù)，券商需提升運(yùn)營效率，實(shí)現(xiàn)組織對市場和需求的敏捷響應(yīng)。但券商多部門獨(dú)立的業(yè)務(wù)流程、割裂的信息孤島成為運(yùn)營效率提升的阻礙。如何利用有限的

IT

預(yù)算，以技術(shù)手段賦能業(yè)務(wù)體系，產(chǎn)生最大的收益和價(jià)值成為了券商關(guān)注的重點(diǎn)。具體而言，券商面臨的挑戰(zhàn)有：第一，業(yè)務(wù)協(xié)同性問題。券商下設(shè)多個(gè)業(yè)務(wù)部門，包括

IT

部門、投行部門、財(cái)富部門等，在傳統(tǒng)

IT架構(gòu)下，各部門間獨(dú)立性較強(qiáng)，信息系統(tǒng)割裂現(xiàn)象嚴(yán)重，無法做到高效協(xié)同和共享。在目前行業(yè)競爭日益激烈的趨勢下，對于券商提升自身服務(wù)能力和綜合業(yè)務(wù)水平形成了不小的阻礙。第二，合規(guī)性保障問題。長久以來，證券一直是強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，在業(yè)務(wù)合規(guī)性方面有著極高的要求。但在傳統(tǒng)

IT

架構(gòu)下，由于缺乏完善的用戶管理機(jī)制和內(nèi)容審核體系，券商在業(yè)務(wù)開展過程中的合規(guī)性缺乏有效的技術(shù)保障，從而引發(fā)了諸多的安全合規(guī)隱患。第三，系統(tǒng)搭建成本問題。傳統(tǒng)

IT

體系下，券商各業(yè)務(wù)部門普遍采取煙囪式的方式搭建自身的

IT

系統(tǒng)。這一方式雖可以較好的滿足各部門個(gè)性化的

IT

需求，但存在著部署成本高、運(yùn)維難度大、資源利用效率低等問題，在當(dāng)前證券行業(yè)營收下行階段，已然不再適用。3.2

以業(yè)務(wù)中臺(tái)為核心重塑

IT

體系，增強(qiáng)業(yè)務(wù)支撐能力基于上述背景，面對現(xiàn)階段券商業(yè)務(wù)運(yùn)營及協(xié)作中所存在的諸多阻礙和難題，如何構(gòu)建一個(gè)高效、協(xié)同、可持續(xù)的業(yè)務(wù)體系，是券商需要解決的一個(gè)重要問題。而搭建業(yè)務(wù)中臺(tái)正是解決這一問題的有效途徑之一。3

|

2023第一，業(yè)務(wù)中臺(tái)可以優(yōu)化券商的業(yè)務(wù)協(xié)同性。業(yè)務(wù)中臺(tái)可以通過數(shù)據(jù)集成、通用組件構(gòu)建、規(guī)范業(yè)

務(wù)流程等方式，將券商內(nèi)部各個(gè)業(yè)務(wù)部門之間的交互和協(xié)同進(jìn)行高效整合和提升，從而幫助券商有

效擺脫傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)孤島狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)高效、靈活的業(yè)務(wù)操作，提升整體業(yè)務(wù)服務(wù)水平。第二，業(yè)務(wù)中臺(tái)可以降低券商的成本和風(fēng)險(xiǎn)。通過搭建業(yè)務(wù)中臺(tái)，使券商可以有效避免重復(fù)的技術(shù)

投入，實(shí)現(xiàn)各個(gè)部門之間的資源共享和協(xié)同管理，以及

IT

設(shè)施的統(tǒng)一運(yùn)維從而大幅降低

IT

成本和風(fēng)險(xiǎn)。第三，業(yè)務(wù)中臺(tái)可以有效保障券商業(yè)務(wù)合規(guī)性。一方面，通過業(yè)務(wù)中臺(tái)的建設(shè)，券商可以統(tǒng)一管理

各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和交易信息，并根據(jù)不同的合規(guī)要求進(jìn)行分類和處理，從而降低違規(guī)操作的風(fēng)險(xiǎn)；另

一方面，業(yè)務(wù)中臺(tái)還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化風(fēng)控，提升券商的風(fēng)控水平。通過將風(fēng)險(xiǎn)控制模型集成到業(yè)務(wù)

中臺(tái)中，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、分析和預(yù)警系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)事件，從而最大限度地減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的概

率和影響。3.3

從易到難穩(wěn)步推進(jìn)，智能撰寫中臺(tái)賦能業(yè)務(wù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)落地綜上所述，不難看出以搭建業(yè)務(wù)中臺(tái)為核心重塑

IT

與業(yè)務(wù)體系，正成為券商實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深化的關(guān)鍵方案之一。通過搭建業(yè)務(wù)中臺(tái)，加強(qiáng)內(nèi)部業(yè)務(wù)協(xié)同、提高競爭力和效益水平，并不斷探索

新興技術(shù)的應(yīng)用和場景，也逐漸成為券商未來贏得市場競爭優(yōu)勢的一大核心手段。然而，就目前實(shí)際進(jìn)展來看，業(yè)務(wù)中臺(tái)想要在券商內(nèi)完全落地依舊還面臨著技術(shù)架構(gòu)兼容性、建設(shè)成本等諸多挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)整體規(guī)?；瘧?yīng)用落地仍道阻且長。但從單一場景切入，再逐步形成全場景覆蓋或是一條可行的路徑。其中，文檔撰寫場景，憑借其覆蓋范圍大，不影響業(yè)務(wù)連續(xù)性等核心原因逐漸成為了不少券商搭建業(yè)務(wù)中臺(tái)的第一步。4

|

2023圖

5：證券領(lǐng)域文本撰寫場景文檔撰寫存在于券商各個(gè)業(yè)務(wù)部門的日常工作中，是券商持續(xù)開展業(yè)務(wù)的必要基礎(chǔ)。從簡單的日報(bào)、周報(bào)到更具專業(yè)化的多種深度分析報(bào)告撰寫，傳統(tǒng)體系下券商員工每日都要花費(fèi)大量時(shí)間和精力投入。但就實(shí)際效果而言，整體報(bào)告產(chǎn)出效率較低，并且在當(dāng)前監(jiān)管合規(guī)愈加嚴(yán)格的趨勢下，易出現(xiàn)內(nèi)容違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。因此，通過搭建智能撰寫中臺(tái)，重塑整體文檔撰寫體系，在保障業(yè)務(wù)合規(guī)的前提下，釋放員

工更大生產(chǎn)力，從而賦能業(yè)務(wù)增長，已然成為券商深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然之選。智能撰寫中臺(tái)是指通過大數(shù)據(jù)、智能增強(qiáng)分析與人工智能等技術(shù)，從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源按需獲取數(shù)據(jù)后，按照特定的規(guī)則體系完成對原始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推理加工，并形成分析結(jié)論或文本內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分

析、文檔撰寫自動(dòng)化的技術(shù)平臺(tái)。在證券行業(yè)中，智能撰寫中臺(tái)可以幫助證券公司內(nèi)部投資銀行、資

產(chǎn)管理、投研、運(yùn)營管理、合規(guī)管理、質(zhì)量控制等多個(gè)部門快速、準(zhǔn)確地生成豐富種類的文本內(nèi)容，從而提高券商的服務(wù)質(zhì)量和效率。同時(shí)，依托智能撰寫中臺(tái)的多種核心優(yōu)勢能力，券商能夠針對當(dāng)前

業(yè)務(wù)與技術(shù)融合階段所產(chǎn)生的協(xié)同性、合規(guī)性、成本等核心問題與短板進(jìn)行全方位補(bǔ)足，具體如下：l

在優(yōu)化業(yè)務(wù)協(xié)同性方面。首先，智能撰寫中臺(tái)可以通過自動(dòng)化流程設(shè)計(jì)和任務(wù)分配，優(yōu)化券商的

整體業(yè)務(wù)流程，并為業(yè)務(wù)決策提供有價(jià)值的支持；5

|

2023其次，智能撰寫中臺(tái)還可以通過將不同團(tuán)隊(duì)和部門的信息整合在一起，并向所有相關(guān)人員共享，大幅提升信息在各業(yè)務(wù)部門的傳遞和共享效率；最后，基于智能撰寫中臺(tái)所具備的多人在線協(xié)作能力，可以通過在線編輯、實(shí)時(shí)共享等操作，加強(qiáng)不同業(yè)務(wù)部門間的溝通交流能力，并進(jìn)一步提升整體業(yè)務(wù)體系的協(xié)同性。l

在有效降低成本方面。智能撰寫中臺(tái)以“中臺(tái)化、模塊化”理念設(shè)計(jì)打造，通過一次平臺(tái)建設(shè)，即可輻射全業(yè)務(wù)場景。并基于模塊化設(shè)計(jì)的優(yōu)勢，使得不同的功能可以獨(dú)立開發(fā)、測試和部署，從而顯著降低系統(tǒng)建設(shè)成本和風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，傳統(tǒng)的文本撰寫工作往往需要大量的人力資源，而智能撰寫中臺(tái)則能夠?qū)⑦@一過程標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化，極大地提高撰寫效率和質(zhì)量，并大幅降低人力成本投入。同時(shí)，智能撰寫中臺(tái)還可以實(shí)現(xiàn)不同團(tuán)隊(duì)之間數(shù)據(jù)共享和協(xié)同管理，也有效減少了各部門間的重復(fù)溝通成本。l

在保障業(yè)務(wù)合規(guī)性方面。智能撰寫中臺(tái)能夠以金融業(yè)務(wù)規(guī)則作為分析依據(jù)，將來自于外部監(jiān)管、內(nèi)部風(fēng)控/合規(guī)/質(zhì)控等業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行融合，并應(yīng)用于文檔撰寫、業(yè)務(wù)審核流程中，并對外部監(jiān)管規(guī)則和內(nèi)部風(fēng)控與合規(guī)性要求做到實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的響應(yīng)，以確保自動(dòng)處理過程的精準(zhǔn)、合規(guī)。在這樣的運(yùn)行機(jī)制下，通過自動(dòng)化手段幫助券商員工減少工作量的同時(shí)也大幅減少了人工干預(yù)，從而有效避免人為錯(cuò)漏導(dǎo)致的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)了提升金融業(yè)務(wù)質(zhì)量控制的目的。不僅如此，智能撰寫中臺(tái)還具備完善的數(shù)據(jù)管理調(diào)用和分析兩大核心能力，能夠有效解決原有文檔撰寫體系下，數(shù)據(jù)源分散、調(diào)用效率低、客觀分析工作量大等問題，進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)據(jù)效能，提升報(bào)告產(chǎn)出質(zhì)量和效率。統(tǒng)一數(shù)據(jù)調(diào)用能力：傳統(tǒng)文檔撰寫體系下，數(shù)據(jù)源分散存在，券商員工需要按需搜索所需數(shù)據(jù)源，并將其下載，再進(jìn)行清洗等繁瑣流程后才可以應(yīng)用到報(bào)告撰寫中，整體流程重復(fù)性較高、且十分占用工作時(shí)間。而智能撰寫中臺(tái)，可以通過規(guī)則引擎的處理自動(dòng)完成與券商內(nèi)外部多個(gè)數(shù)據(jù)源的對接，自動(dòng)6

|

2023將員工所需數(shù)據(jù)進(jìn)行一鍵調(diào)用，并在調(diào)用過程中對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)清洗去重、交叉校驗(yàn)和準(zhǔn)確性驗(yàn)證。這些自動(dòng)獲取的多源數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)檢驗(yàn)、業(yè)務(wù)人員分析校驗(yàn)、審核部門審核，甚至對外報(bào)送披露之后，能夠形成業(yè)務(wù)部門或證券公司內(nèi)部自有的可信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，打破了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)孤島體系，提升了數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。數(shù)據(jù)中臺(tái)的構(gòu)建兩大核心步驟：“用”和“存”，通過智能撰寫中臺(tái)不但實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的靈活調(diào)用，也通過“用”環(huán)節(jié)完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、有效性確認(rèn)，從而可以“存”為公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)之間的互聯(lián)互通，這也為構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。多維數(shù)據(jù)分析能力：證券領(lǐng)域報(bào)告撰寫，專業(yè)度要求較高，并且常涉及到大量的客觀數(shù)據(jù)分析工作，傳統(tǒng)體系下，這些工作也均由人工完成，導(dǎo)致主觀分析時(shí)間被占用，整體報(bào)告產(chǎn)出質(zhì)量受到影響。而智能撰寫中臺(tái)，大多內(nèi)置了豐富的金融業(yè)務(wù)分析函數(shù)和分析模塊，能夠?qū)⒔^大部分客觀分析工作自動(dòng)化完成，將更多時(shí)間留給主觀分析，大幅提升員工生產(chǎn)力水平和報(bào)告產(chǎn)出質(zhì)量。綜上所述，隨著金融科技的發(fā)展和政策的支持，券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸深入，而智能撰寫中臺(tái)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組件，可以幫助券商實(shí)現(xiàn)文本信息自動(dòng)化生成、處理和管理，從而更好地適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程全面優(yōu)化，以及服務(wù)質(zhì)量和行業(yè)競爭力整體提升的顯著效果。依托智能化核心技術(shù)，國金證券使用予信智能撰寫中臺(tái)提升多項(xiàng)業(yè)務(wù)能力國金證券成立于

1990

年，是一家資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)良、專業(yè)團(tuán)隊(duì)精干、創(chuàng)新能力突出的上市證券公司。

近年來，在國家金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大力倡導(dǎo)下，國金證券以“融合業(yè)務(wù)，平臺(tái)賦能”

打造一流

的券商科技組織為核心目標(biāo)，持續(xù)深化科技與業(yè)務(wù)融合，致力于用科技創(chuàng)造最大業(yè)務(wù)價(jià)值，目前已

成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成功的證券公司之一；深圳市予信科技有限公司是“市創(chuàng)新型中小企業(yè)”、“國

家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)”。予信科技憑借對金融業(yè)務(wù)的理解，以金融業(yè)務(wù)分析智能化、金融文檔撰寫自7

|

2023動(dòng)化、業(yè)務(wù)質(zhì)量控制審核數(shù)字化為解決方案的三大落地場景，致力于為金融機(jī)構(gòu)提供專業(yè)級(jí)的金融業(yè)務(wù)數(shù)字化解決方案，現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)在券商、銀行、保險(xiǎn)、基金等機(jī)構(gòu)的投行、資管、經(jīng)紀(jì)、投研/研究所、IT

運(yùn)營、信貸、項(xiàng)目質(zhì)控、風(fēng)控、合規(guī)等超過

200

個(gè)金融場景落地。1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深化，證券公司“三大典型展業(yè)場景”下發(fā)掘的四個(gè)生產(chǎn)力提升機(jī)遇為抓住券業(yè)數(shù)字化浪潮帶來轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)遇，國金證券管理層立足公司實(shí)際情況，與予信科技對國金證券的現(xiàn)狀和業(yè)務(wù)進(jìn)行共同梳理后發(fā)現(xiàn)，國金證券各個(gè)部門在日常工作中均涉及大量的“文檔撰寫”、“上傳下達(dá)”、“匯總分析”工作，這三大展業(yè)場景均以電子文檔作為信息傳遞載體，包括日報(bào)、周報(bào)、各類合同文書、營銷材料、投行業(yè)務(wù)材料、研究報(bào)告、合規(guī)分析報(bào)告、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告、管理報(bào)告等。隨著國金證券業(yè)務(wù)規(guī)模和市場占有率的持續(xù)提升，日常工作中需撰寫的上述各類文檔數(shù)量也呈指數(shù)級(jí)上升態(tài)勢，有的部門上述三大展業(yè)場景所占日常工作量超過了

50%。在過去，在證券行業(yè)中面對海量的文檔生成和匯總管理需求，業(yè)務(wù)同事雖會(huì)借助電子文檔管理工具，但絕大多數(shù)工作依舊由人工完成。國金證券與予信科技經(jīng)過仔細(xì)分析、梳理后得出以下四個(gè)數(shù)字化機(jī)遇，愛分析認(rèn)為，這四點(diǎn)國內(nèi)一定規(guī)模的證券公司均普遍存在。整理如下：1.1

項(xiàng)目管控?cái)?shù)字化：釋放管理者的時(shí)間精力以國金證券

IT

部門日常管理為例。為了便于上級(jí)管理層更好的把控項(xiàng)目進(jìn)度，在國金證券日常運(yùn)營過程中，IT

部門員工都要定時(shí)撰寫日報(bào)、周報(bào)、實(shí)時(shí)記錄項(xiàng)目進(jìn)展。在傳統(tǒng)文檔管理體系下，員工通過

IM、郵件等傳統(tǒng)方式將日報(bào)、周報(bào)提交給管理人員，管理人員在收到相關(guān)文檔后，需耗時(shí)手動(dòng)整理、匯總、閱讀，耗費(fèi)精力提取并發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息，最終給出管理動(dòng)作；另一方面，近年來國金證券管理層順應(yīng)趨勢持續(xù)加大數(shù)字化投入、這也伴隨著金融科技隊(duì)伍規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，傳統(tǒng)日報(bào)、周報(bào)的閱讀、批復(fù)工作量快速上升，極大地加重了管理人員的分析、決策負(fù)擔(dān)，且不利于及時(shí)合理地把控項(xiàng)目進(jìn)度、管控風(fēng)險(xiǎn)。國金證券金融科技的快速發(fā)展所帶來的新的管理問題在各家證券公司8

|

2023普遍存在，可以依靠數(shù)字化手段妥善解決。1.2

文本撰寫自動(dòng)化：場景普遍、高頻，釋放海量生產(chǎn)力、提升合規(guī)性證券公司中普遍存在各個(gè)部門員工每天需要進(jìn)行許多文本報(bào)告撰寫工作，實(shí)質(zhì)上是通過文檔撰寫的方式完成各類金融業(yè)務(wù)當(dāng)中具體的執(zhí)行工作，如數(shù)據(jù)獲取、業(yè)務(wù)分析、規(guī)則推理、上傳下達(dá)、外部報(bào)送等，以推進(jìn)業(yè)務(wù)流程。在目前由人通過電腦、平板等工具完成電子文檔寫作、排版、校對、傳遞的傳統(tǒng)文檔撰寫方式下，幾乎每個(gè)部門的員工都需要花費(fèi)相當(dāng)大比例的時(shí)間和精力來完成這些電子文檔撰寫任務(wù)；更不用說在強(qiáng)監(jiān)管的金融領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)因文檔撰寫、業(yè)務(wù)分析中人為錯(cuò)漏而導(dǎo)致的各類合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)，輕則影響業(yè)務(wù)進(jìn)度、影響公司聲譽(yù)，重則受到監(jiān)管處罰，甚至業(yè)務(wù)暫停。一方面耗時(shí)、繁瑣、易錯(cuò)，另一方面高頻、普遍，這其中蘊(yùn)藏著潛力巨大的數(shù)據(jù)化機(jī)遇。1.3

建設(shè)數(shù)據(jù)“存”、“用”的有效循環(huán)：打破數(shù)據(jù)孤島，讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來和普通撰寫不同，證券公司各業(yè)務(wù)部門所撰寫的各類文本基本需要大量的底層數(shù)據(jù)做支撐。金融業(yè)務(wù)的嚴(yán)謹(jǐn)性決定了對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性要求高，平時(shí)一般靠業(yè)務(wù)人員經(jīng)驗(yàn)判斷完成數(shù)據(jù)的真實(shí)性確認(rèn)后、才將數(shù)據(jù)輸入各類文本中。另一方面，”數(shù)據(jù)孤島“的現(xiàn)象在證券行業(yè)普遍存在，各種券商內(nèi)部的系統(tǒng)、外采數(shù)據(jù)源等均沒有一個(gè)抓手做到有機(jī)結(jié)合，形成合理為業(yè)務(wù)賦能。實(shí)際展業(yè)過程中，金融從業(yè)者需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)從不同網(wǎng)站、數(shù)據(jù)終端、信息渠道、或從（金融）項(xiàng)目方處獲取不同的數(shù)據(jù)與信息，并人工對數(shù)據(jù)本身和數(shù)據(jù)源進(jìn)行勘誤與真實(shí)性確認(rèn)，再基于業(yè)務(wù)的監(jiān)管要求和業(yè)務(wù)規(guī)則對數(shù)據(jù)完成分析、處理后，才能人工將分析后的結(jié)果輸入到報(bào)告中。如何打破數(shù)據(jù)孤島，讓員工從現(xiàn)在繁瑣的“找數(shù)據(jù)”工作中解放出來；如何通過“用數(shù)據(jù)”打通數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，讓數(shù)字化的基礎(chǔ)

-

巨量的數(shù)據(jù)清洗、融合工作通過融入業(yè)務(wù)而變得持續(xù)、高效；如何讓數(shù)據(jù)完成業(yè)務(wù)目標(biāo)后自動(dòng)且準(zhǔn)確地“存”起來、建立起證券公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，都是現(xiàn)在值得探索的數(shù)字化議題，畢竟大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在于數(shù)據(jù)量的龐大，而在于建立起數(shù)據(jù)基于業(yè)務(wù)的循環(huán)。9

|

20231.4

金融業(yè)務(wù)分析數(shù)智化：“客觀分析交給機(jī)器”，讓數(shù)字化技術(shù)融入業(yè)務(wù)金融場景下的文檔撰寫不同于小說、散文、詩歌、議論文的寫作，在撰寫過程中存在多源取數(shù)、分析復(fù)雜的特點(diǎn)，專業(yè)化程度要求較高，需要業(yè)務(wù)人員投入大量時(shí)間和精力。在傳統(tǒng)文檔撰寫體系下，文本撰寫往往“有規(guī)可依”，而這個(gè)“規(guī)”的存在，意味著金融文本撰寫所需遵循其特有的一整套金融規(guī)則體系。這個(gè)規(guī)則體系具有以下兩個(gè)特點(diǎn)：第一，多源。規(guī)則可能來自于法律法規(guī)，可能來自于監(jiān)管部門要求，也可能來自于公司內(nèi)部的風(fēng)控和合規(guī)管理要求；除此之外，還有海量金融業(yè)務(wù)規(guī)則也來源于專業(yè)領(lǐng)域的金融知識(shí)。第二，規(guī)則體系雖來源眾多、專業(yè)性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)多變，但整個(gè)規(guī)則體系還是相對固定的，是可以通過數(shù)字化手段完成規(guī)則體系建模后實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化調(diào)用、推理、分析并輸出結(jié)果的。從一個(gè)數(shù)字化的視角來看，這些需要重復(fù)進(jìn)行的，大量占據(jù)工作時(shí)間的的客觀分析工作可以交給一個(gè)數(shù)字化系統(tǒng)完成；通過實(shí)現(xiàn)這一部分工作的替代，就能讓金融從業(yè)者有更多的時(shí)間和精力用于深度分析、主觀判斷、客戶開拓等更具生產(chǎn)力的工作，提升整體的業(yè)務(wù)效率。2.技術(shù)能力全面升級(jí)，國金證券使用予信智能撰寫中臺(tái)實(shí)現(xiàn)文檔撰寫體系重塑基于上述梳理可見，在證券公司眾多的業(yè)務(wù)部門、業(yè)務(wù)流程當(dāng)中，僅“文檔撰寫”相關(guān)場景下，通過合理、創(chuàng)新的數(shù)字化改造后，就能在數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀、業(yè)務(wù)流程再造、生產(chǎn)力釋放、合規(guī)質(zhì)量提升等多方面獲得收益。而文檔撰寫相關(guān)場景在各類金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部存在的普遍性、發(fā)生的高頻率，均意味著在這一場景下的數(shù)字化建設(shè)會(huì)有較好的投入產(chǎn)出。立足于上述數(shù)字化機(jī)遇的發(fā)掘和梳理，為了持續(xù)深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，國金證券決定對抓住“文檔撰寫”這一證券公司典型場景進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)。利用人工智能、大數(shù)據(jù)等多種先進(jìn)技術(shù)，搭建智能化的文檔撰寫中臺(tái)，最大程度服務(wù)多個(gè)業(yè)務(wù)部門、減少人工干預(yù)環(huán)節(jié)，提升文檔產(chǎn)出效率的同時(shí)，大幅優(yōu)化員工使用體驗(yàn)、提升質(zhì)控水平，進(jìn)而賦能業(yè)務(wù)的持續(xù)良性增長。在產(chǎn)品選型階段，受近年來金融行業(yè)監(jiān)管加強(qiáng)以及信創(chuàng)政策等外部因素影響，國金證券對于供應(yīng)商10

|

2023的資質(zhì)、業(yè)務(wù)合規(guī)性、證券行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)等方面進(jìn)行了重點(diǎn)考察。最終，經(jīng)過多方調(diào)研、產(chǎn)品

POC測試，深圳市予信科技有限公司憑借對證券業(yè)務(wù)的深刻理解、全面領(lǐng)先的產(chǎn)品性能、較為完善的解決方案以及豐富的頭部證券公司實(shí)際落地案例等優(yōu)勢，成為了該項(xiàng)目的產(chǎn)品供應(yīng)商。針對國金證券現(xiàn)階段對于智能文檔撰寫中臺(tái)的多種需求，予信科技在準(zhǔn)確理解了國金證券的業(yè)務(wù)目標(biāo)以后，為國金證券輸出了一套包含智能文本生成、業(yè)務(wù)規(guī)則自動(dòng)推理、富格式編輯界面、可視化配置管理后臺(tái)等核心能力的智能撰寫中臺(tái)解決方案。圖

6：予信科技智能撰寫中臺(tái)能力示意圖在項(xiàng)目部署階段，為了滿足國金證券系統(tǒng)快速上線的需求，借助予信科技依托產(chǎn)品輕便的技術(shù)架構(gòu)，國金證券與予信科技一起僅用一周時(shí)間就完成了平臺(tái)部署，并在科技研發(fā)部、信息技術(shù)部率先投入使用，借助智能撰寫中臺(tái)的多種核心能力對原有體系升級(jí)需求進(jìn)行了逐一升級(jí)，并依托所搭建的中臺(tái)級(jí)能力，將文本智能撰寫能力面向全司多個(gè)部門進(jìn)行推廣，讓該中臺(tái)搭建的數(shù)字化收益最大化。具體推進(jìn)路徑如下：圖

7

國金證券分階段進(jìn)行智能撰寫中臺(tái)上線11

|

20232.1

完善的文本匯總和管理機(jī)制，大幅提升公司業(yè)務(wù)管控水平針對行業(yè)中

IT

部門文檔匯總管理體系所存在的問題，一方面，國金證券借助予信智能撰寫中臺(tái)為其提供了文檔統(tǒng)一自動(dòng)匯總能力，可自動(dòng)將國金證券

IT

部門員工每日所撰寫的日報(bào)、周報(bào)等內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)一匯總，并發(fā)送給相關(guān)管理人員郵箱，極大簡化了匯總流程；另一方面，國金證券借助智能撰寫中臺(tái)根據(jù)管理者需求對日報(bào)、周報(bào)中的重要指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)和基礎(chǔ)分析，使管理人員無需對員工報(bào)告內(nèi)容進(jìn)行逐一查看，即可快速發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，全面優(yōu)化了傳統(tǒng)項(xiàng)目管理模式，提升了管理者的項(xiàng)目把控能力。2.2

自動(dòng)化+智能化的撰寫能力，助力員工文本撰寫效率與體驗(yàn)全面提升予信科技深耕于證券行業(yè)多年，積累了深厚的行業(yè)

Know-how

和業(yè)務(wù)場景理解，其智能撰寫中臺(tái)內(nèi)置了

200+可適用于不同業(yè)務(wù)需求的文檔模板。同時(shí)，該智能撰寫平臺(tái)還具備成熟的低代碼能力，支持業(yè)務(wù)人員自行定制開發(fā)新文本模板，進(jìn)一步滿足各業(yè)務(wù)部門個(gè)性化文本撰寫需求?；诤Ａ康奈谋灸０澹Y(jié)合強(qiáng)大的中臺(tái)個(gè)性化配置能力和智能增強(qiáng)分析、數(shù)據(jù)智能等技術(shù)，通過多數(shù)據(jù)源的自動(dòng)獲取及填充，國金證券通過智能撰寫中臺(tái)使各部門員工不僅能夠快速生成自身所需的文檔報(bào)告，無需每日進(jìn)行大量的重復(fù)性工作，還大幅降低了金融展業(yè)過程中原來因人工錯(cuò)漏所頻發(fā)的項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，提升了金融質(zhì)控水平。12

|

20232.3

靈活多樣的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源對接方式，滿足全量數(shù)據(jù)統(tǒng)一收集調(diào)用需求為有效解決普遍存在于業(yè)務(wù)部門傳統(tǒng)文本撰寫體系中，數(shù)據(jù)源分散、底層數(shù)據(jù)收集和調(diào)用難度大等問題，國金證券很好利用了予信智能撰寫中臺(tái)完善的統(tǒng)一數(shù)據(jù)搜集和調(diào)用能力?；谠撝悄茏珜懼信_(tái)所具備的多種靈活對接方式，可實(shí)現(xiàn)與國金證券內(nèi)部多種數(shù)據(jù)庫、RPA

工具，以及與外部多種數(shù)據(jù)源的無縫對接，使各數(shù)據(jù)源間的割裂現(xiàn)象得到了極大的改善，數(shù)據(jù)價(jià)值也得以更好的發(fā)揮。同時(shí)，員工在日常文本撰寫時(shí)，無需再進(jìn)行繁瑣的數(shù)據(jù)搜索和下載流程，一鍵實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)源的自動(dòng)實(shí)時(shí)獲取和調(diào)用，極大優(yōu)化了員工日常文本撰寫效率和體驗(yàn)。2.4

行業(yè)領(lǐng)先的多維數(shù)據(jù)分析能力，國金證券通過予信智能撰寫中臺(tái)充分釋放員工能力與價(jià)值在業(yè)務(wù)客觀分析需求方面，國金證券利用予信智能撰寫中臺(tái)獲得了成熟的多維數(shù)據(jù)分析能力?；谠撝悄茏珜懼信_(tái)所具備的行業(yè)領(lǐng)先金融業(yè)務(wù)規(guī)則引擎，以及超

8000

個(gè)金融規(guī)則推理函數(shù)和超

1000個(gè)的金融業(yè)務(wù)分析模塊，可自動(dòng)、合規(guī)、快速的根據(jù)使用者要求輸出客觀分析結(jié)果，輔助國金證券不同業(yè)務(wù)部門多種深度分析報(bào)告撰寫，真正實(shí)現(xiàn)“客觀分析交給機(jī)器，主觀判斷留給人工”的顯著效果。3.

國金證券通過智能撰寫中臺(tái)全面落地，實(shí)現(xiàn)多種價(jià)值與收益文本撰寫效率得到全面提升。國金證券通過予信智能撰寫中臺(tái)的整體部署應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了文本撰寫體系的重塑升級(jí)，完成了從傳統(tǒng)人工撰寫到智能化、自動(dòng)化撰寫的巨大轉(zhuǎn)變。在保障業(yè)務(wù)合規(guī)性的前提下，傳統(tǒng)需要數(shù)天完成的文本撰寫工作，現(xiàn)在僅需“幾分鐘”即可完成，極大提升了文本撰寫效率。員工價(jià)值得到進(jìn)一步發(fā)揮。國金證券借助予信科技對于證券行業(yè)充足的業(yè)務(wù)理解以及智能撰寫中臺(tái)多種自動(dòng)化、智能化功能，員工文檔撰寫體驗(yàn)得到了全面優(yōu)化，在保障業(yè)務(wù)合規(guī)的前提下，使員工13

|

2023無需每日再進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集、客觀分析等重復(fù)性工作，能夠?qū)⒂邢薜木ν度氲礁匾臉I(yè)務(wù)中，進(jìn)一步發(fā)揮自身價(jià)值與能力。截至目前，國金證券已經(jīng)完成予信智能撰寫中臺(tái)的上線和使用，并逐步向各個(gè)業(yè)務(wù)場景鋪開，幫助國金證券將外部監(jiān)管框架、內(nèi)部風(fēng)控要求、金融專業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)日常實(shí)操這些復(fù)雜的專業(yè)級(jí)規(guī)則通過合理技術(shù)手段進(jìn)行融合應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)金融分析類工作、金融文檔撰寫類工作的軟件替代，釋放可觀的生產(chǎn)力。未來，雙方合作還將進(jìn)一步加深，共同探索更多的人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，為國金證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面提速提供助力。3.4

生成式

AI

浪潮下，智能撰寫中臺(tái)是大模型重要應(yīng)用場景自

2022

年開始，AIGC、大模型技術(shù)逐漸走入人們的視野，其強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)能力更是給人們帶來了極大的震撼。同樣，對于證券行業(yè)來說，大模型技術(shù)的到來，也為券商實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)生產(chǎn)力全面提升帶來了新的機(jī)遇。但就目前實(shí)際落地進(jìn)展來看，一方面，證券行業(yè)監(jiān)管合規(guī)要求嚴(yán)格，大模型算法合規(guī)性無法保障。另一方面，金融行業(yè)業(yè)務(wù)專業(yè)性高，當(dāng)前大模型缺乏足夠的業(yè)務(wù)理解及行業(yè)數(shù)據(jù)，與證券行業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)際需求相差較遠(yuǎn)。因此，基于上述兩大核心難點(diǎn)，大模型想要在證券行業(yè)實(shí)現(xiàn)快速落地，與智能撰寫中臺(tái)相結(jié)合或是一條可行路徑，具體原因有以下幾點(diǎn)：14

|

2023圖

8

智能撰寫中臺(tái)與大模型結(jié)合架構(gòu)圖第一，大模型想要變成可適用于證券行業(yè)的行業(yè)大模型，需要大量的

Prompt

和指令微調(diào)工作。而智能撰寫中臺(tái)底層所內(nèi)置的海量金融業(yè)務(wù)規(guī)則函數(shù)，剛好可以解決目前大模型缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)，無法貼近業(yè)務(wù)實(shí)際使用需求的問題。第二，針對合規(guī)性問題，借助智能撰寫中臺(tái)已經(jīng)將外部監(jiān)管、內(nèi)部風(fēng)控/合規(guī)/質(zhì)控等業(yè)務(wù)規(guī)則融合的產(chǎn)品特性，能夠全面保證大模型生成內(nèi)容的合規(guī)性。不僅如此，對于智能撰寫中臺(tái)本身來說，與大模型結(jié)合也是實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步智能化升級(jí)的重要一步。目前智能撰寫中臺(tái)還需要人工配置模板等工作，結(jié)合大模型后，券商員工可以僅通過對話式的方式進(jìn)行文檔生成，真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式的智能化升級(jí)重塑，解放最大生產(chǎn)力。未來，隨著證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面深入，在大模型、RPA

等先進(jìn)技術(shù)加持下，智能撰寫中臺(tái)可以進(jìn)一步提高智能撰寫的精度和效率，并降低成本，為證券業(yè)務(wù)帶來更多價(jià)值。通過與其他技術(shù)的結(jié)合，智能撰寫中臺(tái)也將向更多業(yè)務(wù)場景進(jìn)一步延伸，真正助力證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型全面提速。15

|

2023智能運(yùn)維16

|

20234.

智能運(yùn)維4.1

券商

IT

運(yùn)維從平臺(tái)化運(yùn)維向智能運(yùn)維過渡券商

IT

運(yùn)維隨著數(shù)字化滲透也在持續(xù)演化，從初期的人工運(yùn)維階段發(fā)展到當(dāng)前的平臺(tái)化運(yùn)維階段。多數(shù)券商已經(jīng)搭建起自己的運(yùn)維平臺(tái)，匯集監(jiān)控平臺(tái)、報(bào)警平臺(tái)、自動(dòng)化平臺(tái)等多種工具和系統(tǒng)，通過平臺(tái)化運(yùn)維提升生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定性。但平臺(tái)化運(yùn)維階段，運(yùn)維仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)時(shí)效性低以及大量重復(fù)性工作等問題，運(yùn)維效率有待提升。市場的激烈競爭推動(dòng)券商加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新，如探索財(cái)富管理新業(yè)務(wù)、拓展互聯(lián)網(wǎng)渠道等。業(yè)務(wù)創(chuàng)新使得券商業(yè)務(wù)系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，也必然帶來運(yùn)維系統(tǒng)復(fù)雜性增長。疊加云原生等新技術(shù)應(yīng)用，運(yùn)維人員需要關(guān)注的問題呈指數(shù)型增長，為運(yùn)維工作帶來新挑戰(zhàn)。運(yùn)維人員需要在對業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)監(jiān)管、控制的基礎(chǔ)上，具備對海量事件的分析、預(yù)測能力。比如，對海量報(bào)警信息的分析、快速定位故障原因、高效進(jìn)行日志分析等。為解決以上問題，頭部券商通過智能運(yùn)維增強(qiáng)分析能力。智能運(yùn)維使用

AI

算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分

析，實(shí)現(xiàn)故障提前預(yù)警，告警事件去噪、聚合、分類，并完成快速根因定位。4.2

券商實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維的條件為實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維，券商需要具備數(shù)據(jù)管理和智能計(jì)算引擎兩個(gè)條件。

圖

9

券商實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維的前提條件17

|

2023首先，需實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理。對源自多種監(jiān)控、運(yùn)維工具的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集、治理和分析，尤其需要實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算，以滿足故障預(yù)測等運(yùn)維場景的時(shí)效性要

求。其次，需具備智能計(jì)算引擎，具備面向特定場景，如異常檢測、告警收斂、故障預(yù)測、資源優(yōu)化等

高質(zhì)量算法。在實(shí)現(xiàn)以上條件后，券商需結(jié)合業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，在故障、質(zhì)量、安全、效能和性能等具體場景中進(jìn)行落

地。綜上所述，智能運(yùn)維是券商

IT

運(yùn)維演化的新階段，智能運(yùn)維也將做為券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要部分，推動(dòng)券商業(yè)務(wù)快速發(fā)展。智能運(yùn)維分析平臺(tái)加速安信證券智能運(yùn)維分析能力演進(jìn)安信證券股份有限公司為全牌照綜合類券商，多項(xiàng)業(yè)務(wù)排名進(jìn)入全國前列，總部設(shè)于深圳，在北京、上海、廣州、汕頭、佛山等地設(shè)立

50

家分公司，在

29

個(gè)省級(jí)行政區(qū)設(shè)有

320

家證券營業(yè)部。安信證券以“金融服務(wù)成就美好生活”為使命，力爭成為倍受尊敬的一流資本市場服務(wù)商。證券行業(yè)對系統(tǒng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性要求嚴(yán)格。在證券行業(yè)，證券投資信息瞬息萬變、客戶利益至關(guān)重要，保證

IT

運(yùn)維的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可用性和穩(wěn)定性，避免數(shù)據(jù)紊亂、數(shù)據(jù)丟失、交易中斷等事故發(fā)生，對證券公司的日常運(yùn)營至關(guān)重要。同時(shí)，監(jiān)管對證券服務(wù)連續(xù)性要求加強(qiáng)，2022

年發(fā)布《證券期貨業(yè)信息技術(shù)服務(wù)連續(xù)性管理指南》，對證券公司信息技術(shù)服務(wù)連續(xù)性管理的基本程序和措施提供指引。數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代下，科技創(chuàng)新已成為金融行業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)力。安信證券秉承著成為中國最具市場價(jià)值和核心競爭力、廣受尊敬的一流資本市場服務(wù)商的企業(yè)愿景，一直緊跟科技創(chuàng)新發(fā)展步伐，堅(jiān)18

|

2023持推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，為實(shí)現(xiàn)科技賦能，持續(xù)優(yōu)化數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施及基礎(chǔ)運(yùn)營保障平臺(tái)。早在

2020

年，安信證券已經(jīng)搭建實(shí)現(xiàn)運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)，并持續(xù)優(yōu)化完善功能，向智能運(yùn)維一體化平臺(tái)邁進(jìn)。按照智能運(yùn)維一體化平臺(tái)的規(guī)劃，安信證券已經(jīng)完成第一階段“平臺(tái)建設(shè)”和第二階段“能力建設(shè)”，打造實(shí)現(xiàn)一體化的運(yùn)維工具平臺(tái)體系架構(gòu)，具備低代碼運(yùn)維開發(fā)能力，建立起

IT

運(yùn)維“監(jiān)管控”流程。人工為主的運(yùn)維模式面臨效率挑戰(zhàn)隨著安信證券業(yè)務(wù)快速發(fā)展，系統(tǒng)復(fù)雜性的增長帶來運(yùn)維數(shù)據(jù)體量急劇擴(kuò)張，IT

運(yùn)維人員面臨海量數(shù)據(jù)的分析和處理，既有的運(yùn)維模式以人工分析為主、對風(fēng)險(xiǎn)被動(dòng)響應(yīng)，導(dǎo)致運(yùn)維效率低下、運(yùn)維質(zhì)量波動(dòng)，難以支撐安信業(yè)務(wù)創(chuàng)新迭代、保障用戶體驗(yàn)。如何提升

IT

運(yùn)維分析能力和效率，是安信證券當(dāng)前面臨的重要挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為：?

運(yùn)維數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一歸集，影響故障排查效率。在證券公司中，運(yùn)維數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)路徑、格式、規(guī)范等各有差異，分散在各系統(tǒng)中。安信證券在已經(jīng)將大部分監(jiān)控工具的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行了集中化存儲(chǔ)和管理，如指標(biāo)類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)等均已實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一存儲(chǔ)，并建立起一套運(yùn)維數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。但對非監(jiān)控類數(shù)據(jù)如

CMDB

數(shù)據(jù)、工單數(shù)據(jù)等尚未集成，其訪問需要跨多個(gè)系統(tǒng)和工具，使運(yùn)維數(shù)據(jù)查找路徑復(fù)雜、增加故障排查時(shí)間。?

傳統(tǒng)

IT

運(yùn)維對運(yùn)維人員經(jīng)驗(yàn)依賴較高，增加運(yùn)維成本。如在告警管理中，安信證券各種監(jiān)控系統(tǒng)中的告警均需通過設(shè)置靜態(tài)閾值規(guī)則實(shí)現(xiàn)。規(guī)則的設(shè)定對運(yùn)維人員的門檻較高，要求運(yùn)維人員具有豐富的經(jīng)驗(yàn)積累。并且，由于閾值規(guī)則受運(yùn)行系統(tǒng)影響，一旦運(yùn)行系統(tǒng)因業(yè)務(wù)模式、負(fù)載模式、用戶行為等因素發(fā)生變化，閾值規(guī)則都需要重新設(shè)定，這使得閾值規(guī)則的維護(hù)和管理也耗費(fèi)巨大的人力。除告警外，日志數(shù)據(jù)來源于操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，在日志事件的關(guān)聯(lián)分析、問題排查、異常模式識(shí)別等情形中，都需要運(yùn)維人員具19

|

2023備較強(qiáng)的技術(shù)知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析處理。?

智能運(yùn)維算法質(zhì)量和數(shù)量難以滿足智能運(yùn)維場景需求。如在安信證券智能告警中對告警噪音的識(shí)別準(zhǔn)確度較低，仍需要運(yùn)維團(tuán)隊(duì)花費(fèi)大量精力處理噪音告警。針對業(yè)務(wù)個(gè)性化智能運(yùn)維場景，如應(yīng)用變更場景下的日志智能比對以及告警關(guān)聯(lián)分析等，目前的算法能力無法支撐場景落地。?

缺少對業(yè)務(wù)系統(tǒng)整體

IT

運(yùn)維健康的可觀測性和管理分析能力。在對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的整體情況如性能、協(xié)作以及資源等方面進(jìn)行了解時(shí)，由于安興證券內(nèi)運(yùn)維平臺(tái)相互獨(dú)立，運(yùn)維人員需要切換多個(gè)平臺(tái)收集信息，效率低。尤其對業(yè)務(wù)系統(tǒng)故障進(jìn)行排查時(shí)，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需同時(shí)對多個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行排查，影響系統(tǒng)連續(xù)性。為解決以上痛點(diǎn)，安信證券

IT

運(yùn)維分析需要轉(zhuǎn)變運(yùn)維模式，從人工為主、被動(dòng)的

IT

運(yùn)維模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝?、更智能化的主?dòng)運(yùn)維模式，并明確智能運(yùn)維一體化平臺(tái)的第三個(gè)階段為“場景建設(shè)”，平臺(tái)建設(shè)向“場景和數(shù)字驅(qū)動(dòng)”演進(jìn)。安信證券股也將充分利用

AI

等技術(shù)賦能業(yè)務(wù)場景，探索實(shí)踐智能化運(yùn)維場景，納入“十四五”期間實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略舉措之一。經(jīng)過多方調(diào)研，基于對廠商技術(shù)能力、服務(wù)能力、成功案例、項(xiàng)目交付能力等多種因素綜合考量，最終擎創(chuàng)科技憑借先進(jìn)的技術(shù)、成熟的平臺(tái)產(chǎn)品、持續(xù)演進(jìn)的平臺(tái)擴(kuò)展能力以及強(qiáng)大的綜合實(shí)力等核心優(yōu)勢，經(jīng)過

POC、招投標(biāo)等環(huán)節(jié)后，成為安信證券智能化運(yùn)維場景落地的合作伙伴。上海擎創(chuàng)信息技術(shù)有限公司（簡稱“擎創(chuàng)科技”）是一家智能運(yùn)維

AIOps

全域落地解決方案供應(yīng)商，專注于以

AI

賦能運(yùn)維管理，激活運(yùn)維數(shù)據(jù)、優(yōu)化運(yùn)維效率。目前客戶已經(jīng)覆蓋銀行、保險(xiǎn)、證券、制造、能源及交通運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)行業(yè)。其自主研發(fā)的夏洛克

AIOps

智慧運(yùn)營平臺(tái)整合告警事件、性能指標(biāo)、日志和容量等多維數(shù)據(jù)，結(jié)合AI

算法技術(shù)，提供包括精準(zhǔn)告警、異常檢測、根因定位等運(yùn)維解決方案，通過數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉分析，20

|

2023優(yōu)化企業(yè)運(yùn)營決策。并且夏洛克

AIOps

全面支持對數(shù)據(jù)庫、中間件、云平臺(tái)、芯片、操作系統(tǒng)等國產(chǎn)軟硬件產(chǎn)品的信創(chuàng)適配。從業(yè)務(wù)出發(fā)，安信證券持續(xù)優(yōu)化智能運(yùn)維分析能力安信證券與擎創(chuàng)科技的合作經(jīng)過了兩個(gè)階段，一期完成智能運(yùn)維分析平臺(tái)建設(shè)，并完成單指標(biāo)異常檢測、日志異常檢測、告警壓縮等功能；二期將智能運(yùn)維分析平臺(tái)進(jìn)行橫向擴(kuò)展，覆蓋更多業(yè)務(wù)系統(tǒng)，同時(shí)針對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的具體訴求，開發(fā)個(gè)性化智能運(yùn)維場景，如日志智能比對、故障根因推薦等。具體解決方案如下：圖

10

安信證券智能運(yùn)維分析平臺(tái)架構(gòu)圖1.建設(shè)智能運(yùn)維中臺(tái)，對運(yùn)維數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)、高效治理，為智能運(yùn)維場景提供算法和數(shù)據(jù)支持。在擎創(chuàng)科技的支持下，安信證券首先對多源運(yùn)維數(shù)據(jù)集成，采用

Clickhouse

低成本存儲(chǔ)方案，實(shí)現(xiàn)對

Zabbix、Promethues、BPC、日志平臺(tái)等多元運(yùn)維數(shù)據(jù)的快速接入、統(tǒng)一納管。之后，運(yùn)維人員可在數(shù)據(jù)治理平臺(tái)通過圖形化的方式對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。21

|

2023算法平臺(tái)支撐實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。在算法平臺(tái)中，內(nèi)嵌擎創(chuàng)科技開箱即用的多種算法，如指標(biāo)異常檢測、日志異常檢測算法、趨勢預(yù)測算法、聚類算法等，并且支持算子二開擴(kuò)展，運(yùn)維人員可自主對算法建模調(diào)參，為智能運(yùn)維場景賦能。2.通過智能日志分析、智能告警分析構(gòu)建智能運(yùn)維能力，輔助故障定位與根因分析場景在智能日志分析方面，日志智能比對有效支撐應(yīng)用變更場景。日志智能比對能對系統(tǒng)變更前后的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動(dòng)校驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)人工難以發(fā)現(xiàn)的偏差，如“新奇”模板或變量，補(bǔ)足傳統(tǒng)監(jiān)控和測試方式的盲區(qū)，消除潛在隱患，保證系統(tǒng)變更上線后業(yè)務(wù)能正常運(yùn)行。日志特征檢測提供日志異常檢測，為運(yùn)維人員提供智能運(yùn)維分析。結(jié)合智能算法對日志進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)識(shí)別日志的相似性，將相似度高的數(shù)據(jù)聚合在一起，提取共同的日志模式，快速掌握日志全貌，將海量日志聚類到肉眼可讀的數(shù)量，并且智能識(shí)別日志發(fā)生的規(guī)律，自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)崩潰、性能下降、安全風(fēng)險(xiǎn)等異常事件，進(jìn)行智能告警，并為快速根因定位提供支持。圖

11

智能日志分析示意圖在智能告警分析方面，智能運(yùn)維分析平臺(tái)提供告警智能壓縮功能，通過文本聚類算法對告警內(nèi)容自動(dòng)聚類，并按關(guān)鍵字段進(jìn)行分組壓縮，減少告警通知、提高告警質(zhì)量和可讀性以及降低運(yùn)維配置規(guī)22

|

2023則復(fù)雜度。告警關(guān)聯(lián)場景分析基于關(guān)聯(lián)分析算法

FP-Growth

進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，能對海量的告警事件進(jìn)行降噪和關(guān)聯(lián)分析，輔助根因定位告警分析、處置過程。關(guān)聯(lián)場景分析還支持沉淀故障處理的知識(shí)，減少運(yùn)維重復(fù)工作，提升運(yùn)維效率。圖

12

智能告警引擎示意圖3.通過統(tǒng)一檢索、系統(tǒng)畫像建立統(tǒng)一監(jiān)控能力統(tǒng)一檢索支持運(yùn)維人員在一個(gè)頁面上對某主機(jī)某時(shí)間段內(nèi)的指標(biāo)、告警日志、架構(gòu)圖、變更計(jì)劃等數(shù)據(jù)進(jìn)行一鍵查詢，輔助快速應(yīng)急排障。圖

13

統(tǒng)一檢索功能示意圖23

|

2023業(yè)務(wù)系統(tǒng)畫像實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)維可觀測。系統(tǒng)畫像打通了日志、業(yè)務(wù)、CMDB

等系統(tǒng)，提供操作系統(tǒng)、中間件、業(yè)務(wù)、鏈路追蹤等性能視圖，同時(shí)將監(jiān)控性能指標(biāo)與告警實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，幫助運(yùn)維人員對業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)維健康度進(jìn)行整體評估，一旦發(fā)生故障，快速評估關(guān)聯(lián)影響以及輔助定位系統(tǒng)根因，提升運(yùn)維效率。圖

14

業(yè)務(wù)系統(tǒng)畫像24

|

20234.故障根因推薦此外，安信證券與擎創(chuàng)科技共研了故障根因推薦，通過對多源運(yùn)維數(shù)據(jù)、融合多模態(tài)分析算法，提供系統(tǒng)故障的初步分析和建議，幫助運(yùn)維人員快速識(shí)別問題。智能運(yùn)維分析平臺(tái)帶來運(yùn)維效率顯著提升在擎創(chuàng)科技的協(xié)助下，安信證券快速上線智能運(yùn)維分析系統(tǒng)，基于智能日志分析、智能告警分析的智能運(yùn)維能力有效提升運(yùn)維效率、降低運(yùn)維成本。?

智能告警關(guān)聯(lián)分析推動(dòng)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)運(yùn)維。智能告警中的關(guān)聯(lián)場景分析中，平臺(tái)基于核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)過去

6

個(gè)月約

33

萬條的告警數(shù)據(jù)，結(jié)合

AI

算法，經(jīng)過

5

輪的學(xué)習(xí)過程、2

次結(jié)果的評審過程，生成了

22

筆有意義的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，大幅提升告警價(jià)值和告警處理效率，推動(dòng)傳統(tǒng)被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)運(yùn)維運(yùn)營發(fā)展。?

系統(tǒng)畫像和統(tǒng)一檢索有效提升運(yùn)維效率。系統(tǒng)畫像提供了業(yè)務(wù)系統(tǒng)全局分析視角，整合系統(tǒng)關(guān)鍵信息，系統(tǒng)健康情況一目了然，簡化流程，降低溝通成本。一站式統(tǒng)一檢索幫助運(yùn)維人員實(shí)現(xiàn)在一個(gè)界面上進(jìn)行定障排障操作，通過時(shí)間軸分析故障的前后變化，對比傳統(tǒng)人工需要大量平臺(tái)間手動(dòng)來回切換的行為，提高

5

倍運(yùn)維工作效率。?

日志智能比對縮短測試用時(shí)，有效規(guī)避應(yīng)用開發(fā)變更后的上線風(fēng)險(xiǎn)。在日志變更異常檢測中實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化日志校驗(yàn)分析，測試用時(shí)由原先的

5-6

個(gè)小時(shí)縮減到

1

小時(shí)，至少提高

5

倍測試效率，并且