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证券大模型赋能投研提效：4家头部券商“大模型+智能投研”落地实践

发布日期：2024-09-06 08:34:53 浏览次数： 2359 作者：沙丘社区

投研是指对投资项目的基本面、技术面、市场环境等进行全面评估，为投资决策提供支持，投研工作通常在证券公司、基金公司等金融机构的投资部门进行。

投研工作流程可以归纳为五个关键环节：信息搜索与收集->数据和知识提取->分析研究与建议输出->观点呈现->跟踪调整。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。根据沙丘智库对大模型市场的长期跟踪，当前大模型在智能投研各个环节中的渗透程度如下所示：

基于大模型强大的理解和生成能力、数据处理能力等，当前大模型在观点发现、数据和知识提取、信息搜索与收集环节的渗透较高，多家证券公司都将大模型用于这些环节，通过替代重复性劳动从而辅助投研人员提高生产效率，实现降本增效、优化体验。

例如，中信建投打造基于大模型的智能投研平台，大模型可以一天读取市场新增的1000+份研报，提取关键信息，高效获取海量资讯信息，生成研报初稿。同时，大模型可以用10分钟就“听”完2小时的调研会议，并生成会议摘要，大大提升投研工作人员的效率。

分析研究与建议输出、跟踪调整等环节需要更强的数值计算和逻辑推理能力，当前大模型在的能力还不足够支撑这些环节的应用。

短期来看，大模型在投研场景的应用价值更多在于赋能员工完成大量重复性工作从而提升投研效率；长期来看，随着技术的不断进步，大模型将替代人工完成更多创造性的工作，推动投研工作的范式变革。

沙丘智库精选出头部证券公司的“大模型+智能投研”实践案例，涉及国泰君安、海通证券、中信建投、申万宏源等4家企业，旨在为其他金融机构探索大模型在智能投研场景的应用提供参考。

▎案例1：国泰君安证券大模型探索实践

国泰君安从技术平台和数据生态层面入手，构建跨条线共享的智能投研中台，主动牵手业务部门，利用多维度数据和AI技术，从数据层、知识层、模型层逐步构建企业级投研中台能力，基于投研大模型，赋能研报同版翻译、研报转PPT、会议转写、智能撰写、合规审查等场景。

完整内容：国泰君安证券大模型探索实践

▎案例2：海通证券报告点评大模型赋能智能投研

海通证券推出了“e海言道”智能投研研报点评大模型，对研报进行智能分析和点评，旨在提高研报的可读性和实用性，同时为投资者提供更快速、更深入的洞察；

报告点评大模型不仅能生成点评报告，还保留报告底稿，每篇点评报告均能追溯所使用的数据来源，亦可查看每个指标数据，方便合规审查。生成的点评报告分析人员可增、删、改、查确保专业性，并可发送审核。报告支持如PDF、Word多种格式导出。

案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）（276 个案例/324页PPT）

▎案例3：中信建投基于大模型的智能投研平台实践

中信建投打造基于大模型的智能投研平台，基于开源大模型增加了200多万条投研报告和市场金融资讯以及上万小时音视频数据进行二次训练。基于大模型的智能投研平台助力中信建投实现投研提效、赋能普惠、赋能资产管理。

完整内容：中信建投基于大模型的智能投研平台实践

▎案例4：申万宏源利用大模型实现智能研报降维服务

报内容通常结构复杂、格式多样，且每日更新的数据量较大，专业人员人工提取关键信息的成本较高，而非专业人员要理解研报内容有一定困难，导致目前研报信息使用效率较低，研报价值无法充分发挥。

申万宏源证券基于传统算法与大模型训练相结合的方式，实现了研报自动化智能降维解读。当前，智能研报降维服务已在申万宏源证券的一站式服务平台上线，为MOT（关键事件管理系统）、公司详情、行业详情、经济解读、债券解读、配置策略、热门板块等多个场景提供支持。

案例选自：2024年金融业生成式AI技术应用跟踪报告

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