国泰海通CIO俞枫：公司150多个Agent 落地，处处数智化，AI带来全新机遇

　　11月28日至29日，由深交所、港交所、广期所共同举办的大湾区交易所科技大会在深圳召开。在首日高层研讨会上，国泰海通证券CIO俞枫聚焦券商AI应用堵点及行业可持续发展生态，分享了兼具实践深度与行业视野的最新见解。

　　俞枫首先明确，人工智能并非当下兴起的全新事物，其发展是长期积累、逐步演进的过程。

　　谈及国泰海通证券人工智能战略的演进路径，俞枫介绍，公司早年间便率先提出“AI in ALL”策略，彼时核心定位是将AI作为赋能者，深度融入各项业务与系统之中，通过技术应用实现运营效率的提质增效。

　　“随着大模型的出现，其蕴含的技术潜力与应用价值得以充分发掘”， 俞枫表示，在此背景下，公司对原有策略进行升级迭代，同样沿用“AI in ALL”的核心方向，但将AI的定位从单纯的业务赋能体升级为变革驱动型引擎，旨在通过AI技术推动公司组织架构优化、业务流程创新，为企业高质量发展注入更强劲的核心动力。

　　从应用实践成果来看，俞枫表示，目前公司相关技术已实现体系化建设与规模化落地，广泛渗透到公司各个业务领域及模块。包括智能风控、智能投研、客户智能服务、智能协作、智能交易等，使公司形成了“处处数智化、人人数智化”的全新格局，仅公司内部投入使用的 Agent（智能体）就已达150余个，这些科技智能应用在公司内部已得到广泛应用。

　　展望未来，俞枫认为，人工智能将进一步提升行业整体竞争力，在优化客户服务体验、提升企业运作效率、推动公司高质量发展等方面持续发挥着重要作用。但他同时坦言，随着人工智能的发展逐渐成熟，也同样存在许多不足，比如AI幻觉问题就不容忽视。俞枫指出，证券行业作为金融服务领域，专业性与精准性是核心要求，AI 产生的错误输出可能引发致命风险。

　　人工智能潜力很大，但挑战也不小

　　针对人工智能发展带来的各类挑战，俞枫表示，机构需主动应对，以对客户与市场负责。在此背景下，公司提出“1+N”的核心技术架构，以基于行业通用模型、结合自有语料训练的垂类模型为底座，技术架构，以基于行业通用模型、结合自有语料训练的垂类模型为底座，技术层面实现多模型组合应用，同时建立一个可信、可靠的内容输出框架，确保为客户提供可控的服务结果，通过技术创新有效规避AI潜在隐患。

　　俞枫强调，AI 技术投入成本较高，也并非所有机构都能承受，因此AI的核心赋能价值尤为关键。“能够帮助公司提升核心竞争力，把AI真正用到公司的核心环节，真正能产生持久的业务价值，这才是有利于行业生态完整的建设”，他表示，随着时间推移，投入产出比将成为各方关注的重点，唯有构建可持续发展的 AI 生态体系，才能实现长期发展。而且其中的关键在于，AI的投入与应用是否能真正解决行业和业务的核心痛点。

　　人工智能在行业应用推进过程中，行业整体生态的健康维护同样不容忽视。俞枫指出，不能因部分机构在AI应用层面的不足或相关业务问题，给整个行业的发展造成阻碍，这是全行业都需要共同面对的课题。

　　俞枫进一步透露道，当前监管层面也在推动相关指导意见的制定，为行业健康发展保驾护航。“人工智能潜力很大，但挑战也不小，发展道路或许存在曲折，技术演进也可能出现波动。” 他坚信，在监管机构、行业机构与客户各方协同发力下，从行业生态健康发展的角度出发，人工智能也会给证券行业带来全新的发展机遇。

　　发展AI过程中，该如何培育金融+AI技术人才？

　　金融行业作为对专业化程度及技术人才要求较高的领域，在AI发展进程中，如何培育金融+AI技术方面的人才也是行业面临的高标准挑战。

　　俞枫指出，人工智能要切实服务于公司战略与业务发展，核心需要既懂金融业务又通科技技术的复合型人才。这类人才可遇不可求，高校体系中难以直接培育，必须依托实际业务场景在实践中打磨成长。

　　虽然能采取引进顶尖技术高手这一举措，但行业更应构建自主人才培养体系，通过业务与技术的深度融合实践，持续培育适配金融AI发展需求的复合型人才，为行业数字化转型与高质量发展提供核心人力支撑。

　　人工智能“热”

　　被问及本次参会感受，若用一个词概括，俞枫毫不犹豫地选择了“热”。他解释道，这份“热”核心源于人工智能成为全场绝对焦点，从各级领导到参会嘉宾，所有人的关注都高度集中于这一领域，一个热点，与往年会议热点分散的情况有显著差别。

　　俞枫进一步表示，“热”不仅体现在会议议题的聚焦度上，更彰显在全行业对人工智能的探索热情中。无论是监管层面的关注、会议现场的讨论氛围，还是各类机构与企业的积极实践，都围绕人工智能形成了浓厚的探索热潮，这也正是他用 “热” 字传递参会心情的核心原因。

（文章来源：财联社）

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