大模型有望重塑证券行业生态，在投资银行、财管管理、机构交易等领域为证券公司带来新的业务增长点。
例如，在投行业务领域，可以利用大模型的数据关联能力，穿透各种指标，识别因果关系，为业务加强风险防范保障；利用大模型的生成能力，辅助编写尽调报告、招股书等；
在财富管理领域，大模型可以学习客户经理、研究员、投资顾问的能力，成为客户私人定制的财富顾问。
目前，头部证券公司均在积极探索大模型应用，沙丘社区通过研究广发证券、申万宏源、兴业证券、银河证券等证券公司在大模型领域的应用探索，旨在为其他证券公司大模型应用提供参考。
随着企业财务舞弊的动机、手段呈现多样化、复杂化趋势，传统财务风险模型过度依赖财报等低频数据，存在样本不均衡、模型性能不足等难题，无法满足广发证券企业财务风险预警的业务需求。
广发证券基于大模型构建企业财务风险预警模型，识别人工难以识别的潜在风险，降低项目审核、尽调、投研成本，提高工作效率，且与传统专家规则模型、机器学习模型相比，精度更高、效果更好。目前，企业财务智能预警平台已经覆盖广发证券投行、风控、投资自营、财富管理等多个业务条线。
在证券公司财富业务领域，大模型的适用场景主要分为四类，第一类是智能问答、客服、机器人，第二类是智能推荐、搜索，第三类是客户意图识别、情感计算，第四类是智能投顾、投教。
目前，申万宏源财富业务领域已经上线的大模型应用场景主要有智能问答、智能研报降维等，但在策略算法体系中，除了大模型外，也需要传统AI算法的支持，并且需要大量证券业务知识库的支持。
从原始数据到业务应用，证券公司大模型应用面临法律法规风险、训练及应用风险、成本与产出平衡风险。短期内，兴业证券将大模型定位于员工的智能助手，辅助海量的信息自助整理汇总。
在机构业务展业过程中，银行证券基于大模型实现自动询报价与智能文档问答服务，提升对客服务效率，优化机构客户满意度。本案例通过介绍银河证券在机构业务领域的大模型应用，为其他证券公司提供参考。
