作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
作为金融领域的核心板块，证券行业在追求高效、精准、创新的业务发展过程中，迫切需要借助前沿技术的力量，突破传统模式的局限性，实现智能化转型升级。大模型以其强大的语言理解与生成能力、海量数据处理能力以及深度学习的潜力，为证券行业带来了前所未有的机遇。
在去年发布的《2024年中国证券业大模型应用场景评估报告》中，沙丘智库确定了对证券公司而言最有价值、最具可行性的17个大模型应用场景，并对这些应用场景按照业务价值与可行性进行优先级排序，为证券公司大模型应用提供参考。
随着大模型技术的快速迭代，在过去一年，证券业大模型应用不断深入，部分场景完成从试点到规模化的推进，可行性大幅提升，同时也出现了更多值得证券公司关注的新场景。在此背景下，沙丘智库发布《2025年中国证券业大模型应用场景评估报告》。
在报告中，通过对证券业大模型应用最新进展进行深入分析和评估，沙丘智库共定义了19个证券业大模型应用场景，涵盖了从投研投顾到客户服务，从风险管理到运营优化的多个关键领域，充分展示了大模型技术在证券行业的应用潜力，并从业务价值和可行性两个关键维度进行优先级排序，旨在为证券公司的决策者以及技术团队提供清晰的指导和参考。
完整报告：沙丘智库《2025年中国证券业大模型应用场景评估报告》
01
中国证券业大模型市场概况
大模型技术正在以前所未有的力量推动证券行业智能化转型，不仅是效率的提升，更是对传统业务模式、决策方式乃至行业生态的深刻重塑。
通过长期以来对大模型市场的跟踪以及对标杆证券公司的深度研究，沙丘智库认为，当前证券业大模型应用呈现如下特点：
第一，大模型应用场景从中后台逐步延伸至前台业务，实现从赋能型向变革型应用的升级。在2023年大模型探索初期，证券公司大多将大模型应用于中后台业务，帮助证券公司实现对内展业和办公效率的提升；从2024年开始，头部证券公司的大模型应用开始向更多前台服务领域延伸，典型如投研助手、投顾助手、智能客服等，这些应用多为变革型，有望推动组织变革、流程创新。
第二，大模型服务对象从内部员工逐步扩展至外部客户，但对外服务需要备案，实现周期较长。从对内支持到面客服务，是大模型发挥价值的重要转折点。沙丘智库观察到，从2025年开始，证券行业已有少量大模型应用开始面客，但预计短期内很难实现大范围普及。
第三，投研、投顾成为头部证券公司重点大模型布局领域，且已取得初步成效，预计其他证券公司将快速跟进。提升投研、投顾能力是证券公司核心竞争力的关键来源，也是证券业大模型落地的理想场景。在这些场景，大模型当前还无法做到“替人”，但能够做到“帮人”。
第四，部分券商在投行、交易等细分领域打造特色大模型应用，形成差异化竞争优势。例如，在投行业务中，有券商利用大模型自动解析招股书、合同等复杂文档，智能生成底稿和申报材料，显著提升了项目执行效率和合规质量；在交易领域，部分券商通过大模型实现智能策略生成、实时风险监控和交易指令解析，提升了交易执行效率。这些细分场景的深入应用，不仅提高了业务专业化水平，也为证券公司构建了独特的技术壁垒，增强了市场竞争力。
尽管证券行业大模型应用的前景广阔，但也面临着诸多不容忽视的挑战与风险。数据安全与隐私保护、大模型本身的局限性（如幻觉、可解释性差等）、监管合规、与现有复杂IT系统的集成等，都是证券公司在迈向智能化的过程中必须正视并积极解决的现实难题。
证券公司大模型建设需秉持统筹规划与审慎推进的原则，制定“先对内、后对外”的分步建设策略，并明确大模型在不同业务场景中的应用路径和优化策略。同时，应持续加强技术研发与人才储备，培养既懂技术又懂业务的复合型人才，以增强行业对新技术的驾驭能力。构建完善的数据治理和风险管理体系至关重要，这不仅有助于保障数据质量和信息安全，还能有效防范技术应用带来的各类风险。通过这一系列举措，证券行业将能够充分释放大模型的潜能，实现更高质量、更具韧性的发展，从而更好地服务于资本市场的稳定与实体经济的繁荣。
02
中国证券业大模型应用场景评估
沙丘智库将大模型应用场景划分为战略投资、机会探索、创新试验三类：
• 战略投资：这类应用场景往往兼具较高的可行性和业务价值，企业投资这类应用场景获得回报的可能性很高；
• 机会探索：这类应用场景的可行性和业务价值适中，或者在其中一个维度上表现较为突出，企业投资这类应用场景会面临一定风险，需结合自身情况识别机会；
• 创新试验：这类应用场景的可行性和业务价值较低，或者在其中一个维度上表现较为突出，企业投资这类应用场景的投资回报具有不确定性，需要进行风险权衡。
基于对证券公司以及大模型技术厂商的调研与研究，沙丘智库确定了当前对证券公司而言最有价值、最具可行性的19个大模型应用场景，包括投顾助手（对内）、代码生成助手、投研助手、智能客服、智能办公助手、合规问答助手、智能投顾（面客）、合规审核助手、个性化营销、测试用例生成、网络安全运营、智能问数助手、智能风险预警、智能运维助手、尽调报告生成助手、市场情绪分析、自动化交易、投资组合管理、因子挖掘。
同时，沙丘智库对这些应用场景按照业务价值与可行性进行优先级排序，并分类为战略投资、机会探索和创新试验，旨在为证券公司大模型应用选择提供参考。
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