新華網(wǎng)北京8月19日電 近年來，AI與千行百業(yè)的融合日益深入，特別是在金融領(lǐng)域，從智能投顧到風(fēng)控建模，從客戶服務(wù)到資產(chǎn)管理，AI的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸更深更廣。在券商行業(yè)，AI也在加快落地，并從技術(shù)投入轉(zhuǎn)向場景價值創(chuàng)造。8月18日，中信建投推出了“信諦聽AI智數(shù)平臺”，其利用先進(jìn)的AI大模型，幫助投資者快速、準(zhǔn)確地判斷策略在當(dāng)前市場環(huán)境中的有效性，真正做到“聽得更深，聽得更遠(yuǎn)”。

中信建投證券董事總經(jīng)理梁峻在接受新華網(wǎng)專訪時表示，該平臺的上線是中信建投證券“科技驅(qū)動財富管理”戰(zhàn)略的新起點，其致力于拆掉“黑箱”，讓技術(shù)基礎(chǔ)薄弱的投資者也能通過自然語言調(diào)用同等數(shù)據(jù)、算力與算法，實現(xiàn)AI與數(shù)據(jù)平權(quán)，縮小普通投資者與專業(yè)機構(gòu)的技術(shù)差距，構(gòu)建真正普惠的金融生態(tài)。

從“AI平權(quán)”到“交易平權(quán)”開創(chuàng)普惠新紀(jì)元

對于中信建投開發(fā)信諦聽AI智數(shù)平臺的初衷和考量，梁峻稱：“該平臺源于對金融科技發(fā)展趨勢的深刻洞察，以及對普惠金融核心命題的實踐探索。”

作為國有金融機構(gòu)，中信建投積極響應(yīng)監(jiān)管層關(guān)于“五篇大文章”的號召，尤其聚焦普惠金融課題。中信建投將沉淀20年的完整行情數(shù)據(jù)、數(shù)千核彈性算力池，以及歷經(jīng)多輪牛熊驗證的風(fēng)控規(guī)則體系，通過AI大模型技術(shù)轉(zhuǎn)化為工具，讓更多投資者也能享受機構(gòu)級的投研能力。

他稱，當(dāng)前A股市場存在數(shù)據(jù)不對稱問題，頭部量化機構(gòu)憑借20年Tick級數(shù)據(jù)、千級GPU算力和算法黑箱斬獲可觀的超額收益，而普通投資者仍依賴傳統(tǒng)K線分析，用真金白銀試錯。為破解市場技術(shù)鴻溝及推動AI平權(quán)，2020年中信建投證券與華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)中心建立了深度合作關(guān)系，雙方共同致力于讓嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)驗證成為每個投資者的基本工具。

“如果說年初DeepSeek R1的開源把大模型能力送進(jìn)尋常百姓家，實現(xiàn)了‘AI平權(quán)’，那么在金融場景中的創(chuàng)新則是將這種平權(quán)理念推向新的高度——開創(chuàng)性地實現(xiàn)‘交易平權(quán)’。”梁峻表示，傳統(tǒng)上，專業(yè)量化回測是金融機構(gòu)的專屬利器，普通投資者面臨著不可逾越的技術(shù)鴻溝與數(shù)據(jù)鴻溝。而信諦聽AI智數(shù)平臺通過突破性的技術(shù)創(chuàng)新，首次將自然語言處理、金融大數(shù)據(jù)和智能回測系統(tǒng)有機融合，讓普通投資者只需一句話描述投資邏輯，系統(tǒng)即可自動生成策略代碼、執(zhí)行專業(yè)級回測，并輸出回測報告。

這一歷史性突破基于中信建投獨創(chuàng)的金融場景約束框架——通過金融知識庫、量化知識圖譜和上下文工程技術(shù)，有效控制通用AI的“幻覺”問題，讓通用大模型在金融垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)輸出。平臺不僅是在技術(shù)上突破了自然語言到量化代碼的轉(zhuǎn)換難題，更是首創(chuàng)性地將這一完整流程普惠化，真正實現(xiàn)投資決策從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的革命性轉(zhuǎn)變。

創(chuàng)新聚焦多專家智能協(xié)同和投資全周期需求

創(chuàng)新是企業(yè)和產(chǎn)品保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵驅(qū)動力。在AI技術(shù)的加持下，創(chuàng)新則有了更多可能，且邊界不斷延伸。梁峻表示，信諦聽AI智數(shù)平臺的核心創(chuàng)新在于“多專家智能協(xié)同架構(gòu)”和“全生命周期投研服務(wù)閉環(huán)”，讓普通投資者也能享受機構(gòu)級的量化投研能力。

具體來看，在Alpha實驗工坊方面，多專家智能體協(xié)同讓投資策略“所想即所得”。傳統(tǒng)量化投資需要專業(yè)編程、數(shù)據(jù)清洗和模型優(yōu)化能力，而Alpha實驗工坊采用AI大模型構(gòu)建的“數(shù)據(jù)專家+編程專家+建模專家”的協(xié)同架構(gòu)，將復(fù)雜流程自動化。這一架構(gòu)解決了普通投資者“有想法但無法驗證”的痛點，過去需金融工程及技術(shù)團隊數(shù)周開發(fā)的策略，現(xiàn)在幾分鐘即可完成回測。

另外，三大模塊覆蓋“投前-投中-投后”，保障用戶全生命周期投研服務(wù)。信諦聽AI智數(shù)平臺不僅提供策略生成，還通過三大模塊貫穿投資全周期，讓每位投資者都能像專業(yè)機構(gòu)一樣科學(xué)決策。

投研洞察儀模塊，深度學(xué)習(xí)模型，實時感知市場脈搏，如“市場轉(zhuǎn)折預(yù)警器”捕捉風(fēng)格切換信號，“行業(yè)風(fēng)格評分器”橫向?qū)Ρ刃袠I(yè)強弱，輔助擇時；交易儀表盤模塊：整合寬基指數(shù)波動率、股指期貨升貼水、A+H股溢價等關(guān)鍵指標(biāo)，讓市場情緒變化一目了然；歸因優(yōu)化器模塊：破解收益“黑箱”，精準(zhǔn)分析超額收益來源，診斷行業(yè)配置偏差或個股擇時失誤，讓投資邏輯可量化、可優(yōu)化。

在梁峻看來，這些創(chuàng)新不僅是技術(shù)突破，更是對金融人民性的踐行，讓前沿AI技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為投資者的“決策依據(jù)”和“交易保障”，推動資本市場從“信息不對稱”走向“智能平權(quán)”的新時代。

多層次安全防護體系保護金融數(shù)據(jù)安全

金融數(shù)據(jù)涉及用戶隱私和交易敏感信息。在AI時代，如何更好地保護數(shù)據(jù)安全和投資者權(quán)益是非常重要的課題。

梁峻表示：“數(shù)據(jù)安全是金融AI平臺必須守住的底線，對此信諦聽AI智數(shù)平臺建立了多層次的安全防護體系，在為用戶提供高效AI服務(wù)的同時，也確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護達(dá)到金融行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)。”

容器化隔離技術(shù)。采用Docker容器機制分配算力和資源，為每個用戶創(chuàng)建獨立的計算環(huán)境。每個用戶的數(shù)據(jù)處理都在獨立容器中進(jìn)行，實現(xiàn)物理級別的數(shù)據(jù)隔離，確保用戶間數(shù)據(jù)不會交叉訪問或泄露。

本地化部署架構(gòu)。所有數(shù)據(jù)處理和AI計算都在中信建投內(nèi)部的安全網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行，數(shù)據(jù)不離開公司內(nèi)網(wǎng)，從源頭上杜絕了數(shù)據(jù)外泄的可能性。這種封閉式處理模式是金融機構(gòu)數(shù)據(jù)安全的基本要求。

嚴(yán)格的權(quán)限管理體系。實施分級授權(quán)機制，不同角色用戶只能訪問相應(yīng)權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)和功能。所有用戶操作都有完整的審計日志，支持事后追溯和合規(guī)檢查。

全程加密與持續(xù)監(jiān)控。數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中均采用金融級加密技術(shù)。建立7×24小時安全監(jiān)控機制，實時檢測異常訪問和操作行為，制定了完善的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案，確保在發(fā)現(xiàn)安全威脅時能夠快速響應(yīng)和處置。

另外，梁峻還稱，信諦聽AI智數(shù)平臺尚處早期，中信建投擇先面向“具備成熟投資經(jīng)驗、能理解并承擔(dān)量化策略風(fēng)險”的客戶開放，這樣既能收集真實場景反饋，持續(xù)打磨模型與風(fēng)控，又能在小范圍內(nèi)驗證穩(wěn)定性。待技術(shù)與合規(guī)條件進(jìn)一步成熟，該平臺會把門檻逐步降低，讓更多普通投資者也能安全、順暢地使用。