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中国财富管理业务前景广阔!恒生电子张慧海:大模型技术将改变证券行业应用场景

中国财富管理业务前景广阔!恒生电子张慧海:大模型技术将改变证券行业应用场景

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近期,由证券时报主办的“2023中国金融机构年度峰会暨2023中国证券业财富经纪高峰论坛”在深圳举行。恒生电子副总裁张慧海在论坛发表了主题演讲。





张慧海表示,随着个人财富进一步积累,居民财富配置金融资产比例将持续提升,金融机构的机构业务也在迅猛发展;科技方面,大语言模型相关应用不断升级、落地,将大幅改变证券行业应用场景,提升行业运营效率,证券公司必须为科技进步带来的相关变化做好准备。


财富管理转型前景广阔


张慧海在演讲中表示,券商财富管理业务转型有着广阔的市场机遇。麦肯锡预测,随着个人财富进一步积累,居民财富配置金融资产比例将持续提升,预计2022年至2030年中国个人金融资产仍将保持9%的年均增长,至2030年达到人民币475万亿元;2030年预计个人持有资管产品规模将达到人民币118万亿元,较2022年新增70万亿元资金净流入。


另外,随着个人养老金制度的落地,中国养老金第三支柱进入实质性发展阶段。预计至2030年,中国养老金规模接近人民币42万亿元,其中二三支柱合计占比有望提升至70%,带来约19万亿元资金净流入。


同时,机构业务发展非常迅猛,从机构投资者持股比例来看,2021年,机构投资者的持股比例首度超过了市场的一半,达到了51%。另外机构业务占券商收入的比例持续增长,去年整个券商机构业务的收入达到千亿的水平,业务收入的占比逐年增加,机构交易占券商交易份额逐渐增长。头部券商机构交易占比达到60%以上,甚至有券商超过80%。


张慧海表示,资管新规时代,券商机构业务蓬勃发展。深化资本市场改革,提高直接融资比例,为资本市场引入中长期资金,金融服务实体经济成为重要的政策主线。财富管理市场大发展,资产管理行业管理规模增长稳健,机构业务需求旺盛,养老金及基金等资产管理机构逐步成为机构业务核心客群。同时,机构投资者入市下交易需求率先崛起,流动性需求上涨,推动证券业交易业务由通道经纪向交易做市转型。


科技进步催生新业务模式


张慧海在演讲中谈到了现在热门的大语言模型,最近半年多时间,ChatGPT对每个人都造成了很多事情上的冲击。在短短两个月内ChatGPT的月活用户数就超过了1亿,在随后的几个月的时间里,基于大模型的应用层出不穷。


“每一次科技进步都催生新的业务模式。”张慧海表示,金融科技对行业的影响分为三个阶段:


首先是信息化阶段,这个阶段用科技代替一些手工操作,比如证券行业出现电子报单等一系列业务,银行通过在PC终端上开展业务,替代了营业网点办理相应的业务。这个时代的竞争焦点是IT技术,也产生了一些优秀的公司,比如招商银行在商业银行里脱颖而出。


第二个阶段,网络化。网络化是科技延伸的触角,重在发挥媒介的作用。这个阶段的竞争焦点是流量和场景的应用,比如支付宝、东方财富、同花顺等公司在这个阶段脱颖而出,成为这个行业里的一些领头羊。


第三个阶段,数智化。这个阶段的重点是以科技代替脑力劳动,这跟前面两个阶段有根本性的变化,这个时代的竞争焦点是数据,特别是一些可训练的专业的数据以及用于数据处理的算力。

“为什么把大语言模型提到一个很重要的角度?我们并不是第一次提出人工智能,但是在千亿级参数和超大的算力的高投入情况下,大模型目前在很多方面已经能够替代人类的一些工作,赋能业务发展。”张慧海表示,在大模型推出的背景下,目前的财富和经纪业务进入一个新的起点,新赛道、新机遇,大模型将会引领金融机构进入数智化时代。


大模型技术将改变证券行业应用场景


张慧海在演讲中介绍了大模型在金融行业的一些应用场景。智能投顾方面,在客户洞察、服务匹配、客户沟通、资产配置建议、投资组合、智能下单等全业务流程里,大模型通过数据对接之后,能够自动化地帮助投资顾问完成大量相关工作,让投顾服务更加高效。


在营销服务方面,大模型改变了多媒体的生产方式。通过大模型的内容生成能力,营销部门可以快速生成文案、图片、视频等营销内容,提升内容生产效率。同时,大模型还可以赋能相关策略探索、运营数据分析、内容渠道管理等工作,助力业务运营。


“投研应该是目前来说大模型用得最多的场景。近期,我们根据投研场景对于数据分析和智能处理的实际需求,发布了基于大模型技术全新升级的WarrenQ,推出两款AI工具产品——WarrenQ-Chat和ChatMiner,通过智能对话的方式,帮助分析师和投资经理提高工作效率。”张慧海表示。


WarrenQ-Chat是一款金融垂直领域的Chat产品,利用大模型叠加搜索和聚源金融数据库,通过对话指令,轻松获得金融行情、资讯和数据,且每一句生成的对话均支持原文溯源,确保消息出处可追溯,还可以生成金融专业报表,轻松实现“语控万数”。


ChatMiner则是一款金融文档挖掘器,基于大模型和向量数据库构建,可以根据用户对话指令对指定文档进行快速解读,提供精准检索与定位,提取关键信息,还可以将信息进行有效的整合归纳和精炼或拓展,智能化处理海量文本数据。


张慧海还介绍了大模型在量化投资上的一些应用场景。大模型可以参与因子挖掘与量化策略编写、市场情绪分析。


“前两天我们自己做一个策略的时候,用原来的系统写的话,需要一周的时间,但在使用大模型后,只用了一个下午,并且写出来的代码90%可用,只需要人工做一些修改,让我们非常震撼,因为这个效率提高非常多。”张慧海说。


还有一个大模型的应用场景是基金经理投资指令解析:一是大模型可以“翻译”基金经理的下单指令,通过下单指令自动做相应参数的填入,经过校验之后开始执行;二是可以根据基金经理的查询指令,把查询结果返回到基金经理想要的内容,提升基金经理的决策效率。


“大模型在证券基金行业可以有很多相关的创新应用场景。”张慧海说,要达到这样的目标,要做几个方面的建设:一是基于大模型技术全面升级重构客户、员工交互模式;二是基于大模型技术实现场景、业务逻辑、产品的重构;三是基于大模型技术的基础设施和技术架构的升级。


为此,恒生电子也推出了金融行业大模型LightGPT和基于大模型技术打造的面向投顾、运营、合规等业务场景的金融智能助手光子,解决大模型在落地过程中存在的技术连接、应用连接、数据安全合规即时等问题,实现金融业务系统的智能化升级和重构。

责编:桂衍民

校对:苏焕文


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