上市公司是實體經濟的「基本盤」、經濟發展動能的「轉換器」，推動上市公司在資訊化、數字化、網路化、智能化領域健康發展，對促進我國數字經濟發展具有重要意義。為了積極推動上市公司數字化轉型，促進上市公司做優做強、實現高質量發展，中國上市公司協會組織開展了「2023年度上市公司數字化轉型典型案例」徵集活動。為充分發揮入圍案例的示範引領作用，協會針對案例入圍企業開展了「數字化轉型典型案例線上訪談」工作，業內資深諮詢機構、媒體與入圍企業數字化轉型負責人面對面，圍繞上市公司數字化轉型過程中的問題、戰略、技術、管理等方面展開交流。
國元證券入圍案例「基於人工智慧的前瞻性資產配置研究」。國元證券在財富業務的核心鏈條中運用人工智慧技術，打造全新財富業務科技發展模式，利用自身的研究優勢、科技能力與業務發展需求，提出了「基於人工智慧的前瞻性資產配置方案」研究課題。
本研究搭建了全新的投研框架，產品覆蓋面廣，可以靈活增減產品類型、因子和策略模型。全面升級算法，資產分類擴展數倍，為資產配置提供豐富工具。基金細分類 AI 聚類與排序算法支持基金細分分類下排序篩選，藉助客戶投資偏好標籤分類，實現風險控制下的最優策略模型，儘可能提升投資者收益。
成果方面，本研究能有效幫助客戶提昇平均2%-10%的年化預期收益，顯著降低回撤幅度，提升夏普比率。為行業與整個社會的居民財富保值增值目標提供更加靈活、高效、且更具有實際意義的體系化解決方案。
未來，該項目將轉化為公司的 TAMP 平台，實現線上客戶投資策略的智能服務，線下投顧服務效能提升 6-8 倍，客戶投資收益實質性提升占比客戶達 75%。就此國元證券首席資訊官周立軍分享了基於人工智慧的前瞻性資產配置研究項目。
以下為訪談實錄：
（一）企業介紹
問題：國元證券當前的業務情況，以及行業整體情況如何？
回答：國元證券成立於2001年，是一家註冊資本為43.6億元的綜合金融服務實體。公司擁有143家分支機構和在香港的國元國際、基金、直投、期貨等子公司，形成了牌照齊全、品種多元的綜合金融服務實體。近年來，資本市場發展迅速，行業正在加快向投資性和綜合性方面轉變。隨著政策的引導、新型科技的融入以及消費者需求的轉變，推動了行業的創新和服務模式的發展。因此，資本市場的結構正在發生深刻的變化，行業競爭日趨激烈。特別是隨著新型科技的引入和人工智慧的快速發展，證券公司面臨著前所未有的挑戰。國元證券的數字化轉型工作由IT治理委員會負責統籌，委員會下設數字化推進辦公室，並設有工作組，全面推動和落實相關工作。
（二）案例解析
問題：基於人工智慧的前瞻性資產配置研究項目，主要想解決哪些業務痛點？
回答：國元證券在數字化轉型方面主要希望提升客戶體驗，讓客戶在各方面都能獲得不同的售後體驗。另外是業務效率和協同的問題、解決數據孤島的問題，還要提高管理和決策的精準度，並加強基礎設施建設。
財富業務最核心的場景就是解決客戶投資問題，如何投、怎麼投，通過投資理財，實現客戶的合理投資需求組。目前主流的app或者客戶端都提供了一些專業化的工作，但是對於普通投資者的使用還是有一定給門檻的，就進一步需要尋求投資顧問的幫助，但是每個投顧的知識儲備、投資能力和服務水平也差異巨大，服務的客戶數量也較為有限。國內權益市場的波動較大，基金賺錢基民不賺錢的情況一直存在，只能通過資產配置這種方式才能解決這種局面，而要向客戶推介資產配置建議，又需要更深入全面的了解客戶。基於以上幾點，我們構思，通過人工智慧技術，去實現對客戶千人千面的資產配置建議，並且組合建議更具前瞻性。
問題：目前項目的基本情況如何？
回答：這是一個龐大的系統，包括金融產品投研模塊，客戶分析模塊、資產研究模塊和智能投顧四個大的部分，目前從項目已經基本通過了方案驗證的階段，整體構架、功能模塊和算法部分都已經完備，但到整個系統的上線還有一定的差距。我們計劃是逐步實現，四個部門也是相對有一定的獨立性，目前產品投研已經在做系統部署，其他模塊在同步做疊代與系統建設規劃，具體到上線服務投資者，我們還要更多的論證與測試。
問題：項目使用的技術都有哪些？有怎樣的技術框架？
回答：項目主要分為三個部分：量化系統模塊、深度學習、基於神經網路的客戶投資習慣挖掘和專家系統。量化系統模塊主要用於股票投資，通過宏觀、中觀、微觀層面的數據整合來實現，這裡我們採用了大量的深度學習模型，用以提升系統的學習能力。基於神經網路的客戶投資習慣挖掘旨在挖掘客戶的投資習慣，並對其進行能力分級。專家系統則是根據專家經驗建立專家庫，通過模糊控制方式分級存貯配置規則，再利用系統內的最優化配置算法，實現投資結果的最優化。
問題：在項目推進過程中是否遇到過一些挑戰？如何解決的？
回答：人工智慧在使用時需要進行調參和模型選擇，這是個不斷優化的過程。因此，國元證券開發了一個自動匹配應用模型和參數的程序，以簡化這一過程。同時，數據整合的複雜性，數據的處理算法以及數據質量對結果也會產生直接影響。
問題：項目上線後，取得了哪些成果？
回答：項目分兩階段進行，第一階段可行性已通過驗證，第二階段正在逐步落地各模塊。由於項目規模較大，實際運用可能還需一年時間，後續還需進行風險管控和更深入研究。目前，研究部分已基本完成，正在考慮將研究成果進行落地和轉化，這需要一定時間。
問題：項目落地後還有哪些未來規劃？
回答：項目是一個全新的構架，需要融合多個平台和公司現有的板塊。落地後將繼續不斷疊代，初期提供工具、智能投顧等服務，並不斷豐富內容。投顧業務分為兩個部分，一是怎麼投，二是為什麼這麼投，準備在為什麼這麼投上面重新建立一個新的系統，也契合當前大模型的應用場景，去補齊這一塊。
問題：具體實施經驗，在其他項目中哪些可以複製或借鑑？
回答：國元證券在推進數字化轉型過程中，通過全面溝通、以客戶為中心、敏捷疊代三個方面的實踐，成功打造了一個數字化案例。這些經驗也在其他工作中得到復用，以確保數字化轉型的順利進行。
問題：在項目的實施過程中，引入了哪些合作夥伴一起推進？
回答：國元證券進行數字化轉型過程中，有眾多的合作夥伴，包括諮詢服務供應商、業務系統供應商、底層技術供應商、新興科技公司、數據分析公司、安全解決方案供應商和交易培訓機構。這些合作夥伴大多為上市公司，通過緊密協作，國元證券成功進行數字化轉型，並在各個方面得到很好的支持。
（三）產業觀察
問題：國元證券的數字化轉型處在哪個階段，未來有哪些推進方向？
回答：國元證券的數字化轉型工作尚處於初期摸索階段，近兩年做了一些工作，有一些感悟。在技術層面，打通資料庫，建立統一的企業級數據平台，實現數據集中管理和應用，利用大數據、人工智慧等技術，是數字化轉型的發展方向和深度應用。在組織層面，除了已有的數字化轉型三層架構，還需設立專門團隊，負責數據管理戰略和規範，統籌業務系統數據要素，建立業務部門深度參與機制。在流程方面，需將數據方面的一些東西和標準化流程結合起來，有利於業務流程優化和提供更高的決策。在安全方面，需加強數據安全管理，在數字化轉型過程中，對數據的流動和應用需進行嚴格管理。在文化方面，需形成數字化轉型理念，培養員工數字化轉型意識和習慣。大模型、人工智慧和大數據的這些金融科技技術可能會引入在投行、機構投研業務，作為重點應用場景和領域。
問題：證券行業對於大模型和業務融合有哪些看法？
回答：券商正在與科技公司合作，利用人工智慧提高效率，減少人力投入。對於大模型的應用也在不斷嘗試，將重點引入到投行、投顧、客服、投研等領域。目前也在了解像華為與科大訊飛等具體技術細節。
問題：在監管較強的證券行業，如何看待當前大模型存在的一些問題？
回答：大模型在證券行業的各個板塊都將起到重大作用，但目前還有很多問題需要解決，比如基礎模型能力的提升、算力和數據問題的解決、業務結合的有效性等。雖然已有一些應用推出，但仍處於試水階段，需要結合技術發展，將公司和行業數據與大模型能力結合，並解決訓練、合規檢查、風險控制等技術和工程問題。
（四）數智文化
問題：人才是企業數字化轉型的關鍵之一，如何培養和發展數字化轉型的合格人才？
回答：國元證券通過多個方面來培養合格的數字化轉型人才，包括引入外部數字化專業人才，通過招聘和合作獲取專業技能。對內部員工進行數字化知識和技能培訓，以深化對數字化的理解。鼓勵員工持續學習和自我進修，提供在線課程和資源。建立項目練兵機制，讓員工通過實際項目獲得經驗。設置資訊化專家崗位，要求技術與業務相結合。完善數字化人才的績效考核和激勵制度。
問題：您認為企業文化應該如何更好地匹配數字化轉型？
回答：國元證券認為企業文化與數字化轉型需有機結合。通過以下方式實現：將數字化轉型納入公司戰略，讓員工理解轉型是公司戰略的一部分；強調數字化轉型與公司發展一致，深入傳遞這一理念；為員工提供數字化培訓和學習資源，讓他們掌握知識和技能；建立激勵機制，將數字化轉型成果與員工業績掛鉤；設立數字化專題欄目，促進員工之間的經驗分享。
（五）交流分享
問題：未來希望在做數字化轉型工作做哪些經驗交流？
回答：國元證券希望與各層次的員工就數字化轉型進行經驗交流，包括公司高層、技術專家和業務部門人員。交流的方式可以是行業論壇、峰會、內部平台等。希望討論的話題包括成功案例、文化建設、技術實踐等。認為公司主要領導的參與對推動數字化轉型至關重要，CEO、總裁級別的高管應參與交流，藉此提高數字化認知和理念。同時，通過協會團體形式匯聚人員，促進交流和討論，分享專業知識和經驗。
