数智化转型：证券业高质量发展的新引擎——基于智能体服务化架构的路径探索

　　一、引言：证券业数智化转型新命题

　　金融作为现代经济的核心，资本市场在资源配置中发挥着关键作用。当前，以人工智能、大数据、大模型、云计算等为代表的科技革命正在深刻地重塑金融业的生态与服务模式。证券行业作为资本市场的重要中介，数智化转型已从“可选路径”转变为关乎生存与发展的“必然抉择”，成为推动行业高质量发展的新驱动力。

　　党中央、国务院高度重视金融科技发展。中央金融工作会议将“数字金融”纳入“五篇大文章”，证监会明确提出“加快推进数字化、智能化赋能资本市场”，强调“提升证券期货行业数字化水平”与“推动行业机构数字化转型”。这一系列顶层设计为证券行业指明了方向，注入了政策动力，标志着数智化转型已成为行业共同面临的重大课题。

　　然而，行业转型仍面临深层次挑战。许多投入未能有效转化为持续竞争优势，根源在于未能实现技术能力、组织协同与业务价值的系统性融合。证券业数智化需超越零散的工具改良，转向以业务价值为核心、技术为支撑、组织演进为导向的深层变革。本文聚焦模型即服务（MaaS，Model as a Service）构成的智能化能力底座，以及多智能体（MAS，Multi-Agent Systems）思想启发的任务协同机制，探讨如何以MaaS为统一平台，支持MAS对复杂业务流进行智能编排，从而推动证券业从单点智能迈向体系化智慧。这不仅是技术升级，更是发展理念、业务模式与行业生态的深刻变革。

　　二、现状与挑战：证券业数智化转型的深层次瓶颈

　　在政策与行业趋势驱动下，数智化转型方向已然明确。然而，对众多证券机构尤其是中小券商而言，从战略到落地仍面临四大现实制约。

　　（一）有限算力与技术条件构成基础约束

　　中小券商受限于IT预算与团队规模，在支撑大模型训练、构建实时数据平台等需密集算力的环节面临瓶颈。这制约了前沿探索，也使其难以建设和运维统一、弹性的智能化能力底座，易陷入“烟囱式”孤岛建设。

　　（二）高昂的成本与模糊的投入产出比形成转型压力

　　转型涉及持续的软硬件、数据与人才投入，综合成本高昂。许多项目的业务价值难以短期精确量化，导致投入产出比（ROI）不清晰。这种不确定性易使公司管理层在战略抉择上陷入观望或零散投入，显著影响数智化应用及转型效果。

　　（三）智能工具输出结果的可信度加剧决策风险

　　金融业务要求极高的准确性、可解释性与合规性，这与当前智能工具存在的“幻觉”、事实偏差及“黑箱”问题直接冲突。中小券商可能缺乏资源进行深入的领域知识工程与模型优化，难以确保输出结果的绝对可靠与专业，阻碍了其向投研、投顾、风控等核心决策环节渗透。

　　（四）数据安全与合规风险抬高转型门槛

　　金融业具有高度敏感性，并且其强监管属性使安全合规成为生命线。应用新技术必须直面数据安全、模型可解释性及输出合规等风险。建立与之匹配的治理体系与合规科技能力，这对资源紧张的中小券商构成了显著的又一挑战与门槛。

　　三、破局思路：构建“技术—流程—业务”三位一体的转型框架

　　面对上述瓶颈，需以系统思维破局。本文构建以“技术赋能（MaaS）、流程智能（MAS）、业务重构”为核心的转型框架，旨在将前沿技术转化为可落地的业务解决方案。

　　（一）技术层：构筑集约化、智能化的MaaS能力底座。

　　破解“碎片化”困局，关键在于构建企业级MaaS平台。其核心在于整合分散的AI能力，形成标准化模型服务池，通过统一接口为全公司提供“开箱即用”的智能服务，实现算力、算法与数据资源的集约管理。这能从根本上避免重复建设，降低各业务线的创新门槛与成本，为规模化智能应用提供稳定高效的能力供给。

　　（二）流程与业务层：以MAS思想驱动业务流程智能化。

　　多智能体系统的精髓为重塑业务流程提供了新思路，其核心在于将跨部门协作抽象为由多个虚拟“智能体”协同完成的任务网络。每个“智能体”封装特定业务能力或规则（可基于MaaS构建），通过高效通信与调度完成复杂流程。以中信证券通过火山引擎构建的“数字员工”体系为例，“超级研究员”“市值管理助理”等正是MAS思想的实体化。它们如同虚拟团队，在处理综合业务需求时可被智能调度与编排，自动串联分析、生成、合规等环节，从而将传统串行、手动的协作转变为高效、自动化的智能流程。

　　（三）三者关系：闭环驱动价值创造。

　　在该框架中，MaaS作为“能力供给层”提供各类智能工具；MAS作为“流程智能层”担任调度中枢，根据业务场景灵活编排MaaS能力；业务价值则作为“导向层”引领方向。三者形成“业务驱动流程、流程调用技术、技术反哺业务”的动态闭环。唯有实现这一闭环，方能将数智化潜能切实转化为降本增效、管控风险、提升服务的核心竞争力。

　　四、路径探索：从诊断到落地的系统推进策略

　　在确立理论框架后，需将其转化为可执行的实施路径。本文探索“精准诊断、方案验证、全面推广”的系统化策略，为券商转型升级提供明确的路线参考借鉴。

　　（一）精准诊断与战略对标——制定转型蓝图

　　开展全面的数智化成熟度诊断，超越技术盘点，深入评估数据资产质量、业务流程断点及组织协同效能。重点识别那些因数据孤岛与部门壁垒导致客户体验折损、运营效率低下的关键瓶颈。同时，需结合行业领先实践进行技术对标，审慎评估MaaS与智能体技术的引入场景与投资优先级。

　　（二）方案设计与概念验证——实现局部突破

　　应遵循“小步快跑，价值优先”原则，在选定场景开展融合MaaS与MAS的方案设计与概念验证。例如，在智能投研场景，可设计由“信息抽取”、“数据分析”与“报告生成”智能体协同的原型，调用MaaS平台的相应模型。通过敏捷开发快速验证技术可行性、流程贯通性及业务价值，并用实际数据量化效能提升。

　　（三）路径规划与全面推广——构建体系化能力

　　制定分步实施路线图，明确各阶段目标、资源与里程碑，并建立涵盖模型风险、数据安全及持续评估的治理体系。同时通过内部赋能平台将试点成果标准化、工具化，并辅以培训与宣导，推动数智化从项目试点向常态运营的根本转变。

　　五、结语：迈向“智慧证券”新征程

　　证券业的数智化转型，是一场以科技重塑业务内核、以智慧提升服务品质的战略变革。其成功的关键，在于将“技术-流程-业务”的系统框架，精准转化为券商前、中、后台可感知、可执行的具体行动，从而释放核心价值。

　　对前台业务部门而言，转型的着力点在于深化客户洞察与推动服务主动化。以财富管理与机构业务为例，可充分运用基于MaaS平台的智能工具（如客户画像、智能投顾），实现对客户需求从被动响应到主动预判的跨越。通过个性化资讯、智能资产配置与交易陪伴，构建差异化服务体验，完成以客户为中心的价值闭环。

　　对中台管理与支持部门而言，转型的着力点在于实现高效的风险协同与流程穿透。风控、合规及运营部门应依托MAS理念驱动的协同机制，打破监控壁垒。例如，构建跨市场的“智能风控中台”，使市场、信用与操作风险信号能够实时联动、综合分析，实现从“事后处置”到“事前预警、事中干预”的流程重塑，全面提升内控效率与稳健性。

　　对后台技术及数据部门而言，转型的着力点在于构建坚实、统一的赋能基座。其核心使命是建设并运营好企业级MaaS能力平台与高质量数据资产体系。这不仅要求提供稳定高效的算力与模型，更需以“能力中台”形态，支持业务部门灵活编排智能体，快速构建场景化解决方案，从而将技术能力直接转化为业务生产力。

　　综上所述，数智化转型为券商带来的核心价值是三位一体的：其一，降本增效与体验优化；其二，风险强化与合规保障；其三，模式创新与生态构建。转型的本质是将数据、算法与人的专业智慧进行深度融合。它不追求对组织架构的重塑，而旨在为每个岗位赋能，为每条流程增效。展望未来，证券机构唯有以业务价值为本，以体系化能力为基，持续推动技术落地与组织学习，才能在新一轮竞争中构筑起持久的核心优势，引领中国证券业迈向高质量发展的新篇章。(世纪证券有限责任公司博士后创新实践基地 雷宇飞)

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