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华泰证券CIO韩臻聪:“幻觉代价”与“燃料隔阂”是金融AI落地两大关键瓶颈
①韩臻聪认为“幻觉的代价”与“燃料的隔阂”是金融AI落地需要突破的两大关键瓶颈;
                ②面对行业痛点,华泰证券给出的解决方案是“All in AI”的核心战略。

财联社11月29日讯(记者 陈俊兰)11月28日至29日,由深交所、港交所、广期所共同举办的大湾区交易所科技大会在深圳召开。在首日高层研讨会上,华泰证券执委、首席信息官韩臻聪发表主题演讲,聚焦金融行业AI应用的现状与趋势,并分享了华泰证券“All in AI”战略及在核心交易场景的落地成果。

韩臻聪指出,当前全球头部金融机构正加速将AI从辅助工具升级为核心生产要素,但行业整体仍面临“幻觉代价”与“燃料隔阂”两大应用瓶颈。

基于此,韩臻聪提出明确判断,金融机构需亲自下场攻克AI在核心交易场景的应用难题。科技公司更多承担基础设施和通用场景应用的角色,而金融机构必须依靠自身优势,解决最核心、最有价值的场景落地问题。正是基于这样的行业判断,华泰证券也给出了自己的答案。

AI渗透从外围走向核心,两大壁垒待破

全球金融AI应用正从外围辅助向核心业务跨越。韩臻聪援引行业动态指出,国外头部机构已将AI深度融入全业务流程,高渗透AI助手使开发人员代码生成效率提升40%以上,且正快速嵌入交易系统与风控模型。

摩根大通为1.6万名理财顾问配备AI助手,其大语言模型套件覆盖20万名员工;美国银行虚拟助手Erica用户近5000万,累计完成30亿次客户互动;富国银行则在全公司部署AIAgent。这些案例印证,金融AI应用正从邮件撰写、报告总结等辅助功能,向交易系统、客户服务等核心场景跨越。

但行业普遍面临双重挑战,韩臻聪指出。第一道壁垒是“幻觉的代价”,通用AI的事实错误在消费领域影响有限,在金融交易中却可能引发系统性风险,OpenAI已明确禁止ChatGPT提供财务建议。第二道壁垒是“燃料的隔阂”,科技公司掌握算法优势,但缺乏金融机构的私域数据与行业Know-How,而这些核心资源受限于隐私合规无法对外开放。

“金融AI的未来不是通用技术与金融的简单叠加,而是将AI嵌入金融自身逻辑,实现技术底座与专业知识的深度融合。”韩臻聪强调。

华泰All in AI,核心场景落地见效

面对行业痛点,华泰证券给出的解决方案是将“All in AI”确立为公司级核心战略,而非局限于IT部门的技术布局。为推动战略落地,华泰证券从数据、模型、算力、场景、人才五大维度构建全链条能力体系,实现AI与金融业务的深度融合。

模型体系采用“大模型教、小模型用”的分层策略,交易下单等实时性要求高、容错率低的场景,使用专门训练的小模型保障毫秒级响应;复杂分析场景则调用大模型,在成本与性能间实现平衡。算力方面,搭建“本地GPU集群+头部厂商云算力”的自主可控平台,为AI应用提供稳定支撑。

投研领域,智能投研平台以新能源汽车产业为试点,构建产业链与主体图谱,助力研究员快速穿透复杂产业关系;交易领域,“小泰做事助手”通过实时客户画像引擎,实现毫秒级意图洞察与精准报价。

10月上线的“AI涨乐”标志着华泰证券在AI原生应用的突破。该产品摒弃传统交互模式,采用多模态意图驱动设计,用户可通过自然语言完成选股、下单、行情提醒等操作。其创新的三层记忆体系,通过知识图谱为用户构建专属投资档案,结合“早点听”专属财经播客、动态估值、事件传导等功能,实现从“投资工具”到“投资伙伴”的升级。

AI成“十五五”分水岭,治理与创新需并重

韩臻聪认为,“AI涨乐”的实践验证了金融机构通过融合数据与认知优势,攻克核心场景的可行性。但行业仍面临数据可信流通、决策责任界定等共性问题。随着“十五五”开启,AI将成为金融行业发展的核心议程与分水岭。

他特别强调AI治理的重要性,提出行业需建立统一的AI治理架构,将模型风险提升至与交易风险、信用风险同等重要的位置,覆盖模型全生命周期管理、敏感数据隔离、训练数据脱敏溯源等关键环节,“创新与安全是一体两面,尤其是在AI深度参与交易决策的场景下,风险可控是创新的前提。”

对于金融行业的AGI发展,韩臻聪提出独特见解,“金融AGI不会是‘出厂即全能’的产品,而应是具备持续学习能力的智能体,就像人类通过不断积累成长为专业人才。”

作为行业探索者,华泰证券明确在交易所引领与监管支持下,以开放协作姿态推动AI与金融的深度融合,为大湾区及中国金融业“十五五”发展贡献力量。

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