一 中小券商的自身优势
当前，随着大模型等新兴技术的崛起，金融服务模式正在经历一场前所未有的升级变革。
中小券商在这场浪潮中如何自处与应对，成为其在新金融时代生存和发展的关键。
一、背景分析
1. 技术发展：大模型引领金融智能化
人工智能（AI）作为模拟和扩展人类智能的科技，正逐步改变金融行业的格局。从符号主义到深度学习的演进，AI技术不断突破。ChatGPT等生成式AI产品的出现，改变了知识生产与传播的方式。特别是DeepSeek等开源模型的出现，基于其强大的思考链能力，为包括中小券商在内的众多企业提供了智能化建设的可能性。
2. 证券业应用实践
作为数据与技术双密集领域，证券业拥有海量的结构化数据资源、高频的业务场景以及数字化转型的强烈诉求。当前，证券业正积极探索大模型技术的应用场景，并逐渐拓展至智能服务、风险管理、投资分析等核心业务，促进业务效能提升和行业高质量发展。
3. 政策环境：资本市场金融科技创新试点推动
监管部门积极发布相关制度政策，推动资本市场金融科技创新试点。近期，资本市场金融科技创新试点数据要素×资本市场第一批项目中孵化出的人工智能创新应用，为证券市场的数字化、智能化建设和创新发展增添新动力。
二、中小券商面临的挑战与机遇
中小券商在面临数字化转型的过程中，遭遇了诸多难点堵点，尤其是资源有限、技术能力薄弱等问题尤为突出。
随着大模型的普及和应用，中小券商也迎来了前所未有的机遇。
三、中小券商AI建设路径探索
1. 技术创新：深度融合小模型、智能体等新技术
未来，中小券商需深度融合小模型、智能体、迁移学习等新技术，提高大模型在特定场景中的预测和推理精准性，进一步提升其在证券领域的应用效果。
2. 生态建设：构建人工智能、数据金融三位一体的发展模式
作为数据要素市场化配置建设下的创新，未来需形成人工智能、可信数据空间、数据金融三位一体的发展模式，促进金融机构、科技企业与监管机构等多方携手合作，构建更加健全、完善的数字化转型生态体系。
3. 合规规范：保障数据安全，控制数据流动风险
围绕投资者服务应用的数据隐私和内容安全等需重点关注。通过线上大模型与本地小模型的融合应用，以及数据匿名化处理、可信执行环境等技术手段，严格保障数据安全，控制数据流动风险。
四、中小券商AI建设路径实施建议
1. 融入地方政府和监管机构的人工智能大生态
中小券商需要融入地方政府和监管机构的人工智能大生态，这是推进数字化转型不可或缺的重要推动力。
2. 结合自身优势，聚焦细分市场与特色服务
金融科技的价值最终需在业务中得以体现。中小券商应结合自身优势，聚焦细分市场与特色服务，提供更具个性化和专业化的服务。
3. 多层次推进AI发展：应用优先、能力培养、生态借力
对于技术薄弱、成本敏感型的中小券商而言，多层次推进是实现人工智能发展的关键。一是应用优先，部署现有厂商通用大模型并进行本地化应用快速对接；二是能力培养，加强模型推理与智能体等技术应用能力培育；三是生态借力，结合地方政府和监管机构资源，加大与科技机构的沟通合作，探索构建适配证券行业特征的AI生态共建共享模式。
五、结语
面对新金融时代的挑战与机遇，中小券商需要保持对先进科技的持续跟进和研究，顺势而为，主动对标监管部门和地方政府战略规划和政策支持，根据自身情况选择适合自身发展的路径。
通过技术创新、生态建设和合规规范等多方面的努力，中小券商可以在数字化、智能化建设的道路上走得更远、更稳。
本文提出的思路、方案和建议更多的是理论逻辑层面的探讨，还需在实践中不断审视、检验和改进。
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