中信建投证券生成式AI技术研究与探索

近年来,人工智能技术发展迅速,已成为推动新一轮科技革命的重要力量,2022年更是被业界称为生成式AI(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)元年。随着诸如ChatGPT、Stable Diffusion等模型的问世,金融行业也在广泛探讨AIGC技术如何赋能各业务领域。中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”)一直紧跟人工智能技术的发展潮流,积极研究探索自然语言处理(NLP)领域的生成式AI技术,推出基于ChatGPT类似技术研发的智能对话模型ChatSEC。ChatSEC作为数据增强的一种手段,通过生产更高质量、更多样的数据,在降低人工标注成本的同时,可以显著提升原有智能系统的性能,为更多人工智能前沿技术赋能业务发展提供思路。

ChatSEC:中信建投证券“类ChatGPT”技术研究与探索

近年来,人工智能已成为推动证券行业数智化转型的重要力量,2022年更被认为是人工智能生成内容(AIGC)元年。随着诸如ChatGPT等模型的问世,证券行业也在积极跟进、广泛探讨类似技术如何赋能各业务领域。中信建投证券一直紧跟人工智能发展浪潮,致力于研究探索自然语言处理(NLP)领域的“生成式AI”技术,并基于开源大规模语言模型框架,利用ChatGPT类似技术研发了面向证券行业的智能对话模型ChatSEC,目前正积极开展可落地应用场景的研究与探索,文章对此进行了详细介绍。

知识图谱技术在证券公司员工赋能平台中的应用探索

当前,金融机构在开展财富管理业务时,经常面临庞大的客户群体与综合服务能力不匹配的问题:一线员工学习压力大,客户服务针对性弱;个体经验难以持续产生价值,出现专业人才流失现象等。为解决这些问题,中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”)积极探索通过科技赋能提升财富管理能力,利用知识图谱和大语言模型技术,有效连接用户、产品和知识等节点数据,开发了具有专业知识生产检索功能的员工赋能平台系统。

RPA助力解放高素质人才的研究与应用实践——以中信建投为例

在经济进入高速发展的新阶段,越来越多的证券企业愈加注重自动化、智能化等数字技术在企业数字化转型中的应用。同时,随着行业竞争的加剧,如何提升内部运营管理水平,降低人力成本,加快实现智能化运营与数字化运营,成为目前证券企业亟须思考的问题。中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投”)在开展日常证券业务的过程中积累了大量的基础数据,最大化发挥这些数据的价值,成为企业数字化运营的关键。

证券公司财务集中管理的建设与完善

我国传统的以营业部为独算模式的证券公司已经无法适应新形势的发展变化,在面临新的机遇和新的挑战面前做好管理模式的创新成为时下证券公司的一个重点,其中尤其是对财务管理的创新更是能够改变证券公司现状及促进其提高经济效益,增加自身价值的有效途径。本文阐述了传统财务管理的一些现状及实现财务集体管理的优势,并提出了一些有关建设和完善的建议。

证券公司财务管理转型的探究

随着证券公司分支机构数量增加、财务共享中心不断推广、数字化技术深化应用,财务管理转型成为证券公司提高财务管理决策信息质量、实现业财融合、增强竞争力的重要方向。介绍了财务管理转型的概念和意义,阐述了证券公司财务管理转型的必要性,分析了证券公司财务管理转型难点,并基于证券公司层面和员工层面分别提出了具体的应对策略。

关于证券公司经纪业务成本控制问题的思考及建议

成本领先战略在证券公司经纪业务服务同质化严重的情况下,成为其日益重视的竞争战略选择。而在成本控制方面证券公司经纪业务目前仍存在着一些问题,该篇文章对证券公司经纪业务成本的主要构成、成本控制工作中存在的问题进行了简要分析,并提出了改善建议。

关于证券公司经纪业务财务风险的浅析及建议

经纪业务是证券公司最基础、最重要的业务支柱之一,资本实力较弱等因素为其带来了一定的财务风险,如何防范、化解财务风险,提高服务客户、创造价值的能力是其需要关注和认真思考的一个重要问题。该篇文章对证券公司经纪业务的主要财务风险进行了简要分析,并提出了应对建议。

金融科技在证券市场合规中的应用研究

随着科技的迅猛发展,金融科技已经渗透到金融行业的各个角落,为传统金融行业带来了翻天覆地的变化。证券市场作为金融体系的重要组成部分,其合规性一直是监管机构和市场参与者关注的焦点。近年来,金融科技在证券市场合规领域的应用逐渐凸显,成为推动行业发展和创新的重要力量。

RPA技术助力国际投行业务降本增效

机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)是以软件、机器人及人工智能为基础的业务过程自动化技术,其可轻松创建、部署和管理软件机器人,模拟人类行为,与业务系统或软件进行互动。RPA机器人可以像人类一样工作,如理解屏幕上的内容,进行系统导航、识别和提取数据,以及完成其他一系列的既定行为。同时,RPA机器人的工作速度比人类更快、工作状态更稳定,能够在提高工作效率的前提下,避免重复、繁杂的工作给员工带来负面情绪。因此,RPA技术可以简化工作流程,让员工有更多时间参与到更具创新性、综合性的工作当中,在降低用人成本的基础上大大提高企业的生产力,助力企业数字化转型,实现降本增效。

基于层次分析法的金融信创系统评估体系的构建

近年来,信息技术应用创新产业(以下简称“信创”)迎来了快速发展的时期。随着国家“十四五”规划的实施,整个金融信创行业预计将迎来发展高峰。由于金融信创的主体以市场化机构为主,所以相关系统的性能、稳定性、适配性和安全性等方面比传统要求更高。因此,文章提出了一个金融信创综合评估体系。首先,对信创基础硬件展开性能测试,为评估体系提供数据支撑;其次,运用该评估体系对目前主流的信创基础硬件进行性能测试评分,并利用层次分析法证明了该体系的有效性和合理性。信创系统评估体系能反映金融信创系统在各个方面的表现,为相关部门和企业提供科学的依据和决策支持,从而为用户提供更加稳定和优质的金融服务。

基于人工智能技术的员工赋能平台建设实践

随着金融行业对人工智能技术的深度整合,员工赋能平台逐步发展为一个全面的知识和信息生态系统,能够为员工提供个性化的能力支持。本文结合中信建投证券股份有限公司相关实践,从系统建设思路、架构设计和核心技术等维度,详细介绍了员工赋能平台的建设路径。

证券公司经纪业务向财富管理转型的路径探讨

改变依靠经纪业务通道盈利的被动业务模式,根据客户需要开展财富管理业务,满足居民优化资产配置的需求,已成为当前证券行业的重要发展方向。本文结合行业发展现状以及国际实践经验,探究证券公司转型财富管理面临的挑战和证券公司发展财富管理的可行性路径,为推动证券公司向全面财富管理和综合金融服务商转型提供新的思路。

论证券公司全面预算实施路径

预算管理在企业管理体系之中占据着至关重要的位置,不但能够有效保证不同部门之间进行相应的交流与合作,也能够有效提升企业自身的综合效益。随着时代的不断变迁,全面预算管理已经逐步演化为了多功能管理,在企业中得到了较为广泛的应用。其中与普通工商企业不同的证券公司,并未构建完善的全面预算管理体系,无法充分发挥预算管理的基本功能。基于此,本文概述了全面预算管理的基本内涵、基本特征以及基本方式,并分析了证券公司全面预算管理中暴露出来的问题,根据实际情况给出相应的解决策略,以求推动证券公司财务管理的良好发展。

关于证券公司财务管理模式的研究

随着我国经济的发展,证券公司的数量不断增多、规模不断增大,这就对证券公司的财务管理提出了更高的要求。财务管理模式应与时俱进,不断改善和创新,以期与新时代的金融经济发展相适应。本文主要探讨了证券公司财务管理模式,并对证券公司进行了概述,旨在为相关部门提供经验借鉴。

证券公司财务集中管理的必要性及实施要点

社会经济的迅猛发展提升了金融市场的核心地位,也扩增了国内证券市场的压力,对证券公司的可持续发展产生了影响。为了在激烈的竞争中求得生存,证券公司一定要强化财务集中管理,建立完整、有效的财务管理模式。基于此,本文以证券公司为例,重点介绍其实施财务集中管理的必要性然后探究了相应的实施要点,以供参考。

证券公司债券承销业务的数字化转型路径研究

通过人工智能、大数据等金融科技提升数据治理水平和建设智能化服务系统,是证券公司债券承销业务数字化转型的重要方向。本文概述了券商债券承销业务数据来源与采集,探讨了债券承销业务数字基础设施建设及转型路径,并提出了对策建议。

面向金融营销服务的数智协同平台建设

近年来,随着数智协同技术的持续发展,越来越多的金融机构通过融合应用大数据、人工智能及云计算等技术,改变传统经营模式和业务场景,构建端到端的智能化生态,实现运营过程中的降本增效。随着互联网技术的快速发展,传统证券公司的经纪业务能力面临巨大考验,如何将数智协同技术深度融入证券营销服务过程,推动传统营销模式向数智结合的新模式转变,提升获客留客效率、扩大市场规模,是当下各大证券公司面临的共同难题。

证券公司精准智能化服务探讨

互联网券商的崛起改变了证券行业的运营模式,传统证券公司的市场竞争环境、营销策略和服务模式需要进行优化。从实践来看,金融科技为这种转变提供了动力,传统券商需要从人力引擎转为“人力+科技”双轮驱动,利用金融科技驱动效能提升。本文从客户服务模式的发展历程出发,分析了如何依托金融科技力量在精准智能化服务方面进行探索与实践,展示了精准智能化服务平台的运营体系和流程设计,并在此基础上提炼出精准智能化服务平台的应用价值。

城投债信用利差影响因素——基于文献综述视角

本文基于文献综述视角,梳理了城投债信用利差的影响因素,归纳了这些因素对其产生影响的机制路径。研究结果表明,城投债的信用利差长期主要受到宏观、区域、行业和债项因素的影响。其中,宏观因素影响主要体现在经济基本面、流动性溢价及资产配置渠道效应上,但其具体影响路径存在一定争议;区域因素影响主要体现在地方政府的担保能力和担保意愿上,近年来该影响有削弱趋势;行业因素影响主要体现在地产相关的地方财政收入上,且其可通过融资扩大效应增强该影响;债项因素影响主要体现在第三方担保上,研究显示只有专业担保公司的担保能较显著影响利差,以“冲评级”为目的的城投互保没有显著影响。此外,本文提出城投信用利差研究可以继续挖掘的方向:不同区域不同层级平台的信用利差比较研究,平台转型背景下财务信息的有效挖掘利用,以及债务风险的定位判断和策略取舍对定价范式的选择影响。