深圳市南山区智能经济产业协会
Shenzhen Nanshanintelligent Economy Industry Association
当AI大模型从技术热点走向业务刚需，证券行业面临的核心命题已转变为：如何让技术真正融入投研、财富管理、风控等复杂场景？
拓保软件聚焦数据与场景之间的价值转化，深度参与某头部券商智能化升级工程，通过可落地的工程化能力，为行业提供可复用的AI解决方案。
PART.01
数据+场景
构建可落地的AI引擎
拓保软件在证券AI项目中的技术实践，围绕两大关键环节展开：
数据治理：业务语言转为模型语言
面对证券数据来源复杂、业务术语难以精准识别的挑战，拓保构建了“业务术语→数据标签→模型特征”的映射规则库。
例如将“毛利率波动”“政策风险”等投研术语转化为结构化特征，并通过AI辅助标注工具自动提取财报中的资产负债表科目，显著降低人工处理成本。
场景适配：让模型贴合真实业务需求
针对通用大模型在专业场景中的“答非所问”问题，拓保开发可定制化的轻量级组件。这些模块通过标准化接口集成至客户系统，实现AI能力的快速部署与稳定运行。
PART.02
深耕业务
技术穿透业务全链条
将业务知识编码为可计算的工程逻辑，是拓保助力客户跨越AI落地鸿沟的核心价值。
智能投研领域
在智能投研领域，面对研究员深陷信息过载的痛点，拓保开发了非结构化文本解析引擎——AI大模型智能核验。
该技术能自动从海量公告和财报中提取经营指标、风险信号，构建动态企业画像；同时参与搭建投研逻辑转化工具，将“政策对产业链的影响分析”等专业框架转化为可量化模型特征。这种从数据清洗到逻辑输出的全链路支持，帮助客户将研究资源聚焦于深度分析，释放决策潜能。
财富管理场景
财富管理场景的升级需求源于客户需求的碎片化。拓保借助动态意图识别模型，通过语义分析实时捕捉用户偏好迁移，并开发资产配置策略生成模块，将市场波动、产品条款等因子转化为个性化建议。
这使得客户服务从被动应答转向主动预判，在提升响应精准度的同时增强了用户信任黏性。
风险管控领域
在风险管控这一高合规性领域，拓保聚焦人工核验的效率瓶颈。通过构建金融单据智能核验系统，自动识别银行流水与合同中的字段矛盾点；同时基于历史违规案例库开发风险信号预警引擎，实时监控文本表述异常。
该方案将合规审核从事后纠错推进到事中拦截，在降低操作风险的同时解放了业务人力。
面对行业持续升级的需求，拓保的发力方向愈加清晰：在技术纵深层面，探索多模态分析对路演视频、监管文件的解读能力；在能力沉淀维度，提炼证券AI落地方法论，构建可复用的场景化模型工厂；在生态协同领域，联合生态伙伴推动开发标准制定，降低行业智能化升级门槛。
唯有深度扎根业务场景的痛点逻辑，才能让AI技术转化为业务引擎，真正赋能证券行业蓬勃发展。
