国金证券大模型赋能投资研究场景应用探索

在数字化与智能化快速发展的今天，金融领域正经历深刻变革。大模型技术的突破为证券行业带来了前所未有的机遇，截至目前，已有至少30家证券公司宣布接入大模型产品或推进其本地化部署。本文将深入解析大模型技术在证券行业的应用前景与挑战，并以国金证券的实践为例，详细拆解其在产业链图谱挖掘与研报因子挖掘领域的创新应用。

一、大模型在证券行业应用的三大挑战

大模型在证券行业的应用主要集中在投研、投顾、运营等领域。然而，其应用并非一帆风顺，主要面临以下三大问题：

• 场景适配问题：如何选择最合适的大模型应用场景以确保其快速适配，并发挥最大效用，是证券公司急需解决的核心问题。证券公司需要根据大模型的技术优势与自身的业务需求和技术能力，选择在哪些典型场景应用大模型，以确保能够发挥其技术优势，尽快见到成效。
• 应用效果问题：虽然大模型在部分证券公司进行了本地化部署，并在多个场景中进行了初步验证，但具体的效果和精度数据仍未完全披露。大模型适配场景的精度评估和性能优化等问题亟待进一步解决，以确保其在证券行业的实际应用效果。
• 能力拓展问题：大模型及其思维链技术在证券行业的应用，面临着如何充分挖掘其潜力，并将深度思考能力落地于创新应用的问题。例如，思维链技术能够展示完整的思维推理过程，提升推理的可解释性和透明度，但如何将其应用于投研分析，提供增量创新支持，并没有明确的答案。

小提示：面对上述挑战，建议证券公司从高频、低风险、数据量大的任务（如文档摘要、信息检索）开始尝试，逐步积累经验，再向更深度的决策支持场景延伸。

二、国金证券基于特色场景的大模型适配性研究

当前，大模型技术正处于“长坡厚雪”阶段。金融行业作为数据密集型行业，拥有丰富的数据资源、完善的数字化基础和多样化的业务场景，有望成为大模型技术落地的先锋。国金证券提出并践行“AI友好型组织”的理念，通过优化业务和数据流程，实现人工智能与业务场景的深度融合。

在此背景下，国金证券围绕大模型在证券行业的适配性展开研究，基于文档问答测试，评估其在金融文本理解任务中的表现，并结合特色场景，分析思维链技术如何优化投资研究流程。

1. 构建国金证券产业链测评体系

国金证券将DeepSeek大模型接入特色大模型产业链图谱智能挖掘场景中，原创性地提出了国金证券产业链测评体系。具体来说，即利用产业链的树状结构进行相关的编辑距离计算，并将DeepSeek自动挖掘的产业链图谱与已有的产业链基准库数据进行对比，计算平均编辑距离。

测评结果：经测评，DeepSeek自动挖掘的产业链图谱与基准库之间的平均编辑距离相近，表明其能够准确挖掘和构建产业链图谱，结果具有较高的可靠性和有效性。此外，在产业链多样性与丰富度方面，DeepSeek挖掘出的图谱节点数较多，能够更细致地拆解产业结构，形成更全面的分析框架。

核心发现：采用大模型进行产业链挖掘，不仅能够实现快速处理，而且其精度与人工挖掘相当，有望改变证券行业生态，提升产业链分析与决策能力。

2. 对DeepSeek进行多维度测评

为客观评价DeepSeek在因子生成方面的精度，国金证券采用ChatGPT-4o对其输出的各个维度进行打分，力求更客观准确地评估模型性能。测评结果如下：

• 语言流畅性与表达（4.5分）：生成的内容语句简洁明了，流畅性较好，适合快速理解报告。
• 结构清晰度（5分）：报告结构清晰，层次分明，逻辑递进，易于追踪和提取关键信息。
• 信息丰富性（4.5分）：提供详细内容，特别是在“增量信息”部分，虽然信息有所简化，但未牺牲必要细节。
• 因子逻辑正确性与合理性（4.5分）：因子逻辑合理，符合市场反应模式和投资领域实践需求。
• 代码可读性与可用性（4.5分）：生成内容简洁，易于理解和实现，代码可用性高，维护修改方便。

小提示：在评估大模型效果时，可以参考此测评维度，从语言、结构、信息、逻辑、代码等多角度进行综合打分，以确保评估的客观性。

3. DeepSeek在国金证券特色场景中的表现

在特色场景中，国金证券对DeepSeek进行了深入测评，结果显示其显著提升了业务效率和决策质量。在具体应用中，DeepSeek展现出完整的思考过程，使其与用户问题的关联性清晰可见，大幅提升了文档问答的精度和效率。

尤其在以下场景中表现突出：

• 通用文档问答场景：提供原文定位思路指引，生成逻辑推理报告，帮助用户更好地理解和定位关键信息。
• 产业链图谱智能挖掘场景：基于思维链技术，生成产业链深度思考报告，对关键因素和关系进行深入分析和挖掘。
• 因子挖掘与代码生成场景：生成因子深度思考报告和代码深度思考报告，对大模型研报解读与代码生成过程进行详细解析。

常见问题解答：
问：大模型在证券行业的应用效果与人工相比，差距有多大？
答：根据国金证券的测评，DeepSeek在产业链挖掘精度上已与人工挖掘相当，但在处理速度和可扩展性上远超人工。例如，大模型可以快速生成产业链图谱，而人工整理需要花费大量时间，且难以做到实时更新。不过，在复杂的因果推理和主观判断上，大模型仍需人类专家的指导和修正。

三、思维链技术在证券业的应用探索

国金证券聚焦DeepSeek大模型的思维链技术，将其技术优势与自身业务需求相结合，实现了多项突破性进展。

1. 梳理行业脉络，生成产业链深度思考报告

在产业链图谱智能挖掘场景中，思维链技术不仅展示了思维推理的完整过程，还大幅提升了产业链研究的系统性。DeepSeek思维链技术应用场景包括：

• 产业链智能拆解：通过思维链技术，对产业链上中下游的企业、技术、供应链关系进行推理建模，形成动态、多层级的产业链图谱。
• 因果推理与趋势预测：借助逐步推理能力，还原产业发展路径，识别关键变量，对未来趋势进行逻辑推演，辅助投资决策。
• 开放思考过程，提升用户体验：开放思维链的推理过程，从数据输入、关键变量分析到最终报告，用户可直观看到推导结论的过程，提升信任度与透明度。
• 思考过程开源，提升研究智能化水平：国金证券计划将部分产业链挖掘的思考过程进行开源，促进投资者、研究员与AI的协同优化。
• 深度思考，赋能产业研究智能化：将产业链研究从传统静态分析升级为“智能推理+可解释性分析”模式，助力研究团队发现潜在投资机会。

2. 开放思维过程，生成因子代码可解释性报告

国金证券原创了特色场景大模型研报因子挖掘思维链流程，包括通读、溯源、定义和落地四个步骤。通过多轮对话，逐步完成研报因子挖掘任务。

基于思维链的深度思考能力，生成的因子代码可解释性报告具有多重要价值：

• 提升效率与准确性：自动生成因子代码，快速将研报中的因子描述转化为准确的代码实现，大幅缩短人工编写时间，降低错误率。
• 促进金融工程创新：对“预期惯性”因子等深度挖掘，为多因子选股策略提供新思路，丰富因子库。
• 提高代码质量：生成的代码遵循软件工程最佳实践，具有良好的可读性和可维护性。
• 助力知识传承与团队协作：便于新成员快速了解因子与代码逻辑，促进团队成员间的交流与协作。

常见问题解答：
问：思维链技术如何具体提升因子挖掘的准确性？
答：思维链技术通过展示一步一步的推理过程，使得大模型能更清晰地理解“为什么”需要这个因子，以及“如何”从研报文本推导出代码逻辑。例如，在挖掘“预期惯性”因子时，模型会先通读研报，定位描述该因子的原文，然后定义其计算逻辑，最后生成代码。这种过程展示极大地减少了因理解偏差导致的信息丢失，从而提升了准确性。

四、总结与展望

在AI友好型治理框架下，国金证券进一步拓展了大模型的应用场景，特别是在产业链图谱智能挖掘和研报因子挖掘等领域。思维链技术的引入，使复杂信息得到层层解析，为证券业务提供了系统化、深度化的分析框架，从而提升了投资研究的精准性与科学性。大模型的智能推理能力不仅拓展了金融分析的深度，还提升了投资决策质量，使证券公司能够更精准地洞察行业趋势与投资机会。

展望未来，思维链技术将在证券行业的多个应用场景中发挥深远影响。随着技术的持续创新，大模型将在投资研究、智能问答、风控管理等领域不断得到深化应用，为证券公司的智能化转型提供更强助力。凭借透明的推理过程与高效的信息提取能力，大模型不仅提升了证券研究的系统性，还增强了投资者对数据来源和决策逻辑的信任感。随着AI友好型理念的深入实践，大模型将在金融行业智能化进程中扮演更加关键的角色，助力金融机构实现创新发展。

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