財聯社4月5日訊（記者 趙昕睿）استمرت شعبية موضوع الذكاء الاصطناعي في الارتفاع منذ إطلاق DeepSeek. لم تقود هذه الطفرة إلى انتعاش سوق الأسهم التكنولوجية فحسب ، بل أدت أيضا إلى تسريع تغلغل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي بشكل غير مرئي ، مما أدى إلى إعادة تشكيل نموذج الأعمال المالية بشكل عميق ، لا سيما في الخدمات المصرفية الاستثمارية والبحوث وغيرها من الأعمال. وفي ظل طفرة الذكاء الاصطناعي، تغتنم بنوك الاستثمار المحلية والأجنبية باهتمام الفرص المحتملة وتنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواحدة تلو الأخرى، على أمل اغتنام فرص التنمية. هل المساران مختلفان من حيث التقدم الوظيفي في الذكاء الاصطناعي ، أم أنهما مميزان؟

近期，高盛CEO David Solomon在AI峰會上的一起言論引起高度關注，他表示，傳統IPO招股書往往需要6個投行人用兩周完成，但如今AI可以在幾分鐘內就完成95%的工作。據記者瞭解，事實上，去年 5 月外媒就曾報導，華爾街投行藉助 AI 分析師，幾秒就能完成投行分析師原本需數小時甚至整個週末才能完成的工作。

وفي هذا الصدد، أجرى المراسل مقابلات مع بعض البنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية لإجراء بحث معمق حول أوجه التشابه والاختلاف بين السوقين في تطبيق الخدمات المصرفية الاستثمارية الذكاء الاصطناعي من أبعاد متعددة.

المسح 1: ما هو الوضع الفعلي لعملية تشغيل بنوك الذكاء الاصطناعي الأجنبية؟ لماذا يتجنب الذكاء الاصطناعي لمس البيانات الأساسية؟

لماذا يستطيع الذكاء الاصطناعي إكمال "5٪" من نشرة الإصدار؟ كشف مصرفي استثماري أجنبي للصحفيين أن 0٪ من المحتوى في نشرة الإصدار ، مثل معلومات التسجيل الصناعي والتجاري للشركة ، وبيانات التقارير المالية السابقة ، والإحصاءات العامة للصناعة ، كلها معلومات عامة ، ويمكن الحصول على الذكاء الاصطناعي ودمجها بسهولة. لا تزال "0٪" المتبقية ، مثل تحليل الإدارة في نشرة الإصدار ، وحالة حقوق الملكية للمصدر ، وما إلى ذلك ، بحاجة إلى تحسين وتحسين يدويا.

على الرغم من أن النسبة العالية من بيانات "95٪" مؤثرة للغاية ، إلا أن المراسل علم أنه في الوقت الحالي ، يلعب الذكاء الاصطناعي دور المحرك الذكي فقط في البنوك الاستثمارية الأجنبية ، وهناك سببان وراء ذلك.

يعد أمن البيانات ، باعتباره الخط الأحمر للأعمال المصرفية الاستثمارية ، بطبيعة الحال الاعتبار الأساسي في تكامل الذكاء الاصطناعي والأعمال المصرفية الاستثمارية. من أجل منع الوصول غير المصرح به إلى البيانات واستخدامها والإفصاح عنها وتدميرها والتلاعب بها، تسمح بنوك الاستثمار الأجنبية فقط بوصول الذكاء الاصطناعي إلى البيانات العامة. بعد كل شيء ، فإن معظم البيانات التي تتواصل معها بنوك الوساطة والاستثمار على أساس يومي تتضمن الأسرار التجارية وخصوصية العملاء ، ومخاطر السماح ل الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى هذا النوع من البيانات لا تحصى.

سبب آخر هو أن التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي يعتمد على البيانات العامة ، مما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي تلبية احتياجات القطاع الخاص بدقة عند تطبيقه في الأعمال المصرفية الاستثمارية ، ولم يتم تحقيق حالة المطابقة المثالية بعد.

يمكن ملاحظة أن بعض البنوك الاستثمارية الأجنبية تسمح فقط الذكاء الاصطناعي بالحصول على المعلومات العامة بناء على اعتبارات أمن البيانات. ولكن لماذا لم تسمح البنوك الاستثمارية الأجنبية لمنظمة الذكاء الاصطناعي بلمس البيانات الأساسية للشركة؟ وجد تحقيق المراسل أن الافتقار إلى "الانتشار المحلي" هو النقطة الشائكة الرئيسية.

وتتأخر الترقية التكرارية للأنظمة الداخلية للبنوك الاستثمارية الأجنبية، كما أن القدرة على التكيف مع نشر الذكاء الاصطناعي ليست جيدة، ولا يزال النشر المحلي في مرحلة الترويج. في المقابل ، فإن عملية نشر الذكاء الاصطناعي في بنوك الاستثمار المحلية أسرع بكثير. بالإضافة إلى ذلك ، وفقا لمصرفيي الاستثمار الأجانب ، يمكن للوساطة المحلية نقل المستندات من خلال WeChat ، بينما في الخارج ، بمجرد اكتشاف سلوك "الرسالة الخاصة" هذا ، سيتم طرد الموظفين المعنيين على الفور.

يمكن ملاحظة أن القدرة على التكيف للنظام الداخلي للبنوك الاستثمارية الذكاء الاصطناعي ، والاختلاف في إدارة ومراقبة أنظمة تطوير الأعمال ، والتقدم المحرز في النشر المحلي هي العوامل الرئيسية التي تسبب الفرق بين التطبيقات الذكاء الاصطناعي في البنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية.

الدراسة الاستقصائية 2: ما هي الخصائص المشتركة للبنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية في عمليات الذكاء الاصطناعي؟

أصبح التحول المدفوع ب الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المصرفية الاستثمارية إجماعا واسعا بين البنوك الاستثمارية في الداخل والخارج. بالإضافة إلى العوامل المذكورة أعلاه ، وجد المراسل أن هناك بعدين أساسيين يتزامنان مع تطور بنوك استثمار الذكاء الاصطناعي الأجنبية من خلال التحقيق في ديناميكيات الخطوط الأمامية لشركات الوساطة المحلية.

عندما يتعلق الأمر بتحسين الكفاءة وتحسين العمليات ، فإن فوائد الذكاء الاصطناعي معروضة. من خلال بناء قاعدة معرفية مصرفية استثمارية ، تزود شركات الأوراق المالية المصرفيين الاستثماريين بمحركات بحث ذكية لتحسين كفاءة كتابة نشرة الإصدار وتقليل معدل الخطأ. ثانيا ، في ظل القيود التنظيمية ، اتخذت البنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية أمن البيانات كمبدأ توجيهي وقامت ببناء خط دفاع قوي لحماية خصوصية البيانات. ومع ذلك ، نظرا لعوامل مثل اللوائح الإقليمية ونماذج الأعمال ، قد تكون هناك اختلافات في تدابير الحماية المحددة بين الجانبين.

بالإضافة إلى البعدين الأساسيين المذكورين أعلاه ، أظهرت البنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية أيضا اتساقا في الجوانب التالية:

الأول هو دعم صنع القرار الإضافي: بمساعدة تحليل البيانات والتنبؤ بالنموذج ، يتم تقييم مخاطر المشروع بدقة ، وإجراء أبحاث متعمقة في الصناعة ، والتنبؤ باتجاهات السوق ، مما يوفر أساسا موثوقا به لاتخاذ قرارات الأعمال المصرفية الاستثمارية.

والثاني هو تحسين خدمة العملاء: تحسين تجربة العملاء ورضاهم من خلال خدمة العملاء الذكية وصورة العملاء وتصنيف العملاء الذكي.

والثالث هو تعزيز إدارة المخاطر: من خلال تحليل البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي، وتحديد المخاطر المحتملة وإعطاء الإنذارات المبكرة، والتحكم الفعال في المخاطر المختلفة في الأعمال المصرفية الاستثمارية.

المسح 3: بالمقارنة مع شركات الوساطة الأجنبية، ما هي الاختلافات في وضع التطبيق أو التقدم المحرز في البنوك الاستثمارية المحلية؟

في عملية تشغيل الذكاء الاصطناعي ، من المؤكد أن القواسم المشتركة لتطبيق الذكاء الاصطناعي بين البنوك الاستثمارية المحلية والأجنبية تستحق الاهتمام ، لكن المزايا المتباينة هي بلا شك أكثر إثارة للاهتمام. بالإشارة إلى التعليقات الواردة من بعض شركات الوساطة ، تختلف بنوك الاستثمار المحلية عن البنوك الاستثمارية الأجنبية من حيث سيناريوهات الأعمال والتركيز على البيانات والاختلافات البيئية التقنية.

وفيما يتعلق بمجال الأعمال، تركز البنوك الاستثمارية الأجنبية على التوسع في "العولمة"، وتستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في سيناريوهات معقدة مثل تسعير المشتقات العالمية وتقييم عمليات الاندماج والاستحواذ عبر الحدود، مع التركيز بشكل أساسي على تغطية البيانات العالمية، ويجب أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي متوافقة مع لغات متعددة. وعلى النقيض من ذلك، تركز بنوك الاستثمار المحلية عن كثب على سوق رأس المال في الصين وتعزز استراتيجية "التوطين". مع التركيز على السوق المحلية ، نقوم بنشاط بالاستكشاف الإقليمي والنشر المحلي.

من منظور بناء النظام البيئي التكنولوجي ، قد تكون البنوك الاستثمارية الأجنبية أكثر ميلا لشراء خدمات SaaS الناضجة بدلا من النماذج الأساسية المطورة ذاتيا. تميل بنوك الاستثمار المحلية إلى اختيار البدائل المحلية، وقد أنشأت آلية ربط أوثق مع منصات التكنولوجيا التنظيمية المحلية. في مسار منافسة الذكاء الاصطناعي ، أصبح "النشر المحلي" ميزة فريدة للبنوك الاستثمارية المحلية.

وفقا لمصدر من بنك استثماري للوساطة ، وفقا للسياسات التنظيمية المالية المحلية ، تعد خصوصية البيانات والامتثال من الاعتبارات المهمة لشركات الوساطة لتطبيق الذكاء الاصطناعي ، ومن أجل ضمان أمن البيانات والامتثال ، تختار شركات السمسرة نشر أدوات الذكاء الاصطناعي محليا. يسمح ذلك لشركات الوساطة المحلية بتجنب مخاطر أمن البيانات بشكل فعال مع تحسين كفاءة الأعمال بمساعدة تقنية الذكاء الاصطناعي ، والتكيف بشكل أفضل مع البيئة التنظيمية المحلية واحتياجات الأعمال.

إلى جانب حالات التشغيل الفعلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بعض شركات الأوراق المالية والمصارف الاستثمارية ، ما هي مرحلة تعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

باعتبارها أول منصة في الصناعة لتنفيذ الحلول الشاملة لتوليد ومراجعة واستخلاص والبحث عن نماذج الخدمات المصرفية الاستثمارية ، أخذت منصة "الذكاء الاصطناعي للخدمات المصرفية الاستثمارية" من GF Securities زمام المبادرة في استكشاف ممارسات تطبيق النماذج المصرفية الاستثمارية الكبيرة ، واستكشفت ثروة من سيناريوهات الأعمال المصرفية الاستثمارية لتمكين تنفيذ الأعمال بشكل كامل ومنع المخاطر والسيطرة عليها وإدارة العمليات.

يمكن ل "الأسئلة والأجوبة الذكية" الإجابة بسرعة على أسئلة الأعمال المصرفية الاستثمارية بناء على مستندات قاعدة المعرفة ، بمتوسط معدل دقة يصل إلى 85٪ ، ويدعم إمكانية التتبع إلى الموقع المحدد للنص الأصلي ، والذي يغطي أنواعا مختلفة من المستندات مثل قوانين ولوائح الخدمات المصرفية الاستثمارية.

يستخدم "التحقق الذكي" تقنية نموذجية كبيرة لتحسين دقة التحقق من المستندات بشكل كبير ، ودقة التحقق من نشرة الإصدار أعلى بنسبة 50٪ من دقة التحقق التقليدي من الذكاء الاصطناعي ، والتحديد الذكي للأخطاء منخفضة المستوى ، والدلالات ، والتنسيق ، والمنطق وأنواع أخرى من الأخطاء ، وزيادة نقاط التحقق بنسبة 0٪ مقارنة بالتحقق التقليدي من الذكاء الاصطناعي ، مع التحسين المستمر لقواعد التدقيق لضمان جودة الكشف عن المعلومات.

يعمل "التوليد الذكي" على توحيد عملية صنع القوالب وملء البيانات وفقا لسيناريوهات عمل محددة ، ويقلل من الكثير من العمل المتكرر ، ويتجنب الأخطاء التي قد تحدث عند كتابة المستندات يدويا ، ويحقق سيناريوهات مثل إنشاء PPT والكتابة بمساعدة مخطوطات الأعمال.

يدعم "الاستخراج الذكي" التعرف على الصور متعددة الوسائط والجداول المعقدة ، ويحدد تلقائيا الفصول وأكثر من 95 هياكل تخطيط. من خلال الجمع بين تقنية النموذج الكبير ومحرك القواعد ، يتم استخدام قدرة الفهم القوية للنماذج الكبيرة لمعالجة العناصر الدلالية المعقدة ، بدقة التعرف على الأحرف بنسبة 0٪ ودقة استخراج الميزات التي تتجاوز 0٪ ، مما يتجاوز حد التعرف على المشاهد المالية المعقدة.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للنظام إعادة استخدام إمكانات النظام الأساسي الأوسط الذكي ، وتوفير أدوات الذكاء الاصطناعي مثل تحويل التنسيق ، ودعم التحويل عالي الدقة بنقرة واحدة لتنسيقات ملفات متعددة مثل JPG و DOC و DOX و XLSX و PDF وما إلى ذلك ، لتلبية احتياجات تنسيقات الملفات المختلفة.

باعتبارها واحدة من أوائل شركات الأوراق المالية في الصين التي طبقت تقنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأعمال المصرفية الاستثمارية ، قامت Industrial Securities بدمج عدد كبير من تقنيات سيناريو الذكاء الاصطناعي في روابط أعمالها ، وحصلت على قاعدة معرفية من الخبراء في مجال الخدمات المصرفية الاستثمارية ، من بينها القواعد واللوائح الداخلية وقاعدة بيانات الاستفسار التنظيمي التي تم الإشادة بها على نطاق واسع من قبل مستخدمي الخطوط الأمامية. بالمقارنة مع طريقة استرجاع المعلومات التقليدية ، يوفر النموذج الكبير وظائف تحسين وتلخيص وتتبع مصدر المعلومات ، ويتم تحسين كفاءة الاستعلام والاسترجاع بنسبة 200٪. في مجال الخدمات المصرفية الاستثمارية ، تستخدم أدوات مراجعة مخطوطات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للمساعدة في التحقق ، ويتم فحص المستندات المختلفة أكثر من 0 مرة في الشهر في المتوسط.

في الوقت نفسه ، قامت الشركة في وقت واحد بنشر وظيفة الكتابة الذكية لمستندات الخدمات المصرفية الاستثمارية الذكاء الاصطناعي ، والتي تقصر وقت كتابة مستند واحد من عدة أيام إلى أقل من 93 ساعة من خلال التحليل التلقائي للبيانات غير المهيكلة وملء البيانات الخارجية ، ومعدل إكمال تحديث البيانات يصل إلى 0٪.

وبالإضافة إلى ذلك، أصبح النظام الذكي القائم لتحديد واستعراض البيانات المصرفية جزءا أساسيا من استعراض الرقابة الداخلية للمصارف الاستثمارية، وساعد في التحقق من عشرات الآلاف من مستندات التدفق وآلاف المؤسسات في السنوات الأخيرة. تسلط أداة مراجعة الختم الذكي الضوء على الطوابع المفقودة والخاطئة. منذ إطلاقها ، أكملت أكثر من ملايين مهام التعرف على الطوابع ، ومعدل دقة التعرف على عينة الطوابع أكثر من 90٪.

تواصل Soochow Securities اتخاذ نشر الذكاء الاصطناعي والبحث والتطوير كمهمة رئيسية لها في هذه المرحلة ، وقد حددت الأهداف الكمية التالية من خلال الاستخدام العملي.

في مرحلة التعاقد على المشروع ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص مشاريع العملاء المحتملين وإكمال العناية الواجبة الذكية بنسبة 100٪ للعملاء المستهدفين.

في مرحلة تنفيذ المشروع ، يتم تحسين كفاءة العناية الواجبة بنسبة 30٪ على الأقل من خلال إجراءات العناية الواجبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي وهيكلة المستندات.

في الوقت الحاضر ، تم نشر وإطلاق التحقق من تدفق بنك Soochow الذكي ، وتم توسيع نطاق الاستخدام تدريجيا ، وتمت مراجعة مستندات التبادل المعلن ومقارنتها تلقائيا.

財信證券主要在提升文檔處理效率及數據提取與校驗效率等2方面作出量化目標。文件處理方面，已基於DeepSeek當地語系化部署在實現知識問答場景全新接入，上線試運行財信證券大模型知識庫2.0版本，面向公司內部員工，在制度解讀、知識檢索、文件審核、數據校驗、數據提取等方面更為高效。業務流程優化方面，則通過DeepSeek R1模型的本地部署，為客戶及員工提供“更快、更準、更廣”的服務體驗。

في مواجهة مشكلة المنافسة المتجانسة في صناعة الوساطة المحلية ، قالت Caixin Securities إنها تولي مزيدا من الاهتمام لبناء مزايا تنافسية من خلال التمايز بين أصول البيانات وسيناريوهات التطبيق. على سبيل المثال، تحسين أداء أدوات الذكاء الاصطناعي من خلال زيادة الوصول إلى أصول البيانات عالية الجودة في المنطقة.

الدراسة الاستقصائية 4: في إطار الدمج العميق لنظام الذكاء الاصطناعي في العمليات المصرفية الاستثمارية، ما هي التدابير العملية التي تمت صياغتها لحماية البيانات الأساسية ذات الصلة؟

تشبه البيانات الحمض النووي لتطوير الشركة ، والذي يرتبط بالتشغيل التجاري والتطوير. في سياق تهديدات أمن البيانات المعقدة بشكل متزايد ، ما هي الخطط والتدابير التي وضعتها البنوك الاستثمارية المحلية لبناء خط دفاع قوي لأمن البيانات؟

تعتمد GF Securities على مبدأ الحد الأدنى من السلطة لبيانات الأعمال المصرفية الاستثمارية ، ويدعم النظام تكوين أذونات البيانات الهرمية والهرمية للمستخدمين. وفيما يلي التدابير المحددة:

آلية عزل معلومات المشروع بناء على حل RAG: فتح نظام الأعمال التقليدي للحصول على بيانات أذونات المستخدم ، واستخدام استراتيجية استدعاء متعددة القنوات للتحكم في التدفق غير السليم لبيانات مشروع بنك الاستثمار ، والتأكد من أن البيانات التي تم استدعاؤها إلى النموذج الكبير في متناول المستخدمين.

تصنيف البيانات وتصنيفها: التصنيف الدقيق والإدارة الهرمية للبيانات الأساسية للأعمال المصرفية الاستثمارية ، وتوضيح حساسية وسلطة استخدام البيانات المختلفة.

التحكم في الوصول إلى البيانات: قم بإنشاء آلية صارمة للتحكم في الوصول إلى البيانات ، ويمكن فقط للموظفين المصرح لهم الوصول إلى البيانات الأساسية واستخدامها. من خلال مصادقة الهوية وإدارة الأذونات وغيرها من الوسائل التقنية ، تأكد من شرعية وأمن الوصول إلى البيانات.

تدقيق استخدام البيانات: إجراء تدقيق ومراقبة في الوقت الفعلي لاستخدام البيانات الأساسية ، وتسجيل الوصول إلى البيانات واستخدامها وتعديلها بحيث يمكن اكتشاف السلوكيات غير الطبيعية في استخدام البيانات والتعامل معها في الوقت المناسب.

في الوقت الحاضر ، تتميز النماذج الكبيرة عموما بخصائص خارج الصندوق ، وتدعم معظم النماذج المستخدمين لتحميل المستندات وبناء قاعدة معارفهم الخاصة. لذلك ، في الأعمال المصرفية الاستثمارية ، قد يكون هناك خطر التسرب العرضي للمعلومات غير العامة. وفي هذا الصدد، توفر الضمانات الصناعية ضمانات مزدوجة من خلال مستويين: قيود الامتثال للأعمال والرقابة الفنية. أولا، وفقا للأحكام التنظيمية الخارجية، لا يسمح بنشر ونشر الوثائق التي تنطوي على بيانات حساسة، وفقا للأحكام التنظيمية الخارجية. والثاني هو معالجة البيانات والملفات الحساسة من خلال النشر المترجم للنماذج الكبيرة لمنع تسرب الأسرار الأساسية مثل بيانات العملاء.

بالإضافة إلى ذلك ، عند استخدام نظام إدارة الخدمات المصرفية الاستثمارية ، يجب استخدامه من قبل موظفين محددين ضمن نطاق بيانات محدد ومرحلة عملية ، مما يضمن العزل الفعال لبيانات الأعمال وسلطة العمل. وعلى مستوى الشركة، تم أيضا إنشاء نظام لمراجعة الأذونات لضمان أمن الأعمال والبيانات من خلال الإدارة الديناميكية لأذونات الموظفين، وعمليات التدقيق المنتظمة وغيرها من التدابير.

فيما يتعلق بأمن البيانات ، يطبق المكتب المعرف بصرامة إرشادات إدارة أمن البيانات وحمايتها في صناعة الأوراق المالية والعقود الآجلة لتصنيف بيانات الأعمال وتصنيفها. إنشاء 3 أنواع من إرشادات الإدارة والتكنولوجيا والاتصال بالبيانات وفقا لمجال العملية ، وإنشاء آليات عزل ونسخ احتياطي ومراجعة حماية تشفير البيانات. على وجه الخصوص ، بالنسبة لمعلومات العملاء المشاركة في الأعمال المصرفية الاستثمارية ، يتم تقليل مخاطر تسرب البيانات من خلال الوسائل التقنية مثل إزالة التحسس والتعميم والتشفير.

تعمل شركة سوشو سيكيوريتيز باستمرار على تحسين تكامل الذكاء الاصطناعي والأعمال المصرفية الاستثمارية من خلال بناء نظام كامل لحوكمة البيانات، وتعزيز الحماية الفنية لأمن البيانات، وتعزيز التدريب على التوعية بأمن البيانات، وإنشاء آلية لمراقبة أمن البيانات والاستجابة للطوارئ، وتعميق التعاون والتبادلات مع الأطراف الخارجية.

في مسار تطبيق الذكاء الاصطناعي للبنوك الاستثمارية ، يعد أمن البيانات هو النقطة الأساسية. يجب على المستثمرين الأجانب منع تسرب البيانات والمخاطر الأخرى ذات الصلة ، وتقييد الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات العامة فقط. أنشأت البنوك الاستثمارية المحلية "جدارا واقيا" لأمن البيانات من خلال "توطين نشر" الذكاء الاصطناعي ، مما يجعله ميزة بارزة في منافسة الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحاضر ، تتكرر تقنية الذكاء الاصطناعي بسرعة ، وأصبحت التغييرات الجديدة التي سيتم إطلاقها في مجال الخدمات المصرفية الاستثمارية في المستقبل محور الاهتمام المستمر للسوق.