每日速览2025年09月14日 11:43消息，聚焦券商CIO行业峰会，解读核心观点与未来趋势。
证券行业正加速推进新一代核心业务系统的建设，以实现信息技术架构的全面升级。记者近日在“数智赋能新质领航”2025年证券行业合作伙伴峰会上了解到，证券行业新一代核心业务系统——恒生UF3.0已在11家券商成功部署并上线。
这一消息之所以引发广泛关注，是因为它在证券行业加速推进数字化转型的关键阶段，展现了显著的技术突破、行业引领作用以及实际应用价值。例如，招商证券成功完成了首个基于云原生架构、支持千万级客户规模的新一代核心业务系统整体部署，成为行业内的标杆案例。东方证券则率先实现了行业内首家UF3.0系统的全业务覆盖与全客群服务，且在上线过程中实现零业务中断，树立了行业新典范。方正证券则创新性地构建了基于业务编排的分布式低时延信创交易体系，目前已为数十万客户提供服务。 这些实践不仅体现了证券公司在技术自主可控方面的积极探索，也反映出行业在提升服务能力、优化客户体验和增强系统稳定性等方面的持续进步。随着监管政策的不断引导和技术环境的持续演进，这类具有示范意义的案例将对整个行业的数字化升级起到积极的推动作用。
从记者与IT行业专家的交流反馈中了解到，对于证券行业而言，核心系统的安全与稳定直接关系到金融市场的秩序。UF3.0实现了“零中断”切换和大规模客户的平稳迁移，通过敏稳分离、双轨并行、灰度升级等精细化管理方式，将系统升级的风险降到最低。这种安全可控的升级模式正是监管机构和市场参与者高度关注的核心价值。从某种角度来看，在数字化转型已成为证券行业核心竞争力的当下，UF3.0的成功上线不仅是技术成果的体现，也标志着行业转型步伐正在加快。
由恒生电子主办的峰会近日召开，吸引了证券行业核心机构的高管、技术负责人以及多位行业专家参与。与会人员围绕数智化转型的顶层设计、新一代核心业务系统的落地实施、人工智能技术的深入应用以及信创工作的推进等热点议题展开了深入探讨和交流。 此次峰会反映出行业对数字化转型的高度重视，尤其是在当前技术快速迭代的背景下，如何构建更加智能、高效的核心系统已成为业内关注的焦点。同时，AI技术的应用和信创工作的推进，也显示出行业在提升自主可控能力和技术创新能力方面的积极布局。这些趋势不仅有助于提升行业的整体竞争力，也为未来的发展奠定了坚实基础。
会上，金融街证券（原恒泰证券）总裁银国宏从机构的角度分析了数智化转型在提升证券行业服务能力与增强市场竞争力中的重要作用。他深切体会到，行业内部的运行逻辑正在发生实质性的变化。过去依赖“网点多、人员多”来争夺市场的模式，已难以适应当前海量客户日益增长的个性化需求。如今，行业的竞争焦点已转向数据是否能有效提升投资研究效率，算法能否精准地匹配客户的资产配置需求，以及优质金融服务是否能够触达每一位投资者。他表示，金融科技并非可有可无的附加项，而是解决传统服务效率低、风险控制响应慢、客户覆盖面窄等实际问题的关键手段。虽然数智化转型没有固定的“标准答案”，但其共同目标是让金融服务变得更加高效、安全和普惠。
中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）执行主任、金融领域专家组专家刘龙庚从行业专业视角指出，当前证券行业正处于高质量发展的关键阶段，机遇与挑战并存，科技已成为推动行业突破与升级的核心动力。他提出三点核心观点：一是要强化自主创新，加大核心技术研发投入，推动多方协同攻关，同时激发行业的创新活力；二是要完善产业生态，构建多主体深度参与的体系，明确市场准入标准，搭建跨主体的合作平台；三是要筑牢安全防线，建立覆盖全流程的安全防护体系，全面提升安全防护能力和风险应对水平。 在当前证券行业加速转型的背景下，科技的作用愈发凸显。只有通过持续的技术创新和生态优化，才能有效应对日益复杂的市场环境。同时，安全问题不容忽视，特别是在数据安全和系统稳定方面，必须建立起更加严密的保障机制。这些举措不仅有助于提升行业的整体竞争力，也为实现可持续发展奠定了坚实基础。
当天，围绕“新基建·新技术·新生态”，恒生电子执行总裁官晓岚担任嘉宾主持，在圆桌论坛中与国投证券副总裁兼CIO许彦冰、国金证券CIO王洪涛、长江证券CIO潘进、金融街证券（原恒泰证券）CIO程文东展开对话，从不同角度探讨行业在技术生态方面的思考与实践。
干货一：证券业四大业务与新基建持续升级
在本次峰会期间，恒生电子总裁范径武分享了他对证券行业的观察。他提到，当前证券行业正处于转型的关键阶段，科技与业务的融合日益加深，人工智能等新技术正在重新塑造行业的业务生态。他认为，目前证券行业的四大核心业务正在加速升级。 从行业发展角度看，这种转型不仅是技术驱动的结果，更是市场环境变化带来的必然选择。随着投资者需求的多样化和技术手段的不断进步，传统业务模式正面临前所未有的挑战与机遇。在此背景下，证券公司若想保持竞争力，就必须加快数字化转型步伐，提升服务效率与质量。同时，AI等新兴技术的应用，也为行业带来了更多可能性，推动着整个生态系统的重构与优化。
财富经纪业务正逐步向买方投顾模式转型，服务重点从产品销售转向账户管理。业务形态由交易通道向交易服务演进，获客渠道也从互联网平台拓展至直播、短视频等新兴方式。在交易基础设施方面持续加大投入，尽管人工智能应用目前占比不高，但已广泛融入各项业务环节。
机构服务正从单纯的机构投资交易向全方位的机构综合服务转变，重点围绕买方机构在交易全生命周期中的需求，涵盖产品代销、投资研究、算法交易、融资融券、资产托管及运营管理等多方面业务。
自营业务从“方向性”向“客需型”转变，围绕风险对冲、流动性、跨境投资等需求提供服务。
资产管理业务仍在由通道型业务向主动管理型转变，主动管理类收入占比持续上升，业务模式逐步从以固定收益为主转向多策略、多资产配置方向。同时，证券公司加快申请公募基金牌照，积极拓展零售市场。
国际业务成为行业未来增长新引擎，20家上市券商近三年的国际业务营收占比已达10%，更有头部券商达35%，且增速显著高于券商总收入增速。香港已成为券商出海的桥头堡，在港中资券商逐步构建“全牌照、全品种”服务体系并探索虚拟资产等创新业务。
此外，券商在新基础设施方面的投入预计将持续保持较高增长速度，重点聚焦于提升技术性能和用户体验，推进核心系统软硬件的信创改造，加快应用的敏捷开发，优化中后台的运营、清算及运维效率，并积极探索AI大模型的应用。
在海外市场，金融机构正朝着更加精细化的运营和专业化分工的方向迈进。金融服务正在加速向平台化、智能化和云化转型，国际投行也纷纷围绕核心客户和主营业务打造一体化服务平台，并持续加大对人工智能领域的投入。 我认为，这种趋势反映了全球金融行业在技术驱动下的深刻变革。平台化与智能化不仅提升了服务效率，也增强了金融机构的竞争力。同时，AI技术的广泛应用，标志着金融行业正在从传统的业务模式向科技驱动型模式深度转型。未来，谁能更早布局并有效整合这些技术资源，谁就将在国际金融市场中占据更有利的位置。
干货二：以互联网+云+AI原生三大实践破局
招商证券总裁助理、首席数字官胡滔，以及招商证券金融科技中心总经理邓曙光，结合招商证券的实践经验，在本次活动期间展示了AI技术如何推动证券业务实现跨越式发展。
胡滔说，证券行业正迎来智能时代的新阶段。对于IT从业者而言，“房间里的大象”问题不容忽视，如交易量迅猛增长带来的系统压力、技术断供引发的软硬件适配难题、日益严格的合规要求，以及数字化转型的紧迫性，这些挑战都沉重地落在了行业从业人员肩上。
她称，过去十年，互联网原生、云原生、AI原生已成为推动行业技术变革的三大核心力量。这些技术不仅重塑了企业的运营模式，也深刻影响了人们的生活方式。展望未来，随着技术的持续演进，这三股力量仍将是引领创新的关键驱动力。在这一过程中，如何有效融合与应用这些技术，将成为各行业能否保持竞争力的重要考量。
而技术是把“双刃剑”，解锁新质生产力并非直线路径，而是“U型曲线”，唯有配套管理升维、组织文化进化、人才能力提升，技术潜力才能真正落地。她据此分享了招商证券三大核心技术实践。
在互联网原生实践中，推动APP完成从工具平台1.0、2.0到“平台+生态”形态的迭代，其中更关键的是实现组织与文化深层转变，团队从按技术栈分组改为按经纪业务、财管业务等专业线划分，文化从“功能开发优先”转向“以客户为中心”，促使IT与业务形成良性生态。
在云原生实践方面，联合恒生打造了业内首个基于云原生架构的全国产化核心交易系统。该系统将安全理念从“畏惧变更的静态管控”转变为“敏捷变更的风险可控”，通过多环节体系和多维度的变更分析，实现风险的提前预警与控制。
在AI原生实践中，在Chat GPT爆发后迅速成立AI特战队，将“打造AI证券公司”升级为公司战略，通过“+AI”降本增效与“AI原生”重构服务（探索AIAgent提供服务）双路径，实现AI“算力-模型-应用”全面国产化，未来还将推动组织从“金字塔型”转向“钻石型”，催生新职业并要求人才提升人机协同能力。
胡滔引用了凯文·凯利提出的“进托邦”概念，她表示，每天进步1%，一年后将实现38.4倍的提升；而如果每天退步1%，一年后仅剩下原来的2.55%。作为行业内的IT从业者，她认为未来并非一个终点，而是一个持续“进入”的过程。她始终坚信，技术是起点，组织是保障，最终是为了实现价值。
招商证券金融科技中心总经理邓曙光回顾了人工智能的发展历程，他提到，当前生成式AI已逐步演变为“思考机器”，其应用具备“一边服务一边思考提升”的动态特性，能够为用户提供更加灵活和智能的解决方案。 从行业发展趋势来看，生成式AI的这一特性正在重塑传统服务模式，推动技术与业务深度融合。它不仅提升了用户体验，也对企业的智能化转型提出了更高要求。未来，如何在效率与精准度之间找到平衡，将成为生成式AI进一步落地的关键。
招商证券提出打造“AI证券公司”的战略构想，并提炼出“5A方法论”作为实施路径：首先，坚持业务导向，围绕高价值业务场景进行建设；其次，强调架构先行，构建灵活可控的技术体系；再次，注重数据治理，积累高质量数据资源，为大模型训练提供支撑；第四，建立敏捷团队，提升对战略部署和前沿技术的响应速度；最后，推动价值共识，营造鼓励科技创新的文化氛围，让每一位员工都能成为AI应用的实践者。 从行业发展趋势来看，招商证券的这一举措具有前瞻性。在金融科技快速发展的背景下，传统证券公司正面临转型升级的压力，而AI技术的应用则成为提升服务效率、优化客户体验的重要手段。通过“5A方法论”，招商证券不仅关注技术层面的布局，更重视组织文化与业务落地的结合，这为其在竞争中赢得先机奠定了基础。未来，如何将这些理念真正转化为实际成果，将是衡量其“AI证券公司”建设成效的关键。
他分享了建设与推广AI的五个关键点：数据质量决定AI能力上限、算力统筹实现资源最优解、跨部门协同破除转型阻力、工程能力保障AI落地底线、模型层面的组合使用对于发挥大模型潜力至关重要。
干货三：券商如何ALL IN AI
在今年的峰会上，国泰海通证券财富平台部总经理毕志刚解析了证券业拥抱AI的逻辑与路径，他带来了“何以ALL IN AI”为题的分享，以国泰海通证券自身的实践，聚焦AI技术在财富管理等领域的全面渗透与深度应用。
毕志刚谈到，当前证券行业面临获客成本高企、传统通道业务模式难续高速增长的挑战，佣金竞争已至“退无可退”境地。同时行业存量客户规模庞大，如国泰海通证券机构客户数超3800万，存量客户司外资产与司内资产比近1:1，可经营空间巨大，同时行业进入倡导“高质量”发展期，AIGC应用蓬勃发展，财富管理转型已成共识、急需探索建立面向海量广谱客群的数智化经营模式。
对此，在他看来，首要任务是构建数字化集约运营体系。应依托数字化平台，打造基于PDCA闭环管理、覆盖客户全生命周期的数字化集约运营链条。同时，设立创新型集约化组织，与传统的“总分营”模式相互配合，以服务体系为基础，构建共建共享共赢的海量客户经营模式。国泰海通由总部财富平台部牵头搭建数字经营平台，并推出3A3R指标体系，联合新设立的互联网定位分公司，通过5G短信、智能外呼等方式将客户引入私域，再由各分支机构提供投资服务，实现客户资产的提升。在新增客户转化和存量客户数字化集约运营方面，公司持续进行探索。数据显示，采用数字化经营的客群在激活数、净入金、全口径创收等核心指标上均显著优于对照组，整体效能明显提升。
毕志刚指出，在完成数字化集约经营的必要准备后，借力AI能力，为单客贡献低的海量广谱客户提供投资服务成为可能。国泰海通以“开放平台”为理念，和金融科技生态合作伙伴一起，采用“1+N”私有化部署架构，共建大模型基础设施，自建千亿参数灵犀垂类大模型和交互式服务体验的灵犀智能APP，为海量客户提供以人工监督下的投教、投资辅助服务。国泰海通推出的灵犀智能APP，并不以向客户提供投资标的为目标，而是聚焦于通过AI的语义理解能力，理解客户意图、以“投资中国、长期持有、科学配置、理性理财”投资哲学，以全新交互方式重塑客户服务范式。覆盖盯盘、陪伴、直播、交易四大场景，通过传递科学投资方法，纠偏“追涨杀跌”错误投资行为，提升总体客户投资胜率，为海量客户提供全天候投资陪伴服务。目前正在各大应用市场灰度上线发布。
谈及行业变革方向，毕志刚指出，监管提出的“高质量发展”理念以及人工智能技术的快速发展，正在推动财富管理行业的业务模式和组织架构发生全面升级。各业务岗位都需逐步向“AI训练师”角色转型。未来，面对海量客户的金融服务需求，主业务流程将转变为：由AIGC实时处理资讯流与数据流，生成并驱动“课教具”服务包，再通过各AIAgent在平台上以“交互式”方式传递给客户。 我认为，这一趋势不仅体现了科技对传统金融行业的深度渗透，也预示着人才结构和业务逻辑的根本性转变。随着AI技术的不断成熟，金融机构需要更加注重技术与服务的融合，提升响应效率与客户体验。同时，这也对从业人员提出了更高的要求，唯有持续学习、适应变化，才能在未来的竞争中占据有利位置。
与之相适应，未来组织形态或为“Ai大脑+敏捷agent团队”，类似“蚂蚁世界”以灵活配置资源。
干货四：券商财富管理的数智化突围
在数智化推动财富管理行业变革的背景下，湘财证券总裁周乐峰在本次峰会上分享了其相关见解。
他指出，当前证券行业分类评价进一步明确中小券商需打造特色，行业发展存在以重资本业务为核心、以轻资本业务为核心两条路径，其中围绕居民财富管理的轻资本业务市场空间广阔。他提及，中小券商在技术选择上存在“自研”与“外购”的争议，而湘财证券与恒生合作渊源深厚，2001年自己加入湘财后首项工作即推动将其他柜台系统替换为恒生柜台，双方合作已从交易柜台延伸至交易、投资、风控等多领域。
周乐峰表示，财富管理的核心逻辑中，投资者在资本市场中的购买意愿、投资欲望和未来期望等根本性需求并未发生改变，但支撑这一领域的技术手段、组织结构以及商业模式却在不断演进。人工智能技术的引入，有效降低了中小型证券公司在客户分析、资产配置及内容生成等方面的成本。湘财证券已建立起涵盖客户交易信息、个人资料、行为数据以及主动服务数据（如电话沟通、视频记录）的标准化数据模型库，借助AI技术深入挖掘客户的主观意图与客观特征。他指出，中小券商在面对佣金政策调整以及信创、AI和人才投入带来的成本压力时，应同时关注客户视角与经营视角，避免在技术路径上采取极端策略，而应结合自身商业模式进行创新，并与响应速度快的供应商建立合作关系。
在谈及实践与行业使命时，周乐峰表示，湘财证券借助人工智能技术对客户进行分级管理，重点围绕“是否有资金、是否愿意在公司消费、何时具备消费能力”等关键指标，精准识别高价值客户，从而更有效地配置有限的资源，破解中小券商在人力和财力上的短板。他指出，中小券商难以承担高昂的投研成本，必须通过与同行交流以及与恒生电子等机构合作，共同探索解决方案。此外，当前中国金融的使命正在发生变化，未来应推动金融人才和机构走向海外，积极参与国际金融竞争，获取海外市场收益。
干货五：券商自营、机构、协同合作的新展望
《证券公司2024年度经营情况分析》显示，证券自营业务已成为证券行业的第一大收入来源。国信证券证券投资总部兼衍生品业务部总经理孙巍分享“以科技创新赋能券商自营业务高质量发展”，探讨科技创新在券商自营业务领域的赋能方式与实践成果。
孙巍指出，券商自营投资的业务考核较为严格，对绝对收益的追求驱动券商自营投资须建立以“固收”为基石，同时发力“权益”，发展场外衍生品等客需业务进行大类资产配置的商业模式，在保障稳健投资收益的同时能够捕捉到多元化的市场机遇。
他表示当前券商自营正从传统的“以投资为主”转向“投资与交易并重”，通过量化、对冲、跨境及衍生品、做市等多策略拓展业务边界。此外，科技正为自营业务全面赋能，可在投研支持、量化交易、交易型业务、投资运营管理、数据服务以及多资产投资平台整合等六个维度推动业务提质增效。
机构业务被视为行业未来更具潜力的盈利增长点。在近日的一场研讨中，中泰证券机构委负责人兼机构销售部总经理刘凯发表了题为“拥抱科技变革共筑行业未来—券商机构业务展望”的演讲，从机构业务的角度探讨了证券业在科技变革背景下的发展蓝图。他认为，机构业务的关键在于整合与赋能，而非单纯地进行线性扩张。通过统一整合渠道资源、建立产品筛选机制、推动XTP新一代机构交易系统升级、联动研究能力以及加强托管外包等措施，券商可以构建起服务私募、公募、银行、资管、信托、保险等多元机构的综合服务能力。 当前，机构业务正逐步成为券商转型升级的重要方向。随着市场结构不断优化，机构投资者的影响力持续增强，券商若想在竞争中占据有利位置，就必须在资源整合与技术赋能上下功夫。科技的快速发展不仅提升了交易效率，也对机构服务提出了更高要求。唯有通过系统化、智能化的服务体系，才能真正满足各类机构的多样化需求，实现行业的可持续发展。
“机构业务的竞争最终还是要回归到合规基础上的极致交易体验和深度数据赋能。”他强调，交易系统需要向构建稳定、合规、风控完善的综合能力转型，确保机构客户在极端行情中能够保持交易的安全与效率。而数据生态则是实现长期价值的关键，只有形成数据驱动的资产与资金合作闭环，才能真正整合资源，构建自生长、自繁荣的机构业务生态，推动业务持续增长。 在我看来，当前机构业务的发展已从单纯的速度和规模竞争，转向更注重合规性与系统稳定性。在市场波动加剧的背景下，交易系统的稳健性和风控能力成为机构客户选择服务的重要标准。同时，数据作为核心生产要素，正在重塑机构间的合作模式，推动行业向更加智能、高效的方向演进。唯有构建以数据为基础的生态体系，才能实现真正的可持续发展。
平安证券首席投资官张朝晖在演讲中聚焦“从泳池到交易大厅：AI伙伴关系时代的人机协作新范式”，深入探讨了AI时代下人机协作的全新模式与应用场景。他强调，AI的核心价值并非取代人类或仅作为工具使用，而是成为一种互补的伙伴。AI可以提供数据分析、策略规划和创新建议，但在最终决策和价值观判断上，仍需依赖人类的智慧与判断。 在我看来，这种人机协作的新范式不仅是技术发展的必然趋势，更是对传统工作方式的深刻重构。AI的强大计算能力和学习能力为人类提供了更高效的辅助，但其局限性也决定了它无法替代人类在复杂情境中的直觉、经验和伦理考量。未来的成功，将取决于如何构建一个既尊重技术优势又不忽视人性价值的合作体系。
为此，他提出了一套“334”人机协同框架，即30%由人类进行战略规划、30%由AI提供智能支持、40%由执行系统完成具体操作。人类主要承担战略方向、价值判断和文化引领的职责；AI则专注于数据分析、策略制定以及多智能体之间的协调；执行系统需要经过原子化改造，以便更好地支持AI的调用。在交易大厅等复杂场景中，AI伙伴能够主动整合信息，提供个性化分析与决策建议，从而大幅降低交易员的认知负担，提高整体工作效率，例如在盘前分析、盘中实时提示以及盘后总结等关键环节中发挥重要作用。
