证券+大模型会产生哪些化学反应？

大模型正在沿着行业和场景，在不同领域产生化学反应，越是知识密集、数字密集、场景密集的领域化学反应越强烈，比如说证券市场。证券市场是金融及资本市场重要角色之一，更是各种宏观政策、金融信息、企业信息交汇之地。

诸多因素交错纵横，让本就谜一般的股市行情更加变化莫测，多年下来，充分磨练了广大用户的胆略、勇气，以及情绪控制能力。投资者需要根据市场动态和数据来做出明智的投资决策，证券公司需要更好发挥资金供求媒介作用，为投资者提供更高效的服务。

大模型是否可以发挥一些作用呢？百融云创与某证券公司进行了一系列的探索和实践。

根据该证券公司的业务特点，以及安全性等要求，百融云创通过本地化部署和微调，快速搭建了一站式大模型应用系统。除了信息检索、内容生成和智能问答等基本技能外。百融云创大模型还嵌入了RAG技术，实现对文档的切割和解析，能从海量信息中快速提炼核心知识块，助力证券公司企业级知识库的构建。证券行业是一个非常严肃的决策场景，一点都容不得出错。结合百融云创自主开发的智能版面识别模型，可以准确提取年报、财报等复杂结构的文档，为RAG提供正确完整的信息，充分保证输出端的准确性、合规性和可解释性。

基于大模型，双方决定首先在两个场景展开探索，一是企业级知识库的构建，二是针对非结构化文档的挖掘和问答。

企业级知识库的构建

证券平台上存在大量的非结构化数据，如新闻咨询、政策法规、行业动态、企业研报等等，而且这些信息都是动态变化的。无论是证券公司的业务员还是广大的投资用户，处理这些信息，工作量都是巨大的。

而大模型能对这些信息实现快速挖掘，并对关键信息实现精准提炼，整合归纳和总结。证券公司利用大模型将这些非结构化的数据转化为结构化数据，整合到知识库中。知识库越丰富，大模型输出的能力就越强大，平台的壁垒就越坚实。构建企业级的知识库有助于研究员全面、快速的了解一家企业，辅助其编写企业摘要、尽调报告等。

我们以百融云创2023年财报和2023年ESG报告为例。

（上传报告）

（大模型完成学习，并纳入知识库）

（基于知识库生成答案，并清晰显示答案来源）

不仅是单一企业，大模型对于整个板块的研究也有大有裨益。比如近期房地产板块受政策影响的变化剧烈，研究员想要了解房地产公司、地产服务企业、建材企业、建筑企业等相关上下游产业链的股价变动，以及彼此之间的关联关系，也能通过大模型进行综合分析，以及相关报告的撰写。

智能问答

证券平台是广大投资者用户的情绪集散地，每天都有大量的留言互动。能否提供更好地交互式问答体验，对每一家证券公司来讲都是一个考验。

百融云创大模型支持外部数据库的接入，能充分整合当前的行业热点、市场快讯、政策讯息等数据，为用户提供丰富全面的知识。其次，利用定制化的提示词优化工程，能更准确地识别用户意图，帮助用户“问到点上”。同时，当用户提问时，百融云创大模型能通过RAG技术，调用证券公司自有知识库，结合用户问题生成相关答案，生成的内容均可显示来源，充分保证信息的可靠、透明。在大模型的协助下，证券公司能更好地满足用户个性化交互需求，帮助投资者作出更明智的决策。

从实践来看，大模型应用没有标准答案，也没有统一方向。但可以确定的是，它对于产业的影响是深刻和广泛的。大模型也正从边缘应用向核心应用场景拓展。在证券领域的探索，这只是第一步，后面还有更多值得期待的成果亮相。