財聯(lián)社1月10日訊（記者 王晨）以大模型賦能投行業(yè)務(wù)，已有多家投行的必答題。

在如今資本市場的演進中，投行業(yè)務(wù)正處于關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型節(jié)點。注冊制改革的持續(xù)深化、新“國九條”的重磅落地、IPO節(jié)奏的動態(tài)調(diào)整以及監(jiān)管的日益嚴(yán)苛，正重塑投行業(yè)務(wù)的生態(tài)格局，對券商的專業(yè)能力提出了前所未有的精細化要求。

在此背景下，券商急需破局之匙，投行大模型作為金融科技前沿力量，成為多家券商布局方向。其憑借強大的自然語言處理與深度學(xué)習(xí)能力，深度賦能投行業(yè)務(wù)中的知識獲取與管理、文檔處理、風(fēng)險防控、市場分析與客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)，全面提升業(yè)務(wù)效率與質(zhì)量。

多家券商布局投行大模型應(yīng)對市場變化

注冊制改革、新“國九條”實施、IPO節(jié)奏調(diào)整及嚴(yán)格監(jiān)管背景下，券商投行業(yè)務(wù)正經(jīng)歷深刻變革。市場的種種變化意味著券商機構(gòu)需要進一步“修煉內(nèi)功”，各券商正紛紛加強在投行科技領(lǐng)域的投入和應(yīng)用。

廣發(fā)證券的“投行AI文曲星”系統(tǒng)直擊業(yè)務(wù)核心痛點。

從公司介紹來看，智能問答依托知識庫與RPA技術(shù)，打破傳統(tǒng)文檔檢索局限，解決了業(yè)務(wù)人員在繁雜多樣、質(zhì)量參差且缺乏模糊搜索功能的文檔庫中，難以快速精準(zhǔn)獲取知識的難題，確保知識時效與溯源性。

智能核查，則利用大模型精準(zhǔn)識別招股書等文檔各類錯誤，改變?nèi)斯徍艘资杪┑木置?，保障文檔質(zhì)量。

智能生成，是基于場景定制模板與數(shù)據(jù)填充，緩解人工撰寫投行長文檔、多數(shù)據(jù)點且合規(guī)要求高的報告時的繁重負擔(dān)，提升效率與合規(guī)性。

智能抽取，是憑借先進算法深入理解文檔，克服傳統(tǒng)信息提取方法在處理復(fù)雜投行數(shù)據(jù)時的不足，為業(yè)務(wù)筑牢數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

廣發(fā)證券稱，投行業(yè)務(wù)的特殊性在于其高度專業(yè)化和信息密集型的特點，這使得大語言模型的應(yīng)用潛力巨大，能夠極大地提升信息處理效率和風(fēng)險控制能力。

興業(yè)證券也是一例。

根據(jù)公司介紹，使用大模型輔助實現(xiàn)高質(zhì)量“智庫”，針對投行業(yè)務(wù)相關(guān)法律條文和內(nèi)外部規(guī)定眾多、檢索困難等問題，通過版面識別、大模型以及檢索增強生成等技術(shù)，結(jié)合本地業(yè)務(wù)知識庫，實現(xiàn)理解內(nèi)外規(guī)公文的語義和概念，提升檢索的速度和準(zhǔn)確性，為承做和持續(xù)督導(dǎo)工作提供智能輔助。

此前財聯(lián)社記者也曾向國元證券了解到，公司也在探索投行智慧系統(tǒng)，將經(jīng)驗平臺化，以大模型做招股書寫作等基礎(chǔ)工作，更大釋放投行業(yè)務(wù)人員的能力與精力。

五礦證券也在探索投行大模型研發(fā)與應(yīng)用路徑。在研發(fā)上，實現(xiàn)模型規(guī)模升級、推理效率優(yōu)化及關(guān)鍵技術(shù)突破，大幅提升性能與泛化能力。應(yīng)用中，搭建的投行知識庫系統(tǒng)融合多元技術(shù)，為項目團隊提供法規(guī)政策和風(fēng)險案例，其語義搜索與智能推薦功能助力精準(zhǔn)獲取信息，支撐合規(guī)審核和風(fēng)險評估，化解項目團隊在海量法規(guī)政策和風(fēng)險案例中搜索定位難的困境。在文檔審核環(huán)節(jié)，憑借模型優(yōu)勢有效檢測多種錯誤，顯著提高審核效率、降低人工成本，深度滿足投行業(yè)務(wù)個性化需求，增強了自身業(yè)務(wù)競爭力。

中信證券打造的大模型風(fēng)控合規(guī)助手在投行業(yè)務(wù)上聚焦業(yè)務(wù)風(fēng)險防控核心訴求，集成輿情資訊智能識別、深度分析，內(nèi)外規(guī)知識庫高效問答與全流程合規(guī)展業(yè)支持等多元功能模塊。此外，如國泰君安、長江證券、東吳證券等券商的綜合大模型也在積極布局投行領(lǐng)域應(yīng)用場景。

五礦證券信息技術(shù)部負責(zé)人稱：“全面注冊制之下，市場競爭更為激烈，券商行業(yè)分化態(tài)勢將更為凸顯，從粗放式競爭轉(zhuǎn)向精細化、特色化競爭。以大模型為代表的人工智能技術(shù)的成熟，能夠為競爭激烈的投行業(yè)務(wù)注入新的生產(chǎn)力，進一步降本增效，更好助力金融服務(wù)實體的大局。”

投行大模型解決哪些業(yè)務(wù)痛點

從各家研發(fā)應(yīng)用來看，投行大模型為券商投行業(yè)務(wù)帶來了多維度的賦能，成為券商應(yīng)對市場變革、提升綜合實力、實現(xiàn)差異化競爭的核心驅(qū)動力與必備利器。

在知識獲取與管理方面，能以強大的語言處理能力能夠快速梳理和整合海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括法律法規(guī)、行業(yè)報告、公司財務(wù)文件等，有效緩解投行業(yè)務(wù)長期面臨的信息過載與決策困境。廣發(fā)證券的“投行AI文曲星”的智能問答模塊，可依據(jù)知識庫文檔迅速回應(yīng)業(yè)務(wù)問題，并精準(zhǔn)溯源原文，使業(yè)務(wù)人員能高效獲取所需知識，極大地提升了知識檢索的效率與準(zhǔn)確性。

文檔處理是投行業(yè)務(wù)的核心環(huán)節(jié)之一，大模型在此展現(xiàn)出卓越效能。在核查工作中，如五礦證券利用大模型對招股書及各類文檔進行審核，能精準(zhǔn)識別錯別字、專業(yè)術(shù)語錯誤、語義邏輯瑕疵等問題，即使在復(fù)雜的專業(yè)領(lǐng)域文本中也能有效捕捉錯誤，確保文檔質(zhì)量，降低因文檔瑕疵引發(fā)的風(fēng)險，這在監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下尤為關(guān)鍵，有力保障了業(yè)務(wù)的合規(guī)性。

在文檔撰寫上，基于大模型的智能生成功能可依據(jù)不同業(yè)務(wù)場景定制模板并填充數(shù)據(jù)，廣發(fā)證券的相關(guān)應(yīng)用大幅減少了人工重復(fù)性勞動，提高了文檔產(chǎn)出的效率與標(biāo)準(zhǔn)化程度，同時保證了內(nèi)容的準(zhǔn)確性和合規(guī)性，加速了項目推進流程。

在風(fēng)險防控領(lǐng)域，投行大模型發(fā)揮著不可或缺的作用。近年來法規(guī)政策的持續(xù)更新與執(zhí)法力度的強化，對投行的執(zhí)業(yè)操守和項目質(zhì)量要求不斷提高，罰單數(shù)量增多，從項目承攬、承做到承銷及持續(xù)督導(dǎo)的全流程，均以嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范券商行為，合規(guī)成本與執(zhí)業(yè)風(fēng)險大幅攀升。大模型通過對輿情資訊的智能識別與分析，能夠及時捕捉市場動態(tài)中的風(fēng)險信號，為業(yè)務(wù)開展提供前瞻性預(yù)警。其內(nèi)外規(guī)知識庫問答功能和風(fēng)險事件脈絡(luò)分析能力，幫助業(yè)務(wù)人員準(zhǔn)確把握合規(guī)尺度，清晰了解風(fēng)險演變路徑，從而提前制定應(yīng)對策略，有效降低業(yè)務(wù)風(fēng)險，確保投行業(yè)務(wù)在合規(guī)軌道上穩(wěn)健運行。

大模型還助力券商提升市場分析與客戶服務(wù)能力。通過對市場數(shù)據(jù)和客戶需求的深度分析，券商能夠更精準(zhǔn)地定位潛在項目機會，提高市場拓展效率。在客戶服務(wù)方面，能夠為客戶提供更個性化、專業(yè)化的投資建議和解決方案，增強客戶粘性與滿意度，促進券商投行業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展與競爭力提升。