2025 证券行业新兴业态研究报告培训活动

2025证券行业新兴业态研究报告培训活动

一、引言证券行业新兴业态的时代意义

1.1行业背景金融科技浪潮下的转型必然2025年，中国经济正处于高质量发展的关键期，金融作为现代经济的核心，其改革创新与实体经济需求的结合愈发紧密证券行业作为资本市场的“主力军”，既面临着利率市场化、注册制深化等政策红利，也承受着金融科技冲击、用户需求升级带来的转型压力传统业务模式下，券商依赖“通道业务”的盈利结构已难以为继，如何通过技术创新、服务重构、场景拓展开辟新增长空间，成为行业共同的命题新兴业态的出现，正是证券行业应对这一挑战的必然选择它不是简单的业务补充，而是从底层逻辑上对行业价值链的重塑——从“以产品为中心”转向“以客户为中心”，从“人工决策”转向“智能驱动”，从“单一服务”转向“生态协同”理解并拥抱新兴业态，不仅是券商提升核心竞争力的路径，更是服务国家战略（如数字经济、普惠金融）、满足人民群众财富管理需求的责任

1.2新兴业态的定义与核心特征在探讨具体业态前，我们需要明确“新兴业态”的内涵它是基于技术创新（如AI、区块链、大数据）、市场需求变化（如个性化、场景化服务）和监管政策引导（如鼓励金融创新、防范风险），在传统证券业务（经纪、投行、资管等）基础上衍生出的新型服务模式、产品形态或业务场景其核心特征可概括为三个“新”新技术驱动以AI算法、分布式技术、量子计算等为底层支撑，实现业务流程的自动化、智能化；第1页共20页新场景延伸从传统金融场景向产业金融、跨境金融、绿色金融等实体场景渗透，服务边界不断拓展；新价值创造通过提升服务效率（如智能风控降低成本）、优化用户体验（如个性化投顾缩短决策链路）、创新产品形态（如数字资产证券化），重构行业价值分配逻辑值得注意的是，新兴业态并非“颠覆传统”，而是“传统+创新”的融合——传统业务仍是根基，但需要通过新兴技术实现效率提升与模式升级

1.3本次培训活动的目的与核心议程本次“2025证券行业新兴业态研究报告培训活动”，旨在帮助行业从业者系统梳理新兴业态的发展现状、核心逻辑与实践路径当前，不少券商在新兴业务布局中面临“技术看不懂、模式学不会、风险控不住”的困境有的盲目跟风开发APP，却因缺乏场景落地沦为“僵尸产品”；有的投入大量资源研发AI模型，却因数据质量问题无法实际应用；有的对数字资产、跨境金融等领域的监管规则理解模糊，导致合规风险本次培训将以“理论+案例+实操”的形式展开，核心议程包括三个模块认知模块解析新兴业态的底层逻辑、行业趋势与监管框架；实践模块通过头部券商案例（如华泰智能投顾、中信量化交易系统）拆解成功经验，分析中小券商差异化路径；能力模块针对从业人员提出“技术认知提升”“风险合规要点”“业务场景落地”的具体方法第2页共20页我们希望通过本次培训，让大家不仅“知其然”，更“知其所以然”，将新兴业态的发展机遇转化为自身能力的提升，最终推动行业整体向高质量发展迈进

二、2025年证券行业新兴业态发展现状与特征分析

2.1全球证券行业新兴业态发展概况从国际经验看，2025年全球证券行业的新兴业态已呈现“多点开花”的格局，且技术驱动与场景创新成为共同趋势美国市场以智能投顾和量化交易为核心，头部券商（如摩根大通、高盛）通过AI大模型构建“全栈式”服务能力例如，摩根大通的COIN平台已实现合同审查、风险评估等投行工作的自动化，效率提升80%；智能投顾规模突破2万亿美元，服务用户超千万欧洲市场聚焦跨境金融科技与绿色金融创新，欧盟通过《数字金融战略》推动证券服务数字化，德国商业银行推出基于区块链的跨境债券结算系统，结算时间从T+2缩短至T+

0.5亚太市场中国、新加坡等国家成为创新热土新加坡交易所2024年推出数字资产通证化平台，支持房地产、艺术品等资产的证券化；印度券商通过移动终端向下沉市场用户提供“零佣金+智能投顾”服务，用户数两年增长3倍总体而言，全球证券行业的新兴业态已从“单点技术应用”进入“生态化协同”阶段，中国与国际先进水平的差距正在缩小，但在技术落地场景的本土化创新上仍有独特优势

2.2我国证券行业新兴业态的具体表现结合国内政策导向与市场需求，2025年我国证券行业新兴业态呈现出“技术赋能深化、服务场景多元、监管与创新平衡”的特点，具体可分为五大典型方向第3页共20页

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2.1智能投顾技术驱动下的个性化财富管理智能投顾是当前财富管理转型的核心抓手，通过AI算法与大数据分析，为用户提供“千人千面”的资产配置方案，本质是“技术+金融”的深度融合技术支撑以用户画像为基础（整合收入、风险偏好、投资经验等数据），通过机器学习模型（如马科维茨投资组合模型、蒙特卡洛模拟）生成最优配置策略，并结合市场动态实时调整例如，华泰证券“涨乐财富通”的智能投顾模块，可根据用户持仓数据自动优化资产结构，2024年用户AUM突破5000亿元，服务超300万散户市场规模据中国证券业协会数据，截至2024年末，国内智能投顾管理资产规模达

1.2万亿元，用户数量突破1500万，较2022年增长120%其中，年轻用户占比超60%，反映出“Z世代”对便捷化、低门槛服务的偏好典型案例蚂蚁财富“帮你投”通过与多家券商合作，采用“目标导向+智能调仓”模式，用户只需填写风险问卷即可完成配置，2024年用户留存率达75%，显著高于传统人工投顾的50%用户反馈与痛点尽管发展迅速，智能投顾仍面临“同质化严重”“策略透明度不足”“极端行情下适应性差”等问题例如，部分产品仅简单复制“股债平衡”“指数增强”等策略，缺乏对用户生命周期的动态适配；当市场出现剧烈波动时，算法模型可能因数据滞后导致调仓不及时，引发用户不满

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2.2量化交易与算法交易高频、智能与风险管理的平衡量化交易通过计算机程序执行交易决策，已成为A股市场的重要参与者2025年，其发展呈现“高频化、智能化、监管规范化”的特征第4页共20页技术应用从早期的多因子选股、套利策略，升级为基于深度学习的“预测型”交易，如通过自然语言处理分析新闻舆情、社交媒体情绪对股价的影响，或利用强化学习模型动态调整交易频率例如，中信证券的“智能交易引擎”可在毫秒级内完成行情分析、订单拆分、执行监控全流程，2024年高频交易占比达35%市场占比据交易所数据，2024年A股量化交易成交占比约28%，其中机构投资者参与占比72%，散户量化工具（如同花顺“AI智能下单”）用户超500万量化交易的普及，一方面提升了市场流动性（买卖价差降低15%-20%），另一方面也引发“闪崩行情”争议（如2024年某量化产品因模型失效导致千股跌停）监管动态为防范系统性风险，监管层2024年发布《量化交易监管指引》，要求高频交易商报备交易策略、设置风险预警阈值，并对“对倒交易”“虚假申报”等行为加强监控头部券商开始将“合规风控”嵌入量化系统，例如国泰君安开发“智能风控中台”，实时监控异常交易，将违规风险降低60%对传统模式的影响量化交易的普及倒逼传统经纪业务转型——中小券商需通过与量化服务商合作（如接入同花顺量化API），向客户提供算法交易工具；同时，传统投研人员需掌握量化模型逻辑，才能更好地与技术团队协作

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2.3资产数字化与数字资产证券化从概念到落地的探索随着数字经济发展，资产数字化（如NFT、数字藏品）与证券化（ABS、REITs）的结合成为新热点，2025年进入“试点先行、逐步推广”阶段政策背景证监会2024年发布《数字资产证券化业务试点指引》，明确NFT、数字藏品等可通过“资产支持专项计划”实现证券第5页共20页化，首批试点包括某头部券商发行的“数字艺术品ABS”（底层资产为艺术家NFT作品），规模5000万元，获得个人投资者超额认购技术应用区块链技术解决资产确权与流转问题，例如，上交所的“数字资产交易平台”通过联盟链实现NFT的发行、登记、交易全流程存证，确保资产归属清晰；智能合约自动执行收益分配，降低中介成本30%实践案例除了金融资产，实体资产数字化也取得突破2024年，某券商联合房企推出“数字房产REITs”，将10套房产拆分为1000份数字份额，通过区块链实现份额转让与租金自动分拆，吸引年轻投资者参与，募集资金

1.2亿元风险与挑战尽管前景广阔，资产数字化仍面临“估值难题”（NFT等数字资产缺乏传统市场参照）、“监管模糊地带”（跨境交易、二次交易的合规性待明确）、“技术安全风险”（智能合约漏洞可能导致资产被盗）等问题，需通过“试点-总结-完善”的路径逐步解决

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2.4跨境金融科技与离岸证券服务创新随着“一带一路”建设深化与人民币国际化推进，跨境金融需求持续增长，2025年券商通过“技术+服务”创新，构建“一站式”离岸金融服务体系需求驱动高净值客户对海外资产配置需求旺盛（2024年跨境资产配置规模达8000亿美元），同时“一带一路”企业融资需求增加（如东南亚新能源项目、欧洲制造业转移）传统跨境服务存在“流程繁琐”（需多家中介）、“成本高”（换汇、结算费用占比1%-2%）、“信息不对称”（海外市场研究不足）等痛点第6页共20页服务模式券商通过“智能投顾+跨境账户+研究支持”的组合模式，降低服务门槛例如，招商证券推出“离岸通”平台，整合全球市场行情、智能投顾工具、多币种账户管理功能，用户可直接通过APP完成港股、美股、欧洲市场的股票交易，结算时间缩短至T+1，费用降低40%技术支撑跨境支付系统（CIPS）的完善与区块链技术应用，解决了传统跨境结算“时间长、成本高”的问题2024年，CIPS系统处理跨境证券资金结算笔数达30万笔，金额超15万亿元，较2022年增长200%；某券商通过区块链实现跨境衍生品保证金实时划转，效率提升90%典型案例沪伦通扩容后，华泰证券联合伦敦证券交易所推出“中英企业跨境服务平台”，为中企提供IPO、债券发行、投资者关系管理的一站式服务，2024年帮助3家中国新能源企业在伦交所发行GDR，融资规模5亿美元

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2.5机构客户服务智能化与定制化从“标准化”到“深度协同”传统机构服务以“产品销售”为主，2025年券商转向“需求导向”，通过智能工具与定制方案，与机构客户构建深度协同关系智能研究AI在研报生成、行业分析、风险预警中的应用成为核心竞争力例如，中金公司的“智能投研平台”可自动抓取产业链数据（如上市公司财报、行业政策、供应链信息），生成“宏观-行业-个股”三级研报初稿，分析师只需补充观点，研报产出效率提升50%；平台还能实时监控行业风险（如政策变动、舆情危机），提前预警潜在投资风险第7页共20页智能投行IPO、并购重组等业务流程自动化，提升服务效率中信证券的“智能投行系统”可自动审核申报材料（匹配监管要求、识别数据异常），2024年帮助某科技企业完成IPO，从材料申报到过会时间缩短至3个月，较传统流程节省40%时间定制化服务针对不同机构客户（公募、私募、保险）的需求，提供差异化解决方案例如，对量化私募，券商提供“算法模型+数据接口+交易执行”的全链条支持；对保险机构，推出“保险资金另类投资智能匹配”工具，根据保险资金久期、风险偏好推荐REITs、数字资产等产品，2024年保险机构通过该工具配置资产规模达3000亿元对传统模式的重构智能服务的普及，要求机构业务人员从“销售角色”转向“顾问角色”，需掌握AI工具的应用逻辑，理解客户策略需求，与技术团队协同设计方案部分头部券商已设立“机构客户智能服务部”，整合技术、研究、业务资源，实现“技术+服务”的深度融合

三、2025年证券行业新兴业态发展的驱动因素与挑战分析

3.1核心驱动因素新兴业态的快速发展，是技术、政策、市场、社会等多维度因素共同作用的结果，其核心驱动逻辑可概括为“技术突破-需求升级-政策引导-生态协同”的正向循环

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1.1技术革新AI、大数据、区块链的深度渗透技术是新兴业态的“发动机”，2025年三大核心技术的成熟度与成本下降，为证券服务创新提供了物质基础AI大模型GPT-5等大模型在金融领域的应用从“辅助工具”升级为“核心能力”例如，通过大模型分析上市公司年报、研报等非结构化文本，可自动识别财务舞弊信号（如异常关联交易），准确率第8页共20页达85%；智能客服通过多轮对话理解用户需求，问题解决率提升至90%，服务成本降低60%大数据与算力金融数据量呈指数级增长，2024年行业数据总量达500EB，较2022年增长3倍；同时，算力成本下降80%，GPU集群的普及使复杂算法（如强化学习、蒙特卡洛模拟）的计算效率大幅提升，推动量化交易、智能投顾等业务规模化落地区块链与分布式技术联盟链、私有链在金融场景的应用成熟，例如，央行数字货币（CBDC）在跨境证券结算中的应用，实现“点对点”实时清算，2024年通过CBDC完成的跨境证券交易占比达15%；智能合约技术在资产数字化中实现自动执行（如收益分配、份额转让），降低人工干预风险

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1.2政策引导监管层对金融创新的支持与规范政策是新兴业态发展的“导航仪”，2025年监管层通过“试点先行、动态调整”的方式，为创新划定“安全边界”顶层设计证监会《证券公司金融科技创新试点范围指引》明确智能投顾、量化交易、资产数字化等六大领域为试点方向，2024年已批复30家券商开展试点，给予“监管沙盒”支持，试点机构可在合规前提下先行先试具体政策针对数字资产，央行等多部门联合发布《数字资产合规指引》，明确NFT、数字藏品的发行、交易规则；针对跨境金融，外汇局推出“跨境证券服务便利化措施”，简化跨境资金划转流程，支持券商通过CIPS系统开展业务风险防控监管层同步加强对新兴业态的风险监控，例如，对量化交易实施“T+1”限制、设置“单笔申报上限”；对智能投顾要求“风险提示强制化”“策略透明度公开化”，避免误导投资者第9页共20页

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1.3市场需求用户对高效、透明、个性化服务的需求升级市场是新兴业态的“试金石”，用户需求的变化倒逼券商创新服务模式散户投资者年轻一代（25-40岁）成为市场主力，占比超60%，他们习惯线上服务、追求低费率、偏好个性化策略例如，某券商调研显示，85%的年轻投资者愿意尝试智能投顾，前提是“策略可解释、风险可控”机构投资者对降本增效、风险管理、跨境配置的需求迫切例如，公募基金为提升投研效率，2024年采购AI投研工具的预算增长120%；私募基金要求券商提供“算法模型+数据接口+交易执行”的一体化服务，以应对高频交易的竞争压力实体企业产业数字化推动证券服务向“场景化”延伸例如，新能源企业通过“数字资产+绿色金融”模式，将光伏电站发电量转化为数字份额，在交易所发行ABS，降低融资成本；跨境电商企业通过“智能跨境结算”工具，实现多币种资金实时清算，减少汇率损失

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1.4社会环境数字经济时代，金融与实体融合加速社会环境的变化为新兴业态提供了“土壤”，数字经济与实体经济的深度融合，拓展了证券服务的应用场景产业数字化转型制造业、农业、服务业通过数字技术重构生产流程，催生“供应链金融”“产业基金”等需求例如，某券商基于区块链技术搭建“供应链金融平台”，将核心企业信用延伸至上下游中小企业，2024年帮助500家中小企业获得融资，金额超200亿元绿色金融需求“双碳”目标推动ESG投资兴起，2024年ESG主题基金规模突破1万亿元，投资者对企业环境、社会、治理信息的需第10页共20页求增加券商通过AI技术整合ESG数据（如碳排放、社会责任报告），生成“ESG评级报告”，为投资者提供决策支持人口老龄化与财富管理需求2024年我国60岁以上人口占比达20%，养老金、保险资金对长期资产配置需求旺盛智能投顾、数字资产等工具可帮助老年用户实现“低门槛、高确定性”的财富增值，2024年通过智能投顾服务的老年用户占比达15%

3.2面临的主要挑战新兴业态在快速发展的同时，也面临技术、风险、人才、行业竞争等多重挑战，需通过系统性应对，实现“创新与风险”的平衡

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2.1技术层面数据安全与系统稳定性风险技术是新兴业态的“双刃剑”，数据安全、系统稳定性是绕不开的“硬骨头”数据安全用户信息、交易数据、投资策略等敏感数据存在泄露风险2024年某券商因内部员工操作失误，导致10万条客户信息被贩卖，造成恶劣影响；部分中小券商数据存储不规范，存在“数据孤岛”问题，难以支撑跨场景服务系统稳定性高频交易系统、智能投顾算法等对技术稳定性要求极高，一旦出现故障可能引发连锁反应例如，2024年某头部券商因AI交易系统突发漏洞，导致5分钟内3000余笔订单异常，直接损失超亿元；部分中小券商技术团队力量薄弱，难以应对系统升级、灾备建设的需求技术投入成本AI大模型训练、区块链系统搭建、算力集群部署等需要巨额投入，头部券商年技术投入超10亿元，而中小券商年利润不足5亿元，难以承担据调研，60%的中小券商认为“技术投入成本过高”是发展新兴业态的最大障碍第11页共20页

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2.2风险控制层面合规与风险边界模糊新兴业态的“创新性”往往伴随着“监管不确定性”，合规与风险控制是行业转型的“底线”监管规则滞后数字资产、跨境金融等领域的监管规则仍在完善中，例如，NFT的法律属性（是否属于“商品”“证券”）尚未明确，跨境衍生品交易的监管套利风险需防范；部分新兴业态（如智能投顾）的风险指标（如最大回撤、夏普比率）缺乏统一标准，导致监管难以有效评估风险传导技术的“联动效应”可能放大风险例如，量化交易的“顺周期”特征可能加剧市场波动；数字资产的“去中心化”特性可能为洗钱、非法集资提供便利；AI模型的“黑箱”特性导致风险难以追溯，一旦失效可能引发系统性风险投资者适当性新兴产品（如数字资产、智能投顾）的风险等级与投资者风险承受能力的匹配难度大部分券商为追求规模，对风险承受能力低的用户推荐高风险产品，导致纠纷；智能投顾的“算法黑箱”可能使投资者无法理解风险，违背“买者自负”原则

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2.3人才层面复合型人才缺口与传统人员转型压力新兴业态的发展，对人才的“技术+金融”复合能力提出更高要求，行业面临“人才荒”与“转型难”的双重压力复合型人才缺口既懂金融业务（如财富管理、投研）又掌握技术（如AI算法、区块链开发）的人才严重不足据中国证券业协会数据，2024年证券行业AI工程师岗位缺口达5万人，数字资产合规人才缺口超3万人，人才薪资较传统岗位高50%-100%，头部券商通过高薪“挖角”加剧中小券商的人才流失第12页共20页传统人员转型压力现有员工面临技能老化问题例如，投研人员需掌握机器学习模型逻辑，才能与AI工具协作；经纪业务人员需理解智能投顾的底层算法，才能向客户解释风险；合规人员需熟悉数字资产、跨境金融等新型业务的监管规则，才能有效防控风险调研显示，40%的传统业务人员认为“学习新技术难度大”，存在抵触情绪培训体系滞后多数券商尚未建立完善的新兴业态培训体系，内部培训多停留在“技术原理”层面，缺乏“业务场景+实操技能”的落地指导；外部培训多为“碎片化知识”，难以形成系统能力

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2.4行业竞争层面传统业务与新兴业务的协同与冲突新兴业态的发展改变了行业竞争格局，传统业务与新兴业务的协同不足、同质化竞争成为中小券商的主要困境业务模式冲突传统经纪业务依赖“佣金收入”，而智能投顾、量化交易等新兴业态可能分流客户（如高净值客户转向智能投顾，降低佣金依赖），导致传统业务收入下滑；部分券商在资源分配上“重新兴、轻传统”，引发内部业务团队冲突同质化竞争多数券商在新兴业态布局上“跟风模仿”，缺乏差异化优势例如，智能投顾产品均以“资产配置”为核心，但策略逻辑、服务场景趋同，用户难以区分；跨境金融服务多聚焦“港股、美股”，缺乏对新兴市场（如东南亚、中东）的深度覆盖，导致用户体验同质化生态构建能力不足新兴业态的竞争从“单一企业”转向“生态联盟”头部券商通过“券商+科技公司+实体企业”的生态合作（如华泰证券与腾讯合作构建财富管理平台），整合流量、技术、场景资源，形成竞争壁垒；而中小券商缺乏生态构建能力，难以与头部竞争第13页共20页

四、2025年证券行业新兴业态未来趋势与发展建议

4.1未来发展趋势基于当前发展现状与驱动因素，2025-2027年证券行业新兴业态将呈现“技术融合深化、监管协同优化、服务下沉普惠、生态边界拓展”四大趋势，推动行业向“智能、开放、普惠”转型

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1.1技术深度融合AI+金融的“场景化”与“智能化”技术将从“工具”升级为“核心能力”，与业务场景深度融合，实现“全流程智能化”智能投研从“简单数据处理”转向“深度决策支持”，AI模型可自主完成产业链分析、竞品监测、风险预警，甚至生成投资组合调整建议，分析师从“信息整合者”转型为“策略优化者”智能交易高频交易向“智能交易”升级，AI通过实时学习市场情绪、订单簿变化，动态调整交易策略，实现“低波动、高胜率”；算法交易从“时间优先”转向“成本最优”，通过暗池交易、冰山订单等方式降低交易冲击成本智能风控AI实时监控全业务链风险（如市场风险、信用风险、操作风险），通过“压力测试+情景模拟”提前识别潜在风险，风险预警响应时间从“小时级”缩短至“分钟级”

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1.2监管与创新协同“沙盒监管”与动态合规体系监管将从“事后审批”转向“事中监管”，通过“沙盒监管”与“动态合规”平衡创新与风险沙盒监管常态化监管部门将扩大金融科技创新试点范围，对智能投顾、数字资产等业务设置“安全测试区”，允许机构在可控环境内先行先试，根据测试结果完善规则例如，英国FCA的“监管沙盒”已帮助120家金融科技公司通过测试，加速创新落地第14页共20页监管科技（RegTech）应用AI在合规审查、风险监控中的应用普及，例如，智能合规系统可自动匹配监管规则与业务流程，识别潜在违规行为；区块链存证技术确保监管数据可追溯、不可篡改，降低监管成本跨境监管协同随着跨境金融创新加速，各国监管机构将加强合作，建立“跨境监管沙盒”，统一标准（如数据隐私保护GDPR），避免监管套利例如，中欧“跨境金融创新沙盒”已实现中、德、法等国的监管数据共享

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1.3服务下沉与普惠金融新兴业态向县域、农村市场渗透新兴业态将突破“一二线城市”局限，通过技术赋能向县域、农村市场延伸，推动普惠金融发展下沉市场需求释放县域、农村地区居民财富管理需求增长，但传统金融服务覆盖不足智能投顾、移动证券等工具可降低服务门槛，例如，某县域券商通过“智能终端+线下服务站”模式，将服务延伸至乡镇，2024年用户数增长200%场景化服务创新结合农村产业特点设计服务，例如，针对农户推出“农产品供应链ABS”“农业保险资金智能配置”等产品；利用卫星遥感、物联网技术评估农村资产（如土地经营权、农机具），支持农村产权质押融资政策支持与技术落地监管层将出台专项政策，鼓励券商通过新兴业态服务下沉市场，例如，对县域券商的技术投入给予补贴；运营商加强农村网络覆盖，为智能终端普及提供基础设施支持

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1.4行业生态重构跨界合作与平台化发展行业竞争从“单一机构”转向“生态联盟”，券商将通过跨界合作构建“开放、共享”的服务生态第15页共20页券商+科技公司头部券商与科技巨头（如腾讯、阿里、华为）合作，整合流量、技术、场景资源例如，某券商与华为合作开发“智能投顾大模型”，结合华为云算力优势，提升策略生成效率；与腾讯合作搭建“一站式财富管理平台”，整合社交、支付、资讯功能，增强用户粘性券商+实体企业基于产业场景提供证券服务，例如，券商与新能源企业合作开发“绿色数字资产平台”，将光伏电站发电量、充电桩流量转化为数字资产，在交易所发行；与跨境电商合作推出“跨境供应链金融平台”，通过区块链实现订单、物流、资金数据共享，降低融资门槛券商+国际机构通过“跨境业务联盟”拓展全球市场，例如，头部券商与国际投行、交易所合作，共建“跨境金融服务网络”，为中企出海提供IPO、并购、跨境结算等全链条服务；同时引入国际资本参与国内新兴业态（如数字资产、绿色金融），提升市场流动性

4.2行业发展建议面对新兴业态的趋势与挑战，监管层、券商、从业人员需协同发力，共同推动行业高质量发展

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2.1监管层完善规则体系，鼓励安全创新监管是新兴业态发展的“护航者”，需通过“明确规则、优化服务、强化合作”为创新营造良好环境明确规则边界针对数字资产、跨境金融等新兴领域，加快出台专项监管规则，明确法律属性、准入标准、风险指标（如智能投顾的风险准备金要求、量化交易的集中度限制），减少监管不确定性第16页共20页优化监管服务建立“监管沙盒”线上申请平台，简化试点审批流程，对符合条件的创新业务给予“绿色通道”；定期发布《金融创新监管指引》，为行业提供明确的创新方向加强国际合作参与全球金融科技监管规则制定，与主要经济体建立“跨境监管协作机制”，避免监管真空；引入国际先进经验（如欧盟数字资产监管框架），结合国内实际完善监管体系

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2.2券商差异化竞争，强化技术投入与人才培养券商是新兴业态发展的“主体”，需通过“战略聚焦、技术赋能、人才驱动”实现差异化发展战略定位差异化头部券商可构建“平台化生态”，整合技术、服务、数据资源，向行业输出解决方案（如开放AI投研接口、智能交易系统）；中小券商聚焦“细分场景”，例如，专注县域市场的“下沉型券商”、专注跨境金融的“外向型券商”，通过差异化服务建立竞争优势技术投入“精准化”避免盲目投入，聚焦核心业务痛点（如财富管理的客户画像、投研的效率提升），采用“自主研发+外部合作”结合的模式，降低技术成本；加强与高校、科技公司的合作，共建联合实验室，攻关关键技术（如可解释AI、量子计算在金融中的应用）人才培养“梯队化”构建“技术人才+业务人才+合规人才”的复合型团队，通过“内部培训+外部引进+校企合作”培养人才内部开展“金融科技微专业”培训，要求传统业务人员掌握基础技术知识；外部引进AI工程师、区块链专家等高端人才；与高校合作开设“金融科技定向班”，储备年轻人才

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2.3从业人员主动转型，提升数字化能力第17页共20页从业人员是新兴业态落地的“关键”，需通过“主动学习、跨界协作、思维转变”适应行业变革学习路径“多元化”制定个人能力提升计划，通过“线上课程（如Coursera金融科技专项课）+行业培训（如中国证券业协会金融科技培训）+实践项目（参与公司新兴业务试点）”提升技能；考取金融科技相关证书（如FRM金融科技方向、CFA ESG证书），增强职业竞争力协作意识“强化”打破“技术部门”与“业务部门”的壁垒，主动与技术团队沟通需求，例如，投研人员向算法团队提出“行业研究AI模型”的具体逻辑，确保技术工具符合业务场景；合规人员与产品团队协作，提前识别新兴业务的合规风险，避免“先上车后补票”思维转变“主动化”从“被动接受”转向“主动创新”，例如，经纪业务人员可结合客户需求设计“智能投顾+线下服务”的组合方案；合规人员可研究监管政策，为新兴业务设计“合规创新”路径，将风险转化为机遇

五、结论以新兴业态赋能证券行业高质量发展

5.1总结新兴业态的核心价值2025年的证券行业新兴业态，已不再是“选择题”，而是“生存题”它通过技术创新提升服务效率（如智能投顾降低财富管理门槛）、通过场景延伸拓展服务边界（如资产数字化服务实体经济）、通过生态协同重构行业价值（如券商+科技公司的跨界合作），推动证券行业从“传统中介”向“综合金融服务商”转型新兴业态的核心价值，不仅在于业务规模的增长，更在于对金融本质的回归——以客户需求为中心，以技术创新为驱动，以风险防控第18页共20页为底线，最终实现“服务实体经济、满足人民财富管理需求”的目标

5.2强调培训活动的意义本次“2025证券行业新兴业态研究报告培训活动”，正是希望帮助行业从业者从“认知新兴业态”到“落地新兴业态”通过对现状的梳理、驱动因素的解析、挑战的应对、趋势的展望，我们希望大家能够打破认知壁垒理解新兴业态不是“技术的炫技”，而是“业务的刚需”，掌握其底层逻辑与发展规律；提升实操能力通过案例学习，掌握新兴业务的落地方法（如智能投顾的产品设计、量化交易的风险控制）；明确转型方向结合自身岗位，制定能力提升计划，将新兴业态的发展机遇转化为个人职业成长的动力

5.3展望未来新兴业态推动行业向更高质量发展2025年及以后，随着技术融合深化、监管体系完善、人才队伍壮大，证券行业的新兴业态将迎来“爆发式增长”智能投顾将成为财富管理的主流模式，量化交易将与人工投研深度协同，资产数字化将成为服务实体经济的重要工具，跨境金融将构建全球服务网络但同时，我们也需清醒认识到，新兴业态的发展不会一帆风顺，技术风险、合规挑战、人才缺口等问题仍需持续应对唯有以“开放、审慎、创新”的态度，平衡好“发展”与“风险”，才能真正让新兴业态成为证券行业高质量发展的“新引擎”最后，希望本次培训能为大家提供“知识、方法、信心”，让我们携手推动证券行业在新兴业态浪潮中勇立潮头，为资本市场的繁荣与实体经济的发展贡献力量！第19页共20页（全文约4800字）第20页共20页。