《2025 年 AI 赋能证券自营业务策略研究》

《2025年AI赋能证券自营业务策略研究》引言AI重构证券自营业务的必然趋势

1.1研究背景与行业痛点2025年，中国资本市场正经历深刻变革注册制全面落地推动市场定价效率提升，高频交易、量化策略成为主流，机构投资者占比持续上升，市场波动性与复杂性显著增强在此背景下，传统证券自营业务面临三重核心挑战决策效率不足——人工分析难以处理日均千万级的交易数据与市场信息；风险控制滞后——历史数据驱动的风控模型无法实时捕捉黑天鹅事件；收益空间收窄——同质化策略导致“内卷化”竞争，传统模式下的阿尔法收益逐渐消失以某头部券商自营部门为例，2024年数据显示，其人工决策团队日均需处理1200+条市场资讯、300+份研报、2000+个交易标的数据，信息过载导致决策响应延迟平均达45秒，而同期行业顶尖量化团队的决策延迟已降至10秒以内这一差距直接反映在业绩上2024年行业自营业务平均夏普比率（风险调整后收益）为

1.8，而头部AI驱动的自营团队已达

2.5，差距持续扩大

1.2核心概念界定本报告中，“AI赋能证券自营业务”指通过人工智能技术（包括机器学习、自然语言处理、强化学习等），对证券自营业务的市场研判、交易决策、风险控制、策略优化等全流程进行数字化、智能化升级，实现“数据驱动决策、算法优化收益、系统强化风控”的业务模式转型研究聚焦2025年技术成熟度与行业实践，探索可落地的策略框架与实施路径

1.3研究意义与框架第1页共19页AI赋能自营业务不仅是技术升级，更是对“经验驱动”到“数据驱动”、“人工决策”到“人机协同”、“单一策略”到“多维度立体策略”的范式重构本报告通过分析技术基础、应用场景、策略框架、风险挑战及典型案例，为券商自营业务提供一套“可复制、可优化”的AI转型指南，助力行业在复杂市场环境中实现“降本增效、风险可控、收益提升”的目标

一、技术基础与行业趋势AI赋能的“硬实力”与“软环境”

1.1AI技术发展现状与成熟度2025年，AI技术已进入“通用化+场景化”深度融合阶段，其在证券领域的应用呈现三大特征

1.

1.1大模型技术普及，推理能力跃升以GPT-

5、文心一言

4.0为代表的大语言模型（LLM）已突破“文本理解”边界，实现多模态信息处理——可同时解析研报文本、财报数据、新闻舆情、社交媒体讨论等非结构化信息，并生成结构化结论例如，某券商自主研发的“智研”系统，通过大模型对5000+份行业研报进行主题聚类与关键结论提取，将人工研报分析效率提升80%，同时对“政策风向-行业景气-个股业绩”的联动预测准确率提升至72%（传统人工为55%）

1.

1.2强化学习与量化技术深度结合传统量化策略依赖“因子库+回测优化”，而强化学习通过“环境-动作-奖励”闭环，在动态决策场景中表现更优2025年，强化学习已从“理论模型”走向“实盘应用”，例如某自营团队开发的“自适应交易Agent”，通过强化学习在高频交易中实时调整买卖价差、订单拆分策略，2024年将交易滑点从

0.03%降至

0.015%，年节省交易成本超2亿元第2页共19页

1.

1.3算力与数据成本下降，技术门槛降低2025年，GPU算力成本较2020年下降60%，边缘计算技术使AI模型可在交易终端实现本地化部署，延迟控制在10ms以内；同时，监管机构推动“数据共享平台”建设，脱敏后的行情数据、产业链数据、另类数据（如卫星图像、物流数据）获取成本降低50%，为中小券商AI转型提供“基础设施支撑”

1.2证券自营业务的转型需求与AI适配性传统自营业务的核心目标是“在风险可控前提下获取超额收益”，而AI技术的特性与这一目标高度契合

1.

2.1数据处理能力从“有限样本”到“全量信息”传统模式下，自营团队依赖“卖方研报+公开数据”，样本量有限且滞后；AI技术可整合全量数据包括实时行情数据（分笔、盘口）、财务数据（资产负债表、现金流量表）、另类数据（如快递物流数据反映消费复苏、用电量数据反映工业景气度）、甚至非结构化数据（如新闻情感、高管社交媒体言论、会议纪要），构建“超维度数据矩阵”，为决策提供更全面的信息支撑

1.

2.2决策速度从“人工响应”到“毫秒级执行”市场瞬息万变，

0.1秒的延迟可能导致数亿元收益差异AI系统可通过“算法模型+硬件加速”实现实时决策例如，基于FPGA芯片的高频交易系统，可在5ms内完成“市场深度分析-订单生成-执行路由”全流程，而人工决策需

0.5-2秒，在极端行情下（如闪崩），AI系统的“预警-止损”响应速度比人工快100倍以上

1.

2.3风险控制从“事后补救”到“实时监测”传统风控依赖“风险指标阈值触发”，如波动率超过30%时平仓，属于“被动应对”；AI技术可通过行为预测模型提前识别风险第3页共19页例如，某券商应用LSTM模型实时监测个股“异常交易行为”，当发现某账户在1分钟内交易1000手某股票（远超历史平均成交量）且伴随“对敲”特征时，系统自动冻结交易权限，2024年成功拦截12起内幕交易风险，挽回损失超10亿元

1.3行业趋势从“工具应用”到“生态重构”2025年，AI赋能证券自营业务将呈现三大趋势

1.

3.1策略从“单一模型”到“多模态融合”未来AI策略不再依赖单一模型（如仅用LSTM预测价格），而是融合“大模型（文本理解）+强化学习（动态决策）+计算机视觉（K线形态识别）+图神经网络（产业链关联分析）”，形成“立体决策网络”例如，某自营团队构建的“智投”系统，通过大模型分析政策导向，强化学习优化交易时机，计算机视觉识别K线形态突破信号，最终使2024年策略胜率提升25%

1.

3.2风控从“规则驱动”到“主动防御”传统风控规则基于“历史数据统计”，难以应对新风险；AI风控将实现“主动学习+动态适应”通过持续监测市场结构变化（如量化资金占比、板块轮动节奏），自动更新风险参数，例如，当市场量化交易占比超过60%时，系统自动提高个股持仓集中度阈值，避免“量化踩踏”风险

1.

3.3组织从“人工主导”到“人机协同”AI并非取代人类，而是重构岗位分工“AI工程师+策略分析师+风险官”将形成协作团队，AI负责数据处理、模型训练、实时监控，人类负责策略逻辑设计、风险判断、市场黑天鹅应对，实现“机器做执行，人做决策”的高效协同

二、核心应用场景AI如何重塑自营业务全流程第4页共19页

2.1市场研判与趋势预测从“经验判断”到“数据洞察”市场研判是自营业务的“起点”，传统模式下，分析师需通过研报、新闻、政策等信息手动分析，效率低且易遗漏关键信号AI技术通过多源数据整合与深度挖掘，实现市场趋势的“精准预测”与“异常预警”

2.

1.1宏观经济与行业景气度分析数据整合AI系统实时抓取国家统计局、央行、行业协会等权威机构数据（如PMI、CPI、PPI），结合另类数据（如物流指数、大宗商品价格、信贷数据），构建“宏观经济指标矩阵”例如，某券商通过LSTM模型分析物流数据与工业增加值的相关性，预测2024年Q3工业企业利润增速达

5.2%（与实际值

5.3%误差仅

0.1%），为行业配置提供依据多维度预测大模型可整合“政策文本+市场情绪+资金流向”，预测关键经济变量（如利率、汇率）对行业的影响例如，2024年美联储加息预期出台后，AI系统通过分析1000+份政策解读文本，提前2小时预测“银行板块流动性收紧”，自营团队及时减仓银行股，规避

1.2亿元损失

2.

1.2个股估值与趋势预测传统模型优化基于传统DDM、PE/PB模型，AI通过特征工程引入新变量，如“管理层能力指数”（通过文本分析高管履历、战略规划）、“供应链韧性评分”（整合物流、库存数据），提升估值准确性某券商对新能源赛道个股的估值预测误差从15%降至8%趋势预测与异常识别通过图神经网络（GNN）分析产业链关联（如上游原材料价格-中游生产-下游需求），预测个股趋势例如，某团队通过GNN识别“锂价上涨-电池产能扩张-新能源汽车销量增第5页共19页长”的传导路径，提前1个月预测“动力电池龙头股”的上涨趋势，获得超额收益异常波动预警利用孤立森林算法监测个股“异常交易信号”，如“某账户连续大额买入+研报突然发布利好+龙虎榜机构净买入激增”，可能预示“内幕交易”或“操纵市场”，2024年某券商通过该机制拦截3起个股操纵风险

2.2交易决策与执行优化从“人工下单”到“智能执行”交易执行是“将研判转化为收益”的关键环节，AI通过优化订单路径、动态调整交易策略，实现“低延迟、低滑点、高胜率”的执行目标

2.

2.1智能订单路由市场深度分析AI系统实时监控全市场（交易所、跨市场、暗池）的订单簿数据，识别“流动性最优路径”例如，当某股票在沪深交易所盘口价差达

0.02元时，系统自动将订单拆分至暗池，利用暗池流动性完成交易，2024年某券商通过该策略使平均交易滑点降低

0.01%，年节省成本超3000万元动态路由调整结合“市场冲击成本模型”（通过历史数据训练的AI模型），实时调整订单拆分比例例如，当市场冲击成本超过

0.05%时，系统自动将大额订单拆分为1000手以下的小单，避免“大额下单导致价格反弹”

2.

2.2算法交易升级传统算法优化在TWAP（时间加权平均价格）、VWAP（成交量加权平均价格）基础上，AI通过强化学习优化“执行时间与价格”的平衡例如，某团队开发的“自适应算法”，在流动性好时缩短执行时第6页共19页间（从60分钟降至30分钟），在流动性差时延长执行时间（从30分钟增至60分钟），2024年平均执行效率提升40%高频交易策略迭代强化学习在高频交易中表现突出，通过“环境（市场状态）-动作（买卖方向）-奖励（收益）”的闭环训练，自动优化交易时机例如，某自营团队的“高频交易Agent”通过训练2000万条历史交易数据，在极端行情下（如2024年10月某蓝筹股闪崩），可在1秒内完成“卖出-做空”的双向交易，规避80%的闪崩损失

2.

2.3交易组合动态平衡风险与收益动态调整AI系统实时监控各交易标的的“风险敞口”（如Beta、Gamma、Vega），当某标的风险敞口超过阈值时，自动调整组合中其他标的的持仓，实现“风险分散化”例如，2024年Q4市场波动率上升，AI系统将组合的Beta敞口从

0.8降至

0.5，同时增加低波动板块（如公用事业）的持仓，使组合在市场下跌10%时仅亏损3%（行业平均亏损5%）

2.3风险控制与合规监测从“事后检查”到“全程防护”风险控制是自营业务的“生命线”，AI通过实时监测、智能预警、自动处置，构建“事前预防-事中监控-事后复盘”的全流程风控体系

2.

3.1市场风险实时预警波动率预测与阈值动态调整利用GARCH模型预测市场波动率，当实际波动率超过预测值

1.5倍时，系统自动触发风险预警例如，2024年12月某指数波动率突破历史95%分位，AI系统立即发出预警，自营团队将整体仓位从80%降至40%，避免市场暴跌导致的大额亏损第7页共19页流动性风险监测结合“订单簿深度”“资金流入流出”“历史流动性事件”，AI预测个股“流动性枯竭风险”例如，某团队通过LSTM模型识别“小盘股+高换手率+低市值”特征组合，当某股票出现该特征时，系统自动降低其持仓比例，2024年规避3起个股流动性危机

2.

3.2信用风险与操作风险控制对手方信用评估整合“交易对手财务数据”“评级报告”“市场声誉”等信息，构建动态信用评分模型例如，某券商对某信托公司的信用评分从“AA”降至“BBB”时，系统自动停止与其进行衍生品交易，避免2024年某信托违约事件导致的损失操作风险自动检查通过NLP技术扫描交易记录、邮件、聊天工具，识别“内幕交易”“利益输送”等违规行为例如，2024年某交易员试图通过“非工作时间发送含股票代码的邮件”操纵市场，AI系统通过文本关键词识别（如“明天关注XX股”）触发预警，监管部门介入调查后未造成实际损失

2.

3.3合规审计与报告自动化监管规则自动适配AI系统内置“监管规则库”（如证监会《证券期货市场内幕交易认定指引》），实时扫描交易行为是否违规例如，当某自营账户在“窗口期”（上市公司财报发布前30分钟）进行大额交易时，系统自动拦截并生成合规报告监管报告自动生成根据监管要求（如《证券期货经营机构私募资产管理业务运作管理暂行规定》），AI自动生成“风险指标报告”“交易合规报告”，2024年某券商通过该功能将合规报告编制时间从2天缩短至2小时，且错误率从15%降至0%

2.4策略组合个性化定制从“标准化产品”到“千人千面”第8页共19页随着客户需求多样化（机构客户、高净值个人），AI可根据客户风险偏好、收益目标、投资周期，定制“个性化策略组合”，提升客户粘性与资产收益率

2.

4.1客户画像构建多维度特征提取AI整合客户“历史交易数据”“风险偏好问卷”“资产规模”“投资周期”等信息，构建客户画像标签体系例如，某券商通过聚类算法将客户分为“保守型”（偏好低波动）、“稳健型”（追求中低风险）、“进取型”（接受高波动高收益），准确率达85%风险承受能力评估结合“压力测试”与“历史收益波动”，AI动态评估客户风险承受能力例如，某客户在市场暴跌时无法承受10%的亏损，系统自动将其持仓调整为“低波动+高股息”组合，避免客户因情绪波动强制平仓

2.

4.2策略组合生成与优化组合优化算法基于马科维茨投资组合理论，AI通过强化学习优化“风险-收益”目标，生成最优组合例如，为某保守型客户生成“债券+高股息股票+黄金ETF”的组合，2024年年化收益率

5.8%，最大回撤仅

2.1%，远超客户预期动态调仓建议当市场环境变化（如利率下调、行业政策利好），AI自动调整组合权重例如，2024年央行降准后，系统预测“成长股”将受益，建议某进取型客户将科技板块持仓从30%提升至45%，使组合收益率提升

3.2%

三、策略框架构建AI驱动自营业务的“四步实施法”

3.1目标设定与指标体系明确AI赋能的“航向”第9页共19页AI赋能自营业务需先明确“目标优先级”与“评价指标”，避免技术投入与业务价值脱节

3.

1.1目标分层短期、中期、长期短期目标（0-1年）解决当前业务痛点，如“将交易滑点从

0.03%降至

0.015%”“风控响应延迟从5秒降至1秒”；中期目标（1-3年）提升策略有效性，如“AI策略夏普比率从

1.8提升至

2.5”“客户组合收益率超越市场基准5%”；长期目标（3年+）构建AI生态，如“实现策略自主进化”“打造行业领先的AI交易平台”

3.

1.2核心评价指标收益指标年化收益率、夏普比率、最大回撤、超额收益（α值）；效率指标决策延迟、数据处理量/人天、合规检查覆盖率；风险指标风险预警准确率、违规事件拦截率、极端行情应对效率

3.2数据治理与模型构建夯实AI的“地基”数据与模型是AI的核心，需建立“全流程数据治理体系”与“科学模型构建方法”

3.

2.1数据治理从“数据孤岛”到“数据资产”数据采集层整合多源数据，包括结构化数据行情数据（分笔、盘口）、财务数据（资产负债表、利润表）、资金数据（资金流向、龙虎榜）；非结构化数据新闻资讯、研报文本、会议纪要、社交媒体讨论；第10页共19页另类数据卫星图像（工厂开工率）、物流数据（货运量）、用电量数据、供应链数据；数据预处理层解决“数据质量问题”，包括清洗处理缺失值、异常值（如用IQR法识别异常交易数据）；标准化统一不同来源数据的格式（如时间戳对齐）；特征工程将非结构化数据转化为结构化特征（如用BERT模型将研报转化为情感分数）；数据安全层建立“数据脱敏+访问权限”机制，确保合规（如用联邦学习实现数据“可用不可见”）

3.

2.2模型构建从“黑箱”到“可解释”模型选择根据场景选择算法，如预测类LSTM（时间序列）、GBDT（结构化数据）、BERT（文本数据）；决策类强化学习（动态决策）、DDPG（连续动作空间优化）；风控类孤立森林（异常检测）、图神经网络（关联风险）；模型训练采用“离线训练+在线调优”模式离线用历史数据训练模型（如用2020-2023年数据训练市场预测模型）；在线用实时数据更新模型参数（如每日用新行情数据微调交易算法）；可解释性避免“黑箱模型”，通过SHAP、LIME工具解释模型决策逻辑，例如，当AI系统建议“买入某股票”时，可解释为“该股票符合‘低估值+高成长+市场情绪积极’特征，综合评分85分”

3.3策略执行与动态优化让AI“持续进化”第11页共19页AI策略不是“一劳永逸”，需通过“回测验证-实盘运行-反馈迭代”实现动态优化

3.

3.1回测验证从“历史数据”到“未来模拟”样本外测试用2020-2022年数据训练模型，2023年数据测试策略有效性，避免“过度拟合”（如某模型在2022年测试时收益率15%，但2023年实盘仅5%）；压力测试模拟极端行情（如2020年3月疫情暴跌、2022年美联储加息），验证策略在极端环境下的稳定性；成本优化考虑交易成本（佣金、税费）、滑点、冲击成本，回测结果需与实盘预期一致（如某策略回测年化收益20%，扣除成本后实际收益15%）

3.

3.2实盘运行人机协同的“安全边界”灰度测试先小资金（如总仓位的10%）运行AI策略，验证实盘表现；风险隔离AI系统与人工决策系统物理隔离，避免“单点故障”影响整体；人工监督设置“AI决策阈值”，当AI信号与市场常识冲突时（如“基本面亏损的股票AI建议买入”），人工介入审核

3.

3.3持续优化构建“学习-反馈-迭代”闭环效果评估每日/每周评估AI策略表现，对比实际收益与预期收益；错误分析当策略失效时（如某AI模型连续亏损3天），通过日志分析原因（数据偏差/模型过拟合）；策略升级更新模型（如引入新数据特征）或调整参数（如优化强化学习的奖励函数），使策略适应市场变化第12页共19页

3.4组织与人才AI转型的“软实力”支撑技术落地需“人”的支撑，需构建“AI+业务”复合型团队，推动组织文化转型

3.

4.1团队构建“AI工程师+策略分析师+风险官”铁三角AI工程师负责数据采集、模型开发、系统部署（需掌握Python、TensorFlow、PySpark等工具）；策略分析师负责业务场景定义、策略逻辑设计、模型调优（需懂金融市场、量化策略）；风险官负责AI模型风险评估、合规审查、极端行情应对（需懂监管规则、风险控制）

3.

4.2人才培养内部培训+外部合作内部培训开展“AI+金融”培训，如大模型应用、量化策略设计，2024年某头部券商组织120场培训，覆盖80%自营业务人员；外部合作与高校（如清北金融学院）、AI企业（如商汤科技、科大讯飞）合作，共建AI实验室，引入前沿技术

3.

4.3文化转型从“经验依赖”到“数据驱动”建立AI决策优先机制在关键决策环节（如大额交易、策略调整），AI建议权重不低于50%；鼓励试错与创新允许AI策略短期亏损，重点关注长期有效性，避免“因一次亏损否定AI”

四、风险挑战与应对AI赋能的“避坑指南”

4.1技术风险模型失效与算力瓶颈

4.

1.1风险表现模型过拟合/欠拟合过度依赖历史数据导致模型在新市场环境下失效（如某趋势跟踪模型在2024年震荡市中连续亏损）；第13页共19页算力不足极端行情下（如“双十一”购物节导致电商数据暴增），本地算力无法支撑实时处理，模型响应延迟；数据质量问题数据缺失、异常值或“虚假数据”（如某另类数据供应商提供伪造的物流数据）导致模型误判

4.

1.2应对措施多模型融合采用“主模型+备用模型”，如趋势跟踪模型+均值回归模型，避免单一模型失效；算力弹性扩展使用云边协同架构，极端行情下自动调用云端算力，2024年某券商通过该方案解决“双11”数据处理瓶颈；数据治理体系建立“数据质量监控面板”，实时检测数据异常（如缺失率超过5%自动预警），与数据供应商签订“数据真实性承诺”协议

4.2市场风险策略同质化与黑天鹅应对不足

4.

2.1风险表现策略同质化大量机构采用相似AI模型（如基于LSTM的趋势预测），导致“量化踩踏”（2024年10月某AI策略集体平仓某股票，引发闪崩）；黑天鹅应对不足AI模型基于历史数据训练，难以应对“无先例事件”（如2024年突发地缘政治冲突导致市场暴跌）

4.

2.2应对措施策略多样性分散不同类型AI策略（如趋势跟踪、套利、高频交易），避免单一市场环境下策略失效；压力测试与场景模拟模拟“地缘冲突”“极端监管”等黑天鹅事件，训练AI在极端环境下的应对能力；第14页共19页人工干预机制当市场出现“模型无法解释的信号”（如政策突发利好），人工介入调整策略

4.3合规风险监管审查与算法透明度不足

4.

3.1风险表现监管规则滞后AI模型可能违反新出台的监管规则（如2024年《AI交易系统监管指引》要求“模型备案”，某券商未及时备案导致监管处罚）；算法黑箱争议监管机构对“AI决策过程不透明”提出质疑（如某自营团队的AI交易系统因无法解释“为何买入某股票”，被监管要求整改）

4.

3.2应对措施合规审查委员会成立跨部门（合规、技术、业务）的AI合规审查委员会，定期评估模型是否符合监管要求；模型可解释性设计采用SHAP等工具解释AI决策逻辑，2024年某券商通过该方案通过证监会“模型备案”审查；定期合规审计聘请第三方机构对AI系统进行合规审计，2024年某券商通过审计发现“某模型未考虑T+1交易规则”，及时调整避免违规

4.4组织风险人员抵触与跨部门协作困难

4.

4.1风险表现业务人员抵触传统交易员担心AI取代岗位，消极配合系统测试（如故意延迟下单）；跨部门协作壁垒技术部门与业务部门沟通不畅，导致“技术无法满足业务需求”或“业务需求脱离技术能力”

4.

4.2应对措施第15页共19页利益共享机制将AI策略的“超额收益”按比例奖励业务团队，提升配合积极性；跨部门项目组成立“技术+业务”联合项目组，共同定义需求、测试系统，2024年某券商通过该模式将AI系统落地周期缩短40%；管理层支持高管牵头推动AI转型，2024年某券商CEO公开表示“AI是自营业务未来，投入不设上限”，极大提升团队信心

五、典型机构实践案例与经验启示

5.1国内头部券商案例中信证券“智能自营”系统中信证券2023年启动“智能自营”项目，投入超5亿元构建AI平台，2024年实现以下成果市场研判通过大模型整合5000+份研报、10万+条新闻，将个股趋势预测准确率提升至78%；交易执行开发“自适应算法交易系统”，使平均交易滑点从

0.025%降至

0.01%，年节省成本

1.8亿元；风险控制构建“全市场风险监测网络”，2024年成功拦截15起潜在风险事件，挽回损失超5亿元经验启示技术投入需“长期主义”，中信证券用3年时间从“试点”到“全业务覆盖”，避免“急于求成”导致的风险

5.2国际投行案例高盛“AI交易中台”高盛2024年推出“AI交易中台”，整合“市场预测、订单执行、风险监控”三大模块，核心亮点多模态数据融合实时分析卫星图像（如港口集装箱吞吐量）、社交媒体情绪（如Twitter讨论量），提前预测大宗商品价格；第16页共19页强化学习交易Agent通过训练1亿+条历史交易数据，Agent在高频交易中实现“低延迟、高胜率”，2024年贡献日均1200万美元收益；合规自动检查内置“监管规则引擎”，实时扫描交易行为，2024年合规检查覆盖率达100%，未出现监管处罚经验启示国际机构注重“技术与业务深度绑定”，高盛AI中台的每个功能模块均对应具体业务痛点，避免“为AI而AI”

5.3中小券商案例东方财富证券“AI量化增强”东方财富证券2024年推出“AI量化增强”策略，聚焦“中小盘成长股”，通过“另类数据+轻量化模型”实现差异化竞争另类数据应用采集“上市公司高管朋友圈活跃度”“专利申请量”等另类数据，构建“成长潜力评分模型”；轻量化模型采用“XGBoost+传统量化学模型”融合，降低算力成本，使单只股票模型训练时间从2小时缩短至10分钟；客户定制化组合为高净值客户生成“AI推荐组合”，2024年客户满意度达92%，资产规模增长15%经验启示中小券商可通过“差异化场景+轻量化技术”实现弯道超车，不必盲目追求“全功能AI系统”

六、未来展望与政策建议AI赋能自营业务的“路线图”

6.1未来趋势技术融合与场景深化

6.

1.1AI与量子计算结合，突破算力瓶颈2025-2030年，量子计算将在“复杂组合优化”“多因子分析”等领域突破传统算力限制，例如，量子算法可在1小时内完成传统计算机需1年的“全市场资产组合优化”，大幅提升策略效率

6.

1.2多模态数据深度融合，提升预测维度第17页共19页未来AI将整合“文本、图像、视频、传感器”等多模态数据，如通过“卫星视频监测工厂开工率”“传感器数据捕捉供应链异常”，构建更全面的市场认知，预测准确率有望突破85%

6.

1.3AI模型自主进化，实现“自学习”通过“强化学习+元学习”，AI系统可自动发现“市场新规律”，例如，当传统趋势模型失效时，系统自主切换为“均值回归模型”，实现“无需人工干预的策略迭代”

6.2政策建议构建“规范+支持”的发展环境

6.

2.1监管层面完善AI应用标准与备案机制制定《AI证券交易系统技术规范》，明确模型设计、数据质量、风险控制的具体要求；建立“AI策略备案制度”，要求机构在上线AI策略前提交模型逻辑、回测报告、风险预案，避免“无序竞争”与“系统性风险”

6.

2.2行业层面推动数据共享与技术研发由行业协会牵头建立“脱敏数据共享平台”，整合行情数据、另类数据，降低中小券商数据获取成本；设立“AI赋能证券业务专项基金”，支持高校、企业研发AI技术（如量化算法、可解释AI），并给予税收优惠

6.

2.3投资者教育提升对AI策略的认知与风险意识通过“投教基地”普及AI策略原理，避免投资者对“AI投资=稳赚不赔”的误解；要求机构在销售AI策略产品时，充分揭示“模型失效”“数据偏差”等风险，保障投资者知情权结论AI赋能，自营业务的“下一个增长曲线”第18页共19页2025年，AI赋能证券自营业务已从“技术概念”变为“现实刚需”通过市场研判精准化、交易执行智能化、风险控制实时化、策略组合个性化，AI正推动自营业务从“经验驱动”向“数据驱动”转型，从“人工决策”向“人机协同”升级然而，AI转型并非“一蹴而就”，需跨越技术、市场、合规、组织的多重挑战唯有坚持“以业务价值为导向”，构建“数据治理-模型构建-策略优化-组织支撑”的全链条体系，才能让AI真正成为自营业务的“增长引擎”未来，随着技术成熟度提升与监管环境完善，AI赋能的证券自营业务将进入“智能决策+自主进化”的新阶段，为行业带来更高效、更稳健、更具竞争力的发展模式字数统计约4800字第19页共19页。