证券时报记者 王蕊

自2023年10月中央金融工作会议首次提出金融“五篇大文章”以来，数字金融逐渐成为金融体系创新升级的强劲引擎，驱动着金融服务向更高效、更便捷、更安全的方向迈进。金融机构如何释放数字金融的潜力，重塑金融服务的价值成为行业内共同关心的课题。作为数字化转型的先行者，华泰证券的经验和成果或可为这一课题提供具象的行业答案。

华泰证券是一家相信科技力量的公司。这是证券时报记者在华泰证券采访时最直观的感受。因为相信，华泰证券多年来在科技领域持之以恒地投入，在决策层面采纳科技侧的意见，并以2019年设立数字化运营部为起点进行组织变革。

近年来，华泰证券在数字化建设方面的总投入位列证券行业前列，长期投入的背后是华泰证券对数字金融时代高效、开放、共生的笃信。秉持科技赋能回归金融服务本源的发展理念，华泰证券正着力打造穿越周期的数字化核心能力。

踩在科技进步“鼓点”

“华泰证券的发展历程是业务推动科技、科技赋能业务，两者相生相伴的历程。”站在科技感十足的数字展厅，年轻的解说员对华泰证券的发展里程碑如数家珍。纵观过往数十年，这家证券公司似乎每一步都踩在了科技进步的“鼓点”上。

2009年前瞻布局移动互联网平台，研发“涨乐系”移动理财客户端；2017年上线首个自研机构交易平台产品MATIC；2019年上线机构客户服务平台行知；2022年全面上线FICC机构销售交易平台“大象平台”，FICC业务实现全面数字化转型……

“科技的初心是普惠，我们希望通过技术手段，不断降低公众获得专业金融服务的门槛。”在华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲眼中，华泰证券有着为社会创造价值的“执念”，以及基于长期主义的战略定力。

除了在投入上持之以恒的支持，华泰证券还在决策过程中充分纳入了科技侧的考量，而不是仅仅参考业务侧的意见。2019年全面启动数字化转型，显然很久之前便意识到了科技可能带来的行业革新动力。

近年来，华泰证券深入推进智能化背景下的平台化、一体化发展模式，夯实数字金融发展的新型基础设施。其中，数智中台将集团内外数据进行安全融汇，应用人工智能大数据能力持续为各类金融应用提供数据洞察和智能化赋能，有效支撑智能投研、智能运营、智能风控等场景，成为集团核心动力引擎。

到了“跑步入场”的时候

随着AI大模型雨后春笋般地涌现，新一波数字金融的跃迁路径日渐清晰。证券行业一直以来热切盼望的个性化服务模式，正有望借助大模型的高效生产力化作现实，这让华泰证券看到了新的机会。

回望2022年，生成式AI概念爆火，各行各业都有公司热切涌入市场，布局大模型。华泰证券在技术上紧密跟踪，应用侧小心落地。直到2024年下半年，在追踪到足够成熟的基座模型诞生后，华泰证券终于开始“跑步入场”，在AI平台上批量进行业务推广，并对业务和技术条线进行全员培训。

面向生成式AI，目前华泰证券打造的金融行业垂类大模型，通过高价值数据、高性能算力、高质量模型和高水平集成四方面的协同创新，构建了通用大模型与领域小模型的集成编排和联接适配能力，并在智能投研、智能研发等多个领域打造了人工智能应用的价值用例。

在王玲看来，接入大模型只是一个开始，真正厉害的是如何把产品和服务与大模型有机结合起来。为此，金融机构在数字化转型的过程中，应注重数据的沉淀、规整，并将数据用于训练大模型，进一步对后续的AI应用提供有力支撑。

如今，华泰证券积极探索将人工智能、大数据、低延时等技术应用到金融服务的方方面面，同时也在努力实现关键领域的自主研发。

技术平权与生态开放

金融行业数字化转型的挑战在哪儿？华泰证券的答案是“打破信息流动的壁垒”。过去信息差壁垒的存在是金融机构最好的护城河，如今在技术平权的大潮下，信息壁垒被一再压缩，金融服务日渐高效透明，行业的平台生态建设也被提上日程。

早在十多年前研发“涨乐系”移动理财客户端时，华泰证券就已经在酝酿行业生态开放的理念，只有开放的生态才能造就更大的规模，提供更优的服务。

为此，华泰证券以合作共赢为原则，不断提升面向客户、合作伙伴和其他行业内外机构的连接能力，建立精准互补、高效整合的多元生态圈。一方面通过构建开放化的平台能力，不断做大客户规模。另一方面也通过“战略投资+联合创新+产学研合作”三位一体的模式，与生态伙伴共同探索前沿领域。

信息即资源，资源亦权利，由科技平权带来的信息透明，正在帮助金融行业优化治理、消弭风险。投行底稿数字化便是这样的案例，最初只是为了满足华泰证券自身的合规风控需要，后来与供应商合作开发的产品被推广到全行业，在华泰证券的示范效应下，形成了行业标准。

如今华泰证券已建成了支撑境内外投行全品种全自研业务平台“投行云”，通过全流程线上化流转与管理、专业精益的尽调质量管控、覆盖“客、项、人”的全周期合规风控等，支撑投行业务稳健、高质量发展。

据介绍，围绕技业共创和数据驱动，华泰证券不断完善全局协同的科技治理体系。数据治理方面，通过多部门协同、多层级共管，设置三级数据治理联动体系，完善核心领域管理细则，明确数据管理的底层规则，实现多部门、多团队深度协作，充分挖掘和发挥数据要素价值。同时也注重安全可控，建立完整的运营监控体系，实现整体安全态势可见可知可控，基础设施运行敏捷动态保障，业务全景感知一屏全局掌控。