行业约束与破局思路

证券行业对 AI 应用有三条硬约束：客户与投研数据不得出域、输出内容必须合规可审计、模型效果需要可评测可问责。2025 年初，该券商的研究所与信息技术部联合启动大模型应用探索，明确「私有化部署 + 业务系统嵌入式助手」的技术路线，并选择 ModelForge 作为统一底座。

落地场景

项目优先落地三个场景。一是研报智能问答：将研究所 5 年积累的 6 万份研报构建为私有知识库，研究员用自然语言提问即可获得带原文引用的结论摘要，检索效率提升 10 倍以上。二是合规初筛：将监管法规与内部合规制度注入模型，对拟发布的研报与宣传物料进行合规风险初筛，标注可疑表述供人工复核，初筛准确率达到 89%。三是文档处理：自动完成尽调材料的结构化提取与比对，单份材料处理时间从 2 小时缩短到 15 分钟。

工程化保障

• 全栈私有化：模型、向量库与应用全部部署于行内机房，训练与推理数据零出域。
• 评测门禁：为每个场景建立 200+ 条评测集，模型升级必须通过准确性、忠实度与合规性三维评分方可发布。
• 全程审计：所有问答与处理行为记录日志，支持按研究员、时间与场景维度回溯。

运营成效

投研助手上线 6 个月后，研究所 400 余名研究员的周活跃率稳定在 85% 以上，人均每周节省信息检索时间约 8 小时。该项目也成为该券商「AI First」战略的样板工程，目前正将同一底座复制到财富管理条线的智能投顾场景。