虽说我在证券行业工作过十几年，但对券商IT同事的印象，一直都停留在“帮我连下公司网络、OA密码怎么改？”等等之类的对话里。

当然，我几年前就知道他们已经改名叫“金融科技从业者”了。但直到前阵子在WAIC上，发现有券商现场布展AI运用成果，挡不住好奇的我，开始找券业金融科技口的同行交流，这才对券商的金融科技有所了解，并且写出了那篇《看得到券商在今年WAIC上布展，看不到券业的AI运用发展？》。

没想到那篇文章一发出来，就被券业CIO们看到了还纷纷内部转发学习，估计他们也苦于我们这些外行一直不了解他们内行的苦，所以就有了看到文章后主动来找我交流的今天这位内行嘉宾，跟我聊了更多有关券商金融科技的隐秘：

比如最让我震惊的就是在金融行业里，券商的科技发展竟然是最强的？不仅比公募等其他非银机构强，而且比银行也要强。因为银行只是业务量大，在业务场景需求上不如券商复杂。

所有金融机构的科技发展，也都是靠在硬件、软件和人力这三大项上投出来的，包括券商。

其中硬件要买服务器，如今还要买算力卡，前几年很多券商屯算力卡的故事就是这么来的。而软件除了每年都要买资讯、数据，还要不断开发系统，连一家排在前十之外的券商都累计开发了800多套系统。

至于人力成本就更高了。像华泰证券除了有3000多名IT员工，还有座专门的办公楼入驻了6000多位外包员工。关键是还因为没有合适的技术人才，有些项目需要跟大厂联合才能开发出来。

所以在动辄上亿的算力卡投入、庞大的底层数据清洗和算法训练面前，绝大多数券商根本玩不起科技竞赛的游戏。比如25年年报数据显示，全行业IT投入最高的是国泰海通的32亿，排在第二的是华泰证券的27亿。

行业里有资格在金融科技上被称作断层领先的券商巨头，也并不是我们通常所认为的中信证券和国泰海通这两座双峰，而是华泰证券和国泰海通。

因为至今全行业有真正AI原生APP的，只有华泰证券和国泰海通这两家。特别是华泰证券还是行业里唯一能将金融科技作为业务，对同行进行收费输出的。

而证券行业在金融科技上的发展格局，也比资本所形成的格局更加头部集中和K型分化，券商们早已经被划分为三个难以跃迁的梯队： 

第一梯队的7家头部券商：华泰证券、国泰海通、中信证券、广发证券、中金公司、东方财富、招商证券。已经搭建从战略、制度、人才到工具，从推理引擎、agent编排工具到工作台的完整AI体系。其中华泰证券和国泰海通，更是以自建AI大模型的技术遥遥领先于其他5家。

第二梯队主要是排在行业前二十的部分券商，比如银河证券、国信证券、中信建投、申万宏源、平安证券等。这些券商自有算力不多，但在租赁辅助下已经做出一些成熟的AI垂类工具，只是没能像第一梯队的券商那样搭建成完善体系。

剩余的大部分券商，均属于第三梯队。用他们同行的dirty talk来解释，第三梯队的划分依据是：在金融科技上基本都是在喊口号。

因为这些券商连上个科技时代要求的基础底层数据清洗、数据湖建设都没做完，而券商在AI运用上最有价值的是自有数据，所以很多券商的所谓AI，都只是从专业的金融科技服务商那里买壳，套在自己身上穿给别人看的。

除此之外，我们还聊了很多有意思的行业故事。比如行业里著名的中金点睛投研大模型，是中金和阿里共同开发出来的，然后阿里拿这个成功案例找其他券商销售这款基础模型，但很多券商都没买，不是不想要而是觉得太贵了。

再比如最近字节的豆包Work、阿里的千问办公、腾讯的WorkBuddy都在争抢券商客户，很多券商最终是选择购买企业版WorkBuddy。不是其他几家做得不好，而是因为券商都在公司网络装了防火墙，不少券商会屏蔽掉员工电脑里阿里、字节的链接，但很多员工要用到QQ和企业微信所以腾讯系的允许被打开，这才是WorkBuddy胜过其他家的最主要原因。

.....

哈哈哈，我很喜欢跟这些搞技术的同行交流，未来也会持续关注。毕竟AI对券商的科技赋能还有很多未被披露的变化，变化里也许就藏有证券行业的星辰与大海。

-时间轴-

03:27 喧嚣的AI展会上，为什么少见金融科技的身影？
06:53 券商的IT投入有多大！头部每年都要几十亿的砸
12:50 为什么只有华泰证券和国泰海通拥有原生AI应用？
20:36 科技并不会改变券商格局，因为三个梯队之间难以跃迁
27:36 券商的科技实力指标：APP更新、交易速度和金融科技发展奖
34:19 互联网大厂在券商上的科技战：豆包、千问和WorkBuddy
37:36 科技引领行业的券商少有，务实的跟随者们一堆
45:53 鞭打快牛：AI正在改变券商从业者的日常
54:06 券商的AI野心vs组织架构的现实
58:12 AI运用在券商里的边界：工作可以外包，责任不能外包

-关于大力如山-

券业最野自媒体、原券商投行业务条线董事总经理、畅销书《投行职业进阶指南：从新手到合伙人》作者。创建了公益组织：金融职业发展专项基金

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