主要观点总结
本文介绍了海通证券在数字化转型中的发展路径，特别是在人工智能领域的应用。文章详细阐述了海通证券智能化应用的整体架构，包括基础设施层、平台层、服务层和应用层，并突出了大模型的应用实践和挑战。海通证券通过构建可信、高效、安全、可控的多模态模型一体化平台，开启了证券领域大模型的先河，并将大模型应用于投顾、投行、风控、办公助手等领域，实现了业务的创新性飞跃。同时，文章也指出了大模型应用过程中的挑战和未来的展望。
关键观点总结
关键观点1: 海通证券数字化转型的发展路径和人工智能领域的应用
海通证券作为资本市场的重要组成部分，在数字化转型的道路上不断积累和沉淀，逐步实现了蜕变。公司坚持以“算力+数据+算法+场景”为驱动，致力于提升人工智能全面赋能业务发展、管理提升和集团化管控能力。其人工智能发展路径大体分为四个阶段，目前已经在场景化AI能力引入、企业级人工智能平台建设、数智产品持续化运营生态打造等方面取得了显著成果。
关键观点2: 海通证券智能化应用的整体架构
海通证券智能化应用体系整体涵盖了从基础设施层、平台层、服务层、应用层四个层面。基础设施层由算力、数据与算法组成，负责提供AI应用运行的基础资源。平台层是连接基础设施层和应用层的桥梁，为上层服务提供运行、调度与管理等平台服务。服务层作为连接应用层与底层技术的桥梁，直接为各类金融应用提供AI服务能力。应用层则是基于服务层提供的丰富AI能力，研发多样化的智能应用。
关键观点3: 大模型的应用实践与特色
海通证券通过发布业内首个金融行业多模态全栈式大模型“e海言道”，稳步推进大模型的建设与落地。该大模型采用创新的“1+X”混合架构，具备多模态内容生成和分析的能力，以及全栈信创适配的特性和多种应用场景。其特色在于构建了一个可信、高效、安全、可控的多模态模型一体化平台，开启了证券领域的大模型信创先河。
关键观点4: 大模型应用面临的挑战和展望
海通证券在大模型应用过程中面临技术门槛、合规风险和数据治理等多方面的挑战。未来，随着技术的持续进步和深入完善，海通证券将持续提升大模型的能力，使其在证券核心业务领域的应用上实现突破。
文章预览
文 / 海通证券股份有限公司软件开发中心副总经理 陆颂华 海通证券股份有限公司软件开发中心 任荣 蔚赵春 随着数字化浪潮的汹涌澎湃，证券行业正经历着前所未有的变革。证券行业信息化发展经历了金融电子化、金融信息化、金融数字化、金融智能化四个关键阶段，每个阶段都有其标志性的业务或管理创新以及核心支撑技术，它们共同推动了证券业务的革新和效率的提升。作为资本市场的重要组成部分，证券公司在这场变革中扮演着至关重要的角色。海通证券作为中国资本市场发展的重要见证者和参与者，不仅积累了深厚的行业经验，更在数字化转型的道路上不断积累和沉淀，逐步实现了蜕变。 海通证券股份有限公司软件开发中心 副总经理 陆颂华 作为行业数字化转型的引领者，海通证券坚持以“算力+数据+算法+场景”为驱
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