近年來，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素和國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。國家和地方政府密集出臺數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策，更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，積極培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。在此背景下，數(shù)據(jù)要素活力更加迸發(fā)，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⑹且黄碌乃{(lán)海市場，金融業(yè)等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

與此同時(shí)，證券業(yè)尤其是頭部證券公司深入推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，越來越重視數(shù)據(jù)要素在高質(zhì)量發(fā)展中的基礎(chǔ)性作用，圍繞“有數(shù)、治數(shù)、用數(shù)”目標(biāo)，做好數(shù)據(jù)工作，夯實(shí)數(shù)據(jù)中臺，以數(shù)據(jù)要素聯(lián)動(dòng)“人工智能+”，積極擁抱大模型探索落地應(yīng)用，充分激活數(shù)據(jù)要素潛能，推動(dòng)金融服務(wù)乘“數(shù)”而上。

數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策東風(fēng)頻吹，金融業(yè)迎來發(fā)展機(jī)遇

2019年10月31日，黨的十九屆四中全會(huì)審議通過的《中共中央關(guān)于堅(jiān)持和完善中國特色社會(huì)主義制度 推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》提出，健全勞動(dòng)、資本、土地、知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制。這是黨中央首次提出將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素參與收益分配，標(biāo)志著我國正式進(jìn)入“數(shù)字紅利”大規(guī)模釋放時(shí)代。

此后，數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策東風(fēng)頻吹，頂層設(shè)計(jì)逐步落地，打通萬億數(shù)據(jù)藍(lán)海市場。2 0 2 2年12月，中共中央、國務(wù)院對外發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》（又稱“數(shù)據(jù)二十條”），從數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理等方面構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度，提出20條政策舉措。2023年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，按照“2522”的整體框架進(jìn)行布局，明確數(shù)字中國建設(shè)的兩大基礎(chǔ)是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系。同年，備受矚目的國家數(shù)據(jù)局組建掛牌、數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表提上日程。

2024年《政府工作報(bào)告》提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群；健全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度，大力推動(dòng)數(shù)據(jù)開發(fā)開放和流通使用；適度超前建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)；推動(dòng)解決數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)等問題。2024年1月，國家數(shù)據(jù)局等17部門聯(lián)合印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，選取金融服務(wù)等12個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，推動(dòng)發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)，釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值，賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。

在國家政策的大力支持下，證券業(yè)等金融業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，在“充分利用數(shù)據(jù)要素更好落地金融服務(wù)”這個(gè)課題上，面臨大好機(jī)遇、擁有廣闊前景，必將大有可為、必定大有作為。

證券業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加大對數(shù)據(jù)的投入與利用

信息化、數(shù)字化、智能化是科技革命催生出的三個(gè)遞進(jìn)的發(fā)展階段，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，目前大部分企業(yè)都在從信息化邁向數(shù)字化發(fā)展階段，三者亦可并行推進(jìn)。

從證券業(yè)來看，經(jīng)過多年的發(fā)展，行業(yè)在信息化建設(shè)方面打下了良好的基礎(chǔ)，證券公司紛紛邁入數(shù)字化發(fā)展階段，深入推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從行業(yè)發(fā)展看，證券公司數(shù)字化建設(shè)可分為數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級和數(shù)字化轉(zhuǎn)型三個(gè)階段，在此過程中，數(shù)據(jù)的重要性日益凸顯，證券公司不斷加大對數(shù)據(jù)的投入和利用力度。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)化階段，證券公司通過技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)線上化，形成數(shù)據(jù)，屬于補(bǔ)短板的階段；在數(shù)字化升級階段，證券公司仍然通過技術(shù)手段，重點(diǎn)優(yōu)化流程，提升組織能力，實(shí)現(xiàn)線上到線下（O2O）流程貫通、個(gè)性化服務(wù)和精細(xì)化管理的升級；在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，證券公司從“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變，對內(nèi)整合和提升公司運(yùn)營能力，提供綜合金融服務(wù)，對外秉持開放共贏理念，以科技為橋梁，拓展外部合作，通過能力互補(bǔ)，建立協(xié)同生態(tài)，共同服務(wù)客戶。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是技術(shù)和商業(yè)模式的深度融合，核心解決的是企業(yè)經(jīng)營模式問題，通過提升組織能力，圍繞“增長、體驗(yàn)、效率、安全”等核心目標(biāo)，在全渠道、全場景、全鏈路下實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，賦能面向客戶、業(yè)務(wù)和管理三個(gè)層面的重塑與變革，加速推動(dòng)企業(yè)升級蛻變，打造公司高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字引擎。全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，頂層設(shè)計(jì)、應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)治理、開發(fā)交付、組織建設(shè)等有機(jī)統(tǒng)一、缺一不可。其中，頂層設(shè)計(jì)明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略路徑，應(yīng)用場景定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心內(nèi)容，數(shù)據(jù)治理提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)，開發(fā)交付推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面落地，組織建設(shè)確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才供給。

發(fā)揮數(shù)據(jù)作為核心經(jīng)營要素作用，建立“有數(shù)、治數(shù)、用數(shù)”良性循環(huán)

數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)治理提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)，因此，證券公司日益重視數(shù)據(jù)工作，通過設(shè)立獨(dú)立數(shù)據(jù)管理部門，圍繞“有數(shù)、治數(shù)、用數(shù)”目標(biāo)，夯實(shí)數(shù)據(jù)中臺，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)勁動(dòng)力。

首先，“有數(shù)”提升效率。在“有數(shù)”方面，通過全面數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)，以“專家規(guī)則+機(jī)器學(xué)習(xí)算法”破解海量數(shù)據(jù)分級分類難題，為面向全員的差異化分級共享提效和數(shù)據(jù)安全保護(hù)提供基礎(chǔ)性支撐。發(fā)揮好數(shù)據(jù)作為核心經(jīng)營要素的作用，加快數(shù)據(jù)要素的流動(dòng)、供給效率，實(shí)現(xiàn)“數(shù)跑人不跑”的目標(biāo)，破解用數(shù)“最后一公里”難題，將合適的數(shù)據(jù)，以最大化的效率提供給合適的用戶是“有數(shù)”工作的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，為此需要通過在全局?jǐn)?shù)據(jù)盤點(diǎn)和分級分類、隱私及敏感信息保護(hù)等方面久久為功，建立適合公司發(fā)展的數(shù)據(jù)流通及管理機(jī)制。

其次，“治數(shù)”保障質(zhì)量。頭部證券公司近年來紛紛顯著加大數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)中臺建設(shè)投入，對照國家標(biāo)準(zhǔn)開展數(shù)據(jù)治理能力提升工作，從組織、制度、流程等多個(gè)層面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，具體包括：優(yōu)化頂層設(shè)計(jì)，建立數(shù)據(jù)治理工作機(jī)制；健全數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營制度體系；搭建數(shù)據(jù)治理平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理核心領(lǐng)域的高效線上化管理等。我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理工作屬于公司治理的一部分：需要對照國家標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)最佳實(shí)踐，建立起適合公司發(fā)展的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、組織、制度及流程體系；需要通過夯實(shí)數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)基礎(chǔ)，積極研究布局前沿?cái)?shù)據(jù)技術(shù)能力，通過“數(shù)業(yè)結(jié)合”“數(shù)技聯(lián)動(dòng)”等舉措發(fā)揮好數(shù)據(jù)中臺連接業(yè)務(wù)、連接科技的紐帶作用；發(fā)揮好綜合化數(shù)據(jù)治理體系的保障、牽引作用，還應(yīng)從轉(zhuǎn)意識、轉(zhuǎn)組織、轉(zhuǎn)文化等領(lǐng)域持續(xù)推進(jìn)，將“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”文化打造成公司精細(xì)化管理的基因，將數(shù)據(jù)治理能力打造成公司高質(zhì)量發(fā)展的重要軟實(shí)力。

最后，“用數(shù)”實(shí)現(xiàn)價(jià)值。證券公司通過數(shù)據(jù)中臺鏈接業(yè)務(wù)場景和信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化和智能決策，持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值?！坝袛?shù)”“治數(shù)”為“用數(shù)”提供支持和保障，最終目的是充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為經(jīng)營要素的核心作用。證券公司應(yīng)建立從“準(zhǔn)、快、全、廣”等角度數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的評估體系?！皽?zhǔn)”的角度可以從千人千面、個(gè)性化推薦的點(diǎn)擊率、召回率、點(diǎn)擊通過率（C T R）等指標(biāo)入手，評估單位數(shù)據(jù)供給的產(chǎn)出彈性；“快”的角度可以從全鏈路數(shù)據(jù)處理時(shí)長、平均數(shù)據(jù)供給耗時(shí)等評估數(shù)據(jù)的時(shí)間價(jià)值；“全”的角度可以從“人無我有、人有我優(yōu)”方面評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的匯聚、應(yīng)用覆蓋程度；“廣”的角度可以從數(shù)據(jù)中臺用戶在公司的滲透率、活躍率、留存率等角度評估用數(shù)能力。

積極擁抱大模型探索落地應(yīng)用，深化“人工智能+”

近年來，隨著人工智能（AI）大模型浪潮的興起， 特別是2 0 2 3 年以來， 美國人工智能研究公司Op e n AI推出智能聊天機(jī)器人ChatGPT，發(fā)布文生視頻模型Sora，引發(fā)全球一輪又一輪的創(chuàng)新熱潮。在這一浪潮中，數(shù)據(jù)要素是大模型競爭的關(guān)鍵要素之一，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集作為大模型訓(xùn)練的重要基石，顯得尤為關(guān)鍵。

證券公司可以借助自身豐富的研究報(bào)告、客服問答等內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，為大模型提供寶貴的微調(diào)訓(xùn)練素材，不過，自建語料庫也面臨著一些新的挑戰(zhàn)，需要結(jié)合大模型的應(yīng)用特點(diǎn)引入新的數(shù)據(jù)處理方式；在語料豐富度角度需要業(yè)務(wù)深度協(xié)作，嚴(yán)守隱私保護(hù)等合規(guī)底線，證券公司還須借助外部高質(zhì)量語料，進(jìn)一步豐富大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

在歐美國家，英文學(xué)術(shù)論文、開源數(shù)據(jù)集等為大模型訓(xùn)練提供了豐富的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，相比之下，我國開源數(shù)據(jù)集數(shù)量少、規(guī)模小，中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)集相對匱乏，既無法滿足國內(nèi)證券等行業(yè)對大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的迫切需求，也在一定程度上制約了我國AI大模型領(lǐng)域的發(fā)展。因此，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，加快數(shù)據(jù)市場化配置改革，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流通，構(gòu)建中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，具有重要意義，已經(jīng)勢在必行。

在業(yè)內(nèi)人士看來，“通用大模型”+“垂直小模型”的綜合化發(fā)展路徑是適合行業(yè)發(fā)展的有效實(shí)踐。例如，近年來有頭部證券公司前瞻布局人工智能，積極擁抱大模型，開展大語言模型的測試與應(yīng)用研究，同步開展開源模型的研究和數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，鋪設(shè)了“大模型數(shù)據(jù)+算力智能”底座，私有化部署開源大語言模型，采用“大模型+垂直領(lǐng)域小模型”“商用模型+開源模型”并舉的方式，依托通用大模型的認(rèn)知能力、生成能力、數(shù)據(jù)能力，構(gòu)建了自主可控的領(lǐng)域中模型、小模型，并不斷探索多場景創(chuàng)新應(yīng)用，升級業(yè)務(wù)新模式。

總結(jié)來看，我們認(rèn)為，證券公司發(fā)揮好數(shù)據(jù)作為核心經(jīng)營要素作用的關(guān)鍵舉措在于：一是完善頂層設(shè)計(jì)，從公司治理的角度持續(xù)完善組織、制度、機(jī)制、流程體系建設(shè)，保障數(shù)據(jù)要素和人工智能的價(jià)值發(fā)揮；二是戰(zhàn)略牽引，從公司戰(zhàn)略執(zhí)行傳導(dǎo)環(huán)節(jié)深化一體化、平臺化的發(fā)展方向，以數(shù)據(jù)連接業(yè)務(wù)，連接中后臺；三是實(shí)踐中可以采用速贏項(xiàng)目、敏捷團(tuán)隊(duì)、專項(xiàng)激勵(lì)，加大資源投入等方式以點(diǎn)帶面體系化推進(jìn)；四是重視文化氛圍營造工作，通過轉(zhuǎn)意識、轉(zhuǎn)組織、轉(zhuǎn)機(jī)制，深化“人人數(shù)字化、處處數(shù)字化”的公司能力打造。

（俞楓為國泰君安證券股份有限公司首席信息官。責(zé)任編輯/王茅）