日均處理能力提升16倍，響應(yīng)時(shí)間縮短10倍……AI深入債券交易，固收投研還有哪些應(yīng)用可能？

財(cái)聯(lián)社5月14日訊（編輯 楊斌）債券市場(chǎng)交易品種繁多，流程復(fù)雜。當(dāng)前，為提升交易效率，金融機(jī)構(gòu)在債券交易環(huán)節(jié)應(yīng)用AI技術(shù)，推出債券交易機(jī)器人已十分普遍。從最新的一些案例來(lái)看，債券交易機(jī)器人可提升人均交易處理能力從日均60筆至1000筆以上，并大大縮短詢價(jià)/報(bào)價(jià)的應(yīng)答時(shí)間。

而對(duì)于今年興起的開源AI智能體OpenClaw（即“龍蝦”智能體），業(yè)內(nèi)也指出了其用于債券投研的可能性，OpenClaw從架構(gòu)層面解決了傳統(tǒng)大模型在長(zhǎng)任務(wù)處理中的限制問(wèn)題。

交易處理能力從日均60筆提升至1000筆，應(yīng)答時(shí)間從30秒縮短到3秒

近年，不少金融機(jī)構(gòu)在債券投研中加入了AI技術(shù)的應(yīng)用，特別是在交易層面推出了債券交易機(jī)器人。

如銀行中廣發(fā)銀行新一代人工智能債券機(jī)器人（DealBot）—“發(fā)仔”依托基于NLP的iDeal平臺(tái)打造，支持詢/報(bào)價(jià)的交易品種覆蓋各期限主要活躍國(guó)債和政策性金融債，主動(dòng)發(fā)起詢/報(bào)價(jià)，自動(dòng)回復(fù)機(jī)構(gòu)詢價(jià)消息，為各交易商提供更加精準(zhǔn)便捷的做市報(bào)價(jià)服務(wù)。

平安銀行基于iDeal平臺(tái)研發(fā)的AI做市報(bào)價(jià)機(jī)器人，已實(shí)現(xiàn)銀行間債券場(chǎng)外做市交易全場(chǎng)景落地。該AI做市報(bào)價(jià)機(jī)器人重構(gòu)了傳統(tǒng)債券做市交易流程，交易處理效率較傳統(tǒng)人工模式實(shí)現(xiàn)量級(jí)躍升，人均交易處理能力從日均60筆躍升至1000筆以上，90%以上詢價(jià)由機(jī)器人覆蓋。

分品種看，浙商銀行依托iDeal平臺(tái)推出 “浙銀金市存單做市”AI機(jī)器人，直擊同業(yè)存單交易痛點(diǎn)。郵儲(chǔ)銀行推出了票據(jù)交易機(jī)器人“郵小盈”，以及債券交易機(jī)器人“郵小寶”實(shí)現(xiàn)債券包銷交易智能詢價(jià)應(yīng)答。

為拓展做市報(bào)價(jià)和提升交易盈利能力，中小銀行也加入債券AI應(yīng)用。如錫商銀行自研大模型平臺(tái)XS-Chat，落地客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)營(yíng)管理等多場(chǎng)景，并推進(jìn)算力池建設(shè)，為債券業(yè)務(wù)的AI應(yīng)用提供算力支撐。重慶農(nóng)商行則密集布局AI中臺(tái)智能體項(xiàng)目，發(fā)力債券業(yè)務(wù)相關(guān)的智能化決策與執(zhí)行體系建設(shè)。

券商方面，山西證券今年推出專為銀行間債券市場(chǎng)打造的FICC債券交易機(jī)器人，是以iDeal賬號(hào)“AI數(shù)字助理Ⅱ”為載體的數(shù)智化債券交易助手。產(chǎn)品深度融合iDeal生態(tài)，通過(guò)將語(yǔ)義理解與實(shí)時(shí)報(bào)價(jià)接口深度耦合，開啟固收業(yè)務(wù)智慧化新篇章。據(jù)悉，山西證券債券交易機(jī)器人將詢價(jià)/報(bào)價(jià)的應(yīng)答時(shí)間從30秒的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)縮短到3秒以內(nèi)。

業(yè)內(nèi)人士指出，AI在債券交易環(huán)節(jié)的優(yōu)化普遍按照“智能定價(jià)—精準(zhǔn)匹配—快速結(jié)算”流程，采用AI定價(jià)模型，結(jié)合市場(chǎng)實(shí)時(shí)行情與歷史交易數(shù)據(jù)，生成公允交易價(jià)格。通過(guò)智能交易系統(tǒng)匹配買賣雙方需求，實(shí)現(xiàn)跨市場(chǎng)交易快速撮合。

OpenClaw具備應(yīng)用于固收研究的可能

3月以來(lái)，“養(yǎng)龍蝦”在國(guó)內(nèi)走火。開源AI智能體OpenClaw（即“龍蝦”智能體）由境外程序員研發(fā)，旨在打造能主動(dòng)操作計(jì)算機(jī)、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的“數(shù)字員工”。和過(guò)去常見的AI助手相比，它能直接讀寫設(shè)備的本地文件、運(yùn)行終端命令、幫發(fā)郵件、寫代碼，還會(huì)記住用戶的個(gè)人習(xí)慣。

由于金融行業(yè)事關(guān)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)底線，銀行等金融機(jī)構(gòu)起初對(duì)“龍蝦”的應(yīng)用持審慎的態(tài)度。不過(guò)，包括郵儲(chǔ)銀行和農(nóng)業(yè)銀行等兩家國(guó)有大行已公開宣稱布局“龍蝦”智能體，在銀行內(nèi)部的部分低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景投入使用。

在這一背景下，OpenClaw未來(lái)是否有可能運(yùn)用的債券投研之中？

浙商證券固收分析師覃漢近期的研報(bào)指出，傳統(tǒng)大模型更類似于一種“文本生成工具”，難以在復(fù)雜工作流程中持續(xù)執(zhí)行。而OpenClaw通過(guò)為模型提供記憶讀寫能力、任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)以及底層系統(tǒng)控制權(quán)限，使得模型能夠在理解任務(wù)目標(biāo)后進(jìn)一步執(zhí)行具體操作。面對(duì)投研場(chǎng)景中大量長(zhǎng)流程任務(wù)，OpenClaw通過(guò)多種機(jī)制實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行，從架構(gòu)層面解決傳統(tǒng)大模型在長(zhǎng)任務(wù)處理中的限制問(wèn)題。

在固定收益等結(jié)構(gòu)化程度較高的投研場(chǎng)景中，大量研究工作具有明顯的模塊化特征。例如信息抓取、數(shù)據(jù)清洗、指標(biāo)計(jì)算、圖表生成以及報(bào)告排版等環(huán)節(jié)，都可以被拆解為相對(duì)獨(dú)立的任務(wù)步驟。

覃漢認(rèn)為，通過(guò)將上述流程封裝為標(biāo)準(zhǔn)化SKILL（技能模塊），研究團(tuán)隊(duì)可以將日常投研任務(wù)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的SOP（標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序）。當(dāng)Agent執(zhí)行任務(wù)時(shí)，可以根據(jù)當(dāng)前任務(wù)的上下文需求自動(dòng)檢索并調(diào)用相應(yīng)的SKILL。這一機(jī)制使得大量重復(fù)性工作能夠由系統(tǒng)自動(dòng)完成，從而減少研究人員在數(shù)據(jù)整理與報(bào)告制作上的時(shí)間投入。

國(guó)投證券固收首席張亮認(rèn)為，當(dāng)前信用債研究過(guò)去依賴的區(qū)域框架、行業(yè)框架和經(jīng)驗(yàn)框架，都開始面臨重新校準(zhǔn)的問(wèn)題。AI要想真正進(jìn)入信用研究的真實(shí)工作流程，需要做的是材料朔源、附注拆借、證據(jù)串聯(lián)等，重新回答“材料怎么讀，主體怎么審，證據(jù)怎么整理”等問(wèn)題，最后又如何回到統(tǒng)一的準(zhǔn)入和打分框架。

（財(cái)聯(lián)社 楊斌）