当期货公司遇见AI大模型：机遇、挑战与未来

宝城期货陈栋 科技赋能创新驱动 业内人士表示，大模型不是简单的技术工具，而是推动期货市场从“经验驱动”迈向“智能驱动”的基础设施。谁能率先构建“技术—数据—人才”的飞轮效应，谁就将定义下一代金融服务的范式。 A转型的重要动力 在人工智能技术迅猛发展的背景下，大模型正成为期货公司实现转型升级的重要动力。这些先进的技术工具不仅提升了企业的运营效率，还显著增强了其服务模式和风险管理能力。 首先，人工智能大模型在提升交易效率方面展现出巨大潜力。通过深度学习和自然语言处理技术，大模型能够实时分析海量的市场数据，包括价格波动、成交量、宏观经济指标及新闻舆情等，从而快速捕捉市场机会。例如，一家头部期货公司利用大模型开发了智能交易系统，该系统能够在毫秒级别内完成复杂的交易决策，显著提高了交易速度和准确性。这种高效的交易能力不仅增强了公司在市场中的竞争力，还为客户创造了更高的投资回报。 其次，大模型在风险管理方面的应用为期货公司提供了更加精准和全面的风险识别与控制手段。传统风险管理依赖于静态模型和有限的数据源，难以应对复杂多变的市场环境。而大模型通过整合多维度信息，如市场价格、成交量、宏观经济数据、新闻事件等，能够动态评估市场风险，及时发出预警信号。例如，另一家期货公司引入了基于大模型的风险管理系统，该系统通过对历史数据的深度学习，构建了更为复杂和精准的风险模型，能够预测市场风险的发生概率和影响程度。在一次市场剧烈波动期间，该系统成功识别出潜在的系统性风险，并提前采取了相应的风险对冲措施，有效降低了公司的损失。此外，大模型还能够识别和应对策略趋同性带来的挑战，通过开发异构算法和多模态数据融合，避免过度依赖单一模型，从而提升风险管理的多样性和灵活性。 在客户服务方面，大模型的应用极大地提升了期货公司的服务水平和客户满意度。通过智能投顾系统，大模型能够根据客户的风险偏好、投资目标和市场状况，提供个性化的投资建议。例如，另一家期货公司推出的智能投顾平台，能够实时分析客户的资产配置情况，结合市场动态，生成最优的投资组合建议。这不仅提高了投资决策的科学性和准确性，还大大降低了人为错误的发生概率。此外，大模型还能够通过自然语言处理技术，实现与客户的高效互动。例如，智能客服系统能够理解客户的咨询内容，提供即时的解答和建议，提升了客户体验。在一次客户调研中，该公司的智能客服系统获得了客户的高度满意，显著提升了客户忠诚度。 最后，大模型在市场研究和资讯解读方面的应用也为期货公司带来了新的发展机遇。通过大模型，期货公司能够高效筛选和提炼海量的研究报告和市场资讯，为客户提供更加全面和多维度的洞察。 图为国内一家期货公司推出的“AI智选”栏目在手机App上线 B具体应用案例 在数字经济与实体经济深度融合的浪潮下，人工智能大模型正以颠覆性力量重塑期货行业生态，从投研决策、风险管理到客户服务，推动行业从“人工经验主导”向“数据智能驱动”转型。多家期货公司通过技术创新与场景深耕，打造了一系列可落地、见实效的应用案例，为行业高质量发展注入新动能。 在产业风险管理领域，一家期货公司的产业套保智能服务平台成为标杆案例。针对钢铁行业企业套保专业人才匮乏、价格预判难度大等痛点，该公司联合证券总公司开发基于大模型的套保平台，接入DeepSeek大模型，为浙江一家供应链企业量身定制螺纹钢基差套保策略。服务过程中，该公司团队先对供应链企业的现货数据、交易记录进行标准化处理，再每日导入宏观经济数据、产业供需信息、市场情绪指标等多维 度数据，通过大模型实时运算、回测调整参数，生成精准套保建议。2024年5月至9月，RB2410合约价格持续回落期间，大模型基于钢铁行业PMI回落等宏观信号，给出长期价格趋弱的判断，与市场实际走势高度契合，帮助企业有效锁定经营利润。 投研体系智能化升级方面，多家公司实现效率与精准度的双重提升。另一家期货公司借助大模型技术，将量化交易策略开发周期从两周压缩至两天——研究员通过自然语言描述策略逻辑，AI即可在几分钟内生成80%核心代码，并自动完成数据清洗、回测及“前视偏差”等。 面向终端客户服务，大模型应用实现从“被动响应”到“主动赋能”的转变。另一家期货公司与同花顺联合开发的“AI智选”栏目，基于DeepSeek-R1大模型深度调校，每日研读海量研报后甄选三个具备中长期价值的期货品种，通过五星评级体系和“红绿灯”多空标识直观呈现机会。为保障合规性，大模型筛选结果需经持牌研究员二次复核，既破解了普通投资者信息超载的痛点，又守住了金融服务的专业底线。 从单一工具应用到全场景深度融合，人工智能大模型正在重塑期货行业的核心竞争力。这些案例证明，大模型不仅能显著提升投研效率、优化客户体验，更能通过精准风险管理赋能实体经济，成为期货公司践行“科技金融”理念的核心抓手。未来，随着技术迭代与场景拓展，大模型将在合规风控、生态构建等领域释放更大价值，推动期货行业实现更高质量的数字化转型。 C应用场景拓展 大模型在期货行业的深度应用场景拓展主要有以下几个方面： 首先，智能投研体系的重构。传统期货研究依赖分析师人工处理数据，效率低且易遗漏关键信息。大模型通过多模态数据融合技术，可同时解析结构化数据（如价格、持仓量）与非结构化数据（如研报、政策文件、卫星图像），构建动态知识图谱。例如，一家期货公司利用大模型分析全球港口卫星影像，结合船舶AIS数据，实时预判大宗商品供需变化，将铜矿库存预测准确率提升至92%。此外，大模型还能自动提炼研报核心逻辑，生成多语言摘要，助力跨境套利策略开发。 其次，算法交易的进化。大模型正推动算法交易从“规则驱动”转向“智能驱动”。通过强化学习框架，大模型可模拟百万级市场场景，自主优化交易策略。另一家券商系期货公司开发的“智能冰山算法”，利用大模型实时识别市场微观结构中的隐藏流动性，在使成本降低40%的同时，成交率提升27%。更前沿的应用如联邦学习架构下的策略联盟，允许多家机构在数据不出本地的前提下联合训练模型，破解“策略同质化”难题。 最后，合规科技的突破。面对日益复杂的监管要求，大模型成为合规管理利器。基于自然语言推理技术，系统可自动解析数千份法规，实时监测交易行为是否符合“适当性管理”“反市场操纵”等条款。某案例中，大模型通过分析客户历史交易模式，精准识别出异常账户的“幌骗交易”特征，较传统规则引擎提前3小时发出预警，避免监管处罚风险。 D面临的主要挑战 尽管人工智能大模型为期货公司带来了诸多机遇，但其在实际应用中也面临一系列挑战。 第一，数据安全与隐私保护是首要问题。大模型的训练和运行需要大量数据，包括市场交易数据、客户信息和宏观经济指标等敏感信息。一旦数据泄露或被恶意利用，不仅会导致严重的经济损失，还可能损害公司的声誉和客户信任。因此，期货公司必须建立严格的数据安全管理机制，采用先进的加密技术和访问控制策略，确保数据在整个生命周期内的安全。同时，还需遵守相关法律法规，如《中华人民共和国个人信息保护法》，以保障客户隐私权益。 第二，算法“黑箱”问题是另一个重要挑战。大模型的决策过程往往缺乏透明度，难以解释其背后的逻辑和依据。这种“黑箱”特性可能导致交易者对模型的信任度降低，尤其是在市场出现极端情况时，模型的决策可能显得不可预测。这不仅影响了交易者的信心，也给监管机构带来了监管难题。为解决这一问题，期货公司需要开发可解释性强的模型，通过可视化工具和解释性算法，使模型的决策过程更加透明。同时，监管机构也应加强对算法的审查和监督，确保其公平性和合理性。 第三，人才短缺是制约大模型应用的另一大瓶颈。大模型的开发和维护需要既懂金融又懂技术的复合型人才，而目前市场上这类人才相对稀缺。期货公司需要加大人才培养和引进力度，与高校和研究机构合 作，开设相关课程和培训项目，培养更多具备跨学科知识的专业人才。同时，企业内部也应加强员工培训，提升现有团队的技术水平和创新能力。只有拥有一支高素质的人才队伍，才能确保大模型在期货业务中的有效应用和持续优化。 E实施路径与展望 大模型训练需千亿级参数计算，单家期货公司难以独立承担。行业可探索联合算力池模式，由头部机构牵头建设区域性金融算力中心，通过区块链技术实现资源分配与成本分摊。与此同时，期货公司需要组织变革，培育“π型人才”。未来核心团队需兼具三重能力：第一，金融专业深度（如衍生品定价、风险管理）；第二，技术理解广度（如Transformer架构、RLHF训练）；第三，业务转化能力（将模型输出转化为客户价值）。建议设立“AI产品经理”岗位，作为技术与业务的桥梁。业内人士表示，大模型不是简单的技术工具，而是推动期货市场从“经验驱动”迈向“智能驱动”的基础设施。谁能率先构建“技术—数据—人才”的飞轮效应，谁就将定义下一代金融服务的范式。 展望未来，人工智能大模型将继续深化其在期货公司的应用，推动行业向更高层次的智能化发展。随着技术的不断进步，大模型将能够处理更多模态的数据，如文本、图像和视频，实现更全面的市场洞察。例如，通过分析社交媒体上的舆情信息和新闻报道，大模型可以更准确地预测市场情绪和趋势，为交易决策提供更有力的支持。此外，量子计算的发展有望进一步提升大模型的计算能力和效率，使得期货交易更加智能化和自动化。这不仅将提高市场的运行效率，还将为投资者带来更多的盈利机会。 与此同时，监管机构需要加强对人工智能在期货交易中的应用监管，制定相应的规则和标准，保障市场的公平、公正和稳定运行。通过建立完善的监管框架，确保大模型的应用不会引发市场操纵或不公平竞争，维护市场的健康发展。此外，期货公司应积极探索与科技公司的合作，共同研发创新的AI解决方案，推动行业的技术进步。通过持续的技术创新和应用，期货市场将在人工智能的驱动下不断进化，为实体经济提供更加高效、精准的风险管理工具和服务，最终实现行业的可持续发展和繁荣。 发表于2025.12.15期货日报第三版 宝 城 期 货 投 资 咨 询 部从 业 资 格 证 号 ：F0251793投 资 咨 询 证 号 ：Z0001617电 话 ：0571-87006873邮 箱 ：chendong@bcqhgs.com 作者声明 本人具有中国期货业协会授予的期货从业资格证书，期货投资咨询资格证书，本人承诺以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接接收到任何形式的报酬。 获 取 每 日期 货观 点推送 免 责 条 款 除 非 另 有 说 明 ， 宝 城 期 货 有 限 责 任 公 司 （ 以 下 简 称“宝 城 期 货”） 拥 有 本 报 告 的 版 权 。 未 经 宝 城 期 货 事 先书 面 授 权 许 可 ， 任 何 机 构 或 个 人 不 得 更 改 或 以 任 何 方 式 发 送 、 传 播 或 复 印 本 报 告 的 全 部 或 部 分 内 容 。 本 报 告 所 载 的 全 部 内 容 只 提 供 给 客 户 做 参 考 之 用 ， 并 不 构 成 对 客 户 的 投 资 建 议 。 宝 城 期 货 认 为 本 报 告 所 载内 容 及 观 点 客 观 公 正 ， 但 不 担 保 其 内 容 的 准 确 性 或 完 整 性 。 客 户 不 应 单 纯 依 靠 本 报 告 而 取 代 个 人 的 独 立 判 断 。本 报 告 所 载 内 容 反 映 的 是 宝 城 期 货 在 最 初 发 表 本 报 告 日 期 当 日 的 判 断 ， 宝 城 期 货 可 发 出 其 它 与 本 报 告 所 载 内 容不 一 致 或 有 不 同 结 论 的 报 告 ， 但 宝 城 期 货 没 有 义 务 和 责 任 去 及 时 更 新 本 报 告 涉 及 的 内 容 并 通 知 客 户 。 宝 城 期 货不 对 因 客 户 使 用 本 报 告 而 导 致 的 损 失 负 任 何 责 任 。 宝 城 期 货 建 议 客 户 独 自 进 行