本報記者 王寧

    在當前的期貨市場中，一系列現實挑戰待解：面對海量數據沖擊，投研人員能否在幾分鐘內完成對上百條新聞資訊的解析，并迅速做出投資判斷？當夜盤迎來突發行情，數百位投資者集中發起咨詢，客服能否高效響應？當千億元級市值的上市公司和個體種植戶均提出風險管理服務訴求時，期貨公司能否“一碗水端平”……

    近日，《證券日報》記者走訪調查發現，人工智能（AI）技術正成為應對上述挑戰的核心力量，深度融入期貨公司投資研究、客戶服務、風險管理等關鍵環節——在投研領域實現信息與策略智能生成，在客戶服務端全天候高效響應，在風控中提供精準的套期保值方案……

    可以看到，類似于胖東來商業模式通過對傳統商超實施系統性改造、激發傳統商超的發展動能，AI技術也正以顛覆性力量“調改”期貨行業，推動其從傳統“人工經驗主導”向“數據智能驅動”轉型。這場“調改”，不僅重塑了期貨公司的業務運營方式與風險管理機制，更深層次地重構了行業的價值內核，為行業高質量發展注入新動能。

    AI上崗：

    投研迎來“新大腦”

    戴月（化名）是一位擁有近二十年期貨交易經驗的“老兵”，他向《證券日報》記者講述了去年年底一次令人印象深刻的交易經歷。

    “2024年12月份，河南、河北等地突遭雨雪天氣。我判斷這可能會影響物流運輸，進而推高生豬等農畜產品價格，畢竟12月份是傳統消費旺季。但我對生豬產業缺乏深度研究，便嘗試聯系了一家期貨公司的客服，希望獲得相關研究報告。”戴月說，“過去對于類似的需求，至少要等一天甚至更久。但那次，客戶經理不到半小時就發來了報告。”

    這份報告不僅內容扎實，還直接輔助了他的實盤決策。“我根據報告建議，在交易時段及時調整了倉位，幾分鐘便獲利3萬多元。”事后戴月才得知，投研效率提升的背后，是該期貨公司新上線的智能投研系統在發揮作用——新系統能夠在極短時間內完成海量信息的抓取、整合與解析。

    戴月的經歷，是AI賦能個體投資者的一個縮影。

    “AI對我們公司的研發工作提效是革命性的，例如量化開發工作，以往開發一個交易策略模型，從數據清洗、編碼、回測到調試，至少需要兩周時間。現在，通過自然語言描述策略邏輯，AI就能在幾分鐘內生成80%的核心代碼，并自動完成海量數據處理。”五礦期貨金融科技部總經理廖志丹向《證券日報》記者介紹，更關鍵的是，AI的代碼審計功能，能揪出“前視偏差”這類致命Bug（缺陷），合計用時兩天就交付了高質量的模型。現階段，AI是“超級程序員”和“7×24小時審計師”，有效提升了研發效率和研發質量。

    整體來看，期貨公司投研的核心在于對大宗商品供需、宏觀經濟與政策動向等復雜信息的快速解析與精準判斷。隨著AI技術的廣泛引入，行業正主動推進投研體系重構，逐步實現從數據采集、分析研判到策略生成的全鏈條智能化躍升。

    東證期貨相關負責人向記者介紹，近些年，東證期貨以智能投研平臺繁微為核心載體，深度融合AI大模型技術，重點攻克了對海量非結構化數據短期處理的難題。“該系統可自動完成研報的核心觀點提煉、邏輯梳理和數據提取，快速生成結構化摘要，極大提升了關鍵信息的獲取效率，有力支持企業應對市場風險。”

    AI介入投研，還可以為研究人員“減負增效”。浙商期貨技術開發部負責人吳福文也告訴記者，該公司在投資研究領域構建了“投研智能體”，輔助研究人員實現品種分析、數據查詢、研報撰寫等關鍵功能，為投研工作提供全流程支持。引入大模型技術后，研究效率實現質的飛躍，不僅將研究人員從基礎工作中解放出來，還使其能聚焦深度策略研判，從而提升決策精準度。

    AI進階：

    從效率助手到決策引擎

    對于期貨業而言，AI能干的活當然遠不止投研。

    日前，中國證監會副主席李超在2025金融街論壇年會金融科技大會資本市場金融科技論壇上表示，近年來，證券公司、基金管理公司和期貨公司在客戶服務、投資研究、風險管理、運營管理等領域應用了人工智能技術，資本市場人工智能應用呈現出良好的發展態勢。

    《證券日報》記者在走訪調研中感受到，AI賦能效應正從投研環節加速延伸至客戶服務、風險管理等核心業務，AI從過去的效率助手轉變為決策引擎。

    以國元期貨為例，該公司技術部負責人趙欣向記者介紹，國元期貨已聯合多家金融科技企業展開合作，引入主流大模型搭建技術底座，基于企業微信打造出統一智能運營平臺，在客服、投研、風險管理三大領域推進AI賦能一站式服務。“在賦能客戶服務方面，一是接入AI雙模型搭建智能客服系統，整合知識庫，讓系統能實時響應業務部門和客戶咨詢并輸出精準答復；二是借助大數據分析構建客戶畫像與需求分析模型，基于客戶交易行為等數據洞察需求，為不同客戶提供個性化服務與業務指引。”趙欣表示。

    “智能客服與AI知識庫的上線，大幅減少客戶咨詢等待時間，提升了服務響應效率與客戶滿意度，解決了傳統客服在非工作時段服務斷層的問題。”趙欣表示，此外，個性化服務模式與投教服務的結合，既增強了客戶對期貨業務的理解，也提升了其對公司服務的信任。

    作為服務實體企業的主要抓手，近年來，期貨風險管理業務規模迅速擴張，成為頭部公司重要盈利增長點。當前，在AI技術加持下，期貨風險管理業務正從傳統“人工+規則”向“智能+動態”模式轉型。

    “在風險管理業務方面，我們公司已實現將大模型能力融入自研的套期保值管理平臺，以此推進產業風險管理的智能化。”吳福文表示，該平臺整合客戶套期保值需求等數據，借助大模型輔助客戶開展經營分析，并智能生成套期保值策略模板供企業參考。

    綜合來看，AI正在重塑期貨風險管理業務的底層邏輯。其不再僅僅是提升效率的工具，更成為企業構建差異化競爭壁壘、實現業務高質量發展的核心引擎。

    AI引領：

    期貨行業基因重構

    隨著AI在期貨行業的應用從單點嘗試走向全場景融合，行業未來的發展路徑與戰略規劃成為各方關注的焦點。

    多位受訪業內人士表示，推進AI與業務的深度融合已成為期貨公司在“十五五”時期的核心戰略，旨在為資本市場高質量發展注入科技動能。

    “未來我公司將以務實舉措落實行業高質量發展要求，推動AI技術與業務發展同頻共振，助力資本市場數字化轉型與‘十五五’時期高質量發展目標實現。”廖志丹透露，主要在三方面布局，一是搭建集約化AI技術底座；二是深化核心業務AI賦能；三是探索前沿場景創新應用，同時將建立AI應用全流程風險防控機制，確保技術發展與風險管控協同推進。

    “‘十五五’期間，國元期貨將進一步深化‘科技—衍生品業務—產業數據’的融合。”趙欣表示，一方面將加強核心技術的自主研發能力，降低對外部技術的依賴，提升技術創新的“內生動力”；另一方面強化數據要素的市場化應用，通過與產業鏈龍頭企業數據合作、構建行業風險管理數據庫等模式，提升數據風險管理價值創造能力。同時，持續完善衍生品風險管理體系，實現創新與風險的平衡，為衍生品行業的數智化轉型與金融高質量發展貢獻力量。

    當前，期貨行業已從早期的AI單點突破，邁入全場景智能化融合的新階段。在這場深刻變革中，率先完成“AI基因重構”的企業，將逐步掌握定義未來展業標準的話語權。可以預見，以AI為引擎，以風險可控為前提，期貨行業將在“十五五”時期迎來一場更具系統性、可持續的數字化轉型浪潮，進一步夯實在服務實體經濟中的金融基礎設施功能。