62家金融机构AI架构师共议智能投顾技术路径
一、政策背景与行业使命
近年来，国务院《新一代人工智能发展规划》明确要求加速人工智能在金融等关键领域的落地应用。中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025年）》进一步指出，应稳步推进AI等前沿技术在金融场景中的创新实践，强化核心技术自主可控，保障底层系统安全稳定。在此趋势下，智能投顾作为AI赋能财富管理的核心方向，已成为证券、基金、银行等机构智能化转型的战略焦点。AI平台架构师肩负从算法研究到基础设施搭建的全链条职责，而各机构各自为战往往导致高昂试错成本与技术风险。
二、课题背景与报告定位
面对算力开销、响应延迟、异构资源调度、推理引擎选型等系统性难题，单一机构已难独立突破。为凝聚行业合力、降低重复投入，企业IT应用趋势项目创新联盟在“行业最具价值智能体”总课题框架下，设立“金融智能投顾与资产配置系统”专项子课题。本课题通过组织跨机构甲方专家深度研讨与投票，系统归纳AI平台架构师在构建智能投顾系统中的核心痛点，形成阶段性共识成果。
本次报告汇集了来自62家以证券、基金为主的金融机构的AI平台架构师与技术专家的集体智慧。报告聚焦与岗位直接相关的技术决策议题，涵盖预研阶段的需求共识、技术路线调研、核心组件选型评估三大维度，为行业提供可参考、可讨论的实践指南。
三、报告核心结论
围绕AI平台架构师在金融智能投顾系统建设中的关键抉择，形成以下共识：
1. 技术路线需构建“大模型通用性”与“小模型效率”的量化评估体系。行业普遍认为，无论选择大模型压缩还是小模型定制，抑或商用引擎与自研引擎的权衡，均缺乏系统性决策标准。架构师应建立涵盖算力成本、推理延迟、业务指标的多维评估模型，推动技术选型从“经验主导”转向“数据驱动”。
2. 混合计算架构下的资源调度是当前最大技术瓶颈。CPU/GPU/NPU的任务分配、统一调度器设计、容器环境中GPU共享与隔离，构成核心架构挑战。行业倾向采用“业务特性驱动”的任务分发机制，而非统一僵化方案。
3. 模型评估应从“唯效果导向”升级为“效果-效率双轨并行”。将推理耗时与资源消耗纳入核心评估指标，已成为行业共识。这意味着架构师需在算法研发初期即引入硬件成本考量，实现基础设施采购与技术决策的前置协同。
4. 全链路监控需从系统层延伸至业务层。从用户请求到最终响应，需监控P99延迟、QPS、GPU利用率等关键指标，并建立性能基线与自动告警机制，确保服务稳定。
5. GPU技术栈选型框架正逐步成型。围绕评估维度、产品入围标准与投票倾向，行业正构建系统化、可落地的GPU选型方法论。
四、共识报告目录
五、对本报告目标读者的参考建议
为帮助AI平台架构师高效聚焦核心内容，建议依据职责重点参考以下部分：
负责整体架构设计、技术路线与异构调度的架构师：建议重点研读第一部分“需求共识与技术预研”及第二部分“架构设计与组件选型”。
负责基础设施选型、性能调优与生产部署的架构师：建议重点关注第二部分“架构设计与组件选型”中的GPU选型POC框架，以及第三部分“性能优化与生产运维”。
六、致谢与展望
感谢每一位参与研讨、投票与问题共建的同行者。在智能投顾从“可选探索”迈向“必选刚需”的关键阶段，是你们的实战经验与理性判断，将零散实践凝聚为行业共识。谨以此向所有共建专家致谢。
本期课题参与单位（部分）：
国海证券、中航证券、中天国富证券、浙商证券、申万宏源证券、财达证券、光大证券、中泰证券、东北证券、西南证券、国联证券、东方证券、国信证券、金元证券、国泰海通、中信证券、华泰证券、中信建投证券、上海证券、银河证券、方正证券、摩根证券、西部证券、财通证券、东莞证券、华宝证券、安信证券、国金证券、华兴证券、兴业证券、东吴证券、东方财富证券、珠海横琴方普私募、长信基金、招商基金、国开泰富基金、方正富邦基金、鹏华基金、银华基金、中信建投基金、工银瑞信基金、民生加银基金、创金合信基金、东海期货、海通期货、国投期货、东航期货、平安期货、民生银行、浙商银行、四川银行、昆仑银行、证通股份、北银金科、上交所技术、光大兴陇信托、中国证券登记结算等
共识仍在延续。随着AI在金融核心场景持续深化，智能投顾、智能风控、智能运营等课题将持续演进。诚邀您加入，共同推动行业AI架构的标准化与成熟化。
七、报告获取方式
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2026年6月