财联社9月22日讯（记者 王晨）在金融行业数智化转型步入深水区的今天，AI的冲击正从效率工具层面上升至整个商业模式重构层面。当多数机构仍在探索大模型的轻量应用时，头部券商已开始将AI视为替代既有工程化壁垒的“拆墙者”。

ALL IN AI，这背后，不仅是对技术趋势的判断，更是对自身近二十年成长逻辑的彻底审视。

华泰证券近期对外系统阐释公司“ALL IN AI”战略，首席执行官周易从“涨乐财富通”的诞生讲起，一路讲到经纪市占率的登顶、数字化的铺开，再落回今天的ALL IN AI，信息密度极大。

更难得的是坦诚。一位头部券商CEO讲“AI太快、我们太慢”的焦虑、拆解自己的护城河，这本身就是一种姿态，是一家头部券商在时代拐点上的一次“摊牌”。

这是一场关于“华泰证券是谁”的回答。华泰证券三十五年的成长，本质上是一系列主动“拆墙”的决策，每一次都在顺境中主动打破自己已经筑起的护城河，为长远发展空间果断重塑现有成熟的业务逻辑。如今的ALL IN AI，是这部历史的第五次、也是最彻底的一次启动。

二十年的四次“拆墙”

“重构·再出发”，源自2025年华泰证券内部的一次AI讨论会，到了今天这个状态，更要重新审视过去发展的路径逻辑，再来看未来要走向哪里。

复盘华泰一路的发展，核心不是罗列成绩，而是揭示一条贯穿始终的决策逻辑——主动自我进化，换取长期发展空间。

零售端是第一次拆墙。2006年，券商普遍靠“抢营业部、铺网点、堆营销”跑马圈地，经纪业务高度依赖线下，华泰证券经纪市占率仅列全行业第9位，公司没有选择走拼网点、拼营销的寻常路，而是重金押注IT。2007年投入超10亿元，实施交易系统大集中改造，成为较早实现大型集中交易的券商。2009年，公司推出行业首个面向C端的移动应用“涨乐”，持仓管理、账户系统、定向研报推送等核心功能，这也是如今证券APP的骨架。

通过技术力量推动客户运营成本大幅下降，奠定了2014年推出“足不出户、万三开户”的基础。凭借手机开户的便捷和佣金率的下调，源源不断的客户选择华泰证券，推动公司经纪市占率跃居行业第一。

投行端是第二次拆墙。彼时中国经济结构正处转型前夜，TMT、医药等新经济开始崛起，中概股回归潮也在酝酿。2011年，华泰证券启动投行体系改革，打破小团队模式，建立大投行平台，将团队重新按照行业进行划分，聚焦TMT、医药两个代表中国经济未来方向的赛道深耕。

正是这一聚焦，让华泰证券有机会主导药明康德等中概股回归的首批项目，后续持续在能源环保、生物医药、硬科技、大消费等行业境内外资本市场服务领域开花结果，最终跻身“三中一华”第一梯队。

国际业务与风控，则是另两次更具“取舍”意味的拆墙。2016年前后是中资金融机构“走出去”的高潮，券商纷纷出海布局。2016年华泰收购美国财富管理平台AssetMark，收购时其管理资产不足300亿美元，2024年出售时已超过1000亿美元，交易净赚超8亿美元，成为中国金融机构赴美收购并成功退出的首个案例。

风控上，2018年资管新规落地之前，信用债市场普遍存在“刚兑信仰”， 刚兑被打破后，信用风险真正市场化，但全市场缺少一个被各方认可的信用评价体系。正是看到了这个真空，华泰证券2017年自研CAMS信用分析系统，覆盖发改委产业名录全部行业，可量化到具体企业、具体项目，以平台化赋能市场实际需求；2018年起,华泰证券依托该系统审慎开展股票质押业务，持续压降高风险存量合约，优化客户与质押标的结构，并强化风险预警与处置。

为什么这次是“重构·再出发”

华泰提出ALL IN AI，恰逢一个技术变革的临界时刻。自2022年底大模型技术破题以来，短短两三年间，生成式AI正以前所未有的速度渗透进金融业的投研、投顾、风控、运营等各个环节。对证券行业而言，这已是继信息化、数字化之后的第三轮技术浪潮。

四次“拆墙”的沉淀，让华泰证券对AI时代的到来格外敏锐，“AI对行业的变革，将比互联网更迅猛、更彻底”。华泰过去沉淀下的工程化、融合式业务壁垒，在AI面前“如同冷兵器时代的城墙”，不仅挡不住新技术，反而会锁住自己，“与其让别人拆了它，不如我们自己从内部拆了往外走”。

周易强调一组本质区别：“数字化是把能做的事做得更好，AI是把想做而做不到的事做出来。”沿着这层逻辑，华泰的战略清晰起来，核心方向是体系化构建可沉淀、可复用、可进化的AI能力平台，重构所有业务，最终走向“人机共生、人机共治”。

周易坦言，券商的差异化能力“不在资金、也不在网络”，而在于数据。作为全产业链均衡型券商，华泰证券拥有投行、一级二级投资交易、各类业务服务等真实底层数据，这是通用大模型拿不到、也无法篡改的。

依托这些专业化的数据与认知积累，公司构建起AI时代投研业务的核心认知框架——产业图谱，它把分散在各业务条线中的产业理解，沉淀为AI可调用、可迭代的系统能力。周易指出，要“逐个行业落地、用全业务数据打磨产业图谱”，确保输出内容来源可查、数据可交叉验证。与此同时，通过真实业务场景应用驱动产业图谱能力持续迭代，逐步探索建立对资产的定价权。要不断迭代和训练，用所有业务场景去验证，是公司AI路线图的核心方法。

组织重构与“护城墙”内拆

战略的落地，绕不开组织变革。华泰证券原有的各类平台，尤其是核心投资交易类平台，都将用AI重写一遍。

管理侧同样被AI穿透。原来投顾强制填写的工作日志，改由系统自动生成。更进一步，华泰正探索“业务线数字分身”，把各业务线多年沉淀的核心数据接入经营管理数字分身，同时系统性沉淀管理层认知，让AI具备与管理者一致的思考逻辑，接收到的工作汇报由数字分身率先进行智能总结并提供批示建议，提升经营管理层信息处理和决策效率。

AI场景成果齐亮相

在战略方向、组织架构与数据底座逐一就位后，AI究竟如何穿透每一条业务线，华泰证券展示了一张横跨to C端到to B端，从金融中台端到投行、投资、研究等业务端的成果清单。

在面向C端的“AI涨乐”上，自上线以来累计下载量已突破500万。其核心能力在于“自主AI模型集群”，能够更好识别、理解客户投资需求及账户状态，并基于Multi-Agent架构，由多个专业AI协同完成复杂交易任务，覆盖交易机会筛选、下单执行、账户复盘等多个场景。

在金融中台端，华泰以产业图谱为底座，把过往数字化时代沉淀的研究方法、数据资产、专业模型和专家经验统一整合为数智化资产，再沿产业链逐环节抽象成可调用的skill。华泰证券的金融中台嵌入真实的投行、研究、投资工作流，在持续场景应用中不断迭代，让认知从“个人级”上升为“组织级”资产。

在投资银行端，华泰证券正在推动其投行条线招股说明书初稿的AI生成。AI撰写招股书的前提，是底层数据要确保可信，这正是华泰证券产业图谱与全业务数据资产沉淀至今的真正用武之地。

在权益投资端，AI深入到了投资的核心环节。华泰证券打造的因子挖掘系统，将投研团队十余年的经验沉淀为可调用的skill，通过专家agent调度、具体agent执行，实现从研报解读、因子生成到评估改写的全流程自动化。

在研究业务端，华泰证券展示了以AI为中心的研究工作流。研究员回归自身的假设构建与专业判断，由AI承担检索、比对、整理及初稿生成工作。在完整工作流程里，研究员重点聚焦“问题提出与构思”“修正校验”两大核心环节，其余流程交由AI协同完成。相关业务负责人还透露，下一阶段的研究产品形态，可能是“agent与agent之间的交流”。

破而后立，百折向东

“履冰而行，难凉热血。破而后立，百折向东。”这十六个字，恰是华泰二十年“变革史”最好的概括。

数十年间，华泰五次拆墙，每一次都在看似顺境处主动转身，宁可承担阵痛，也要为更远的未来腾出空间。今天的 ALL IN AI，路径不同，但底色如一。破，是为了更好的立。AI时代已至，没有哪家券商能高枕无忧。对于AI的焦虑，本质上是对下一个周期的敬畏。而华泰的选择，是把这份焦虑，化为“拆得更坚决、更快”的行动。

（财联社记者 王晨）