党的二十大提出，健全资本市场功能，提高直接融资比重。证监会近期发布“两强两严”政策文件，无不要求压实中介机构责任，让投行承担资本市场看门人的职责，从而切实保护投资者利益，促进资本市场高质量发展。在新的发展格局下，投资银行业务处于重要战略机遇期。面对新形势，投资银行应全面提升核心能力，更好地服务国家战略及资本市场改革，以自身的高质量发展推动资本市场的高质量发展。
国内投行业务的特点为专业性高、工作量大，传统以人海战术的手工作业为主，数字化真人官网 九游会AG程度低，依赖项目组、质控等团队的线下反复核查，效率与国际一流投行差距明显。《证券期货业科技发展“十四五”规划》提出促进监管科技的数智化发展，加快建设科技支持下的新型业务标准，引导行业科技创新，推进行业数字化转型。中国国际金融股份有限公司（以下简称中金公司）对标国际一流投行业务平台，旨在全面提升投行业务的标准化、自动化、智能化水平。
伴随着注册制改革的实施，为实现降本增效，提升员工执业的专业性，防范潜在的风险。中金公司投资银行部于2021年7月启动建设一体化投行平台，经过2年多的建设，已落地客户服务、员工执业、智慧管理、知识赋能、智能服务等应用群，并运用人工智能、大数据、大模型等技术提升员工执业效率和项目质量，目前已初步建设完成1.0版本。
据相关报道，早在2015年国外一流投行就启动了流程自动化贯通，将专业知识、数据及业务标准化，通过流程引擎和智能工具为业务赋能，以IPO项目为例，单项目可节约人力数千小时。国内证券公司的投行业务数字化起步较晚，普遍从2019年开始建设，执业过程以手工作业为主，系统依赖外部厂商提供服务，数字化水平与国际一流投行相比尚有较大距离。自2021年始，中金公司采用开放技术架构自主研发了一体化投行平台，在技术和应用真人官网 九游会AG创新方面特点如下。
1.基于云原生架构的一体化投行平台，支撑标准化投行执业体系。目前国内同类投行系统较为分散，且多处于在流程线上化建设阶段，数字化工具不成体系；投行业务项目品种多、差异大，人工作业量大，执业过程标准不统一，智能化手段应用不足。中金公司从投行业务领域进行顶层设计，采用云原生平台化技术路线，深度融入投行一线作业，由单一的流程审批系统已演变为一体化、标准化的综合平台。创新性建设完成超级自动化应用工厂，无缝衔接上下游周边系统，形成用户体验一站式、技术服务一体化的作业平台；将投行业务进行标准化环节拆解，形成统一的执业标准、数据标准、知识标准。
2.创新场景应用，具有行业示范作用。目前国内投行智能化应用多以单点工具为主，与投行执业过程未形成融合、协同效应。本项目将大数据、人工智能技术与投行场景密切融合，研发了投行客户商机挖掘、项目智能诊断、投行全域搜索等多项创新性应用。投行客户商机挖掘，基于海量异构数据，通过聚类、决策树等机器学习算法，配合客户评分与风险分析进行商机推荐，提升了客户机会发现效率；项目智能诊断，基于通过定性与定量结合的方法，结合项目信息、市场信息、监管法规，制定准入标准、量化诊断规则，支持多类项目类型，并融入到投行各业务阶段中，提升了项目的决策水平和执行效率。
3.投入大、应用早、积累深、业务和技术高效协同。中金公司作为早期开展投行业务的券商，在深耕资本市场、服务国家战略的同时，逐步形成了中金投行执业内控体系，逐步沉淀出投行领域知识体系，并进行了数字化落地。面对投行既有复杂业务流程与快速增长的业务规模，公司引入自动化技术，在流程审核、项目决策、底稿采集、文档生成方面形成自动化应用，并纳入到统一的超自动化应用工厂。投行知识库覆盖范围由内部案例到监管法规，拓展到项目经验，专题研究，并建立标准的知识模型，形成完整的投行知识体系。截至2022年底积累知识素材1.7万份，形成国内投行领域最大的知识库。
一体化投行平台以超级自动化、知识图谱及人工智能技术为基座，融合NLP、OCR、RPA、大模型等能力。面向投行业务痛点，创新性地对关键技术进行升级，并将其融入投行业务场景中，提高业务执行质效，赋能精细化管理，最终实现了投行数字化水平的提升。
1.AI增强的超级自动化技术，构建标准化应用工厂。创新性地将决策引擎与AI模型融合，构建灵活扩展的自动化引擎，实现复杂场景下的自动化决策。自动化引擎在流程直通、流程监控、流程可视化、运营管理等领域，根据投行业务特点定制31项增强特性。创新性地提出构建标准化的应用工厂，通过定义投行领域标准服务体系，落地超自动化流水线，实现从服务注册、服务编排、流程决策到场景应用的标准化集成程序，极速构建新应用，快速AG九游会集成老应用，敏捷响应业务变化。
2.领域知识图谱技术创新，性能大幅提升。基于中金公司统一的底层引擎与强大的算力设施，整合和提取各类内外部结构化、非结构化数据，通过知识建模、抽取、映射、融合等标准化步骤，构建了知识图谱的流水线作业。针对投行特定场景对带条件环路识别、加权社区划分等算法进行了优化和增强，实体与关系的查询速度比开源框架提升了8倍。
3.基于AI和流计算的投行商机挖掘技术，探索多指标、大数据获客模型。投行领域的客户商机多依赖于人员线下信息互动，企业客户的融资机会挖掘需要获取多维异构数据源，涉及产业链、区域、财务、舆情等多维信息，信息量大、涉及范围广。本平台设计了基于投行知识数据要素特征及DIKW模型，研发了投行专属商机挖掘算法，通过聚类、决策树等机器学习算法，将客户进行聚类分析，再结合客户财务、运营数据，构建多因子模型，解析私域异构数据，训练客户评分、风险等级等参数信息，挖掘潜在的商业机会，该技术在客户拓展、项目甄别的场景中表现良好。
4.投行智能交叉核验技术，打造文档智能撰写、审核能力。平台将科技与金融垂直领域专业知识进行深度融合，利用人工智能系统识别、提取和分析海量投行信息载体，提供撰写、审核、再利用等文档处理服务，能够从各类单证，以及长文档图片、表格中提取信息，形成结构性数据，协助项目组开展尽调等业务，提升文档撰写质效。另外，平台支持在申报材料复核环节对审计、上市保荐书和招股书等大量金融文档进行多文档交叉审核。
5.面向投行垂直领域的搜索引擎，支持各形态数据多维检索。根据投行四大业务阶段各自的特点，平台构建投行专有词库收录专有词汇3万个，并在语义分析、向量搜索、命中排序、查询召回等核心算法方面进行了优化和增强，包括RocketQA Dual-Encoder等算法，搜索的命中率提升60%。除了普通的文字搜索，智能搜索通过引入视频、音频和文档等处理技术组件，支持对非结构化数据内容进行智能检索，极大扩展了可供用户搜索的业务数据范围。通过将搜索技术封装为可复用的服务组件，快速应用于公司投行业务各领域。
6.面向投行项目审核的智能决策算法，实现自动化、智能化业务决策。本算法支持复杂的业务规则计算，包括决策流、决策表、规则集、评分卡、表达式等多种决策形式的组合，支持57套算法规则，审核准确率提升34%。通过超级自动化的编排和连接能力，结合知识图谱智能搜索技术，将自动决策节点进行逻辑串联，模拟人类的决策过程，实现业务决策的自动化和智能化。同时，决策管理套件体系还提供了完整的策略管理功能，支持业务策略的可视化配置、版本管理、灰度发布、运行监控和效果分析。
7.运用“大模型”，提升投行文档撰写效率。中金公司投行领域大模型，依托国内智源悟道2.0、清华6B等大模型算法，以及私域数据、自研算法、大数据算力等基础能力，重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，对于大模型精调、知识增强、搜索增强、人类反馈的强化学习（RLHF）等大模型相关新技术进行了探索应用，在完成投行专业知识学习后，实现了咨询问答和方案生成，完成了“大模型+小领域”的应用探索，支持40余类文档的辅助撰写，提升公司文档撰写效率。
1.服务可定制、应用可装配的投行应用工厂。平台对原有系统进行服务整合，以标准化API进行服务注册，完成项目、客户、人员、投票、电子签章等86个组件，在API网关中进行统一路由。将LCAP平台和API网关相结合，提供以装配式、无代码/低代码的方式，构建上层应用的能力，再由AI增强的流程引擎、决策引擎与API网关相结合进行服务编排，构建具备跨系统、跨流程集成能力的投行应用工厂，支撑投行业务服务的快速装配、注册、上线.深度全面的投行知识库。
本平台依据法律文件、监管制度、项目案例，整合和提取内外部结构化、非结构化数据，沉淀投行专有知识模型，覆盖了投行承揽、承做、承销、后督的全项目生命周期的全领域知识，构建了多元化、立体化、网格化的投行知识库，为行业首创。基于该知识库，将智能问答、内容生成、知识触达等应用融入客户服务、项目管理、智能助手等业务流程中，初步形成中金投行的智慧大脑。
中金公司根据客户360肖像，结合投行、投资、投研的业务协同，对客户动态进行深度的分析，将财务、经营、市场、监管制度结合，研发商机挖掘算法，从产业链、地理区域、项目进展进行融资机会的挖掘与拓展，形成客户一览视图、融资偏好、期限分析等应用。目前该技术已经在应用在股权、债权融资相关项目中，其中2022年在债券融资项目中，挖掘成功率达到38%。
一体化投行平台以投行知识图谱作为基础，创新性的将AIGC和规则引擎整合到投行文档撰写业务场景中。文档撰写服务提供Office插件、网页在线编辑两种形式，具备智能刷报、格式转换、智能内容生成等功能，支持PitchBook（投行路演材料）、招股说明书、募集说明书等40余类文档类型，其中业内首创的PitchBook自动生成功能，支持一键生成客户路演所需材料，此功能在2022年节省投行业务任务超7000人天，在行业内具有创新示范作用，降本增效显著。
投行业务日常工作涉及财务、法律、业务等多方面数据，信息范围广、检索难度大。平台将智能搜索技术融入智能问答、主动推荐、辅助撰写等场景中，构建了投行专属词库，涵盖客户、项目、市场、产业链、行业研究、监管法规等投行业务全域数据，支撑项目执行、客户服务、风险监控等应用下的精准搜索，实现了投行专业垂直领域的搜索引擎构建，提高了平台底层服务能力，其整体检索效率提升30%，命中率提升60%，搜索召回率提升50%，响应时间降低20%。
投行项目甄别与诊断能力对及早发现与排查项目风险至关重要。本项目通过定性与定量结合的方法，结合项目信息、市场信息、监管法规，制定准入标准、量化诊断规则研发了投行项目智能诊断模型，模型支持IPO、城投、公司债等多类项目类型，并应用在立项、内核、后督等阶段中，其沉淀业务规则600余条，解决了项目准入标准化程度低、重复工作量大，操作风险高的痛点问题，提升了项目的决策水平和执行效率。
在投行项目的股权穿透核查、关联方核查、现金流水核查等环节中，需要分析客户的股权穿透关系，做到“一穿到底”，且对企业的供应商、客户、股东等进行多层关联方核查、对企业诚信信息进行多源交叉并查。通过知识图谱平台的流程机器人作业，该应用集成了产业链上下游数据、企业客户的股权关系数据、关联方数据，实现了数据的多方安全应用。上线个股权项目中，节省人力1500小时以上。
中央政治局会议在部署2023年下半年经济工作时提出“要活跃资本市场，提振投资者信心”，这体现了党中央对资本市场的高度重视和期望，也为新时代资本市场的改革发展指明了方向。展望未来，随着全面注册制实施，国家持续加大金融对中小微企业发展的支持力度，消费基础设施等新类型公募REITs项目加速，国企改革持续深化等措施落地，国家支持民营企业通过资本市场实现高质量发展。数字化建设也将对标业务发展方向，对内提质增效，高效协同，支持业务创新；对外挖掘并服务客户，技术赋能业务创收。持续增加投行平台的执业标准化程度、信息的整合程度、服务的智能化程度，为投行业务的高质量发展保驾护航。
总体而言，投行有望在服务国家战略中展现更大作为，在促进高水平对外开放、防范化解风险上贡献更大的力量，而数字化建设将是实现该目标的重要手段和支撑，一起为中国特色现代资本市场建设积极贡献力量。
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