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智库报告
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6月6日，中信建投证券自主研发的金融AI产品"信谛听"智数平台1.5版本正式全渠道上线。
该平台依托券商自研技术架构与积累十余年的机构级金融数据资产，在可信AI、量化普惠、国产落地、投教赋能四大核心方向完成了系统性升级。通过Alpha实验工坊、DeepTiming溯源检索、DeepPaw多智能体前瞻布局以及全链路数据安全防控四大功能矩阵，构建了自然语言驱动的量化策略自证闭环。这一创新打破了普通投资者与专业机构之间的数据和算法壁垒，推动证券行业金融AI发展从大模型能力比拼转向落地可靠性和服务普惠性的新阶段，实现了资本市场交易平权的重要突破。
当前，大模型在金融场景的落地面临两大行业痛点：AI幻觉和最后一公里落地难。中信建投"信谛听"1.5版本的迭代为国内券商垂直金融AI建设提供了标准化的实践范例。
金融AI告别参数内卷
随着大模型技术在金融领域的深入应用，行业逐渐意识到单纯追求模型参数规模的局限性。长期存在的重模型轻落地、重内容生成而轻事实溯源的发展误区导致了多个问题：AI幻觉、量化代码生成后的调试难题以及机构级投研资源的垄断。
在这一背景下，国内券商金融科技的发展逻辑正在发生转变。竞争赛道从大模型基础性能比拼转向场景落地可靠性、数据真实性和服务普惠度的综合能力较量。
中信建投证券秉持"金融为民"的理念，自"信谛听"1.0版本推出以来持续优化产品落地能力，并在多轮内测后推出了1.5版本。区别于市场通用型大模型的泛化服务模式，1.5版本以"专业量化普惠"为定位，从数据源、代码验证和部署架构三个层面重构底层逻辑。这一创新打通了投资想法到策略优化的全链路闭环，并将原本仅向机构客户开放的量化投研资源全面向个人投资者开放。
在新品发布会上，中信建投信谛听项目组负责人梁峻表示，平台研发的核心目标并非销售软件产品，而是专注于投资者教育。通过AI技术消除投资领域的信息差和技术鸿沟，引导用户在数字化沙盘中进行风险试错，避免盲目投入真实市场。
实现股基双向零代码回测闭环
作为"信谛听"的核心功能模块，Alpha实验工坊旨在解决投资者在量化研究中的痛点。在1.0版本中，该模块仅能完成自然语言向回测代码的转换工作，但代码运行报错成为了普惠落地的关键障碍。
针对这一问题，1.5版本推出了两大关键性技术升级：极速编译通道和自适应纠错框架。极速编译通道对热门交易策略进行了定向优化，提升了代码生成速率和准确性；自适应纠错框架则实现了代码自动运行、故障排查和修复的全流程自动化，无需用户手动调试。
在股票量化领域，用户仅需以自然语言描述投资策略逻辑，系统即可生成标准化回测代码并依托中信建投机构级行情数据库完成历史回测。此外，在公募基金领域，投资者也可通过该模块实现基金的量化分析和策略优化。
在发布会现场演示中，研发团队展示了如何一键完成A股市场的历史回测，并基于工坊优化建议提升策略收益。这一功能标志着个人投资者首次拥有专业的基金定量分析工具，推动基金投资从感性挑选转向理性量化研判。
金融行业的强合规属性要求AI输出内容必须准确可靠。信谛听1.5版本通过DeepTiming搜索架构，利用权威数据源框定信息边界，从根源上避免了内容造假的问题。
中信建投证券信息技术部总监李剑戈表示，当前国产基础大模型的底层能力已达到国际先进水平。通过券商定制化业务架构优化，能够有效弥补基础模型的细微差距。
信谛听1.5版本针对用户信息安全建立了三道防线，覆盖了从输入、运算到输出的全生命周期风控管理。金融AI的落地必须将安全合规定为不可突破的底线。
信谛听研发团队透露，下一代产品DeepPaw桌面智能体系统正在内部封闭测试阶段。该系统采用多智能体协同研究架构，模拟分析师团队分工协作模式，实现投研结论的自主产出。
