作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
在金融科技的浪潮中，证券行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着市场的竞争日益激烈，证券公司必须不断提升其研发能力和运营效率，以满足客户需求和监管要求。在这样的背景下，AI编码助手的出现，为证券公司带来了革命性的变革。
在提升研发效率方面，AI编码助手的作用不容小觑。证券公司的很多业务流程涉及大量重复性的代码工作，例如编写一些常规的风控模型代码或者生成特定格式的研发报告代码。AI编码助手可以迅速编写这些代码，减少了研发人员在这类工作上的耗时，使他们能将更多精力投入到需要专业判断和深度分析的工作中。
目前，AI编码助手在证券公司的应用已初见成效，例如高盛从2023年3月开始进行编码助手的“POC”，帮助工程师自动生成代码行。当前，编码助手已经面向高盛内部数千名开发者使用，编码助手将开发时间从数月缩短到数周，显著提高了应用开发速度，为开发人员带来20%的效率提升。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究国泰君安、招商证券、海通证券、国金证券等4家证券公司AI编码助手实践，旨在为其他证券公司提供参考。
▎案例1：国泰君安AI代码助手实践
国泰君安聚焦于AI代码助手的开发，旨在提升智能研发效率并解决IT部门面临的多重挑战。
AI代码助手涵盖开发机器人、运维机器人和架构机器人，实现了从用户意图识别到提供精确服务的全链路智能化。国泰君安的AI代码助手不仅提高了工作效率，减少了人为错误，还促进了跨团队协作，为证券行业的AI应用提供了新的思路。
完整内容：国泰君安AI代码助手实践
▎案例2：招商证券AI编码助手实践
招商证券引入AI编码助手，私有化部署以满足安全合规要求，构建领域知识库辅助代码生成，利用技术对话模型解决信息获取和问答问题，并在端侧部署代码仓库向量化和RAG检索以保持业务系统间的权限隔离。
AI编码助手成功提升了开发效率，通过精细化运营和体验优化，提升了用户参与度和开发满意度，同时在代码补全逻辑和扩展性方面取得了显著成效，将AI编程能力拓展至更多业务场景。
完整内容：招商证券AI编码助手实践
▎案例3：海通证券智能研发助手提高开发效率
海通证券智能研发助手实现了软件研发流程中的多项技术突破，包括代码对话、补全、翻译、重构、单元测试生成等功能，显著提升了研发的效率与质量；在开发过程中，大模型提供智能补全与对话问答服务，为开发人员解答疑问，帮助发现并修正错误，成为科技研发领域的新动力。
通过大模型学习业务流程和逻辑，在减少开发者重复工作同时，还能帮助团队更早发现并修正开发中的错误，提升软件交付质量，加快项目开发进度。
案例选自：沙丘智库《2024年中国证券业大模型案例跟踪报告》
▎案例4：国金证券开发场景大模型应用实践
国金证券在开发方面存在代码质量参差不齐、单元测试覆盖率低、文档不足、重复代码等痛点，因此通过AI编程助手提升工程师的工作效率，减少重复劳动。
在验证AI编程助手的过程中，国金证券对开发工程师日常工作中占比较高的编程场景进行归类，确定了编码辅助类、测试辅助类、设计评审类这三大类开发编程场景，进行逐一试用评测。
使用AI编码助手的3个月当中，生成的代码量占全部编写代码量的29%，使用的开发者认为编程助手可以提升工作效率，减少重复劳动。
完整内容：国金证券开发场景大模型应用实践
更多研究：
2024中国证券业大模型应用场景评估报告
2024年中国证券业大模型案例跟踪报告
中信建投基于大模型的智能投研平台实践
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