财联社2月12日讯在数字金融高质量发展的政策导向下，人工智能技术正成为债券业务数字化转型的核心驱动力。

　　财联社观察和调研注意到，从承做、承销的一级市场，到交易、投资的二级市场，债券市场AI技术实现了全流程渗透，各类金融机构纷纷推出智能化产品与解决方案。

　　与此同时，针对国债、信用债、利率衍生品等不同债券品种的特性，AI模型也呈现出定制化开发趋势，不过行业在数据处理、技术适配、人才储备、风险管控等方面仍面临诸多挑战。

　　AI赋能债券业务全流程，各类机构竞相试水

　　当前，银行、券商、基金、保险等各类金融机构均在加速布局AI赋能债券业务，其中头部机构凭借技术与资源优势，打造出一批覆盖全流程的标杆性智能产品，实现了债券业务从经验驱动向数据与算法驱动的转变。

　　银行在数字金融科技的步伐靠前，在低利率环境叠加科技浪潮的时代，国有大行与股份制银行成为数字化转型的主力军。

　　财联社梳理发现，目前多家头部国有银行和股份行已将AI大模型应用于债券做市报价策略优化、量化交易模型构建等环节，并通过构建深度学习量化模型结合高频市场行情数据，提升利率预测与择时研判的准确度。

　　比如，工商银行建立企业级智能体平台，AI大模型已落地500+应用场景，且正推进大模型对客服务，成为债券业务智能化的重要技术底座。

　　广发银行新一代人工智能债券机器人（DealBot）—“发仔”依托基于NLP的iDeal平台打造，支持询/报价的交易品种覆盖各期限主要活跃国债和政策性金融债，主动发起询/报价，自动回复机构询价消息，为各交易商提供更加精准便捷的做市报价服务。

　　此外，不少中小银行也对拓展做市报价和提升策略交易盈利能力的重视程度日益提升。如锡商银行自研大模型平台XS-Chat，落地客户服务、风险管理、运营管理等多场景，并推进算力池建设，为债券业务的AI应用提供算力支撑；重庆农商行则密集布局AI中台智能体项目，发力债券业务相关的智能化决策与执行体系建设。

　　QTrade联合创始人刘芳菲在署名文章中表示，AI交易智能体拥有包括大模型微调、插件化架构和低代码设计等关键技术，在实证数据中，AI辅助流程相较传统人工流程效率提升明显，如在成交时间上缩短66.6%、询价失败率可降低4.5个百分点。

　　券商领域的债券AI应用则以全流程智能化解决方案为核心。

　　比如，中信证券打造的证券行业首个债券类大模型应用——Bond Copilot债券智能助手，就通过商机挖掘、风险管理、智慧办公、项目运营四大模块，实现债券承揽、承做、承销、交易全流程优化。其中，商机挖掘模块债券持有人识别准确率超95%，风险管理模块日均处理新闻舆情超2万条、风险预警综合准确率超92%，智慧办公模块可1分钟生成债券市场日报，项目运营模块则让整体运营效率提升30%以上，成为券商债券业务数智化转型的典型样本。此外，多家头部证券公司还部署了智能投研平台，通过信用分析、利率预测等功能模块，提高债券交易中量化策略的应用比重。

　　基金与保险机构则聚焦于债券投研的量化分析与智能决策。部分公募基金专门建设利率债、信用债系统，开发宏观因子预测等量化分析模块，挖掘经济基本面、银行间流动性、机构行为等多维度因子，为利率债、信用债交易提供科学的市场走势研判工具。保险机构则借助AI大模型开展债券投资相关的舆情监测、风险分析，部分机构还将大模型应用于保险方案生成，间接为债券投资组合的优化提供支撑。

　　AI适配不同债券品种技术落地效果与品种特性深度绑定

　　值得注意的是，在AI技术渗透债券业务全流程的同时，债券智能化模型并非“一刀切”，而是根据国债、地方债、利率衍生品等不同品种的市场特性、数据可得性与交易逻辑，进行定制化开发与优化，其中在品种的应用上以利率债及衍生品等成熟度相对更高。

　　“基于国债及利率衍生品高频数据可得性高、交易规则标准化的特点，AI技术在利率预测、套利策略构建、做市报价等方面的应用效果显著。”有业内人士指出，部分机构做市策略的量化程度较高，充分利用订单簿形态、短期动量因子等高频技术分析信息，运用计算机算法分析行情数据，作出相应的量价决策，构建并持续探索优化做市报价与平盘策略。此外，部分机构利用AI技术构建国债期货跨品种、跨期限套利策略，已通过算法实现策略的自动化执行。

　　“比如通过建立国债期货空头头寸并买入相应的最便宜可交割券（CTD）构建基点价值（DV01）中性的策略组合，并在赚取基差扩大收益后择机进行反向平盘”，农业银行资金中心在一份报告中表示，金融机构可以将CTD替换为票息收益率更高的信用债、同业存单等，通过承担更大的基差风险来赚取息差增厚收益。

　　“这些精细化操作往往都需要借助如神经网络算法的量化学习来提升市场研判的准确度，在债券收益率波幅加大和长短端期限利差缩窄的当下，结合高频市场行情数据和更多应用场景的AI算法能有效提升解决复杂问题的能力”。上述报告指出。

　　此外，针对城投债等区域特征明显、风险因素复杂的品种，金融机构运用AI技术主要聚焦于因子挖掘与信用分析，并对价格与债务风险进行预测和监测。

　　“目前基于AI的多因子体系正逐渐被引入债券市场，目的是在收益与风险间达成更好平衡并挖掘超额收益”，浙商固收团队在研报中表示，信用债动量因子策略效果显著，如在控制待偿期、评级及行业的基础上，动量因子策略的年化收益约为5.15%，相较基准高出约51个基点，在风险调整后的表现（波动率、最大回撤）也略优于基准。

　　债券AI风险何在？

　　值得注意的是，尽管AI赋能债券业务取得显著进展，但行业仍面临多重挑战与风险。

　　首先是数据层面，非结构化数据的清洗、脱敏与挖掘能力不足，使得对于多模态数据的整合应用仍处于探索阶段，影响模型的预测精度。算力模型和算法也是AI在债券市场应用的一个挑战。

　　此外在风控与信息安全层面，AI决策的“黑箱”问题导致策略可解释性不足，部分金融机构还存在信息安全管理不到位的问题，部分银行已因信息安全问题受到监管处罚，而债券业务的AI系统涉及大量敏感数据，信息安全风险不容忽视。

　　业内人士表示，AI赋能债券业务已是行业必然趋势，未来随着大模型技术的不断迭代、数据体系的逐步完善与复合型人才的培养，债券业务的数智化转型将进一步深化，而如何破解技术、风控等方面的挑战，成为各类金融机构实现差异化竞争的关键。