AI技术正从局部应用走向对证券市场生态的系统性重构，其核心价值在于破解“信息不对称下的风险定价”这一市场本质矛盾。在交易端，量化策略已迈入3.0时代，强化学习模型可动态优化高频交易决策，生成式AI能快速撰写研报、模拟极端行情，大幅提升决策效率；在风控端，无监督学习算法可精准识别欺诈交易与信用违约的隐蔽模式，某头部银行智能风控系统不良率已降至1%以下。

但技术应用仍面临双重约束：一是金融数据的“非平稳性”易导致模型过拟合历史、失效于未来；二是“黑箱性”与监管要求的可解释性存在冲突。为此，可解释AI（XAI）技术加速落地，通过SHAP、LIME等算法拆解模型决策逻辑，成为平衡技术创新与合规要求的关键纽带。