近日，國務院常務會議審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出發揮中國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢，推動人工智能在經濟社會發展各領域加快普及、深度融合。
“目前，社會各界應用需求強烈，AI處在應用落地的關鍵窗口期。”國家發展改革委政策研究室主任、新聞發言人蔣毅8月1日表示。
今年以來，期貨行業探索人工智能應用的步伐正在加快，國內多家期貨公司密集完成DeepSeek大模型本地化部署，在智能投研、策略生成、合規風控、投資者教育、客戶服務等領域積極探索智能化轉型。
業內人士普遍認為，人工智能和大數據的融合應用，已成為期貨公司重塑服務模式、優化風險管理、提升市場效率、加速培育新質生產力，以及推動行業高質量發展的重要引擎。
南華期貨總經理賈曉龍認為，AI大模型迅猛發展，正深刻重塑全球衍生品行業生態格局，市場業態從“經驗驅動”轉向“數據智能驅動”模式。通過技術杠桿放大金融工具服務實體經濟效能，是行業升級的必然方向，也是服務金融強國建設的重要路徑。
廣州期貨股份有限公司外部董事肖成認為，期貨行業人工智能和大數據的創新融合應用，具有五方面積極意義：一是可以幫助期貨公司構建智能化合規風控體系，提高合規、風險管理效率；二是可以實現交易效率與決策的革命性突破；三是服務模式的升級，實現從標準化、大眾化的客戶服務向個性化、差異化發展；四是推進期貨行業數據治理與基礎設施的進化；五是重構行業維度，推進期貨行業競爭格局的演變。
天勤量化核心成員李思恒表示，從期貨公司的角度來看，人工智能在替代重復性、批量化的程式化任務方面展現出顯著優勢。
李思恒說，AI通過學習期貨法規及公司內部規則，能夠高效響應客戶咨詢，提供合規、交易規則等領域的標準答案，并能自動化完成客戶信息批量分發、結算單發送及研報推送等工作。對期貨交易者而言，AI在期貨行業的使用，大幅降低了量化交易編程的入門門檻和學習難度。
盡管AI帶來了巨大機遇，但其在期貨行業的應用也面臨一系列挑戰。中山大學嶺南學院教授韓乾認為，數據質量參差不齊、算法可能存在偏見、復雜模型的“黑箱”問題導致可解釋性不足、數據安全與隱私保護的壓力。另外，AI對現有員工崗位技能也提出了新的要求。
韓乾建議，期貨公司在積極擁抱AI的同時，必須高度重視數據治理體系建設，加強模型風險管理與驗證，投入資源進行人才技能的轉型升級培訓，并建立健全AI應用的倫理規范和安全保障機制，確保技術的健康可持續發展。
（來源：期貨日報網 作者：曲德輝 肖佳煊）
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