广发证券称AI转型难点在组织而非技术？

广发证券副总经理、首席信息官辛治运在2026年9月29日券商中国发布的专访中提出，AI原生转型的根本挑战在组织、人才与文化层面，而非技术选型。这一判断属于来源方观点，同一材料还给出天玑智融、投行文曲星等已落地事实，两者边界需要区分：前者是受访者的经验判断，后者是公司公开陈述的应用现状。

观点：难点为何被归到组织一侧

辛治运认为，从「外挂式辅助」走向「原生架构重构」，技术选型与模型训练固然难，更难的在于让全员相信AI能成为业务的一部分，而非只是一个「会聊天的搜索框」。他把挑战归为三个层面：

组织：传统IT与业务是「需求—交付」关系，在AI原生时代跑不通，AI能力需要持续用业务数据反馈来喂养、迭代。广发证券的做法是推动组建业务与技术深度融合的虚拟团队，让双方从一开始就共同定义问题。
人才：既懂金融业务、又懂AI大模型的人才极度稀缺，公司采取「内部培养+跨界引入」双轮驱动，鼓励业务骨干学习AI思维，引入AI人才到业务一线轮岗。
文化：辛治运称这是最隐性但最关键的维度，公司坚持「AI是人的放大器，而不是替代品」，落地时「小步快跑、以点带面」。

材料给出的客观情况包括：广发证券已自研「天玑智融」投顾驾驶舱平台，集成近50个专业智能体，服务覆盖300余家营业部和数千名一线投顾；投行领域打造行业首个投行垂域大模型应用「投行文曲星」，落地56项细分AI功能；并通过MCP协议接入腾讯WorkBuddy生态等互联网平台智能体。

辛治运解释「自研做专、生态做广」的三点考量：触达更多场景让能力产生乘数效应、用外部调用产生的真实数据与反馈驱动模型和Skill迭代、以及借生态把专业研究与量化分析能力封装成标准化服务，触达更多普通投资者。其表述为「用专业厚度支撑普惠广度」。

辛治运认为AI大模型能显著提高对长尾客户的服务水平，对头部券商的业务与管理能力有正向作用，Skill可面向客户拓展生态服务范围；但对部分中小型券商可能带来更大竞争压力，行业分化会进一步加剧。他还提醒，大模型在金融业应用有合规性、数据准确性、反洗钱等更高要求。

需要说明的是，上述关于行业影响、竞争格局变化与业务重塑效果的表述均为来源方观点与展望，非已实现结果，存在不确定性。

按辛治运的判断，难点不在技术选型或模型训练，而在组织、人才、文化三个层面，其中文化被其称为最隐性但最关键。这一结论属于来源方观点，材料未提供可独立核验的量化依据。

材料显示，天玑智融是广发证券自研的投顾驾驶舱平台，集成近50个专业智能体，服务覆盖300余家营业部和数千名一线投顾；投行文曲星是投行垂域大模型应用，落地56项细分AI功能。二者均为公司公开陈述的应用现状。

辛治运判断，AI大模型技术正在重塑券商竞争格局，对部分中小型券商可能带来更大竞争压力，行业分化会进一步加剧。这是来源方的展望性判断，非已实现结果，材料未提供具体券商的对照数据。