日均處理能力提升16倍，響應時間縮短10倍......AI深入債券交易，固收投研還有哪些應用可能？

財聯社5月14日訊（編輯 楊斌）債券市場交易品種繁多，流程復雜。當前，為提升交易效率，金融機構在債券交易環節應用AI技術，推出債券交易機器人已十分普遍。從最新的一些案例來看，債券交易機器人可提升人均交易處理能力從日均60筆至1000筆以上，并大大縮短詢價/報價的應答時間。

而對于今年興起的開源AI智能體OpenClaw（即“龍蝦”智能體），業內也指出了其用于債券投研的可能性，OpenClaw從架構層面解決了傳統大模型在長任務處理中的限制問題。

交易處理能力從日均60筆提升至1000筆，應答時間從30秒縮短到3秒

近年，不少金融機構在債券投研中加入了AI技術的應用，特別是在交易層面推出了債券交易機器人。

如銀行中廣發銀行新一代人工智能債券機器人（DealBot）—“發仔”依托基于NLP的iDeal平臺打造，支持詢/報價的交易品種覆蓋各期限主要活躍國債和政策性金融債，主動發起詢/報價，自動回復機構詢價消息，為各交易商提供更加精準便捷的做市報價服務。

平安銀行基于iDeal平臺研發的AI做市報價機器人，已實現銀行間債券場外做市交易全場景落地。該AI做市報價機器人重構了傳統債券做市交易流程，交易處理效率較傳統人工模式實現量級躍升，人均交易處理能力從日均60筆躍升至1000筆以上，90%以上詢價由機器人覆蓋。

分品種看，浙商銀行依托iDeal平臺推出 “浙銀金市存單做市”AI機器人，直擊同業存單交易痛點。郵儲銀行推出了票據交易機器人“郵小盈”，以及債券交易機器人“郵小寶”實現債券包銷交易智能詢價應答。

為拓展做市報價和提升交易盈利能力，中小銀行也加入債券AI應用。如錫商銀行自研大模型平臺XS-Chat，落地客戶服務、風險管理、運營管理等多場景，并推進算力池建設，為債券業務的AI應用提供算力支撐。重慶農商行則密集布局AI中臺智能體項目，發力債券業務相關的智能化決策與執行體系建設。

券商方面，山西證券今年推出專為銀行間債券市場打造的FICC債券交易機器人是，以iDeal賬號“AI數字助理Ⅱ”為載體的數智化債券交易助手。產品深度融合iDeal生態，通過將語義理解與實時報價接口深度耦合，開啟固收業務智慧化新篇章。，據悉，山西證券債券交易機器人將詢價/報價的應答時間從30秒的響應時長縮短到3秒以內

業內人士指出，AI在債券交易環節的優化普遍按照“智能定價—精準匹配—快速結算”流程，采用AI定價模型，結合市場實時行情與歷史交易數據，生成公允交易價格。通過智能交易系統匹配買賣雙方需求，實現跨市場交易快速撮合。

OpenClaw具備應用于固收研究的可能

3月以來，“養龍蝦”在國內走火。開源AI智能體OpenClaw（即“龍蝦”智能體）由境外程序員研發，旨在打造能主動操作計算機、執行復雜任務的“數字員工”。和過去常見的AI助手相比，它能直接讀寫設備的本地文件、運行終端命令、幫發郵件、寫代碼，還會記住用戶的個人習慣。

由于金融行業事關數據安全與合規底線，銀行等金融機構起初對“龍蝦”的應用持審慎的態度。不過，包括郵儲銀行和農業銀行等兩家國有大行已公開宣稱布局“龍蝦”智能體，在銀行內部的部分低風險場景投入使用。

在這一背景下，OpenClaw未來是否有可能運用的債券投研之中？

浙商證券固收分析師覃漢近期的研報指出，傳統大模型更類似于一種“文本生成工具”，難以在復雜工作流程中持續執行。而OpenClaw通過為模型提供記憶讀寫能力、任務調度系統以及底層系統控制權限，使得模型能夠在理解任務目標后進一步執行具體操作。面對投研場景中大量長流程任務，OpenClaw通過多種機制實現穩定運行，從架構層面解決傳統大模型在長任務處理中的限制問題。

在固定收益等結構化程度較高的投研場景中，大量研究工作具有明顯的模塊化特征。例如信息抓取、數據清洗、指標計算、圖表生成以及報告排版等環節，都可以被拆解為相對獨立的任務步驟。

覃漢認為，通過將上述流程封裝為標準化SKILL（技能模塊），研究團隊可以將日常投研任務轉化為可復用的SOP（標準作業程序）。當Agent執行任務時，可以根據當前任務的上下文需求自動檢索并調用相應的SKILL。這一機制使得大量重復性工作能夠由系統自動完成，從而減少研究人員在數據整理與報告制作上的時間投入。

國投證券固收首席張亮認為，當前信用債研究過去依賴的區域框架、行業框架和經驗框架，都開始面臨重新校準的問題。AI要想真正進入信用研究的真實工作流程，需要做的是材料朔源、附注拆借、證據串聯等，重新回答“材料怎么讀，主體怎么審，證據怎么整理”等問題，最后又如何回到統一的準入和打分框架。