◇ 作者：鐘言

　　◇ 本文原載《債券》2025年3月刊

　　2025年《政府工作報告》提出，要推動科技創新和產業創新融合發展，持續推進“人工智能+”行動。債券市場作為金融體系的重要組成部分，也正在借助人工智能（AI）加速向數字化、智能化轉型。

　　傳統技術下，債券市場數字化、智能化發展速度較慢。數字化方面，因傳統技術對基礎數據要求不高，在推動全面數字化轉型方面的力量有限，導致數據標準化程度較低，質量參差不齊，孤島現象嚴重，流通機制不暢。智能化方面，因數據規模、數據質量、模型技術等限制了數據的智能化處理，部分業務操作仍依賴人工處理，不僅效率低下，還易引發操作風險。

　　AI加快數智化轉型，顯著提升業務效率。一是促進發行文件數據標準化，智能形成發行決策。AI能夠高效完成發行文件的初步整理與格式規范，大幅縮短發行文件準備周期；能夠對市場上同類債券發行案例進行大數據分析，幫助發行人更好地規劃發行方案，選擇發行時機，確定發行定價。二是促進交易要素標準化和智能化處理。報價方面，AI可智能識別多種格式的報價語料，并將非標報價轉化為標準格式，提升報價效率。交易執行方面，能夠自動精準執行交易指令，及時把握套利機會，顯著提高交易效率，降低操作風險。三是通過大模型協助投資人開展量化分析。AI能夠實時收集、整理、處理海量債市資訊，預判市場走勢，為投資決策提供精準的量化支持；能夠實時監測發行人的財務狀況、信用評級、行業前景、輿情信息等數據，及時預警潛在風險；能夠評估債券投資組合在不同市場情景下的風險暴露，助力投資人更好地匹配風險和收益。四是助力監管部門構建智能化、全天候、全方位的風險防控體系。在發行注冊環節，AI可智能解析發行文件，識別潛在的違規行為。在存續期環節，能實時監測發行人信用變化、市場風險指標以及異常交易行為，形成更加精準高效的風險監測預警機制。

　　AI在加快數智化發展的同時，仍面臨一些挑戰。一是基礎數據質量有待提升。大規模且高質量的數據是AI應用的基石，有效數據不足可能導致輸出結果失真。二是可能引發“黑箱”困境。AI模型結構復雜，決策形成過程猶如“黑箱”，使用者難以清晰解釋模型結果的形成邏輯。三是信息安全存在隱患。AI應用涉及大量的隱私數據，在廣泛應用過程中，這些數據面臨泄露風險。模型本身也可能被惡意攻擊，輸出錯誤結果，干擾市場秩序。四是相關制度有待完善。當決策引發糾紛時，難以明確技術開發者、使用者及其他相關方的法律責任。

　　AI為債券市場數智化發展注入了強大動力，顯著加快了數智化轉型進程。但在應用中要權衡成本收益，盡可能采取技術手段和制度約束降低使用風險，進一步釋放發展潛能。從趨勢看，AI應用會更加廣泛和深入，有望加速數智化轉型，推動債券市場邁向更加安全穩健、智能高效的新階段。

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責任編輯：趙思遠