人工智能是引領新一輪科技革命和産業變革的戰略性技術。截止2025年9月末，我國債券市場規模193萬億，位居全球第二。債券市場已成為我國金融市場的重要組成部分，在服務實體經濟、深化金融結構改革，支持國家戰略方面發揮着越來越重要的作用。金融機構債券承銷是連接債券市場與實體經濟的重要樞紐，也是連接發行人與投資者之間的重要橋梁，其核心職能在於直接融資、風險定價和優化資本配置。隨着中國債券市場的深化發展和數字化轉型的加速，AI正成為驅動承銷商提升業務效率、強化風險控制和優化決策能力的核心引擎。
傳統的債券承銷業務高度依賴人工經驗，面臨着信息處理效率低、風險識別滯後、定價主觀性強等諸多痛點，主要表現在：一是信息不對稱問題突出。債券發行人、承銷商和投資者之間的信息鴻溝導致定價和風險識別困難。二是信用評估滯後。現有信用評級和風險評估機制周期較長，對企業最新經營狀況和市場環境的變化反應不足，難以快速反映信用風險變化。三是人力成本高。債券承銷業務需要大量人工盡調、文檔編制和市場對接，流程繁多且重復性高，人工成本和時間成本居高不下。
在此背景下，人工智能技術憑藉其在海量數據處理、複雜模式識別和預測分析方面的獨特優勢，正逐步滲透到債券承攬、承做、承銷的各個環節，成為金融科技賦能實體經濟，提高效率、降低成本的關鍵着力點。
一、人工智能在金融領域的應用概述
（一）人工智能在金融領域的融合
近年來，人工智能（AI）技術飛速發展，尤其是大語言模型（LLM）、機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）等技術在金融領域的應用日益廣泛。國內外金融機構紛紛布局AI應用，政府也陸續&&相關政策支持，推動AI在金融業的廣泛應用。美國財政部於2024年12月發布相關報告，“提出加強金融監管機構協同、推動AI風險管理標準化”。我國於2025年8月發布《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》提出，“加快服務業從數字賦能的互聯網服務向智能驅動的新型服務方式演進，在金融領域，推動新一代智能終端、智能體等廣泛應用”。
在金融領域的理論基礎上，AI被視為破除信息鴻溝、提升工作質量的有效工具。一是AI可通過分析海量多源數據，挖掘並呈現潛在信息，為發行人與投資者之間提供“智識橋梁”。二是大模型和深度學習等AI技術能對複雜金融關係進行非線性建模，實現對市場趨勢、風險隱患的精準預測。三是生成式AI驅動的自動化可以接管金融服務中的重復勞動，釋放人力資源，提高效率。根據英偉達（NVIDIA）發布的《2025年金融服務業中國AI現狀與趨勢告》，42%的中國金融機構已經利用AI顯著提升運營效率，AI文檔生成採用率達32%，超一半金融服務公司已經開始使用合成數據生成。總體來看，AI技術理論上能夠優化信息環境、增強決策認知、捕捉數據模式和實現流程自動化，為金融賦能提供堅實的技術支撐。
（二）人工智能在債券承銷中的應用
在債券承銷的各個環節，AI多項核心技術均可發揮作用。首先，自然語言處理（NLP）技術結合光學字符識別（OCR）在盡調和文檔解析中具有重要價值。AI可自動識別和抽取債券募集説明書、財務報告以及法律合同中的債券條款要素，輔助承銷商快速獲取關鍵信息，提高材料審核效率。其次，知識圖譜技術可用於主體關聯識別。通過構建企業、控股關係、信用評級、輿情等信息的圖譜，承銷商可以直觀把握髮行人及關聯方的潛在關聯結構，有效評估風險傳導。第三，可解釋性AI技術在風控合規方面也具有應用前景。針對債券承銷的法律和財務檢查，引入可解釋模型或後置解釋技術有助於提升透明度。除此之外，強化學習可用於模擬債券承銷過程中的動態決策，比如利率區間計算、銷售策略優化等，使系統在模擬環境中學習最優策略。聯邦學習技術則能在保護數據隱私的前提下，幫助不同承銷機構或監管機構共享模型參數，提高風控模型的泛化能力而不洩露敏感數據。
二、人工智能在債券承銷領域應用的現狀分析
目前，人工智能（AI）技術正以前所未有的力量重塑投資銀行業的格局，債券承銷作為其核心業務之一，也正處於一場深刻的技術變革之中。當前，AI在國內外債券承銷領域的應用已從概念驗證逐步走向實踐，主要集中在提升運營效率、優化風險管理和增強決策科學性三大維度。
（一）國際：深度滲透與智能化進階
在歐美等金融市場，人工智能在債券承銷領域的應用已實現了從“輔助工具”到“核心驅動力”的深度滲透。其應用不僅局限於提升效率，更深入到價值創造與風險防控的核心環節。
在承做與發行環節，自動化與智能化已成為關鍵驅動力。例如，摩根大通（J.P. Morgan）開發的合同智能（COiN）&&是其中的典範，它利用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，實現了對複雜法律文件（如債券發行説明書和信託契約）的自動化審閱。這項技術能在數秒內解析數千份文件，不僅極大地節省了人工審核時間，降低了人為錯誤，還顯著加速了盡職調查和合規審查的流程。同時，機器人流程自動化（RPA）被廣泛應用於數據錄入、合規檢查和報告生成等重復性任務中，將專業人員從繁瑣的事務中解放出來，專注於更具價值的分析工作和客戶關係維護。
在定價與交易環節，數據驅動的精準決策成為核心競爭力。例如，高盛（Goldman Sachs）等機構利用機器學習算法進行高頻交易和市場分析，這一邏輯同樣適用於債券的精準定價與自動化交易。AI模型能夠綜合分析發債主體的歷史財務數據、宏觀經濟指標、市場流動性以及同類債券的海量交易數據，動態預測最優化發行利差，實現“一戶一策”的個性化定價。算法交易系統則能自動捕捉最佳市場窗口，執行大宗訂單，最小化市場衝擊成本。
在風險管控環節，AI提供了前瞻性的洞察能力。AI與大數據分析相結合，能夠深入挖掘歷史交易數據，預測諸如結算失敗等操作風險。例如，瑞銀（UBS）將AI用於風險管理的實踐顯示，類似的模型可以被用於債券承銷中的信用風險評估。巴克萊銀行通過分析包括新聞、社交媒體在內的非結構化數據，運用AI對市場進行情緒分析，幫助承銷商更全面地預判市場對某只債券的反應，從而更有效地進行風險定價和規避潛在損失。
總體來看，人工智能正在將債券承銷業務從一種高度依賴經驗和人力的模式，轉向以數據驅動、自動化運營和智能預警為特徵的嶄新範式。未來的競爭格局將愈發取決於金融機構整合前沿AI技術、克服實施挑戰並構建人機協同工作流程的能力。
（二）國內：積極探索與方興未艾
近年來，隨着國家對金融科技的大力支持以及市場競爭的加劇，國內頭部券商和商業銀行紛紛擁抱人工智能，在債券承銷業務的數字化、智能化轉型上進行了卓有成效的探索。然而，受限於數據基礎、技術成熟度及監管環境，整體仍處於從“點狀應用”向“全鏈貫通”過渡的起步階段。
1.智能文檔——BERT模型應用
華泰證券開發的投行雲&&，該&&的承銷環節應用，具有智能盡調工具、底稿管理系統；同時具有智能銀行流水審核、智能比對、智能覆核等工具。通過上線該&&，華泰證券的生産效率提升約4倍。達觀、庖丁等科技公司，均提供了基於BERT模型的智能刷報和智能審核方案，但智能程度還需進一步提升。
2.智能債券——中信Bond Copilot
中信證券上線的債券智能助手Bond Copilot主要有五方面的功能，一是商機挖掘。通過智能推薦算法和多模態大模型技術，自動挖掘潛在融資需求，實現投融資需求高效匹配；二是風險管理。智能法規問答、風險探查和前置風險處置，輿情事件多主體識別準確率超90%；三是智慧辦公。支持公開市場分析、債券數據問答、自動化撰寫，1分鐘內快速生成債券市場日報；四是項目運營。自動化運營管理、底稿報送問答，整體運營效率提升30%以上。
3.智能風控——AIGC的應用探索
人工智能在智能風控中發揮着關鍵作用，通過大數據分析和AI模型構建，可以監測輿情、反洗錢、黑名單等金融情況，快速識別潛在風險，提高了金融機構的風險管理能力。部分銀行和部分券商均已開展AIGC大模型在體驗、安全、運營、架構和交付中的業務賦能驗證。
三、人工智能在債券承銷領域的應用建議
AI將給金融行業帶來一場深刻的革命，債券承銷智能化是大勢所趨。目前，國外頭部金融機構已全面進入智能化進階階段，AI成為提升競爭力與創新商業模式的關鍵。國內金融機構可充分借鑒國外金融機構的先進經驗，加快AI在債券承銷領域的全面應用部署，從而提升債券承銷效率、降低運營成本、識別和防範風險，從而整體提升業務競爭力和服務實體經濟水平。
（一）建立“智能承攬”模塊，讓服務客戶更精準
承攬工作是直面客戶的前沿陣地，也是債券承銷的重要入口，在整個債券承銷業務領域發揮着“火車頭”的關鍵作用。傳統的承攬工作高度依賴個人經驗判斷，自動化、智能化程度較低，人力資源佔用較大，迫切需要人工智能的賦能來提高效率。
1.智能客戶管理
一是數據挖掘。整合宏觀經濟數據、行業數據、企業財務數據、招標信息以及監管信息等多源數據。通過數據挖掘技術，如關聯規則挖掘、聚類分析等，從海量數據中發現潛在的債券發行項目線索和機會。例如，挖掘財務指標發現資金需求旺盛但尚未進⾏債券融資的企業，或者行業發展迅速且有擴張計劃的企業，可以將其作為潛在發行⼈。
二是數據分析。實現債券發行人CRM系統建設，整合客戶的基本信息、合作歷史、需求偏好等數據，形成全面的客戶視圖和客戶標籤體系，對客戶進行分類管理，便於項⽬團隊更好地了解客戶，為客戶提供個性化的服務和解決方案。
2.智能營銷管理
借助 AI、大數據等技術，實現營銷全流程的自動化、精準化與效果可量化，最終提升客戶購買行動率（PAR, Purchase Action Rate）獲客效率和客戶推薦率（BAR, Brand Advocacy Rate）。嘗試解決傳統營銷的三大痛點：
一是實現精準用戶定位。通過用戶行為、標籤數據建模，從債券發行 “廣撒網” 變為債券承銷“精準狙擊”，減少無效投放。
二是自動化流程提效。自動完成用戶分層、內容推送、線索跟進等重復性工作，實現自動化、定制化、個性化營銷方案，提高營銷工作效率。
三是數據驅動決策。實時追蹤全渠道營銷數據，用數據反哺策略優化，而非依賴經驗判斷。
3.智能項目篩選
一是智能風險識別。構建基於⼤模型的⻛險評估模型，除了傳統的財務⽐率等因素，納⼊更多⾮財務指標，例如企業輿情、⾏業競爭格局變化、技術創新趨勢等，更為前瞻性和準確地預測債券項目的風險。
二是項目篩選自動化。根據預設的風險—收益標準和金融機構自身的業務策略，通過智能算法自動篩選出符合要求的項目。例如，對於風險偏好較低的券商，自動篩選出信用評級高、行業穩定的債券發行項目。同時，系統能夠對篩選結果進行排序和優先級劃分，為項目承攬團隊提供決策支持。
（二）開發“智能盡調”模塊，讓盡調工作更輕鬆
盡職調查是債券發行的基石，其工作質量直接關係到項目的成敗。當前，該階段呈現出典型的工作強度大、時間窗口緊、內容重復性高的特點，耗費了項目組成員大量的時間和精力，也極容易在高壓下出現差錯。現有系統未能從根本上減輕承做人員的負擔，人工智能的應用，可望在此環節實現突破性進展。
1.單點突破：實現模塊化工作的自動化
以募集説明書中“有息負債”這一典型模塊為例。承做人員通常需要從發行人處獲取格式不一、標準各異的債務&賬，並根據報表科目、債務性質、銀行分類、擔保形式等多個維度進行人工重新歸集、整理與校驗，並與審計報告進行逐項核對。這一過程繁瑣耗時，根據原始&賬的質量，可能耗費一名項目組成員多達半天甚至更久的時間。
為此建議，引入具備自然語言處理與模式識別能力的人工智能工具。通過訓練模型識別不同的銀行名稱、債務項目條款，AI可以自動將雜亂的原始數據分門別類，快速生成標準化的負債&賬，並自動與審計報告中的相關科目進行初步核對。此舉能將此模塊的工作時間從“小時級”壓縮至“分鐘級”，並顯著降低人工分類錯誤的風險。
2.整體協同：一鍵生成與智能覆核
在單一模塊驗證有效後，可逐步構建覆蓋更廣範圍的AI協同工作流。募集説明書的財務部分內容高度結構化，約90%的信息可直接來源於審計報告及發行人提供的業務&賬。同時，交易所對此部分的披露要求較為量化，為AI的介入創造了絕佳條件。
為此建議，開發專門的“智能募集書生成”模塊。AI模型經過對發行人提供的完整審計報告及業務&賬進行深度學習後，可自動抽取關鍵財務數據，並依據披露規則，一鍵生成募集説明書中與財務相關的絕大部分內容。承做人員的工作重心則從“基礎編寫”轉向“價值核驗”，即對AI生成的內容進行覆核，並重點補充那些需要與發行人進一步溝通、依賴專業判斷及補充底稿的複雜事項，也能有效規避人工操作中難以完全避免的低級錯誤。
3.前瞻展望：智能化的深度行業分析
隨着AI模型訓練數據集的不斷豐富與完善，其能力可進一步延伸至耗費巨大的深度分析領域——即可比公司分析。目前，尋找合適的可比企業是工作中的一大難點，其標準嚴苛，需在業務行業、城投屬性、資産規模、主體評級等多個維度上高度匹配。由於缺乏現成的精準數據庫，此過程極度依賴項目組的業務經驗，需進行大量的人工篩選與比對。
為此建議，構建基於人工智能的“同業可比企業智能篩選與對標系統”。在擁有充足訓練數據的條件下，AI能夠快速在全市場範圍內，根據預設的多維度指標，精準匹配出最合適的可比公司群體，並自動生成包括業務特點、財務指標、信用利差等在內的詳細對比分析報告。這將使承做人員從繁瑣的信息蒐集與初步分析中解放出來，專注於更具戰略價值的深度研究與結論提煉。
（三）建立“智能質控”應用，讓風險識別更及時
申報材料是項目成果的最終體現，其質量的嚴謹性與一致性至關重要。為此建議通過引入“智能質控”系統，實現項目“質量保證”。
1.交叉勾稽關係校驗
AI可扮演“智能質控”的角色，一是自動建立質控關注問題清單。由AI對申報材料進行初步審核，判斷項目是否觸發問題清單，並提出相應問題；二是材料智能核查。系統自動核查全套申報材料中所有數據與表述的一致性。例如，確保同一張財務報表在不同文件（募集説明書、評級報告、法律意見書）中的數據完全一致，一級統一文件的前後一致性，避免因版本管理混亂而導致的低階錯誤。
2.合規性與完整性檢查
AI可基於申報指引、內部質量控制清單和底稿清單，自動檢查材料和底稿的必備要素是否齊全、格式是否規範。特別是對於關鍵的蓋章頁，AI通過圖像識別技術，可以自動核驗其是否存在、是否為正確版本、蓋章是否清晰完整，從而徹底杜絕“貼錯蓋章頁”等看似低級但影響極其惡劣的事故發生。
（四）完善“智能簿記”功能，讓定價管理更高效
簿記發行是債券市場化發行的核心環節，其過程數據密集、時效性要求極高，是發行人、承銷商與投資者之間的複雜博弈過程。傳統模式下，該階段高度依賴承銷團隊的個人經驗和手動操作，在定價精準度、訂單管理效率和配售策略優化方面存在明顯瓶頸。人工智能技術的深度應用，能夠將這一流程，重塑為一個由數據驅動、人機協同的科學決策過程。
1.智能定價
當前債券的初始定價區間設定往往依賴於有限的幾隻“可比債券”和承銷商的經驗判斷，尤其在市場波動或面對非活躍發行主體時，極易出現定價偏差，導致“一級半”市場存在過大的套利空間或發行成本過高。
為此構建適用於本土市場的AI定價引擎，能夠為簿記建檔提供一個更客觀、更精準的初始定價區間建議，提升發行流程的科學性。更進一步，它能夠為缺乏流動性的證券生成可靠的公允價格，使得承銷商有能力、有信心地服務更多中小型、創新型發行人，這不僅能為券商自身開闢新的業務增長點，也為實體經濟的多元化融資提供了關鍵支持。
2.智能簿記
當前債券簿記工作，簿記管理人需要時刻緊盯不斷涌入的訂單，手動更新申購信息，並從中判斷市場熱度、價格敏感度和最終的合理定價點。這是一個高度緊張、信息處理壓力巨大的被動響應過程。通過AI輔助簿記管理，可以將靜態的訂單列表轉化為動態的決策洞察，具體如下：
一是投資者識別與畫像。AI算法能夠實時分析訂單流，結合投資者歷史行為數據，識別出關鍵的投標模式。
二是前瞻性數據預測。基於簿記開始後一段時間的訂單流入速度、投資者類型分佈等，機器學習模型可以動態預測最終的總認購倍數，讓簿記管理人對市場需求有一個前瞻性的判斷，避免在最後時刻因需求遠超或不及預期而措手不及。
（五）建設“智能管理”&&，讓存續期管理更高效
承銷商的責任並不僅限於發行成功，其在債券整個生命周期內的持續督導和管理，是保護投資者利益、履行“看門人”職責、維護自身聲譽的關鍵。傳統存續期管理工作面臨非結構化數據氾濫、關聯風險隱蔽、風險信號滯後等巨大挑戰。人工智能技術能夠構建一個主動式、預測性的智能化管理框架，將存續期管理從被動的、合規驅動的事務性工作，轉變為主動的、以風險為核心的價值創造過程。
1.基於NLP的情報蒐集與合規監控自動化
存續期管理的核心挑戰之一，是需要從發行人發布的、海量的非結構化或半結構化文檔（如定期財報、臨時公告、法律訴訟文件、募集説明書）中，持續監控關鍵信息。人工審閱不僅效率低下、成本高昂，且極易因疏忽而遺漏關鍵風險信號。通過應用AI自然語言處理（NLP）技術，可以有效實現情報處理的自動化。
一是關鍵信息自動抽取。通過NLP模型，系統可以自動解析各類不同格式的公告文件，並從中精準提取結構化信息，如關鍵財務比率、契約條款（如資産負債率上限）、募集資金使用承諾、董監高及審計機構變更等。系統可將這些信息與預設的閾值進行比對，一旦發現違約或異常，便自動觸發告警。
二是全天候輿情信息監測。系統可持續、全天候地掃描新聞網站、社交媒體和行業論壇，捕捉與發行人相關的一切公開信息。通過應用情感分析技術，系統可以量化市場對發行人的看法和情緒，識別在官方公告發布前就已出現的聲譽或經營風險信號，為風險預警提供了補充指標。
通過上述措施，可以構建一個全面、可追溯的自動化監測記錄，有效填補因日常監督標準模糊而可能産生的責任缺口。
2.基於機器學習的預測性風險預警
傳統存續期管理依賴的公開信息存在一定的滯後性，如官方信用評級調整、經審計的年報等。當這些明確信號出現時，發行人的財務狀況往往已顯著惡化，風險處置已陷入被動。通過AI可以構建動態的、前瞻性的信用風險早期預警模型。具體如下：
一是融合多維數據的違約概率預測。利用XGBoost、神經網絡等先進的機器學習算法，可以融合海量、多維度的數據——不僅包括財務報表數據、二級市場價格波動等市場數據，還包括宏觀經濟指標，乃至由NLP提取的輿情情感分數，為每個發行人生成一個實時的、動態更新的違約概率評分。這種動態評分機制，相較於更新緩慢的傳統信用評級，具有顯著的預警價值和時效性。
二是財務異常監測。利用機器學習算法，可以識別發行人在財務或經營數據中出現的、偏離其自身歷史常態或同業規範的異常模式。例如，一家公司的應收賬款周轉率突然無合理解釋地大幅下降。這些細微的異常信號，往往是傳統財務分析容易忽略的，但卻可能預示着潛在的財務造假或經營困境。
3.基於知識圖譜的隱匿關聯風險穿透
現代企業的信用風險極少孤立存在，它往往通過複雜且隱蔽的股權投資、對外擔保、高管兼任等關係網絡進行傳導。傳統工具難以高效地穿透層層結構，揭示風險全貌。
結合AI技術，可自動從工商註冊信息、上市公司年報等公開數據源中抽取實體（公司、個人）和關係（投資、擔保、任職），構建發行人及其關聯方的知識圖譜，直觀地可視化其複雜的股權結構和對外擔保鏈條，使原本隱蔽的關聯風險變得清晰可見。
與此同時，AI技術在存續期監管的各類應用，可通過協同整合産生複合效應，形成從信息到洞察、再到預警的良性循環。這種整合能力，使得承銷商/受託管理人能夠從理解孤立的事件，提升為洞察複雜、演進的風險，有效提升存續期管理的質量。
綜上所述，人工智能在債券承銷領域擁有廣闊的應用前景。從承銷機構的視角看，AI並非要替代專業判斷，而是最得力的“智能助手”。它通過承接大量重復性、規則性的基礎工作，使從業人員能夠將寶貴的精力投入到更需要專業經驗、溝通技巧和複雜判斷的核心任務中，從而實現人機協同、降本增效的最終目標。
展望未來，我們建議承銷機構與技術公司緊密合作，以一線承做人員的實際需求為導向，從小處着手，由點及面地推動AI工具的研發與落地。通過持續的數據積累與模型優化，逐步構建一個覆蓋債券承銷全流程的智能作業&&，最終推動整個行業向更高效、更精準、更智能的新階段邁進。（作者：東吳證券固定收益管理委員會委員、營運中心副總經理 胡俊華）
