AI浪潮席卷期货圈。当下，期货行业AI应用多点开花，智能客服极速响应产业咨询、智能投教精准普及套保知识、智能风控为套保保驾护航，各类智能套保平台更是助力实体企业适配行情、优化交易策略。

亮眼的成绩背后，也有一些问题值得深思：数据孤岛、模型黑箱、复合型人才短缺、数据安全隐患等瓶颈，是否影响了AI落地效果？期货行业该如何突破技术瓶颈，跳出工具化浅层应用，真正以AI为抓手，精准对接实体企业的风控刚需？

客服进化论

深夜，有客户在期货公司App上咨询“休眠账户如何激活”，不到1秒，AI助手便给出准确答复。这是期货公司AI客服十分常见的使用场景，这类系统平均响应时长低于1秒，遇到复杂问题，一般可在3～4秒向客户反馈所需解答。

不少客户留意到，以往晦涩难懂的休眠账户激活流程，如今只需观看一段短视频就能厘清操作步骤。期货行业的客户服务模式，正借助AI发生潜移默化的改变。

永安期货相关负责人向期货日报记者介绍，公司于2024年上半年启动AI客服相关布局。选择这一时间节点推进项目有现实考量：从业务层面看，期货客服岗位对专业素养要求较高，但从业人员能力参差不齐，统一服务标准存在难度，存量问答库更新节奏常常跟不上业务变动；从技术层面看，大模型技术发展成熟，已经具备落地实际业务场景的条件。

国元期货同样面临相似的运营难题。分支机构处理休眠账户激活等高频业务时，咨询体量较大，一线成熟服务经验难以快速复制推广，同时各类咨询都需要统一合规应答标准。面对日趋多元的客户需求，期货机构急需新工具支撑客户服务工作。

永安期货推出的AI客服，系统运行模式较为特殊，全程不自主生成文本内容，仅依托检索机制，从现有问答知识库中匹配最优答案。

“客户发起提问后，系统先围绕问题调取知识图谱与向量数据库，开展大范围语义检索，筛选出100～200条相关候选问答对及图谱因子，再依托提示词工程与工作流调度，挑选出3～5条适配业务场景的问答对推送至客户端，由客户自行选择契合自身需求的解答。”永安期货相关负责人解释道。

这套“人机共训”机制，核心是破解一个看似简单、落地难度不小的难题：在包含超10万条延伸问题、3000多条基础元问题的知识库内，实现高效精准检索。

据了解，目前，永安期货AI客服已覆盖交易、交割、投研、基础知识等多个业务板块，可应对品种知识、期货开户、合约问询、风险预警、业务办理等主流咨询场景。客户想要了解特定品种产业基本面情况，系统能够快速调取后台整合的研究框架信息，无需等待研究员人工回复；办理业务时，系统可以推送业务跳转链接、对接相关工作人员，在客服入口一站式响应客户诉求。

国元期货则选择了差异化的建设路径。考虑到单纯文字指引容易抬高客户理解门槛，公司依托AI制作业务科普短视频，把休眠账户激活等复杂操作流程直观呈现，通过企业微信、客户服务群触达投资者。

优化服务的关键工作更多落在后台体系的搭建上。国元期货针对分支机构近300通真实客户沟通会话开展AI解析，围绕休眠账户激活等高频咨询场景，提炼一线服务中的优质沟通经验，同步标注合规边界与风险提示要点，搭建起标准化业务应答话术参考体系。

“这套话术体系并不直接面向客户自动回复，主要开放给分支机构业务人员参考。”国元期货相关负责人表示，所有对外输出内容均需要工作人员人工复核，既能帮助新人快速借鉴成熟服务经验、减少沟通失误，又能守住合规底线。

AI客服落地之后，传统人工客服将如何定位？

永安期货有着清晰的思路：AI客服承接标准化、高频次的常规咨询，人工客服聚焦复杂、个性化的深度问题。当AI客服无法妥善处理诉求时，系统将引导客户转接人工客服。

客服团队的工作重心也随之调整，从直接对接客户答疑，逐步转向服务数据分析、知识库迭代完善。目前永安期货正在落地相关功能，运用AI自动识别、提取客户电话、微信聊天记录中的有效信息，沉淀至问答知识库。

国元期货相关负责人同样认为：“现阶段，AI更多承担辅助职能，重要业务沟通等仍依靠专业人员，技术难以完全替代。”

“金融客户服务的核心始终是人，AI是人的能力延伸。一方面拉高服务能力下限，另一方面把从业者从重复性事务中解放出来。”永安期货相关负责人表示，未来AI有望承接绝大多数长尾客户咨询，在人员规模有限的前提下优化服务资源配置，成为客户服务体系中重要的基础设施。

浙商期货提出，大模型正在推动客户服务从“规则化”迈向“智能化”，服务产品更贴合用户需求、灵活性显著提升：交互方式更加自然，能够识别模糊、口语化提问；输出内容更具深度，可生成个性化分析，不再局限于预设固定答复；需求识别更加精准，能够结合用户历史对话、风险偏好动态调整服务策略。

期货行业客服正在从“机械应答”向“理解客户的智能服务”加速演进。贯穿这一轮变革的核心逻辑，或许可以总结为：AI不凭空生成内容，而是帮助使用者高效找到所需答案。

让投研更高效

大宗商品投研长期被一个老问题困扰——信息太多，但有效分析太少。研究员每天面对海量数据，要把大把时间花在整理、计算、复核等重复性工作上，真正用于判断市场、制定策略的精力反而被挤压。对实体企业而言，决策周期拉长、机会成本上升成为常态。AI的介入正在打破这一瓶颈，当大模型能够读取产业链全维度数据、自动生成分析报告，当智能平台将复杂的投研流程简化为标准化输出，产业决策开始从“人工作业”走向“智能辅助”。

浙商期货最早也考虑过直接接入通用大模型，但很快发现这条路走不通。公司总经理助理、技术开发部经理吴福文告诉期货日报记者，投研分析需要产业链深度知识，产业避险需要精准风险识别，而通用大模型缺乏行业隐性知识，容易产生模型幻觉，落地成本高。于是，他们选择了另一条路——用行业专属知识库和标准化语料体系训练自研的大模型，让AI从底层理解期货业务。

东证期货更是经历了很长一段摸索期。公司以衍生品研究院的服务平台为基座，从早期基于检索增强生成（RAG）技术探索研报问答，发展到如今覆盖数据治理、研究赋能、智能体应用的完整体系，东证期货相关业务负责人坦言，过程并不顺利。技术本身在快速迭代，团队对AI的认知也是“摸着石头过河”，经历了多次技术路线重构。但正是这些试错让团队意识到，AI不能只做个“信息搬运工”，必须真正嵌入投研的核心环节。

两家机构的起点不同、路径各异，但得出了同一个结论：通用AI解决不了期货投研的专业问题，必须做深度适配。沿着这一思路，浙商期货将AI投研嵌入风险管理全流程，AI读懂研究员的报告逻辑和产业数据后，根据企业的原料库存、成品订单等具体数据匹配套保方案。东证期货则从信息处理切入，2025年2月成为业内首家部署DeepSeek大模型的期货公司，目前AI辅助研报生成功能已覆盖全部商品板块。

这套逻辑给产业带来了怎样的变化？两个案例给出直观答案。

浙江一家国有沥青企业想做套保，但受限于专业团队缺失和国资内控要求，传统模式走不通。浙商期货帮他们定制了一套冬储虚拟库存方案——AI读取宏观经济、原油价格，以及沥青行业开工率、库存、需求等数据后，自动生成分析报告，其中提到，现货冬储成本太高，通过期货市场买入远月合约建立虚拟库存更划算。过去，评估方案需要数周，而现在，几小时就能输出完整对冲方案。企业最终节约采购成本超过2000万元。

东证期货在与申能集团旗下上海燃气的合作中，研究员过去每天要花一个多小时整理油气市场基准日报。重复的数据更新、材料整理、文字撰写压得人喘不过气，真正应该做的市场研判反而没时间。东证期货用AI将这套流程自动化，统一报告模板和数据口径后，生成一份基础日报缩短到5分钟以内，效率提升超过90%。研究员从“写报告的人”变成了“审报告的人”，精力可以放在更高阶的市场判断上。

两份报告，一个侧重策略分析，一个侧重日常资讯，但AI发挥的作用高度一致，都是把研究员从重复劳动中解放出来，让专业能力体现在更有价值的判断环节。

没有研究员、没有数据源、买不起专业系统是大量产业客户的真实状态。两家机构都在试图用AI填平这道鸿沟。

浙商期货的做法偏向“简单化”，把衍生品的复杂逻辑转化成可视的图表和案例，使用者用自然语言提问就能得到答案；开户、结算、对账等环节高度自动化，非专业人员也能上手；公司还把多年积累的专家经验和服务案例集成到大模型知识库，相当于把一支资深产业服务团队的智慧变成可随时调用的公共资源。

东证期货则选择了一条分层服务的道路。对有一定信息技术（IT）能力的客户，提供连接外部工具的协议（MCP）、可调用模块（Skill）等标准化组件；对完全没有IT能力的客户，直接交付定制化的智能体（Agent）产品。核心思路是让企业“无需组建团队，就能共享AI投研红利”。本质上是把专业研究和技术能力封装成一个即开即用的界面，让中小企业不再因为没有团队而被挡在门外。

AI投研解决的根本问题，不是让报告写得更快，而是让市场判断变得更准、更及时。对中小企业而言，有没有专业投研能力，往往决定了在一轮价格波动中是被动承受还是主动应对。期货公司用自己的方式证明，专业投研能力不再是大企业的专属。

降低风控门槛

过去，一家企业要做套保，需要研究员提供策略、交易员执行下单、风控人员持续跟踪，每个环节都离不开专业人员。而AI的应用带来了一些变化。据广发期货技术总监江杰介绍，现在，客户经理只需在智能套保平台上输入交易方向、时间周期、品种规模等关键信息，系统便能自动完成套保比例计算、合约选择和手数测算，一键生成结构化方案。

“以往客户经理与客户沟通套保，纯靠口头描述和Excel测算，客户理解起来有难度，沟通周期长。现在通过智能套保平台现场生成方案，表格和图片结合展示，客户能够快速理解套保的逻辑和效果。”据江杰介绍，智能套保平台整合了现货、供需、库存、基差等九大维度的数据，客户通过统一入口即可享受全套服务。此外，品种透视功能将多维度数据统一呈现，客户经理在与客户交流市场观点时数据支撑更加充分。

广发期货总经理徐艳卫观察到，企业了解套保的动因主要有两类：一类是价格波动剧烈时避险需求被直接激发；另一类是企业发展到一定阶段后，风险管理从“可选项”变为“必选项”。无论哪种情况，都需要一套高效工具帮助客户快速建立认知。在他看来，通过技术手段降低企业参与套保的门槛，是提升服务质效的关键。

广东一家生猪养殖企业，在取得交割库资格后对饲料和生猪的套保需求大幅增加。然而，新组建的业务团队缺乏实操经验，若直接实盘操作，将面临套保效果不确定等问题。企业借助广发期货智能套保平台提供的方案，最终完成500余万元的套保操作，成功对冲市场波动风险。

如果说广发期货的案例解决的是“入场前如何验证策略”的问题，那么浙商期货的实践就是聚焦“入场后如何管住流程”。一家专注于基差贸易的风险管理企业，业务覆盖化工、黑色、农产品等多个品类，服务客户超千家。但随着业务规模的扩大，传统依赖人工台账和Excel的管理方式日益吃力，客户信用变化无法及时预警、库存货权登记模糊、期现头寸敞口难以实时测算，风险管理基本处于“事后补救”状态。

浙商期货依托自身的大宗商品管理平台，为其提供了一站式数字化解决方案。大宗商品管理平台将现货管理、期货结算、风险控制等三大模块打通，实现了从客户准入、合同签订、库存管理、资金收付到衍生品结算、风险预警的全流程线上化。这些功能让一家中型风险管理企业在不投入大量技术研发成本的前提下，用上了原本只有大型机构才负担得起的专业管理系统。

两家机构的探索有一个共同点，他们都在琢磨一件事：怎么让那些没多少预算、没多少经验、缺乏专业团队的中小企业，也能用上风险管理工具。

广发期货的AI中台已经在开户审核等环节发挥作用。审核效率提升约30%，人工复核的工作量减少了一半还多。江杰说，这套系统现在已经用在了面向中小企业的日常咨询和投顾服务里。

浙商期货的AI布局更为系统。以前开展一笔含权贸易，工作人员要在不同系统之间来回核对结算数据，逐笔追踪货权转移，既费时间又容易出错。现在AI平台承接了相关工作：系统根据实时数据自动核算价格，条件触发后自动结算，每批货从哪来、到哪去、价值多少，全程自动追踪、随时可查。风控不再依靠人工发现问题后再核查，而是提前预警、及时干预。企业无需自建技术团队，也不用高价采购系统，依托云部署就能使用。

“中小企业常因‘无足够资金、无操作经验、无专业团队’而对风险管理工具有心无力。AI的落地正在改变这一局面。”浙商期货总经理助理、技术开发部经理吴福文说。

徐艳卫也表示，数字化转型不是搭建一个工具就结束了，而是要让它真正融入业务一线，让客户在实际操作中感受到专业和效率的提升。

技术能够实现的功能很多，但真正有价值的，是让那些最需要的人用得上。一家中小企业不需要搞懂期货定价模型，也不需要知晓AI背后的运作逻辑，清楚如何操作就足够。这或许才是服务实体最朴素的样子——把门槛降下来，把事情变简单。

落地提速，与成长瓶颈共存

从智能客服应答客户咨询、投研工具自动生成研报，到风控系统毫秒级捕捉异常交易，AI正全面渗透期货行业各业务环节。经过数年探索，期货行业的AI应用已走出概念验证阶段，进入真实场景规模化落地期。受访业内人士普遍认为，当前AI仍以辅助业务、提升效率为主，无法完全替代人工，“人机协同、辅助决策”是行业主流应用特征。

目前，AI已在期货行业多类业务场景落地应用。据华闻期货数字化运营中心负责人樊瑞琪介绍，AI覆盖智能客服、投研辅助、合规审核、运营自动化、风险监测等基础场景，并持续向策略研发、产业套保、投资者教育等专业场景延伸，应用范围持续扩大。

申银万国期货研究所所长薛鹤翔进一步详细介绍了AI的应用领域。交易端，AI可用于行情解析、因子挖掘、量化策略生成，为投资决策提供数据支撑；研究端，智能检索、研报摘要、基本面与舆情分析等技术已成熟，有效缩减重复投研工作；风控端，毫秒级动态监控与异常交易识别显著提升风险预警效率；产业服务端，为实体企业定制基差、锁价套保方案。其中“保险+期货+AI”模式，可通过视觉识别统计养殖存栏，助力农业保险精准理赔。

AI带来的改变不止于效率提升。薛鹤翔表示，传统投研模式下，研究员单日仅能完成单个品种的深度分析，而AI可同步处理全品类供需、价格、舆情等多维数据，实现投研产能与质量的跃升。风控模式也从传统T+1核查，升级为毫秒级实时预警，风险防控由被动补救转向主动预判。与此同时，行业竞争逻辑正在迭代。长期以来，期货行业依赖通道业务，佣金“内卷”、同质化竞争问题突出。随着AI、算力与数据技术的普及，行业竞争重心逐步转向数据能力、智能服务、风控体系的差异化比拼，期货公司也从传统通道服务商加速向“数据+智能风险管理”综合服务商转型。

不过，期货行业AI规模化落地仍存在诸多现实阻碍。樊瑞琪坦言，金融场景AI应用的关键，不在于模型能否生成结果，而在于能否安全、合规、稳定接入金融生产流程，这也是行业应用的核心难点。

“行业数据分散、标准不一、系统割裂，导致训练数据质量参差不齐。叠加大模型幻觉、输出结果不稳定等固有问题，难以匹配金融业务对精准度、稳定性的高要求。同时，金融业务对模型可解释性、责任边界约束严格，算力成本偏高、复合型人才短缺也制约了AI规模化推广。”樊瑞琪认为，行业AI发展需要从“可生成”向“可验证、可约束、可审计”升级，夯实金融应用底线。

薛鹤翔从五个维度梳理了当前行业AI应用的瓶颈：数据层存在系统孤岛、小众品种数据稀疏问题；模型层算法可解释性弱，极端行情易失效，且模型同质化或加剧市场波动；业务层通用模型难以适配企业个性化套保与风控需求；人才层复合型专业人才缺口显著；监管层缺乏期货行业AI统一备案与评估标准，AI虚假研报等新型违规行为难以快速处置。

在业内看来，AI不会替代从业者，而是重构人机分工模式。樊瑞琪表示，标准化信息处理、持续监测、规则校验等工作由AI承担，而专业判断、风险决策等工作由专业人员承担。华闻期货更看重AI在高价值场景中的应用，一方面推进AI投研与策略持续迭代优化，另一方面深耕产业智能风险管理，希望实现AI从“回答问题”走向“理解金融世界、完成任务、提出问题并持续验证答案”的转变。

对于行业未来，薛鹤翔预判，AI将从辅助工具升级为智能决策核心，人机协同将成为常态。融合行情、财报、卫星遥感、舆情、产业物联网的多模态数据平台，将深度服务全产业链风险管理。行业也将形成分层合规治理体系，高、中、低风险系统差异化备案、熔断和审计，平衡创新发展与风险防控。此外，行业格局将呈现头部化与普惠化并行态势。头部机构通过自建算力、垂类大模型构筑技术与数据壁垒；行业共建共享的算力与数据平台，则能够降低中小机构和实体小微企业的应用成本，推动AI服务普惠落地。

总体而言，AI 正在从期货行业的“附加选项”转变为“基础设施”，但整体应用仍处于早期阶段。如何平衡技术创新与风险管控，如何在人机协同模式下重塑从业者价值，将是期货行业未来持续探索的方向。

来源：期货日报