人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。截止2025年9月末，我国债券市场规模193万亿，位居全球第二。债券市场已成为我国金融市场的重要组成部分，在服务实体经济、深化金融结构改革，支持国家战略方面发挥着越来越重要的作用。金融机构债券承销是连接债券市场与实体经济的重要枢纽，也是连接发行人与投资者之间的重要桥梁，其核心职能在于直接融资、风险定价和优化资本配置。随着中国债券市场的深化发展和数字化转型的加速，AI正成为驱动承销商提升业务效率、强化风险控制和优化决策能力的核心引擎。
传统的债券承销业务高度依赖人工经验，面临着信息处理效率低、风险识别滞后、定价主观性强等诸多痛点，主要表现在：一是信息不对称问题突出。债券发行人、承销商和投资者之间的信息鸿沟导致定价和风险识别困难。二是信用评估滞后。现有信用评级和风险评估机制周期较长，对企业最新经营状况和市场环境的变化反应不足，难以快速反映信用风险变化。三是人力成本高。债券承销业务需要大量人工尽调、文档编制和市场对接，流程繁多且重复性高，人工成本和时间成本居高不下。
在此背景下，人工智能技术凭借其在海量数据处理、复杂模式识别和预测分析方面的独特优势，正逐步渗透到债券承揽、承做、承销的各个环节，成为金融科技赋能实体经济，提高效率、降低成本的关键着力点。
一、人工智能在金融领域的应用概述
（一）人工智能在金融领域的融合
近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，尤其是大语言模型（LLM）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等技术在金融领域的应用日益广泛。国内外金融机构纷纷布局AI应用，政府也陆续出台相关政策支持，推动AI在金融业的广泛应用。美国财政部于2024年12月发布相关报告，“提出加强金融监管机构协同、推动AI风险管理标准化”。我国于2025年8月发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，“加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，在金融领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用”。
在金融领域的理论基础上，AI被视为破除信息鸿沟、提升工作质量的有效工具。一是AI可通过分析海量多源数据，挖掘并呈现潜在信息，为发行人与投资者之间提供“智识桥梁”。二是大模型和深度学习等AI技术能对复杂金融关系进行非线性建模，实现对市场趋势、风险隐患的精准预测。三是生成式AI驱动的自动化可以接管金融服务中的重复劳动，释放人力资源，提高效率。根据英伟达（NVIDIA）发布的《2025年金融服务业中国AI现状与趋势告》，42%的中国金融机构已经利用AI显著提升运营效率，AI文档生成采用率达32%，超一半金融服务公司已经开始使用合成数据生成。总体来看，AI技术理论上能够优化信息环境、增强决策认知、捕捉数据模式和实现流程自动化，为金融赋能提供坚实的技术支撑。
（二）人工智能在债券承销中的应用
在债券承销的各个环节，AI多项核心技术均可发挥作用。首先，自然语言处理（NLP）技术结合光学字符识别（OCR）在尽调和文档解析中具有重要价值。AI可自动识别和抽取债券募集说明书、财务报告以及法律合同中的债券条款要素，辅助承销商快速获取关键信息，提高材料审核效率。其次，知识图谱技术可用于主体关联识别。通过构建企业、控股关系、信用评级、舆情等信息的图谱，承销商可以直观把握发行人及关联方的潜在关联结构，有效评估风险传导。第三，可解释性AI技术在风控合规方面也具有应用前景。针对债券承销的法律和财务检查，引入可解释模型或后置解释技术有助于提升透明度。除此之外，强化学习可用于模拟债券承销过程中的动态决策，比如利率区间计算、销售策略优化等，使系统在模拟环境中学习最优策略。联邦学习技术则能在保护数据隐私的前提下，帮助不同承销机构或监管机构共享模型参数，提高风控模型的泛化能力而不泄露敏感数据。
二、人工智能在债券承销领域应用的现状分析
目前，人工智能（AI）技术正以前所未有的力量重塑投资银行业的格局，债券承销作为其核心业务之一，也正处于一场深刻的技术变革之中。当前，AI在国内外债券承销领域的应用已从概念验证逐步走向实践，主要集中在提升运营效率、优化风险管理和增强决策科学性三大维度。
（一）国际：深度渗透与智能化进阶
在欧美等金融市场，人工智能在债券承销领域的应用已实现了从“辅助工具”到“核心驱动力”的深度渗透。其应用不仅局限于提升效率，更深入到价值创造与风险防控的核心环节。
在承做与发行环节，自动化与智能化已成为关键驱动力。例如，摩根大通（J.P. Morgan）开发的合同智能（COiN）平台是其中的典范，它利用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，实现了对复杂法律文件（如债券发行说明书和信托契约）的自动化审阅。这项技术能在数秒内解析数千份文件，不仅极大地节省了人工审核时间，降低了人为错误，还显著加速了尽职调查和合规审查的流程。同时，机器人流程自动化（RPA）被广泛应用于数据录入、合规检查和报告生成等重复性任务中，将专业人员从繁琐的事务中解放出来，专注于更具价值的分析工作和客户关系维护。
在定价与交易环节，数据驱动的精准决策成为核心竞争力。例如，高盛（Goldman Sachs）等机构利用机器学习算法进行高频交易和市场分析，这一逻辑同样适用于债券的精准定价与自动化交易。AI模型能够综合分析发债主体的历史财务数据、宏观经济指标、市场流动性以及同类债券的海量交易数据，动态预测最优化发行利差，实现“一户一策”的个性化定价。算法交易系统则能自动捕捉最佳市场窗口，执行大宗订单，最小化市场冲击成本。
在风险管控环节，AI提供了前瞻性的洞察能力。AI与大数据分析相结合，能够深入挖掘历史交易数据，预测诸如结算失败等操作风险。例如，瑞银（UBS）将AI用于风险管理的实践显示，类似的模型可以被用于债券承销中的信用风险评估。巴克莱银行通过分析包括新闻、社交媒体在内的非结构化数据，运用AI对市场进行情绪分析，帮助承销商更全面地预判市场对某只债券的反应，从而更有效地进行风险定价和规避潜在损失。
总体来看，人工智能正在将债券承销业务从一种高度依赖经验和人力的模式，转向以数据驱动、自动化运营和智能预警为特征的崭新范式。未来的竞争格局将愈发取决于金融机构整合前沿AI技术、克服实施挑战并构建人机协同工作流程的能力。
（二）国内：积极探索与方兴未艾
近年来，随着国家对金融科技的大力支持以及市场竞争的加剧，国内头部券商和商业银行纷纷拥抱人工智能，在债券承销业务的数字化、智能化转型上进行了卓有成效的探索。然而，受限于数据基础、技术成熟度及监管环境，整体仍处于从“点状应用”向“全链贯通”过渡的起步阶段。
1.智能文档——BERT模型应用
华泰证券开发的投行云平台，该平台的承销环节应用，具有智能尽调工具、底稿管理系统；同时具有智能银行流水审核、智能比对、智能复核等工具。通过上线该平台，华泰证券的生产效率提升约4倍。达观、庖丁等科技公司，均提供了基于BERT模型的智能刷报和智能审核方案，但智能程度还需进一步提升。
2.智能债券——中信Bond Copilot
中信证券上线的债券智能助手Bond Copilot主要有五方面的功能，一是商机挖掘。通过智能推荐算法和多模态大模型技术，自动挖掘潜在融资需求，实现投融资需求高效匹配；二是风险管理。智能法规问答、风险探查和前置风险处置，舆情事件多主体识别准确率超90%；三是智慧办公。支持公开市场分析、债券数据问答、自动化撰写，1分钟内快速生成债券市场日报；四是项目运营。自动化运营管理、底稿报送问答，整体运营效率提升30%以上。
3.智能风控——AIGC的应用探索
人工智能在智能风控中发挥着关键作用，通过大数据分析和AI模型构建，可以监测舆情、反洗钱、黑名单等金融情况，快速识别潜在风险，提高了金融机构的风险管理能力。部分银行和部分券商均已开展AIGC大模型在体验、安全、运营、架构和交付中的业务赋能验证。
三、人工智能在债券承销领域的应用建议
AI将给金融行业带来一场深刻的革命，债券承销智能化是大势所趋。目前，国外头部金融机构已全面进入智能化进阶阶段，AI成为提升竞争力与创新商业模式的关键。国内金融机构可充分借鉴国外金融机构的先进经验，加快AI在债券承销领域的全面应用部署，从而提升债券承销效率、降低运营成本、识别和防范风险，从而整体提升业务竞争力和服务实体经济水平。
（一）建立“智能承揽”模块，让服务客户更精准
承揽工作是直面客户的前沿阵地，也是债券承销的重要入口，在整个债券承销业务领域发挥着“火车头”的关键作用。传统的承揽工作高度依赖个人经验判断，自动化、智能化程度较低，人力资源占用较大，迫切需要人工智能的赋能来提高效率。
1.智能客户管理
一是数据挖掘。整合宏观经济数据、行业数据、企业财务数据、招标信息以及监管信息等多源数据。通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，从海量数据中发现潜在的债券发行项目线索和机会。例如，挖掘财务指标发现资金需求旺盛但尚未进⾏债券融资的企业，或者行业发展迅速且有扩张计划的企业，可以将其作为潜在发行⼈。
二是数据分析。实现债券发行人CRM系统建设，整合客户的基本信息、合作历史、需求偏好等数据，形成全面的客户视图和客户标签体系，对客户进行分类管理，便于项⽬团队更好地了解客户，为客户提供个性化的服务和解决方案。
2.智能营销管理
借助 AI、大数据等技术，实现营销全流程的自动化、精准化与效果可量化，最终提升客户购买行动率（PAR, Purchase Action Rate）获客效率和客户推荐率（BAR, Brand Advocacy Rate）。尝试解决传统营销的三大痛点：
一是实现精准用户定位。通过用户行为、标签数据建模，从债券发行 “广撒网” 变为债券承销“精准狙击”，减少无效投放。
二是自动化流程提效。自动完成用户分层、内容推送、线索跟进等重复性工作，实现自动化、定制化、个性化营销方案，提高营销工作效率。
三是数据驱动决策。实时追踪全渠道营销数据，用数据反哺策略优化，而非依赖经验判断。
3.智能项目筛选
一是智能风险识别。构建基于⼤模型的⻛险评估模型，除了传统的财务⽐率等因素，纳⼊更多⾮财务指标，例如企业舆情、⾏业竞争格局变化、技术创新趋势等，更为前瞻性和准确地预测债券项目的风险。
二是项目筛选自动化。根据预设的风险—收益标准和金融机构自身的业务策略，通过智能算法自动筛选出符合要求的项目。例如，对于风险偏好较低的券商，自动筛选出信用评级高、行业稳定的债券发行项目。同时，系统能够对筛选结果进行排序和优先级划分，为项目承揽团队提供决策支持。
（二）开发“智能尽调”模块，让尽调工作更轻松
尽职调查是债券发行的基石，其工作质量直接关系到项目的成败。当前，该阶段呈现出典型的工作强度大、时间窗口紧、内容重复性高的特点，耗费了项目组成员大量的时间和精力，也极容易在高压下出现差错。现有系统未能从根本上减轻承做人员的负担，人工智能的应用，可望在此环节实现突破性进展。
1.单点突破：实现模块化工作的自动化
以募集说明书中“有息负债”这一典型模块为例。承做人员通常需要从发行人处获取格式不一、标准各异的债务台账，并根据报表科目、债务性质、银行分类、担保形式等多个维度进行人工重新归集、整理与校验，并与审计报告进行逐项核对。这一过程繁琐耗时，根据原始台账的质量，可能耗费一名项目组成员多达半天甚至更久的时间。
为此建议，引入具备自然语言处理与模式识别能力的人工智能工具。通过训练模型识别不同的银行名称、债务项目条款，AI可以自动将杂乱的原始数据分门别类，快速生成标准化的负债台账，并自动与审计报告中的相关科目进行初步核对。此举能将此模块的工作时间从“小时级”压缩至“分钟级”，并显著降低人工分类错误的风险。
2.整体协同：一键生成与智能复核
在单一模块验证有效后，可逐步构建覆盖更广范围的AI协同工作流。募集说明书的财务部分内容高度结构化，约90%的信息可直接来源于审计报告及发行人提供的业务台账。同时，交易所对此部分的披露要求较为量化，为AI的介入创造了绝佳条件。
为此建议，开发专门的“智能募集书生成”模块。AI模型经过对发行人提供的完整审计报告及业务台账进行深度学习后，可自动抽取关键财务数据，并依据披露规则，一键生成募集说明书中与财务相关的绝大部分内容。承做人员的工作重心则从“基础编写”转向“价值核验”，即对AI生成的内容进行复核，并重点补充那些需要与发行人进一步沟通、依赖专业判断及补充底稿的复杂事项，也能有效规避人工操作中难以完全避免的低级错误。
3.前瞻展望：智能化的深度行业分析
随着AI模型训练数据集的不断丰富与完善，其能力可进一步延伸至耗费巨大的深度分析领域——即可比公司分析。目前，寻找合适的可比企业是工作中的一大难点，其标准严苛，需在业务行业、城投属性、资产规模、主体评级等多个维度上高度匹配。由于缺乏现成的精准数据库，此过程极度依赖项目组的业务经验，需进行大量的人工筛选与比对。
为此建议，构建基于人工智能的“同业可比企业智能筛选与对标系统”。在拥有充足训练数据的条件下，AI能够快速在全市场范围内，根据预设的多维度指标，精准匹配出最合适的可比公司群体，并自动生成包括业务特点、财务指标、信用利差等在内的详细对比分析报告。这将使承做人员从繁琐的信息搜集与初步分析中解放出来，专注于更具战略价值的深度研究与结论提炼。
（三）建立“智能质控”应用，让风险识别更及时
申报材料是项目成果的最终体现，其质量的严谨性与一致性至关重要。为此建议通过引入“智能质控”系统，实现项目“质量保证”。
1.交叉勾稽关系校验
AI可扮演“智能质控”的角色，一是自动建立质控关注问题清单。由AI对申报材料进行初步审核，判断项目是否触发问题清单，并提出相应问题；二是材料智能核查。系统自动核查全套申报材料中所有数据与表述的一致性。例如，确保同一张财务报表在不同文件（募集说明书、评级报告、法律意见书）中的数据完全一致，一级统一文件的前后一致性，避免因版本管理混乱而导致的低阶错误。
2.合规性与完整性检查
AI可基于申报指引、内部质量控制清单和底稿清单，自动检查材料和底稿的必备要素是否齐全、格式是否规范。特别是对于关键的盖章页，AI通过图像识别技术，可以自动核验其是否存在、是否为正确版本、盖章是否清晰完整，从而彻底杜绝“贴错盖章页”等看似低级但影响极其恶劣的事故发生。
（四）完善“智能簿记”功能，让定价管理更高效
簿记发行是债券市场化发行的核心环节，其过程数据密集、时效性要求极高，是发行人、承销商与投资者之间的复杂博弈过程。传统模式下，该阶段高度依赖承销团队的个人经验和手动操作，在定价精准度、订单管理效率和配售策略优化方面存在明显瓶颈。人工智能技术的深度应用，能够将这一流程，重塑为一个由数据驱动、人机协同的科学决策过程。
1.智能定价
当前债券的初始定价区间设定往往依赖于有限的几只“可比债券”和承销商的经验判断，尤其在市场波动或面对非活跃发行主体时，极易出现定价偏差，导致“一级半”市场存在过大的套利空间或发行成本过高。
为此构建适用于本土市场的AI定价引擎，能够为簿记建档提供一个更客观、更精准的初始定价区间建议，提升发行流程的科学性。更进一步，它能够为缺乏流动性的证券生成可靠的公允价格，使得承销商有能力、有信心地服务更多中小型、创新型发行人，这不仅能为券商自身开辟新的业务增长点，也为实体经济的多元化融资提供了关键支持。
2.智能簿记
当前债券簿记工作，簿记管理人需要时刻紧盯不断涌入的订单，手动更新申购信息，并从中判断市场热度、价格敏感度和最终的合理定价点。这是一个高度紧张、信息处理压力巨大的被动响应过程。通过AI辅助簿记管理，可以将静态的订单列表转化为动态的决策洞察，具体如下：
一是投资者识别与画像。AI算法能够实时分析订单流，结合投资者历史行为数据，识别出关键的投标模式。
二是前瞻性数据预测。基于簿记开始后一段时间的订单流入速度、投资者类型分布等，机器学习模型可以动态预测最终的总认购倍数，让簿记管理人对市场需求有一个前瞻性的判断，避免在最后时刻因需求远超或不及预期而措手不及。
（五）建设“智能管理”平台，让存续期管理更高效
承销商的责任并不仅限于发行成功，其在债券整个生命周期内的持续督导和管理，是保护投资者利益、履行“看门人”职责、维护自身声誉的关键。传统存续期管理工作面临非结构化数据泛滥、关联风险隐蔽、风险信号滞后等巨大挑战。人工智能技术能够构建一个主动式、预测性的智能化管理框架，将存续期管理从被动的、合规驱动的事务性工作，转变为主动的、以风险为核心的价值创造过程。
1.基于NLP的情报搜集与合规监控自动化
存续期管理的核心挑战之一，是需要从发行人发布的、海量的非结构化或半结构化文档（如定期财报、临时公告、法律诉讼文件、募集说明书）中，持续监控关键信息。人工审阅不仅效率低下、成本高昂，且极易因疏忽而遗漏关键风险信号。通过应用AI自然语言处理（NLP）技术，可以有效实现情报处理的自动化。
一是关键信息自动抽取。通过NLP模型，系统可以自动解析各类不同格式的公告文件，并从中精准提取结构化信息，如关键财务比率、契约条款（如资产负债率上限）、募集资金使用承诺、董监高及审计机构变更等。系统可将这些信息与预设的阈值进行比对，一旦发现违约或异常，便自动触发告警。
二是全天候舆情信息监测。系统可持续、全天候地扫描新闻网站、社交媒体和行业论坛，捕捉与发行人相关的一切公开信息。通过应用情感分析技术，系统可以量化市场对发行人的看法和情绪，识别在官方公告发布前就已出现的声誉或经营风险信号，为风险预警提供了补充指标。
通过上述措施，可以构建一个全面、可追溯的自动化监测记录，有效填补因日常监督标准模糊而可能产生的责任缺口。
2.基于机器学习的预测性风险预警
传统存续期管理依赖的公开信息存在一定的滞后性，如官方信用评级调整、经审计的年报等。当这些明确信号出现时，发行人的财务状况往往已显著恶化，风险处置已陷入被动。通过AI可以构建动态的、前瞻性的信用风险早期预警模型。具体如下：
一是融合多维数据的违约概率预测。利用XGBoost、神经网络等先进的机器学习算法，可以融合海量、多维度的数据——不仅包括财务报表数据、二级市场价格波动等市场数据，还包括宏观经济指标，乃至由NLP提取的舆情情感分数，为每个发行人生成一个实时的、动态更新的违约概率评分。这种动态评分机制，相较于更新缓慢的传统信用评级，具有显著的预警价值和时效性。
二是财务异常监测。利用机器学习算法，可以识别发行人在财务或经营数据中出现的、偏离其自身历史常态或同业规范的异常模式。例如，一家公司的应收账款周转率突然无合理解释地大幅下降。这些细微的异常信号，往往是传统财务分析容易忽略的，但却可能预示着潜在的财务造假或经营困境。
3.基于知识图谱的隐匿关联风险穿透
现代企业的信用风险极少孤立存在，它往往通过复杂且隐蔽的股权投资、对外担保、高管兼任等关系网络进行传导。传统工具难以高效地穿透层层结构，揭示风险全貌。
结合AI技术，可自动从工商注册信息、上市公司年报等公开数据源中抽取实体（公司、个人）和关系（投资、担保、任职），构建发行人及其关联方的知识图谱，直观地可视化其复杂的股权结构和对外担保链条，使原本隐蔽的关联风险变得清晰可见。
与此同时，AI技术在存续期监管的各类应用，可通过协同整合产生复合效应，形成从信息到洞察、再到预警的良性循环。这种整合能力，使得承销商/受托管理人能够从理解孤立的事件，提升为洞察复杂、演进的风险，有效提升存续期管理的质量。
综上所述，人工智能在债券承销领域拥有广阔的应用前景。从承销机构的视角看，AI并非要替代专业判断，而是最得力的“智能助手”。它通过承接大量重复性、规则性的基础工作，使从业人员能够将宝贵的精力投入到更需要专业经验、沟通技巧和复杂判断的核心任务中，从而实现人机协同、降本增效的最终目标。
展望未来，我们建议承销机构与技术公司紧密合作，以一线承做人员的实际需求为导向，从小处着手，由点及面地推动AI工具的研发与落地。通过持续的数据积累与模型优化，逐步构建一个覆盖债券承销全流程的智能作业平台，最终推动整个行业向更高效、更精准、更智能的新阶段迈进。（作者：东吴证券固定收益管理委员会委员、营运中心副总经理 胡俊华）
