● 本报记者 马爽
　　
　　对于不少制造业和贸易企业来说，价格波动是经营中的“家常便饭”，如何管住风险却是一道难题。期货是管理价格风险的重要工具，但专业术语看不懂、套保操作不会做、保证金压力扛不住，让不少中小企业望而却步。
　　如今，人工智能正在尝试为破解这些难题提供新思路。日前，“东证期货Buddy应用”正式上线，东证期货成为首家入驻腾讯WorkBuddy的期货公司。东证期货总经理唐雷日前在接受中国证券报记者专访时表示，东证期货将公司的行情数据、研究观点与业务知识接入WorkBuddy平台，把期货投研、行情投教、业务知识等能力做成开箱即用的AI服务。用户打开的是一个以东证期货为品牌入口的工作空间，无需从零配置工具、编写指令。
　　唐雷认为，期货公司的价值，不只体现在佣金收入，更要看其帮助实体企业锁定成本、缓释价格波动对经营冲击的成效。科技金融的目标，是让风险管理服务触手可及，让期货公司成为产业链的“减震器”。
　　让科技金融真正“用起来”
　　随着人工智能加速向金融领域渗透，期货行业也迎来了新的技术变革窗口。日前，随着“东证期货Buddy应用”正式上线，东证期货将自身积累的专业投研能力进一步延伸至AI生态入口。
　　“选择在这个时间节点推出Buddy应用，背后是三重条件成熟。”唐雷表示，从技术侧来看，大模型在专业金融场景中的应用能力持续提升；从政策侧来看，科技金融、数字金融的发展方向明确，为行业务实创新提供了良好环境；从公司自身来看，经过多年持续投入，东证期货已经积累了较为扎实的研究、技术和数据能力。
　　AI时代金融服务的入口正在发生变化。唐雷认为：“AI竞争的战场正在从自有终端转向AI生态入口，投研和数据能力能不能被封装、被调用，会影响到触达客户的深度。”
　　实际上，在携手WorkBuddy之前，东证期货已围绕不同业务场景打造了四大科技金融平台：智能投研平台“东证繁微”、极速交易系统“东方雨燕”、期货策略交易平台“智达Pro”和大宗商品期货贸易管理平台“大宗精灵”。
　　其中，2019年上线的“东证繁微”智能投研平台，是此次AI应用投研板块落地的重要技术与数据基础。“所以，‘东证期货Buddy应用’的上线不是追赶风口，而是水到渠成。”唐雷说。
　　在传统服务模式下，客户获取行情、研报、交易规则及业务咨询等信息，往往需要在多个平台、不同系统之间切换。唐雷介绍，“东证期货Buddy应用”希望解决的核心问题，就是让客户通过一个入口，运用自然语言提问，同时获得结论、依据和风险提示，大幅降低研究服务的边际成本。
　　不过，当通用大模型已经能够回答大量金融问题时，期货公司为何仍要打造自己的AI应用？在唐雷看来，关键在于专业金融服务的深度和可信度。通用大模型主要依赖公开信息和通识知识，而期货领域的部分深度专业信息、产业一手资料等，并不包含在互联网公开资料内。
　　在他看来，专业金融机构在AI时代的价值，体现在三重能力的叠加：一是独有的专业内容资产，包括业务规则的内部执行口径、产业研究观点与研究框架；二是可溯源的数据和研究链路，能够对接实时行情，并让数据、结论具备来源和时间依据，实现研究逻辑可复核、可回溯；三是持牌机构必须承担的合规责任，明确AI应用的功能边界，不预测价格、不提供交易信号、不代客办理业务。
　　“大模型工具人人可得，但多年沉淀的产业数据、完整的研究链路与专业审慎的判断力，是无法简单复制的。”唐雷说。
　　科技破解中小企业套保难题
　　长期以来，期货行业持续推动金融工具服务实体经济，但对于不少中小企业而言，“不懂期货、不敢用期货、不会做套保”的难题依然存在。
　　唐雷认为，这些问题表面上是认知和实操问题，实质上反映的是中小企业经营风险的特征，与传统期货风险管理服务模式、工具使用成本之间存在结构性错配。
　　这种错配首先体现在专业认知上。制造业和贸易企业熟悉采购、生产、库存、销售等经营环节，对现货价格波动有直观感受，但期货市场涉及杠杆交易、基差波动、套期保值等专业逻辑，与企业日常经营思维存在较大差异。
　　其次是流动资金压力。期货市场采用保证金制度，行情波动可能带来追加保证金的要求。对于现金流储备相对薄弱、融资成本较高的中小企业而言，一旦面临突发的追加保证金压力，可能挤占正常经营所需资金，也让企业对运用期货工具心存顾虑。
　　此外，套期保值是一项系统性的风险管理工作，企业需要识别风险敞口、制定套保方案、建立内部风控流程和合规管理机制。但专业人才稀缺且成本较高，中小企业业务规模有限，往往难以承担专门团队和制度体系的建设成本。
　　基于现状，唐雷认为，期货公司必须加快从传统通道式经纪业务向专业化、综合化风险管理服务商转型，依托科技金融降低企业使用风险管理工具的综合成本，真正让期货工具更好地服务产业、惠及中小实体企业。
　　AI的应用，为破解这一难题提供了新的可能。在唐雷的设想中，对于首次接触期货的制造业和贸易企业，AI有望覆盖风险认知、套保方案辅助设计和持续跟踪三个环节，逐步降低风险管理门槛。
　　例如，一家制造企业担心未来原材料涨价，只需用通俗语言描述采购计划、生产订单和库存情况，AI就可以辅助识别其面临的价格风险，并以企业易懂的方式解释期货、套期保值等专业概念，帮助企业解决“不懂期货”的难题。
　　进入套保方案设计环节，AI则可以结合企业真实的风险敞口规模、现金流承受能力等信息，辅助生成适配企业情况的套保比例、合约选择与操作节奏建议，缓解企业“不会做套保”的困境。
　　而在后续管理中，AI还可以辅助监测保证金占用、基差变化及移仓换月等关键节点，提示潜在的追加保证金压力，帮助企业提前规划现金流，打消企业“不敢用期货”的顾虑。
　　这样一来，科技金融不仅可以降低企业获取专业知识的成本，还有望减轻风险管理过程中对人力、资金安排等方面的压力。
　　需要强调的是，技术无法消除期货市场固有的风险。“在这一过程中，AI并非替代专业风控决策，而是作为辅助工具。”唐雷表示，AI工具可将复杂的衍生品风险管理流程轻量化，帮助中小企业以低成本迈出套保第一步。最终方案落地、合规风控仍由持牌机构与企业共同把关。
　　以科技投入构筑产业韧性
　　科技金融持续深入，正在重塑期货行业的竞争格局。
　　2013年进入东证期货的唐雷，亲历了行业十余年来的转型发展。在他看来，期货公司的竞争已从早期比拼席位、网点和经纪规模，逐步转向比拼产业研究、风险管理和综合服务能力。近两年，随着数智化和规范化同步推进，数据治理、技术落地和合规风控进一步成为影响公司核心竞争力的重要因素。
　　这一变化，也使科技金融逐渐成为提升期货公司长期竞争力的重要支撑。技术建设具有投入周期长、部分收益难以直接量化等特点，如何衡量科技投入的价值？
　　对此，唐雷认为，不能只看当年的投入产出比，而要算好“三笔账”：第一笔是效率账，看研报、客服、开户结算等工作节省了多少时间；第二笔是业务账，看科技能否拓展服务场景、提升客户服务能力；第三笔则是韧性账，看极端行情下交易系统能否稳定运行，合规风控能否有效发挥作用，关键系统能否保持安全可控。“这笔安全韧性账甚至难以计量。”唐雷说。
　　随着程序化交易和AI技术加速发展，唐雷判断，未来几年期货行业的分化将进一步加剧。不过，技术工具的普及，并不意味着拥有模型就能建立长期竞争优势。
　　唐雷表示：“模型和工具可以买，也可以通过合作获得，但很难成为长期壁垒。真正稀缺的是深厚的产业认知、可靠的数据溯源能力、稳固的客户信任、雄厚的资本实力以及完备的风险管控能力。”
　　技术能力越强，对金融安全的要求也越高。在推动AI应用的过程中，东证期货坚持创新与安全并重。唐雷介绍，针对客户适当性管理、涉及投资建议的高风险场景及数据跨域流转等环节，东证期货建立了分级评审和全流程溯源机制，严格落实数据分类分级管理，确保模型输出有据可依、可追溯核验。触达客户的关键业务结论，还须经过持牌专业人员复核确认。
　　唐雷在采访中多次表示，AI始终只是赋能业务、提升效率的工具，金融业务的合规主体和责任主体仍然是持牌机构。
　　“我们希望科技金融最终帮助广大实体企业经营更加稳定可控，同时让专业风险管理服务更容易获得。”唐雷说，实体企业最怕的不是波动本身，而是波动不可预期、不可管理。科技金融的目标，就是通过更加专业、便捷的风险管理服务，帮助企业更好地应对原材料、汇率、利率等方面的不确定性，使经营成本更加可测算、可承受、可管理，助力企业实现稳健经营。
　　对于未来期货公司的价值，唐雷也有着清晰的期待。“我们希望大家把期货公司看作产业链的‘减震器’、专业的风险管理服务商。”他说，衡量一家期货公司的价值，除了佣金收入，还要看其帮助客户锁定了多少成本、在多大程度上减轻了价格波动对企业经营的影响。