中国の証券業界では、AIを活用した「スキル（Skill）サービス」を巡る熾烈な競争が繰り広げられています。デジタルヒューマンのブームに続き、華泰証券、広発証券、国信証券、中金公司といった大手証券会社が次々と自社開発のAIスキルサービスを投入し、投資調査やコンサルティングといったコア業務での主導権を握ろうとしています。一方で、数十の中小証券会社も、同花順や恒生聚源といった第三者技術プロバイダーとの提携を通じてこの分野に参入し、「船を借りて海に出る」戦略で業界内外が一体となった競争が加熱しています。
中国証券業界を席巻するAIスキル競争
現在の中国証券業界は、AIベースの「スキル（Skill）サービス」導入競争の渦中にあります。これは、各社が特定の業務に特化したAIツールを開発し、業務効率化や顧客サービス向上を図る動きを指します。大手証券会社は、潤沢な資金と研究開発能力を背景に、独自のAIスキルサービスを開発し、投資調査やコンサルティングといった中核業務での優位性確立を目指しています。
例えば、国泰海通証券は4月に「霊犀Skills」をリリースし、調査レポート検索や市場情報検索など6つの基礎サービスを統合。広発証券は5月に、ウェルスマネジメントからコンプライアンス・リスク管理まで、全業務チェーンをカバーするスキルマトリックスを発表しました。中金公司は6月に、チーフアナリスト専用のAIスキルを導入し、電力設備やマクロ戦略などの専門知識を標準化されたツールとして提供。中でも注目されるのは華泰証券の「双線戦略」で、機関投資家向けの「智研Skill&MCP」と個人投資家向けの「AI漲楽Skills」を開発し、異なる顧客層のニーズに対応しています。
一方、中小証券会社もこの波に乗り遅れまいと、同花順や恒生聚源といった第三者技術プロバイダーと提携。いわば「船を借りて海に出る」形で、カスタマイズの自由度では大手に見劣りするものの、市場参入を果たしています。これにより、業界全体で激しい競争が繰り広げられる構図となっています。
技術的ハードルとAI「幻覚」問題
AIスキル導入には、依然として高い技術的ハードルが存在します。恒生研究院の技術専門家である陳奕丹氏が指摘するように、情報要約や一般的なQ&Aといったシンプルなシナリオでは、プロンプトの最適化によって迅速な実現が可能です。しかし、投資調査モデルの構築や複数のスキルを連携させるような複雑なシナリオでは、基盤となる業務アーキテクチャやデータモデルの根本的な再構築が不可欠となります。
この技術的な障壁は、市場の二極化を招いています。十分な研究開発予算とITインフラ（GPUクラスターなど）を持つ大手証券会社は、自社での開発と投資が可能ですが、中小証券会社は第三者ソリューションに依存せざるを得ず、カスタマイズ開発能力に大きな差が生じています。
さらに、業界が直面する最大の課題は、AI特有の「幻覚問題（Hallucination）」です。第三者機関のテストデータによると、最適化されたAIスキルの出力精度は最高で95%に留まり、依然として人手による厳格な再確認が必須とされています。この限界があるため、AIスキルは現状、投資顧問担当者が構造化されたレポート要約を迅速に作成するなど、内部業務の効率化支援に主に活用されています。
ある証券会社の技術責任者は、「投資顧問業務ラインでのAIスキル需要は最も切実だが、コンプライアンス部門は対外的に出力されるすべてのコンテンツに対し、二重の検証を義務付けている」と明かしています。この厳格な規制が、AIスキルの外部展開を慎重にさせている一因と言えるでしょう。
同質化競争からの脱却と未来の展望
飛笛科技（Feidi Technology）の邱慧慧CEOは、現在のAIスキル競争が「同質化」していることを指摘し、これが業界発展を阻害する主要因になっていると述べています。現状、市場の大半のAIスキルは、銘柄選択やデータ照会といった基本的な機能に集中しており、差別化された価値提供が不足しています。
邱CEOは、「証券サービスの核となる競争力は、顧客の深耕（顧客との関係を深め、ニーズを深く理解すること）にある。AIはサービス品質を高めるためのツールであり、競争の終着点ではない」と強調します。単にAIスキルの数を増やすだけでは、持続的な競争優位を築くことは困難であり、むしろ、散在するAIツールをいかに有機的なシステムとして連携させるかが、この課題を打破する鍵となります。
陳奕丹氏は、今後の競争の鍵として「業務本体地図（Business Ontology Map）」の概念を提唱しています。これは、証券会社の複雑な業務ロジック、データ間の関係、規制ルールなどを構造化して表現する基盤アーキテクチャを指します。いわば「デジタルツイン」のような形で、業務全体のナビゲーションシステムを構築することで、異なるAIスキルがインテリジェントに連携できるようになります。例えば、資産配分のアドバイスを生成する際に、マクロ経済データや個別株情報を自動で呼び出し、統合的な提案を可能にするなど、より高度なサービス実現が期待されます。
まとめ
中国の証券業界では、AIスキルを巡る競争が熱を帯びています。大手証券会社が自社開発で先行する一方、中小証券会社も第三者プロバイダーと連携し、業界全体でAI活用が進んでいます。しかし、AIの「幻覚問題」による精度制限や、多額の投資が必要となる技術的ハードル、そしてスキルの同質化といった課題も浮上しています。
今後、この競争を勝ち抜くためには、単なる機能追加に留まらず、各社の深い業務知識とデータを統合した「業務本体地図」のような基盤を構築し、AIスキルを有機的に連携させることで、真に差別化された顧客体験を提供できるかが鍵となるでしょう。日本においても、金融業界でのAI導入は進んでいますが、中国市場のこうした先行事例から、技術的な課題や競争戦略における示唆を得られるかもしれません。
元記事: pcd
Photo by Jakub Zerdzicki on Pexels
