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　　据中泰证券相关负责人介绍，通用型AI Agent重点解决泛场景的办公效率、通用任务自动化问题，而券商自研AI Agent，必须立足券业的强监管属性、专业业务逻辑、客户服务核心诉求，优先解决三大核心问题：第一，解决强监管下的合规可控问题。自研AI Agent必须把合规校验、风险拦截嵌入每一步执行环节，确保所有动作都在监管框架内。第二，深度适配证券业务的专属专业逻辑。券商的财富管理、投研、投行等业务，有极强的行业专属规则、专业门槛和闭环流程，自研AI Agent必须深度打通公司业务系统、数据体系，贴合业务流程定制开发。第三，实现金融场景的全链路风险可控与可追溯。券商业务直接关联客户资产与资本市场交易，对准确性、安全性的要求近乎“零容错”，自研AI Agent需构建全链路的风险管控、日志留存、决策追溯机制，把风险防控贯穿始终。

　　券商又该如何突围？在于申看来，需要锻造“三力”：一是技术应用能力，不仅把AI Agent当作技术插件，而是作为重塑生产力和业务模式的基础设施，明确“场景驱动、自主可控”的发展路径；二是智能体治理能力，建立覆盖模型开发、数据使用、操作审计、应急响应的全生命周期治理体系，确保AI应用既高效又合规，经得起实战检验；三是组织进化能力，从“人力密集型”向“智能增强型”组织转型，构建AI友好的组织形态，让AI真正融入决策流、业务流和创新流。