债券市场交易品种繁多，流程复杂。当前，为提升交易效率，金融机构在债券交易环节应用AI技术，推出债券交易机器人已十分普遍。从最新的一些案例来看，债券交易机器人可提升人均交易处理能力从日均60笔至1000笔以上，并大大缩短询价/报价的应答时间。
而对于今年兴起的开源AI智能体OpenClaw（即“龙虾”智能体），业内也指出了其用于债券投研的可能性，OpenClaw从架构层面解决了传统大模型在长任务处理中的限制问题。
交易处理能力从日均60笔提升至1000笔，应答时间从30秒缩短到3秒
近年，不少金融机构在债券投研中加入了AI技术的应用，特别是在交易层面推出了债券交易机器人。
如银行中广发银行新一代人工智能债券机器人（DealBot）—“发仔”依托基于NLP的iDeal平台打造，支持询/报价的交易品种覆盖各期限主要活跃国债和政策性金融债，主动发起询/报价，自动回复机构询价消息，为各交易商提供更加精准便捷的做市报价服务。
平安银行基于iDeal平台研发的AI做市报价机器人，已实现银行间债券场外做市交易全场景落地。该AI做市报价机器人重构了传统债券做市交易流程，交易处理效率较传统人工模式实现量级跃升，人均交易处理能力从日均60笔跃升至1000笔以上，90%以上询价由机器人覆盖。
分品种看，浙商银行依托iDeal平台推出 “浙银金市存单做市”AI机器人，直击同业存单交易痛点。邮储银行推出了票据交易机器人“邮小盈”，以及债券交易机器人“邮小宝”实现债券包销交易智能询价应答。
为拓展做市报价和提升交易盈利能力，中小银行也加入债券AI应用。如锡商银行自研大模型平台XS-Chat，落地客户服务、风险管理、运营管理等多场景，并推进算力池建设，为债券业务的AI应用提供算力支撑。重庆农商行则密集布局AI中台智能体项目，发力债券业务相关的智能化决策与执行体系建设。
券商方面，山西证券今年推出专为银行间债券市场打造的FICC债券交易机器人是，以iDeal账号“AI数字助理Ⅱ”为载体的数智化债券交易助手。产品深度融合iDeal生态，通过将语义理解与实时报价接口深度耦合，开启固收业务智慧化新篇章。，据悉，山西证券债券交易机器人将询价/报价的应答时间从30秒的响应时长缩短到3秒以内
业内人士指出，AI在债券交易环节的优化普遍按照“智能定价—精准匹配—快速结算”流程，采用AI定价模型，结合市场实时行情与历史交易数据，生成公允交易价格。通过智能交易系统匹配买卖双方需求，实现跨市场交易快速撮合。
OpenClaw具备应用于固收研究的可能
3月以来，“养龙虾”在国内走火。开源AI智能体OpenClaw（即“龙虾”智能体）由境外程序员研发，旨在打造能主动操作计算机、执行复杂任务的“数字员工”。和过去常见的AI助手相比，它能直接读写设备的本地文件、运行终端命令、帮发邮件、写代码，还会记住用户的个人习惯。
由于金融行业事关数据安全与合规底线，银行等金融机构起初对“龙虾”的应用持审慎的态度。不过，包括邮储银行和农业银行等两家国有大行已公开宣称布局“龙虾”智能体，在银行内部的部分低风险场景投入使用。
在这一背景下，OpenClaw未来是否有可能运用的债券投研之中？
浙商证券固收分析师覃汉近期的研报指出，传统大模型更类似于一种“文本生成工具”，难以在复杂工作流程中持续执行。而OpenClaw通过为模型提供记忆读写能力、任务调度系统以及底层系统控制权限，使得模型能够在理解任务目标后进一步执行具体操作。面对投研场景中大量长流程任务，OpenClaw通过多种机制实现稳定运行，从架构层面解决传统大模型在长任务处理中的限制问题。
在固定收益等结构化程度较高的投研场景中，大量研究工作具有明显的模块化特征。例如信息抓取、数据清洗、指标计算、图表生成以及报告排版等环节，都可以被拆解为相对独立的任务步骤。
覃汉认为，通过将上述流程封装为标准化SKILL（技能模块），研究团队可以将日常投研任务转化为可复用的SOP（标准作业程序）。当Agent执行任务时，可以根据当前任务的上下文需求自动检索并调用相应的SKILL。这一机制使得大量重复性工作能够由系统自动完成，从而减少研究人员在数据整理与报告制作上的时间投入。
国投证券固收首席张亮认为，当前信用债研究过去依赖的区域框架、行业框架和经验框架，都开始面临重新校准的问题。AI要想真正进入信用研究的真实工作流程，需要做的是材料朔源、附注拆借、证据串联等，重新回答“材料怎么读，主体怎么审，证据怎么整理”等问题，最后又如何回到统一的准入和打分框架。
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