21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道
“当下，证券行业正处于转型关键期，业务模式在升级，科技与业务在走向深度融合。 ”恒生电子总裁范径武在近日举办的2025年恒生证券行业合作伙伴峰会上表示。
财富经纪业务向买方投顾转型，机构服务业务从机构交易向机构综合服务转变，资产管理业务正以市场需求为导向，加强主动管理能力建设，国际业务则依托香港为“桥头堡”加速出海。这背后既有业务基因和生产关系的重塑，也依托于大数据、AI大模型、信创软硬件等新质生产力的迭代、应用。
在此背景下，恒生电子在峰会上举行证券行业新一代核心业务系统UF3.0上线仪式。其采用“敏、稳”双态架构设计，通过面向业务的领域驱动设计与分层解耦，成功实现多维度技术架构创新，为券商核心业务系统升级提供了关键解决方案。当前，UF3.0已在11家券商落地应用。
范径武进一步表示，未来恒生将继续作为新质生产力链条中的关键一环，持续、高效地赋能行业数智升级，助力业务创新与高质量发展。
多家头部券商上线，UF3.0如何赋能业务转型？
传统证券核心业务系统基于集中式架构开发，存在处理性能有限、灵活性与扩展性不足的问题，难以应对日益增长的交易量、复杂业务场景及快速迭代的业务需求，因此IT架构的分布式重塑已成为行业必然趋势。
面对这一痛点，恒生电子新一代核心业务系统UF3.0应运而生——其采用“敏、稳”双态架构设计，通过面向业务的领域驱动设计与分层解耦，成功实现多维度技术架构创新，为券商系统升级提供了关键解决方案。
目前，UF3.0已在多家券商落地应用，且各实践案例各具行业代表性。
其中，东方证券率先实现UF3.0全客户、全业务上线。6月28日，UF3.0在东方证券全面上线，助力其核心业务系统从“交易通道支撑”升级为“客户价值创造引擎”，构建起统一的客户、账户、佣金、资产服务体系，实现了业务敏捷创新，为东方证券未来财富管理业务与机构业务的发展奠定了坚实基础。
招商证券于7月21日全面上线UF3.0，顺利完成千万级客户的全量切换，覆盖零售、机构、自营等全业务场景——这也是中国证券行业首个基于云原生架构、承载千万级客户规模的新一代核心业务系统整体落地案例。
据悉，UF3.0通过将交易、账户、运营、清算等子系统全面解耦，形成“稳态+敏态”双态架构设计——以交易清算为核心的稳态系统，以安全稳定为主线，保障系统运行无风险；以账户、运营为核心的敏态系统，以需求与创新为导向实现快速迭代。同时，该系统凭借开放架构充分融合内存技术、低时延通信、AI技术等，实现业务需求与技术更新的持续演进，有效满足多层次交易与7×24小时交易诉求。
此外，方正证券的实践同样具有代表性：其创新性提出基于业务编排的分布式低时延信创交易体系，既充分满足客户交易多样化及高并发需求，又能支持业务实时调度与多重安全保障，更探索落实了全链路信创落地。目前，UF3.0低时延交易系统已在方正证券服务数十万客户，同时也在国金证券、联储证券等多家券商上线运行。
同时，UF3.0账户运营、内存清算、场外交易等子业务系统也在金融街证券、国金证券、山西证券、国联民生证券等机构上线，为后续核心业务系统的全面升级落地提供成功基石。
借力AI，中小券商突围财富管理新蓝海
“技术的突破性发展必然会推动商业形态的变革，中小券商需抓住AI技术带来的机遇，实现财富管理转型突破。”湘财证券总裁周乐峰表示。
周乐峰指出，从行业技术布局来看，不同类型企业的定位存在显著差异：头部科技企业的核心目标是构建生态体系，覆盖广泛的用户与场景；行业头部服务商则聚焦于行业应用的深度挖掘，包括行业大模型的研发，为金融机构提供专业技术支撑；证券行业头部券商因具备较强的资源实力，可自主开展模型搭建与专有模型训练。
与头部机构不同，中小券商在技术投入上往往面临现实困境。“以湘财证券为例，此前引入高端技术工具时，不仅成本高昂，且价格波动较大，性价比偏低。”因此，周乐峰指出，对中小券商而言，技术布局的务实选择并非盲目投入底层技术研发，而是应聚焦“应用层”与“客户层”，在商业模式创新与服务方式优化上深耕细作。
而要实现这一聚焦方向，中小券商亟需恒生电子这类行业头部服务商提供技术支持。恒生电子目前可提供的服务模式十分多元——既包括标准化产品，也涵盖“标准化产品+定制化服务”方案与联合研发合作，同时还能推出更多SaaS化订阅服务，匹配中小券商的技术需求。
在明确技术布局路径后，中小券商的业务赛道选择成为另一关键问题。周乐峰认为，当前轻资本业务领域因盈利空间有限、竞争难度较高，并非中小券商的最优选项；相较之下，围绕中国居民财富管理需求开展业务，不仅拥有广阔的市场空间，且尚未形成过度竞争格局，具备极大的发展潜力。
而AI技术的应用，恰好为中小券商的财富管理转型注入了核心动力。过去难以落地的业务，如今借助AI可实现高效推进。“例如在传统模式下，为客户构建完整画像并定制个性化经营策略与业务方案需投入大量人力梳理需求、编写代码，不仅成本高、周期长，效率也难以保障。”周乐峰表示，AI技术的介入，大幅降低了客户分析、资产配置、内容输出等关键环节的成本，为中小券商探索财富管理商业模式创新奠定了坚实基础。
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