KB Securities正加快推动自研AI平台“Goblin AI”的对外商业化。该平台原本主要用于内部提效，未来将逐步拓展至B2B服务。与此同时，公司也在推进代币证券业务，计划面向美国高净值个人投资者提供韩国投资产品。

KB Securities AI及数字业务负责人（常务）Park Jae-man近日介绍了公司在AI落地应用、B2B业务规划以及代币证券布局方面的最新进展。

据介绍，Park Jae-man曾在Samsung Electronics担任大数据服务开发组组长及生成式AI（Gen AI）组组长。他表示，从实际业务成效来看，AI已经进入可明确验证价值的阶段；相比之下，代币证券的发展节奏仍将更大程度取决于制度与市场成熟度。

AI已深入嵌入业务流程，IPO询价时间压缩至30分钟

Park Jae-man表示，AI已被广泛应用于信息检索、数据分析、文档撰写等日常工作，并开始在具体业务流程中带来实质性变化。他透露，“Goblin AI”的用户数和使用量较年初已增长约20倍。

在具体应用成效方面，KB Securities称，财富管理相关合规管理工作耗时已由1小时缩短至5分钟；投行业务中的IPO询价相关工作由原来的7至8小时压缩至30分钟；S&T部门在机构交易下单环节的人工操作则减少约90%。

此外，AI数字本部和IT本部也已在研发流程中使用AI工具。Park Jae-man表示，虽然缩短工时和减少人工操作的效果较为明显，但目前仍难以将公司整体节约的成本精确折算为具体金额。

11月起先在集团内部落地，随后逐步拓展对外B2B服务

除内部提效外，KB Securities还希望将“Goblin AI”培育成新的收入来源。按照规划，公司将从11月起率先在集团关联公司中推广使用，并在此基础上逐步扩大至外部客户。

Park Jae-man表示，公司正在推进“Goblin AI”的对外商业化，也就是B2B服务化，初期将以内部关联公司为起点，再逐步向外扩展。

对于“对外输出后可能削弱KB Securities自身生产力优势”的担忧，他回应称，随着接入企业增加，平台的通用能力也有望同步提升。公司设想的模式是，在多家企业、多个业务场景中持续优化“Goblin AI”，并共享由此产生的效益。

不过，他同时强调，现阶段公司的优先重点仍是强化内部竞争力。相比外部销售收入，当前内部效率提升和核心能力建设的重要性更高；但若未来对外业务规模扩大，相关收入也有望成为不可忽视的贡献来源。

通用能力可共享，核心竞争力仍取决于企业自身数据

即便“Goblin AI”未来对外提供服务，也并不意味着所有企业将使用同一套数据和能力。KB Securities已将接入“Goblin AI”的数据分为对外服务数据和内部专用数据两类，以便进行区分管理。

公司也在为外部客户接入其自有内部数据做准备，使客户能够基于自身业务场景使用定制化的“Goblin AI”。换言之，通用能力可以共同迭代，但真正形成业务差异的，仍是各家企业掌握的数据以及使用方式。

Park Jae-man表示，未来使用“Goblin AI”的企业可以接入各自的内部数据，并据此构建更贴合本公司需求的定制化应用。

他还指出，在对外服务场景中，如何确保外部客户数据不会被挪作他用，是建立信任的关键。因此，平台必须清晰划分通用功能与企业内部信息之间的边界，并建立相应的管理机制。

AI定位仍是业务辅助，涉及资金流转环节坚持人工审批

在一线业务中如何引入AI，KB Securities目前采取按业务属性分类推进的方式。对于内部文档撰写、数据处理和分析等工作，公司通常会在业务部门完成测试后尽快上线，并在实际使用过程中持续迭代优化。

但对于涉及客户资产或资金划转的业务，KB Securities仍坚持保留人工审批机制。Park Jae-man表示，必须明确区分“由AI辅助执行”与“由人作出最终判断”之间的职责边界。

他解释称，公司始终以“AI代理能力并非完美”为前提，在业务部门验证通过后尽快投入实际使用，再根据一线反馈持续优化，才能更快打磨出更符合现场需求的AI能力。

他同时提到，凡是涉及资金流转的环节，都必须由人工完成审批；但从长期来看，一定金额以下的投资或消费在未来交由AI处理，也并非没有可能。

客户服务入口或从券商App延伸至外部AI平台

在Park Jae-man看来，面向个人用户的开放API（Open API）持续扩大，未来可能改变券商与客户之间的主要服务入口。当用户将券商服务接入外部AI后，信息查询、分析乃至下单等操作，都可能通过AI完成。

他指出，虽然目前非开发者直接接入API的流程仍不够便捷，但随着用户体验持续改善，这类使用场景预计将继续增加。

Park Jae-man表示，如果未来出现“在ChatGPT上一键接入某家券商Open API”的B2B服务形态，可能会对其他券商带来较大冲击，因为客户体验承载环境正在从传统软件App逐步转向AI应用。

至于是否需要为AI下单单独设置控制机制，他也提到技术层面的现实难点：当订单由同一认证密钥发起时，很难准确识别下单主体究竟是人、投资程序还是AI。他认为，是否有必要为AI单独设限，也需要结合客户实际需求来评估。

代币证券业务瞄准美国高净值个人投资者

在代币证券方面，KB Securities正与Securitize、Optimism推进相关业务。其重点目标并非机构客户，而是具备一定资产规模的高净值个人投资者。公司的基本思路是，将美国投资者可能感兴趣的韩国投资产品，以代币证券形式推出。

Park Jae-man表示，与Securitize、Optimism合作推进的方向更偏向个人投资端，更准确地说，是面向高净值零售客户；其中关键在于，找到美国高净值人群感兴趣的韩国投资产品，并以代币证券形式进行发行。

他认为，AI与代币证券的扩散速度不会相同。AI可以渗透到工作和生活的多个环节，而代币证券主要影响发行、交易和转移等特定金融活动，因此更容易受到制度环境和既有金融基础设施的制约。

未来2至3年或并存多类客户群，传统券商的人力与网络仍具优势

Park Jae-man预计，未来2至3年内，市场上可能同时存在4类客户群体，不同群体对AI和代币证券的接受程度不同，其金融服务体验也会逐渐拉开差距。

在他的设想中，同时熟悉AI与代币证券的客户，可能通过AI完成信息获取与分析，并进一步快速衔接交易和再投资；而偏好传统方式的客户，则仍可能依赖线下咨询及多种线上渠道。

他表示，券商需要从产品设计到客户支持覆盖不同类型客户的需求。未来或许会出现专注于某一类客户群体并实现增长的公司，但对于拥有广泛客户基础和成熟人力支持体系的传统券商而言，仍然存在明确机会。

Park Jae-man进一步指出，引入AI技术与建立客户关系、经营人脉网络，本质上是两件不同的事。即便AI应用不断扩大，客户服务能力以及长期积累的人脉和网络资源，仍可能继续构成券商的核心竞争力。

他还表示，由于券商需要在产品设计、销售到客户支持的全流程中同时服务多类客户，未来在资源投入上甚至可能高于当前水平；与此同时，也不排除部分券商凭借某一细分方向的专长实现增长。