計算機行業(yè)市場前景及投資研究報告：大模型金融行業(yè)應(yīng)用

%%%%目

錄01

金融行業(yè)是大模型最佳應(yīng)用場景02

數(shù)智化轉(zhuǎn)型下大模型大有可為%%3%%%%%01金融行業(yè)是大模型最佳應(yīng)用場景4%%%%01

金融行業(yè)是大模型最佳應(yīng)用場景

金融行業(yè)是大模型最佳應(yīng)用場景金融行業(yè)天然數(shù)據(jù)屬性與智能化為大模型應(yīng)用提供堅實的基礎(chǔ)，結(jié)合其強支付能力與多樣化的業(yè)務(wù)需求，金融行業(yè)天然是大模型最佳應(yīng)用場景。金融擁抱大模型的四項因素海量數(shù)據(jù)支付能力業(yè)務(wù)多樣性系統(tǒng)性風(fēng)險金融機構(gòu)重視數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集，擁有極其優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)金融機構(gòu)支付能力強，能夠承擔(dān)高昂的應(yīng)用成本，且數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求強付費意愿高金融場景復(fù)雜性較高，如智慧營銷、智慧投研、風(fēng)控等場景多樣性較強，潛在市場空間巨大系統(tǒng)風(fēng)險是金融行業(yè)的巨大挑戰(zhàn)，擁有大量的風(fēng)險管控需求，這為大模型輔助決策應(yīng)用提供大量潛在需求數(shù)據(jù)基礎(chǔ)付費意愿潛在空間安全性資料：長江證券研究所。%%5%%%%01

大模型引發(fā)新一輪AI技術(shù)周期

大力出奇跡，涌現(xiàn)效應(yīng)引發(fā)新一輪AI供給革命%大語言模型的“涌現(xiàn)”（Emergent）現(xiàn)象是指在模型訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)量超過一定數(shù)值之后，模型突然出現(xiàn)了意想不到的能力，令A(yù)I突然變得非常智能。谷歌、DeepMind、斯坦福的16位專家合作的論文《Emergent

Abilities

of

Large

Language

Models》（大語言模型的涌現(xiàn)能力）闡述了大模型所展現(xiàn)的神奇能力正來自于其模型參數(shù)規(guī)模。大語音模型隨著規(guī)模的增長，實現(xiàn)了性能的大幅提升，大力出奇跡新一輪AI供給革命開啟。大模型的涌現(xiàn)能力資料：Emergent

Abilities

ofLarge

Language

Models，Wei

etal.（2022），長江證券研究所。6%%%%01

大模型對金融行業(yè)影響

大模型對金融行業(yè)影響主要體現(xiàn)在兩個方面：?

供給能力提升。?

開發(fā)周期大幅縮短。大模型對金融行業(yè)的影響大模型精確度超越傳統(tǒng)模型模型能力提升思維鏈等新能力涌現(xiàn)大模型技術(shù)突破供給能力提升AI能力開發(fā)周期大幅模型構(gòu)建效率提升縮短資料：長江證券研究所。%%7%%%%01

涌現(xiàn)效應(yīng)下AI供給能力大幅提升

涌現(xiàn)效應(yīng)下，大模型能力遠超傳統(tǒng)模型%大模型的涌現(xiàn)效應(yīng)語義識別模型類型模型Precision90%Recall94%96%F1提升常規(guī)深度模型LSTM+CRFElectra-smallBERT-base92%96%97%96%97%4%1%大模型97%信息抽取模型類型模型Precision79.44%79.08%78.98%81.45%Recall62.34%76.14%76.69%75.72%F1提升常規(guī)深度模型Char

Embedding+LSTMHexin

BERT69.86%77.58%77.82%78.48%7.72%0.24%0.66%大模型RoBERTa-BaseMengzi-Fin-Base輿情監(jiān)控模型類型常規(guī)深度模型大模型模型LSTM+CRFErniePrecision79.97%89.83%Recall60.90%83.21%F169.15%86.40%%提升17.25%資料：瀾州科技、長江證券研究所。8%%01

涌現(xiàn)效應(yīng)下AI供給能力大幅提升

涌現(xiàn)效應(yīng)出現(xiàn)思維鏈，AI具備推理能力%%GPT-4這些模型并非具備真正的意識或思考能力，但用類似于人的推理方式的思維鏈來提示語言模型，極大的提高了GPT-4在推理任務(wù)上的表現(xiàn)，打破了精調(diào)（Fine-tune）的平坦曲線。大模型的思維鏈能力資料：《Chain-of-Thought

Prompting

Elicits

Reasoning

inLarge

Language

Models》Wei

J.

etal.，長江證券研究所。%%9%%%%%AI范式變革下，開發(fā)周期大幅縮短01

AI開發(fā)范式變化，模型通用性大幅提升

此外AI產(chǎn)品的構(gòu)建周期大幅縮短AI范式變化驅(qū)動通用性大幅提升資料：長江證券研究所。10%%%%AI范式變革下，開發(fā)周期大幅縮短01

在有監(jiān)督學(xué)習(xí)過去需要我花數(shù)月才能構(gòu)建的應(yīng)用，現(xiàn)在很多人可以通過使用大型語言模型來更快地構(gòu)建，綜合獲取能力門檻大幅下降大模型大幅度縮短了開發(fā)周期利用標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型獲取標(biāo)記數(shù)據(jù)領(lǐng)域模型（有監(jiān)督學(xué)習(xí)）模型部署1個月3個月3個月大模型時代（提示詞引導(dǎo)）指定提示模型部署分鐘/小時計小時/天計資料：《AI的機遇》吳恩達，Web3天空之城，長江證券研究所。%%11%%%%%02數(shù)智化轉(zhuǎn)型下大模型大有可為12%%%%02

金融機構(gòu)已經(jīng)擁有良好AI應(yīng)用基礎(chǔ)

機器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)AI產(chǎn)品已經(jīng)在金融機構(gòu)大量使用，預(yù)計2026年核心市場有望達到600億的規(guī)模，相關(guān)產(chǎn)業(yè)有望達到1500億規(guī)模2019-2026年AI+金融產(chǎn)品帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模年

金融市場規(guī)模占比2021

AI+1800160014001200100080010.10%25.30%7.00%自然語言處理知識圖譜機器學(xué)習(xí)600智能語音及對話式AI計算機視覺40020015.40%042.20%201920202021E2022E2023E2024E2025E2026E核心產(chǎn)品市場規(guī)模（億元）帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）資料：艾瑞咨詢，長江證券研究所。%%13%%%%%02

大模型將重塑金融AI基座

大模型將重塑金融AI基座2023年3月30日，BloombergGPT的論文發(fā)布，該模型參數(shù)量為500億。該模型依托Bloomberg的大量金融數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)占比54.2%，支持金融行業(yè)內(nèi)的各類任務(wù)。該模型在金融任務(wù)上的表現(xiàn)遠超過現(xiàn)有模型，百度基于自身基礎(chǔ)大模型打造百度開元智慧金融方案，金融AI基座面臨全面重構(gòu)。BloombergGPT金融專用大模型百度智能云開元智慧金融方案資料：《BloombergGPT:

ALarge

Language

ModelforFinance》Shijie

Wu

etal.(2023)，百度智能云，長江證券研究所。14%%%%02

海內(nèi)外巨頭全面擁抱大模型

大模型發(fā)布后，國內(nèi)金融機構(gòu)反應(yīng)迅速快速擁抱ChatGPT發(fā)布之后，國內(nèi)外金融機構(gòu)預(yù)見了其巨大的影響力，紛紛主動擁抱大模型技術(shù)。國內(nèi)外部分金融機構(gòu)擁抱大模型時間軸資料：貝恩咨詢，摩根士丹利，Stripe，，彭博，Github，Wind，波士頓咨詢，36氪，長江證券研究所。%%15%%%%%02

大模型全面賦能金融各個環(huán)節(jié)

金融行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)優(yōu)異，AI落地基礎(chǔ)條件優(yōu)異，結(jié)合高昂的人力成本，AI大有可為大模型在內(nèi)容生成、歸納總結(jié)、知識問答、代碼編程、合規(guī)檢測等方面擁有巨大的效率提升價值，目前已經(jīng)逐漸在銀行、保險、資管等業(yè)務(wù)領(lǐng)域加速滲透。大模型在金融各場景的應(yīng)用銀行保險資管監(jiān)管投研投顧新聞營銷信貸風(fēng)險管理、客戶識別、產(chǎn)品匹配欺詐行為標(biāo)識智能客服合同模板生成各細分領(lǐng)域應(yīng)用募集書/年報/資管合同解析合規(guī)檢查和風(fēng)險識別問詢函自動生成研報生成和翻譯投資建議提供金融資訊寫作營銷內(nèi)容生成信息抽取與提煉、另類投研因子挖掘客戶需求/數(shù)據(jù)/市場分析市場情緒理解用戶畫像和競品分析資料：長江證券研究所。16%%02

大模型新興應(yīng)用場景：數(shù)字員工

數(shù)字員工全面提升金融生產(chǎn)力%%金融知識包羅萬象且專業(yè)性較強，一個優(yōu)秀的從業(yè)人員需要漫長的培養(yǎng)周期，數(shù)字員工的引入將大幅提升金融機構(gòu)的運營效率，9月8日外灘大會螞蟻金服發(fā)布個人用戶的智能金融助理“支小寶2.0”和服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”，未來金融機構(gòu)構(gòu)建自主數(shù)字員工將是大勢所趨。螞蟻金融大模型資料：螞蟻集團公眾號，長江證券研究所。%%17%%%%%02

大模型新興應(yīng)用場景：代碼編程

編程助幅提升開發(fā)效率代碼編程助手能夠大幅提升軟件開發(fā)效率，降本增效進一步加速金融數(shù)智化進程。CodeFuse編程助手資料：魔搭社區(qū)，長江證券研究所。18%%02

大模型新興應(yīng)用場景：投研助理

投研大模型全面賦能資管行業(yè)%%工銀瑞信聯(lián)合工銀科技有限公司、上海恒生聚源數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司、智譜AI

共同打造的，基于私有大模型群組的資管行業(yè)FundGPT智能解決方案。具備數(shù)字人問答、增強檢索、數(shù)據(jù)分析師伴侶、AI編程助手等功能。工銀瑞信FundGPT資料：中國經(jīng)營報，長江證券研究所。%%19%%%%02

大模型新興應(yīng)用場景：風(fēng)險控制

投研大模型全面賦能資管行業(yè)%金融機構(gòu)的運營越來越精細化，疊加黑產(chǎn)欺詐的戰(zhàn)爭日益激烈，風(fēng)控策略需要與時俱進，大模型加入讓風(fēng)控建?？梢愿鶕?jù)欺詐態(tài)勢與