非銀金融行業(yè)深度報(bào)告：金融垂類模型：開(kāi)啟數(shù)字金融新時(shí)代

東吳證券研究所東吳證券研究所內(nèi)容目錄TOC\o"1-2"\h\z\u財(cái)富管理領(lǐng)域已成為垂類模型理想的應(yīng)用方向 4政策端：監(jiān)管助推金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型 4供給端：海外垂類模型率先突破，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善 5需求端：財(cái)富管理機(jī)構(gòu)接入大模型意愿強(qiáng)烈，垂類模型機(jī)遇凸顯 8垂類模型有望深度賦能金融行業(yè)數(shù)智化升級(jí) 智能營(yíng)銷：快速生成豐富營(yíng)銷物料，支撐千人千面?zhèn)€性化營(yíng)銷 智能投顧：全方位分析客戶需求，自動(dòng)化定制投資建議 12智能投研：輔助提煉信息，自動(dòng)化生成研報(bào) 14群雄逐鹿，金融科技龍頭標(biāo)的有望脫穎而出 16垂類模型劃定財(cái)富管理新時(shí)代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及技術(shù)能力成為發(fā)展關(guān)鍵 16東方財(cái)富：金融數(shù)據(jù)積累豐富，AI領(lǐng)域研究持續(xù)深入 18同花順：AI+金融先行者，全面加速大模型布局 19恒生電子：金融IT供應(yīng)商龍頭，自研垂類模型搶先落地 22投資建議 25風(fēng)險(xiǎn)提示 262/27東吳證券研究所東吳證券研究所圖表目錄圖1：金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)政策 4圖2：BloombergGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)成 6圖3：BloombergGPT執(zhí)行金融任務(wù)表現(xiàn)顯著領(lǐng)先，通用場(chǎng)景表現(xiàn)同樣不俗 7圖4：Finchat使用界面 7圖5：FinChat可提供特定股票的一致預(yù)期價(jià)格 8圖6：FinChat可提供特定投資者的持倉(cāng)信息 8圖7：證券行業(yè)IT投入整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì) 8圖8：首批接入“文心一言模型財(cái)富管理機(jī)構(gòu)情況 9圖9：百度文心一言就金融領(lǐng)域特定問(wèn)題回答情況 圖10：恒生電子就金融領(lǐng)域特定問(wèn)題回答情況 圖11：阿里云證券智能營(yíng)銷解決方案架構(gòu) 12圖12：智能投顧服務(wù)模式 13圖13：代表性金融機(jī)構(gòu)智能投顧業(yè)務(wù)布局 13圖14：中國(guó)智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng) 14圖15：智能投研運(yùn)作模式 15圖16：智能投研典型應(yīng)用場(chǎng)景及產(chǎn)品分析 15圖17：市場(chǎng)行情催化下，財(cái)富管理市場(chǎng)階段性擴(kuò)容往往伴隨金融科技的跨越式進(jìn)步 17圖18：垂類模型技術(shù)路線多維度對(duì)比 17圖19：2015-2022年證券服務(wù)類APP月度活躍用戶數(shù)（萬(wàn)人） 18圖20：2014-2023H1東方財(cái)富研發(fā)投入情況 19圖21：2014-2022年?yáng)|方財(cái)富研發(fā)人員數(shù)量情況 19圖22：2014-2023H1同花順研發(fā)投入情況 20圖23：2022年同花順員工結(jié)構(gòu)圖 20圖24：同花順主要在研項(xiàng)目 20圖25：同花順AI開(kāi)放平臺(tái)產(chǎn)品 21圖26：i問(wèn)財(cái)相關(guān)研究成果 22圖27：恒生電子主要業(yè)務(wù)板塊 23圖28：2014-2022年恒生電子研發(fā)投入情況 23圖29：2022年恒生電子員工結(jié)構(gòu)圖 23圖30：2017-2023年恒生電子IDCFintechRankings100排名變化 24圖31：恒生電子主要產(chǎn)品 24圖32：重點(diǎn)標(biāo)的盈利預(yù)測(cè)及估值 263/27東吳證券研究所東吳證券研究所2023AIGC2023815辦聯(lián)合發(fā)改委等多部委聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，首次填補(bǔ)了AIGC20238314AIGCAIAIGC710AIGCAI財(cái)富管理領(lǐng)域已成為垂類模型理想的應(yīng)用方向政策端：監(jiān)管助推金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型監(jiān)管持續(xù)助推金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型，政策利好頻出。2019年，中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年20236（2220（2222圖1：金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)政策發(fā)布日期部門政策文件相關(guān)內(nèi)容2019.08中國(guó)人民銀行金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年)積極利用人工智能等技術(shù)推動(dòng)傳統(tǒng)實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)向營(yíng)銷型、體驗(yàn)型智慧網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)變。加強(qiáng)人工智能等科技成果運(yùn)用，加快完善小微企業(yè)民營(yíng)企業(yè)、科創(chuàng)企業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域的信貸流程和信用評(píng)價(jià)模型。利用人工智能等技術(shù)優(yōu)化移動(dòng)支付技術(shù)架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)賬戶統(tǒng)一標(biāo)記、手機(jī)客戶端軟件(APP)規(guī)范接口、交易集中路由。2019.10中國(guó)人民銀行、市場(chǎng)監(jiān)管總局金融科技產(chǎn)品認(rèn)證規(guī)則發(fā)布將金融科技產(chǎn)品納入國(guó)家統(tǒng)一推行的認(rèn)證體系。4/27東吳證券研究所東吳證券研究所2019.12中國(guó)人民銀行金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)中國(guó)人民銀行啟動(dòng)金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)工作，支持在北京市率先開(kāi)展金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)，探索構(gòu)建符合我國(guó)國(guó)情、與國(guó)際接軌的金融科技創(chuàng)新監(jiān)管工具。中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)專業(yè)2020.04中證協(xié)委員會(huì)2020年工作研究推進(jìn)人工智能等新技術(shù)在投行業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用研究。要點(diǎn)2021.09中國(guó)人民銀行等關(guān)于規(guī)范金融業(yè)開(kāi)通技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展的意見(jiàn)探索人工智能等新興技術(shù)領(lǐng)域，加快生態(tài)建設(shè)，利用開(kāi)源模式加速推動(dòng)信息技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。圍繞人工智能等領(lǐng)域加大標(biāo)準(zhǔn)供給，切實(shí)提升金融科技風(fēng)險(xiǎn)防范水平。2021.11中國(guó)人民銀行等金融標(biāo)準(zhǔn)化“十四五”發(fā)展規(guī)劃探索機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等人工智能技術(shù)在監(jiān)管中的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)監(jiān)管模式創(chuàng)新。加強(qiáng)人工智能等標(biāo)準(zhǔn)研制和有效應(yīng)用，引領(lǐng)金融科技規(guī)范健康發(fā)展。1）運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)拓展風(fēng)險(xiǎn)信息獲取維度，構(gòu)建以客戶為中心的風(fēng)險(xiǎn)全景視圖，智能識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和傳導(dǎo)路徑，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理前瞻性和預(yù)見(jiàn)性。2）在小微金融領(lǐng)域，發(fā)揮大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的“雷達(dá)作2021.12中國(guó)人民銀行金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)用”，捕捉小微企業(yè)更深層次融資需求。3）利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)建立綠色信息監(jiān)測(cè)與分析模型，搭建風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，量化環(huán)境效益和轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，提升綠色金融風(fēng)險(xiǎn)管理能力。4）針對(duì)智能服務(wù)方式，聚焦老年、殘障、少數(shù)民族等人群日常生活中的高頻金融場(chǎng)景，深度挖掘人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化界面交互、內(nèi)容朗讀操作提示、語(yǔ)音輔助等功能。2023.06中證協(xié)《證券公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃(2023-2025)》2023-2025三個(gè)年度信息科技8%或平均營(yíng)業(yè)收入的6%。規(guī)定基金公司當(dāng)年年度營(yíng)業(yè)收入大于10億元（含），每年度2023.06中基協(xié)《基金管理公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃（2023-2025）》5%102億元（含），每年度信息技術(shù)資金投入應(yīng)不少于最近三個(gè)財(cái)政年度平均營(yíng)業(yè)收入的8%；營(yíng)業(yè)收入小于2億元，每年度信息技術(shù)資金投入應(yīng)不少于1500萬(wàn)元。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行，中證協(xié)，中國(guó)信通院，供給端：海外垂類模型率先突破，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善2023330500億參數(shù)大語(yǔ)言模型BloomberGPT5/27東吳證券研究所FINPILE（3635token3454token（BloombergGPT東吳證券研究所圖2：BloombergGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)來(lái)源：<BloombergGPT:ALargeLanguageModelforFinance>，BloombergGPT根據(jù)彭博發(fā)布的論文，將BloombergGPT、OPT、BLOOMLLM模6/27東吳證券研究所型，而在通用場(chǎng)景方面的表現(xiàn)則與現(xiàn)有的通用LLM模型基本持平。東吳證券研究所圖3：BloombergGPT執(zhí)行金融任務(wù)表現(xiàn)顯著領(lǐng)先，通用場(chǎng)景表現(xiàn)同樣不俗數(shù)據(jù)來(lái)源：BloombergGPT，loombegT62.5162.47，在大規(guī)模多任務(wù)語(yǔ)言理解、39.18、61.22、60.63、、BLOOM-176B，。FinChat20234月，StratosphereFinChatFinChat750100多圖4：Finchat使用界面數(shù)據(jù)來(lái)源：FinChat，7/27圖5：FinChat可提供特定股票的一致預(yù)期價(jià)格 圖6：FinChat可提供特定投資者的持倉(cāng)信息 數(shù)據(jù)來(lái)源：FinChat， 數(shù)據(jù)來(lái)源：FinChat，需求端：財(cái)富管理機(jī)構(gòu)接入大模型意愿強(qiáng)烈，垂類模型機(jī)遇凸顯201T投入303.5012201年CR2.69，2021IT26.51%。圖7：證券行業(yè)IT投入整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)350

證券行業(yè)合計(jì)IT投入（億元） 同比增速（右軸）

60%500

14%52 51 59-1%-1%

52%89

104 16%16%

17812%12%

54%

24020917%17%

30415%15%

50%40%30%27%20%10%0%-10%東吳證券研究所2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：，8/27東吳證券研究所東吳證券研究所2023310圖8：首批接入“文心一言”模型財(cái)富管理機(jī)構(gòu)情況公司名稱宣布合作時(shí)間合作內(nèi)容廣發(fā)證券2023/2/22廣發(fā)證券將探索大語(yǔ)言模型在基礎(chǔ)問(wèn)題解答、客戶需求識(shí)別、內(nèi)部效率提升方面的能力。同時(shí)，廣發(fā)證券還將嘗試探索“文心一言”在特定服務(wù)場(chǎng)景下的需求挖掘及服務(wù)支持。國(guó)海證券2023/2/24國(guó)海證券將借助百度的智能對(duì)話技術(shù)成果，在財(cái)富管理領(lǐng)域優(yōu)先內(nèi)測(cè)試用“文心一言”，探索數(shù)智客服、數(shù)智投顧、數(shù)智投研、數(shù)智投教、數(shù)智員工等金融場(chǎng)景落地應(yīng)用，為客戶提供一站式的專業(yè)、智能、貼心服務(wù)。此外，還將探索“文心一言”在運(yùn)營(yíng)管理方面的應(yīng)用場(chǎng)景，真正做到金融科技為管理提質(zhì)增效。廣發(fā)基金2023/2/24廣發(fā)基金將攜手百度將智能對(duì)話技術(shù)成果應(yīng)用在資產(chǎn)管理領(lǐng)域，積極嘗試人機(jī)協(xié)同，集成文心一言的技術(shù)能力，與百度在產(chǎn)品研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定等多個(gè)領(lǐng)域展開(kāi)深化合作。西南證券2023/2/28制定等多個(gè)領(lǐng)域展開(kāi)深化合作，在百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)助下，打造聯(lián)合解決方案，通過(guò)技術(shù)共享、培訓(xùn)賦能等方式，強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)力，為客戶打造多場(chǎng)景的證券業(yè)務(wù)人工智能解決方案及服務(wù)，提升綜合金融服務(wù)能力。鵬華基金2023/2/28鵬華基金投資者教育基地將可優(yōu)先內(nèi)測(cè)試用文心一言，集成文心一言的技術(shù)能力，在百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)助下，通過(guò)技術(shù)共享、培訓(xùn)賦能、聯(lián)合營(yíng)銷等方式，強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)力，為投資者打造全場(chǎng)景投教智能解決方案及服務(wù)，強(qiáng)化客戶陪伴，提升客戶的投資體驗(yàn)感。長(zhǎng)江證券2023/3/7長(zhǎng)江證券將優(yōu)先內(nèi)測(cè)試用文心一言，集成文心一言的技術(shù)能力，與百度在產(chǎn)品研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定等多個(gè)領(lǐng)域深化合作，為用戶打造全場(chǎng)景財(cái)富管理人工智能解決方案及服務(wù)。興業(yè)證券2023/3/8興業(yè)證券將把百度領(lǐng)先的智能對(duì)話技術(shù)成果應(yīng)用在智能客戶服務(wù)及內(nèi)部投顧、投研輔助等領(lǐng)域。雙方將打造聯(lián)合解決方案，通過(guò)技術(shù)共享、培訓(xùn)賦能等方式強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)力，為用戶打造全場(chǎng)景證券業(yè)人工智能解決方案及服務(wù)，同時(shí)依托智慧互聯(lián)、創(chuàng)新互聯(lián)，助力資本市場(chǎng)新發(fā)展。9/27東吳證券研究所東吳證券研究所匯添富基金2023/3/8匯添富基金將以智能客戶服務(wù)為載體，優(yōu)先試用“文心一言”，積極探索大語(yǔ)言模型在基礎(chǔ)問(wèn)題解答、客戶需求識(shí)別、內(nèi)部效率提升方面的能力。通過(guò)集成“文心一言”技術(shù)能力，后續(xù)在智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷、智能投研、智能投教等多個(gè)金融場(chǎng)景開(kāi)展人工智能大模型技術(shù)應(yīng)用。國(guó)盛證券2023/3/9國(guó)盛證券計(jì)劃將這一國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的智能對(duì)話技術(shù)成果應(yīng)用在特定場(chǎng)景，如智能客戶服務(wù)、智能搜索及投顧、投研輔助等領(lǐng)域上，期待生成式對(duì)話語(yǔ)言模型技術(shù)在國(guó)內(nèi)證券業(yè)客戶服務(wù)及財(cái)富管理場(chǎng)景的首批落地。華福證券2023/3/15華福證券將把百度領(lǐng)先的智能對(duì)話技術(shù)成果應(yīng)用在智能客服、投研輔助、內(nèi)容創(chuàng)作等券商金融服務(wù)領(lǐng)域。海通證券2023/3/16海通證券計(jì)劃將“文心一言”AIGC能力深度融合，結(jié)合其在財(cái)支持等領(lǐng)域。財(cái)達(dá)證券2023/3/16財(cái)達(dá)證券將把百度領(lǐng)先的智能對(duì)話技術(shù)成果應(yīng)用在財(cái)富管理與機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域。財(cái)達(dá)證券將通過(guò)接入文心一言的語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)客戶交流與服務(wù)的智能化。數(shù)據(jù)來(lái)源：中證報(bào)，財(cái)聯(lián)社，結(jié)合應(yīng)用情況定性分析，金融垂類模型或?qū)⒊蔀樨?cái)富管理機(jī)構(gòu)的主流選擇。1）通以及恒生電子2）通用大模型思維邏輯不完全適用于金融領(lǐng)域。NLPNLP10/27東吳證券研究所東吳證券研究所圖9：百度文心一言就金融領(lǐng)域特定問(wèn)題回答情況 圖恒生電子就金融領(lǐng)域特定問(wèn)題回答情況數(shù)據(jù)來(lái)源：文心一言， 數(shù)據(jù)來(lái)源：恒生電子WarrenQ，垂類模型有望深度賦能金融行業(yè)數(shù)智化升級(jí)智能營(yíng)銷：快速生成豐富營(yíng)銷物料，支撐千人千面?zhèn)€性化營(yíng)銷1）客戶畫像建立與潛客預(yù)測(cè)：客戶需求11/27東吳證券研究所圖11：阿里云證券智能營(yíng)銷解決方案架構(gòu)東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：阿里云官網(wǎng)，NLPAI智能投顧：全方位分析客戶需求，自動(dòng)化定制投資建議12/27東吳證券研究所東吳證券研究所圖12：智能投顧服務(wù)模式數(shù)據(jù)來(lái)源：券業(yè)星球公眾號(hào)，“買方投顧”轉(zhuǎn)型疊加金融大模型加速落地，預(yù)計(jì)智能投顧將迎來(lái)飛速發(fā)展。中國(guó)智能投顧行業(yè)起步較晚，2016年為中國(guó)智能投顧元年，收購(gòu)AssetMark，廣發(fā)證券推出貝塔牛，推出摩羯智投，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相繼入局。2021年基金投顧試點(diǎn)進(jìn)入快速擴(kuò)容期，智能投顧作為財(cái)富管理市場(chǎng)中的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，進(jìn)一步打開(kāi)了業(yè)務(wù)空間。2023年7月，公募基金行業(yè)費(fèi)率改革落地，將進(jìn)一步推動(dòng)財(cái)富管理行業(yè)加速向“買方投顧”轉(zhuǎn)型。同時(shí)隨著AI大模型技術(shù)飛速發(fā)展，金融領(lǐng)域垂直大模型加速落地，為智能投顧業(yè)務(wù)發(fā)展提供潛在的技術(shù)支撐，智能投顧風(fēng)口已至。圖13：代表性金融機(jī)構(gòu)智能投顧業(yè)務(wù)布局產(chǎn)品所屬企業(yè)上線時(shí)間業(yè)務(wù)模式省心投華泰證券2021年通過(guò)全面評(píng)估客戶賬戶收益風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)、分析客戶投資性格和交易習(xí)慣，為客戶提供持續(xù)的資產(chǎn)配置服務(wù)；在投資后的每個(gè)階段，通過(guò)合適的方式及時(shí)傳遞策略主理人觀點(diǎn)等投教內(nèi)容，提供持續(xù)的研究跟蹤服務(wù)。幫你投螞蟻金服2020年基于美國(guó)先鋒領(lǐng)航集團(tuán)（VanguardGroup）獨(dú)家專利的“全球資本市場(chǎng)模型”（VanguardCapitalMarketsModel），對(duì)各類資產(chǎn)收益和數(shù)據(jù)變量進(jìn)行系統(tǒng)分析，并據(jù)以對(duì)投資組合未來(lái)可能收益進(jìn)行萬(wàn)次模擬之后，計(jì)算出適合投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合。君享投國(guó)泰君安2020年專業(yè)投顧團(tuán)隊(duì)著眼于“買方立場(chǎng)”，深化投研一體化建設(shè)，綜合考慮市場(chǎng)趨勢(shì)、投資者情緒、差異化客群特征等因素，幫助投資者淡化選基難、配置難以及擇時(shí)難等痛點(diǎn)，提供全生命周期的陪伴式服務(wù)，旨在大幅提升投資者服務(wù)體驗(yàn)。13/27查理智投華夏基金2018年內(nèi)設(shè)優(yōu)選、教育、養(yǎng)老三大理財(cái)場(chǎng)景，十種理財(cái)組合，借助算法和模型為投資者制定理財(cái)方案，提供個(gè)性化的智能投顧服務(wù)，滿足每個(gè)投資者在不同人生階段、不同風(fēng)險(xiǎn)收益偏好的需求。京東智投京東集團(tuán)2016年通過(guò)平臺(tái)數(shù)據(jù)沉淀獲取客戶畫像，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析、計(jì)算資產(chǎn)配置、產(chǎn)品篩選和再平衡投后管理。理財(cái)魔方口袋財(cái)富2016年通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)卷測(cè)評(píng)，獲得用戶畫像，給出建議的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以及對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)組合方案，并基于全球大資產(chǎn)變現(xiàn)情況給出調(diào)倉(cāng)建議。數(shù)據(jù)來(lái)源：各公司官網(wǎng)，圖14：中國(guó)智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)0

中國(guó)智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模（百萬(wàn)美元） 同比增速（右軸）2672.01999.01288.0676.46.126.899.0264.22017-2025E2672.01999.01288.0676.46.126.899.0264.22017 2018 2019 2020 2021 2022 2023E 2024E 2025E

400%350%300%250%200%150%100%50%0%東吳證券研究所東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：Statista，智能投研：輔助提煉信息，自動(dòng)化生成研報(bào)智能投研是指通過(guò)深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)，搜集、和解讀宏觀經(jīng)濟(jì)、資本市場(chǎng)中的海量信息，通過(guò)算法找出隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律并自動(dòng)化生成報(bào)告。相較于傳統(tǒng)投研，人工智能技術(shù)在一定程度上解放了大量基礎(chǔ)的投研搜集類工作，有效避免信息搜集的耗時(shí)和不全面等缺陷。14/27東吳證券研究所東吳證券研究所圖15：智能投研運(yùn)作模式數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信通院，AI圖16：智能投研典型應(yīng)用場(chǎng)景及產(chǎn)品分析企業(yè)智能投研產(chǎn)品主要功能海外KenshoWarren問(wèn)答引擎金融數(shù)據(jù)收集、分析軟件，包括大量對(duì)金融資產(chǎn)有影響的信息；計(jì)算能力強(qiáng)大，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)之間的智能化關(guān)聯(lián)，從而提高投資者的工作效率和投資能力。AlphaSense智能搜索引擎平臺(tái)面向金融投資領(lǐng)域，從問(wèn)價(jià)/新聞和研究中集合所有投資信息并進(jìn)行語(yǔ)義分析，對(duì)全球公司數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，允許用戶搜索、瀏覽和分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)、趨勢(shì)和主題等。國(guó)內(nèi)通聯(lián)數(shù)據(jù)智能投研解決方案合；要信息異動(dòng)，并實(shí)時(shí)預(yù)警；15/27東吳證券研究所東吳證券研究所3）投研管理：擁有可編輯的盈利預(yù)測(cè)模型、金融知識(shí)圖譜，讓專家經(jīng)驗(yàn)與人工智能交匯；記錄集體投研過(guò)程與成果，傳承、共享投研知識(shí)庫(kù)。鼎復(fù)數(shù)據(jù)復(fù)眼·風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)采集、NLP等技術(shù)全天候監(jiān)控全網(wǎng)信息，覆蓋維度包括經(jīng)濟(jì)周期、行業(yè)特征、公司治理、公司評(píng)級(jí)、負(fù)面輿情等方面，對(duì)債券發(fā)行人/信貸主體的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤、分析和預(yù)警。文因互聯(lián)飛梭-智能文檔認(rèn)知平臺(tái)NLP+KGAI業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建提供標(biāo)準(zhǔn)工具箱，包括將文本對(duì)文檔進(jìn)合規(guī)審核，提示風(fēng)險(xiǎn)，縮短質(zhì)控人員核查時(shí)間?？觳?智能核查系統(tǒng)通過(guò)單文檔核查、多文檔交叉復(fù)核、文檔版本比對(duì)，幫助機(jī)構(gòu)完成從基礎(chǔ)的文檔稽核比對(duì)到企業(yè)公開(kāi)信息中涉嫌違法違規(guī)等潛在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)用縮短質(zhì)控人員核查時(shí)間.輔助企業(yè)提升文檔的準(zhǔn)確性。熵簡(jiǎn)科技投研一體化平臺(tái)覆蓋投前-投中-投后全渠道，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)管理、知識(shí)管理、流程管理賦能，加強(qiáng)投研業(yè)務(wù)互動(dòng)協(xié)作、知識(shí)傳承、合規(guī)管理的數(shù)字化建心壁壘。數(shù)據(jù)來(lái)源：各公司官網(wǎng)，中證報(bào)，億歐數(shù)據(jù)，新浪財(cái)經(jīng)，群雄逐鹿，金融科技龍頭標(biāo)的有望脫穎而出垂類模型劃定財(cái)富管理新時(shí)代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及技術(shù)能力成為發(fā)展關(guān)鍵1）20002007-20082）2010APP2014行情大幅上揚(yáng)，財(cái)經(jīng)類APP類移動(dòng)APP2020ChatGPT引發(fā)16/27東吳證券研究所東吳證券研究所圖17：市場(chǎng)行情催化下，財(cái)富管理市場(chǎng)階段性擴(kuò)容往往伴隨金融科技的跨越式進(jìn)步數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN，垂類模型構(gòu)建技術(shù)路線各有利弊，特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練或?qū)⒋砦磥?lái)。1）及預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)。（（+2）在數(shù)據(jù)層面具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的金融科技企業(yè)有望最大程度發(fā)揮特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型的自身在數(shù)據(jù)方面深厚的積累以及強(qiáng)大的研發(fā)能力彌補(bǔ)特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練垂類模型在成本、靈活性方面的不足。圖18：垂類模型技術(shù)路線多維度對(duì)比特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練通用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)通用性通常在特定領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)較好，但在其他領(lǐng)域可能不具備良好的泛化性。具有更好的通用性，適用于多個(gè)領(lǐng)域，但需要微調(diào)以適應(yīng)特定任務(wù)。特定領(lǐng)域適應(yīng)性模型可能更適應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)境和任務(wù)。底層通用大模型需要額外的微調(diào)以適應(yīng)特定領(lǐng)域。17/27數(shù)據(jù)需求需要大量特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響較大。可以在較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。任務(wù)復(fù)雜度對(duì)于需要特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的復(fù)雜任務(wù)，特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練可能更有優(yōu)勢(shì)。對(duì)于相對(duì)通用的任務(wù)，通用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)可能更為適用。迭代速度特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練通常涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、清理和標(biāo)注，過(guò)程相對(duì)耗時(shí)，因此迭代速度較慢。在面對(duì)快速變化的行業(yè)環(huán)境時(shí)可能更具有靈活性和適應(yīng)性。資源和成本需要更多的領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)、計(jì)算資源和時(shí)間，成本相對(duì)較高。相對(duì)成本較低，因?yàn)榈讓油ㄓ么竽Ｐ鸵呀?jīng)在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練，模型的初始參數(shù)已經(jīng)在預(yù)訓(xùn)練階段接近最優(yōu)。數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN，東方財(cái)富：金融數(shù)據(jù)積累豐富，AI領(lǐng)域研究持續(xù)深入在PC東8APPAPP+圖19：2015-2022年證券服務(wù)類APP月度活躍用戶數(shù)（萬(wàn)人）0

漲樂(lè)財(cái)通 大智慧 新浪財(cái)經(jīng)天天基金+東方富（軸） 同花順（右軸） 京東金（右

7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0002015-012015-032015-012015-032015-052015-072015-092015-112016-012016-032016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112019-012019-032019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-11東吳證券研究所東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：Questmobile，18/272014-20220.79.4達(dá)到38%，2023H1+7%5.12014-2022768人增長(zhǎng)至2,123人，研發(fā)人員數(shù)量占比始終維持在30%以上。圖20：2014-2023H1東方財(cái)富研發(fā)投入情況 圖21：2014-2022年?yáng)|方財(cái)富研發(fā)人員數(shù)量情況研發(fā)投金額百萬(wàn)） 同比增（右）

研發(fā)人數(shù)量人） 研發(fā)人數(shù)量比（軸）0

936 72472450614917818225030537871

120%100%80%60%40%20%0%

0

201420152016201720182019202020212022

70%2,0942,1231,6232,0942,1231,6231,6461,6641,6901,7261,82376850%40%30%20%10%0%東吳證券研究所東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：公司公告， 數(shù)據(jù)來(lái)源：公司公告，20238AI了大量有效金融數(shù)據(jù)，有望通過(guò)此次組織架構(gòu)調(diào)整提升AI技術(shù)能力，在金融垂類模型方面實(shí)現(xiàn)更大突破。同花順：AI+金融先行者，全面加速大模型布局同花順系國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務(wù)提供商。90%AI2014-20221.1510.6728.08%20235.638.48%19/2720223196202363044942項(xiàng)（13項(xiàng)1520.42%2.44%銷售圖22：2014-2023H1同花順研發(fā)投入情況 圖23：20220.42%2.44%銷售研發(fā)投總額億元） 同比增（右）

財(cái)務(wù)人員

行政人員8.35.95.64.78.35.95.64.72.83.03.54.01.21086420

160%120%80%40%0%-40%

研發(fā)人員60.90%

人員36.24%東吳證券研究所東吳證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源：， 數(shù)據(jù)來(lái)源：，圖24：同花順主要在研項(xiàng)目研發(fā)項(xiàng)目名稱研發(fā)目的預(yù)計(jì)對(duì)公司的影響新型證券交易系統(tǒng)項(xiàng)目提高證券交易系統(tǒng)響應(yīng)速度及穩(wěn)定性，豐富交易功易要求。提高公司證券交易系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)力智能金融信息服務(wù)平臺(tái)項(xiàng)目服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用，進(jìn)一步提升金融信息服務(wù)行業(yè)的智能化水平。進(jìn)一步提升公司在金融信息服務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)、產(chǎn)品領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，滿足客戶多方位需求智能各投資顧問(wèn)平臺(tái)項(xiàng)目基于人工智能技術(shù)，輔助投資者進(jìn)行投資決策。豐富公司投顧產(chǎn)品及服務(wù)，提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力愛(ài)基金平臺(tái)升級(jí)項(xiàng)目通過(guò)對(duì)愛(ài)基金平臺(tái)的基金行情分析、基金篩選與交金投資的需求。提高基金業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用項(xiàng)目司擁有的龐大經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化應(yīng)用。提高公司大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力人工智能技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用項(xiàng)目AIAI產(chǎn)品。打造公司新的盈利增長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源：公司年報(bào)，20/27東吳證券研究所前瞻布局金融領(lǐng)域AI2009AI2017AIAI東吳證券研究所圖25：同花順AI開(kāi)放平臺(tái)產(chǎn)品產(chǎn)品服務(wù)產(chǎn)品功能業(yè)務(wù)場(chǎng)景產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)文字識(shí)別代碼識(shí)別金融行業(yè)身份識(shí)別：行業(yè)驗(yàn)證用戶身份，通過(guò)OCR圖像識(shí)別，實(shí)現(xiàn)信息自動(dòng)識(shí)別錄入，減少人工操作失誤，提升業(yè)務(wù)處理效率和用戶體驗(yàn)；圖片股票代碼識(shí)別:OCR識(shí)別可以將圖片、PDF股票代碼、股票名稱股價(jià)等信息，轉(zhuǎn)化成可編輯的文本，方便用戶快速添加自選股，投資信息檢索和歸類，提供工作效率。識(shí)別精度高；簡(jiǎn)單易用；穩(wěn)定服務(wù)；多元化應(yīng)用場(chǎng)景。AI理財(cái)師金工具、資產(chǎn)配戶管理、自選管試培訓(xùn)理財(cái)客戶：數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，生成客戶精準(zhǔn)投資畫像，深度洞察客戶需求，實(shí)現(xiàn)用戶分層、產(chǎn)品匹配；理財(cái)師：態(tài)信息和產(chǎn)品到期調(diào)倉(cāng)建議，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的持續(xù)追蹤，最終協(xié)助理財(cái)師實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)解讀、市場(chǎng)信息推送、投資者教育、理財(cái)投資策略等貫穿財(cái)富管理全流程陪伴服務(wù)；財(cái)富管理崗：售、培訓(xùn)考試等對(duì)服務(wù)動(dòng)作進(jìn)行規(guī)范，進(jìn)而提升理財(cái)師服務(wù)的專業(yè)性和溫度。對(duì)服務(wù)流程進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)對(duì)理財(cái)師更加全面的業(yè)績(jī)考核優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服支持；語(yǔ)音識(shí)別、NLP、輿情障信息資料安能力。企洞察企業(yè)版智能搜索、組合查詢、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、輿情監(jiān)控、概念圖譜、隱匿關(guān)系查詢客戶挖掘：NLU智能搜索、批量搜索、標(biāo)簽篩選、組合篩選等多種形式的搜索方式，超300+搜索維度，幫助客戶精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)客戶群體；產(chǎn)業(yè)分析：下游信息，精確把握產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和政策變化，助力客戶對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的全面掌控；智能風(fēng)控：業(yè)監(jiān)控等多角度監(jiān)控，支持自定義推送方案設(shè)置，幫助客戶快人一步掌握目標(biāo)對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)；盡職調(diào)查：掘企業(yè)實(shí)際收益人和實(shí)際控制人，結(jié)合同花順特有的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幫助客戶快速全面透視目標(biāo)對(duì)象的方方面面。精確、全面的關(guān)系數(shù)據(jù)，支持多角度路徑分析；特色標(biāo)簽構(gòu)建的企業(yè)畫像，綜合透視企業(yè)全貌；強(qiáng)大的自定義配置，滿足客戶各種定制需求；結(jié)合專業(yè)的投研分析，數(shù)據(jù)專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)。數(shù)據(jù)庫(kù)輿情數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、誠(chéng)信數(shù)據(jù)庫(kù)1）銀行：貸前客戶背調(diào)，查明企業(yè)股權(quán)、投融資關(guān)系關(guān)系，貸中、貸后客戶持續(xù)跟蹤，對(duì)于異常情況進(jìn)行及時(shí)預(yù)警；及時(shí)性、全面確性、針對(duì)性。21/27東吳證券研究所東吳證券研究所2）券商/基金：A股、B股、港股、美股、新三板等全市場(chǎng)可3）資管：時(shí)進(jìn)行預(yù)警。證券預(yù)警系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外法律法規(guī)體信息銀行信貸風(fēng)控：企業(yè)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)貸中、貸后的持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，同時(shí)提供輿情評(píng)分模型，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行提前預(yù)測(cè)；金融產(chǎn)品監(jiān)控預(yù)警：傳統(tǒng)媒體與社交媒體監(jiān)控結(jié)合，對(duì)股票、債券、基金、非標(biāo)等全市場(chǎng)可交易的標(biāo)的進(jìn)行監(jiān)控，從產(chǎn)品本身、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、宏觀角度出發(fā)，對(duì)標(biāo)的進(jìn)行多維度分析；自身風(fēng)控管理：自身輿情管理。數(shù)據(jù)覆蓋廣泛、數(shù)據(jù)處理高時(shí)效性、輿情信息穿透查詢、數(shù)據(jù)加工維度細(xì)致、數(shù)據(jù)冗余少。數(shù)據(jù)來(lái)源：同花順AI開(kāi)放平臺(tái)官網(wǎng)，同花順旗下Ii2008年公司組建AIiAIAI圖26：i問(wèn)財(cái)相關(guān)研究成果研究成果應(yīng)用對(duì)話算法愛(ài)問(wèn)財(cái)對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)，將多輪對(duì)話、圖譜問(wèn)答、全雙工、多模態(tài)、機(jī)器閱讀等領(lǐng)域前沿算法技術(shù)轉(zhuǎn)化為智能投顧、智能客服、智能營(yíng)銷等智能機(jī)器人產(chǎn)品。知識(shí)圖譜愛(ài)問(wèn)財(cái)知識(shí)圖譜團(tuán)隊(duì)，將自然語(yǔ)言，圖像中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、本體推理技術(shù)，因果推理技術(shù)，以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)集成到金融信息生產(chǎn)線，金融知識(shí)融合，金融邏輯框架自動(dòng)生成等產(chǎn)品中，為智能投顧提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐和邏輯支撐。智能搜索愛(ài)問(wèn)財(cái)搜索團(tuán)隊(duì)，擁有百萬(wàn)級(jí)站點(diǎn)的分布式抓取，整合百億級(jí)全網(wǎng)文本/視頻以及金融領(lǐng)域多年積累數(shù)據(jù)，利用語(yǔ)義理解，情感分析和知識(shí)圖譜技術(shù)，通過(guò)在海量信息中挖掘行業(yè)/公司/人物之間關(guān)系，構(gòu)建事件圖譜，整合另類數(shù)據(jù)為千萬(wàn)用戶提供全面及時(shí)準(zhǔn)確的一站式智能搜索服務(wù)。數(shù)據(jù)來(lái)源：同花順i問(wèn)財(cái)官網(wǎng)，IT供應(yīng)商龍頭，自研垂類模型搶先落地恒生電IT22/27IT&ITIT業(yè)圖27：恒生電子主要業(yè)務(wù)板塊數(shù)據(jù)來(lái)源：公司年報(bào)，恒生電子自創(chuàng)立便以技術(shù)服務(wù)為核心，重視科技創(chuàng)新及技術(shù)人才培養(yǎng)。公司無(wú)論是23.46人民幣，占營(yíng)業(yè)收入的36.08%；研發(fā)相關(guān)人員數(shù)量為701673.33%IDCFintechRankings1002017202322位。圖28：2014-2022年恒生電子研發(fā)投入情況 圖29：2022年恒生電子員工結(jié)構(gòu)圖研發(fā)投入總額（億元） 研發(fā)投總額營(yíng)業(yè)入比（軸） 23.5 23.521.415.612.914.115.010.58.65.920 50%40%1530%1020%5 10%0 0%201420152016201720182019202020212022

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