.....................................52 3.5 投资管理.............................................................................................54 3.5.1 投资组合优化.......................................... 106 5.3 某银行欺诈检测案例........................................................................107 5.4 某银行投资管理案例........................................................................109 6. 挑战与解决方案........ 时的高效响应，显著提升客户满意度。 为了进一步提升 DeepSeek 技术在金融银行中的应用效果，以 下是一些关键的技术特点：  高精度预测：通过深度神经网络模型，DeepSeek 能够对金融 市场趋势进行高精度预测，为投资决策提供可靠依据。  实时数据分析：DeepSeek 支持对大规模实时数据的快速处理 和分析，确保银行能够及时响应市场变化。  自适应学习：DeepSeek 具备强大的自适应学习能力，能够根

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_MainInfo] 行业研究/信息服务 证券研究报告 行业专题报告 2024 年 09 月 18 日 [Table_InvestInfo] 投资评级 优于大市 维持 市场表现 [Table_QuoteInfo] -39.74% -31.18% -22.62% -14.05% -5.49% 3.07% 2023/7 2023/10 .com 联系人:杨昊翊 Tel:(021)23185620 Email:yhy15080@haitong.com AI Agent（智能体）：从技术概念到场景落 地 投资要点：  思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领

国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 利用人工智能语义分析技术，对投研报告进行自劢分析，提取其中结构化结果。 20 分钟 降为 2 秒 全篇公告： 389 页 收购： 1. 分析师：华魏 是否实施：计划 支付方式：发行股份、支付现金 被收购公司：背景久安建设投资集团有限公司 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 分析师：邵琳琳 是否实施：计划 募集金额： 78.86 亿元 ---- 研报名称： PPP 下的投资机遇 商业模式： 1. 分析师：霍也佳 模式名称：碧水源模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 2. 分析师：邵琳琳 模式名称： PPP 模式 --- 研报名称： PPP 下的投资机遇 3. 分析师：霍也佳 模式名称： “圈地”模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航

大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌入式智能解决方案（81%）、机器学习（81%）、 ）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智 日本寿险公司富国生命保险(Fukoku Mutual)正在利用人工智能来解释医疗证 明，并将住院时间、病史和手术程序等因素考虑在内，以决定投保人的保险 费用。这一系统有望在两年内将生产率提高 30%，并取得可观的投资回报率。 但以上示例并不是说明机器人流程自动化已经过时了。传统的自动化形式在 增强以人工智能为中心的流程方面还是能发挥作用。比如，一旦做出了智能 决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本，

5.3.1 成本效益分析.............................................................................78 5.3.2 投资回报评估.............................................................................80 6. 实施方案....... 速反馈需求。此外，考虑到医学领域的复杂性，模型的解释性和可 追溯性至关重要，因此在模型设计时应采用增强可解释性的策略， 如利用可视化工具和解释性 AI 方法。 经济可行性方面，实施 AI 生成式大模型所需的初始投资较 大，包括硬件设施、软件平台以及专业人才的招聘和培训。然而， 长期来看，通过提升医疗服务效率、减少误诊率及降低人力成本， 可以实现可观的经济回报。根据市场研究，AI 在医疗行业的应用可 以使医疗服务的成本降低约 详的规划与执行，结合各类风险评估工具，我们可以制定出切实可 行的方案，确保 AI 技术在促进医疗服务效率、改善患者体验等方 面获得积极成果。以下是上述研究要点的总结： 1. 数据处理和模型设计需保障技术可行性。 2. 需评估投资回报率，强调长远经济效益。 3. 建立合规机制，确保数据使用合法合规。 4. 尊重伦理原则，确保患者的知情权与选择权。 最终，通过跨学科的合作与整合，我们能够推动 AI 生成式大 模型在医疗

大模型能够基于客户的实时行为和市场变化， 预测其未来的财务需求和投资倾向，为财富管 理顾问提供前瞻性建议，提升客户满意度和忠 诚度。 动态需求预测 智能化资产配置 结合客户画像和风险偏好，大模型可以自动生 成最优的资产配置方案，包括股票、债券、基 金等，帮助客户实现财富增值的同时，有效控 制投资风险。 通过大模型对客户的交易历史、投资偏好、风 险承受能力等数据进行深度挖掘，构建多维度 模型进行实时数据分析，实现了智能化的贷款 审批和风险评估。 国际领先银行 AI 架构转型案例 花旗银行 AI 架构转型 摩根大通在其企业架构中集成了大模型技术，用于自动化交易和投资组合管理。通过 AI 模型 的预测分析，该银行能够更准确地预测市场趋势，优化资产配置，提升投资回报率。 摩根大通 AI 架构应用 汇丰银行利用大模型技术重构了其客户关系管理系统，通过智能化的客户行为分析，提供个性 化的金融服务。该银行还利用 为分析，提供个性化的金融产品推荐。 该银行还利用 AI 模型进行市场预测，优化了资产配置策略，提升了投资回报率。 浙江银行 AI 架构实践 广东银行在企业架构中集成了大模型技术，用于自动化交易和风险管理。通过 AI 模型的预测分析，该银行能 够更准确地预测市场趋势，优化资产配置，提升投资回报率。 广东银行 AI 架构创新 跨行业成功经验借鉴（如保险、证券） 平安保险利用大模型技术优化了其理赔流程，通过

同质化竞争加重的风险。 n 报告信息更新不及时的风险。存在信息更新不及时的风险。 24 风险提示 n 中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报 告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 n 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客 发 出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 n 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负 用本报告中的任何内容所引致的任何损失负 任何责任。 n 投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证 券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公 司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。 n 本报告版权归“中泰证

在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 可持续性的提升是另一项重要 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 售等多个职能部门间统筹智能决策。得益于这些 努力，该公司正崛起为自主智�供应链管理领域 的行业领导者。 实现自主智能供应链 20 投资关键AI技术，加速规模化战略布局 要实现AI的规模化应用，需要在技术赋能方 面进行重要投资：受访者预计，要发展自主智� 供应链，每年需投入营收的0.9%。这项投资将成 为关键的差异化优势。一些企业将由此进入持续 改进的良性循环，而另一些企业则可能因财务能 力所限而陷入停滞不前的恶性循环。为有效分配

.......................................................................................104 13.1 初始投资估算................................................................................................. 度。 在行业应用方面，商务 AI 智能体正在多个领域展现出广泛的 应用前景。例如，在零售行业，AI 智能体可以用于库存管理、智能 推荐和供应链优化；在金融行业，AI 智能体可以应用于风险评估、 投资建议和欺诈检测；而在制造业，AI 智能体则可以用于生产流程 优化、设备维护和质量管理。这些应用不仅能够帮助企业提高运营 效率，还能够降低运营成本，提升整体竞争力。 然而，尽管市场需求旺盛，企业在应用商务 稳定性和用户满意度，为企业创造更大的商业价值。 13. 成本与收益分析 在商务 AI 智能体应用服务方案的设计中，成本与收益分析是 确保项目可行性和可持续性的关键环节。首先，成本部分主要包括 初始投资、运营成本以及维护成本。初始投资涉及 AI 智能体的开 发费用，包括算法设计、模型训练、系统集成等，预计一次性投入 约为 50 万至 100 万元人民币，具体费用取决于智能体的复杂度和 功能需求。运营成本则包括服务器租赁、数据存储、网络带宽以及

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 80 图11 国寿投资大模型应用中台· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 图12 图13 国寿投资GPT· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 和持续的运维支持。为了应对这一挑 战，保险公司可以采取以下策略：一是合理规划技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能 提升、客户体验优化及风险管理能 力增强的显著优势。然而，要全面释放这些技术的潜力，保险公司必须积极应对推理速度、 精准度、监管合规、数据隐私、模型解释性及技术投资等多方面的挑战，通过技术创新与合 规管理，推动保险科技的健康发展。 �� 在当今这个日新月异的数字时代，全球各行各业都在经历着生成式AI带来的前所未 有的变革与重塑。作为传统金融行业的重要组成部分，保险业也面临着前所未有的挑战