【 AI 金融新纪元】系列报告（一） —— 金融垂类大模型试用体验 证券分析师：胡 翔 执业证书编号： S0600516110001 联系邮箱： hux@dwzq.com.cn 二零二四年一月二十五日 证券研究报告 1. 国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相竞逐 ，百模大战如火如荼。 2023 年 5 月中旬 ，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用 大模型——奇富 ，相较于其他金融模型 拥有 更突出的推理、数学、编程等能力。 2024 年开年之初， 同花顺和东方财富分别推出问财 HithinkGPT 和妙想金融大模型， 内测火热进行中。 2. 金融垂类大模型赋能金融业务 ，推动行业业务实现增量提升。 目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基 APP 或是金融终端 ，为已有功能注入 AI 能力 ，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。我们认为， 具备较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的金融科技企业将受益明显 ，推荐【东方财富】、【同花顺】 ，建 议关注【恒生电子】。 5. 风险提示： 1 ）监管环境趋严抑制行业创新； 2 ）行业竞争加剧； 3 ）权益市场大幅波动。 发布机构 金融垂类模型 共同优势

+ 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT 系列、文心一言、通义千问、腾讯混元以及科大讯飞表现较好。 金融垂类模型国外发展先行 ，国内成品问世。 1 ） 国外彭博 BloombergGPT 率先登场。 BloombergGPT 的混合训练方法使其模型在金融任务上 的表 现大大超过了现有的大语言模型 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，甚至优于现有模型。 AI4Finance Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决

S0600524060001 联系邮箱： wuxs@dwzq.com.cn 证券研究报告 二零二五年六月十一日 l 2009 年移动应用市场兴起， 财经类移动 APP 开始出现； 2010 年代后半段 -2020 年初， 财经类移动 APP 开始致力于满 足用户多元化的财富管理需 求。 AI 技术的兴起使得智能 营销、智能投顾等获得助推， 东方财富、同花顺和华泰证 模型的数字金融新时代。东方财富、 同花顺、恒生电子引领金融科技 前沿。 l 互联网在中国迅速发展， 2008 年牛市下 PC 端金融网络门户 兴起，新浪、搜狐、网易等传 统门户财经频道日益成熟，和 讯网、金融界、证券之星等垂 直财经网址厚积薄发。但是受 限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】，建议关注【顶点软件】、【金证股份】、【长亮科技】、【新致软件】；金融科技弹性小票，我们推荐【九方智投控股】、【指南针】

0 2 4 年 】 【 2 0 19 年 】 市场现状 --- 挑战 数字 个性化程度不足：运营与服务垂类模型待丰富 技术红利消退： AI 同质化导致边际效益降 低 安全问题有待解决： 个人意思隐患突 出 体验有待提升： 断点孤岛普遍存 在 伦理争议问题未妥善解决 市场现状 --- 解决案例 人机协同提升培训效率 + 减轻培训岗位压力 + 培训评估标准化 + 升级培训赋能模式 + 知识资产化 = 降本增收 提效 八擎算力 AI 技术加持 方案解决交付 标注数据集 垂类大模型 四阶目标 话术凝练萃取 知识库设计 AI 智能陪练 场景匹配 带教服务 知识萃取 流程优化 } Agent 智能助 手 1 模 型 + 4 平 台 + 8 场 景 泰盈八擎

大力加快数据中心建设，但由于数据中心的建设受传统模式中用地审批、电力设施配 置、骨干网络接入等多方面因素的影响，数据中心的增速难以脱离传统行业的线性增 长模式。 从供给方特点看，我国数据中心行业主要有四类市场参与者：基础电信运营商、第 三方数据中心服务商、云厂商、其他跨界转型从事数据中心业务的厂商。 1） 基础电信运营商：包括中国电信、中国联通和中国移动。其特点是拥有 大量的基础设 施资源，在骨 1.41、1.42、1.43，华中、华南的平均 PUE 较高。 图 3.1.5 2021 年我国数据中心 PUE 1.3 数据中心市场竞争 我国数据中心行业主要有四类市场参与者：基础电信运营商、第三方数据中心服务 商、云厂商、其他跨界转型从事数据中心业务的厂商。运营商是数据中心最大的市场 参与者，中国电信、中国联通、中国移动三大运营商机房遍布全国，凭借网络带宽和 的方式 突出景观的形态特征。 2.3.7 景观小品及服务设施设计 景观小品的设计从形式、风格、结构及材料选用上均力求美观新颖及独创性，使整个景 观设计更具魅力与特色。 人流集中地适度增加坐凳类设施设计，避免程式化，协调风格。园区周边围护设施 的设计在满足安全需要的同时，在提升景观效果的同时，力求与园区整体景观风格相 协调，使得围墙本身也成为景观设计中的一个亮点。 图 5.1.9

Chatbot 逐渐向 AI Agent 演进。AI Agent 是指大模型赋能的，具备规划、记忆、工具、行 动能力的智能体。我们认为 Chatbot 的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，需要人 类参与的程度逐渐下降，逐渐过渡到人与 AI 协作的 Copilot，最终形态是 AI Agent，Agent 只需要人类的起始指令和结果的反馈，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力， 执行任务的过程中并不需要人的介入。 机构均各自有自己的定义。我们认为广义来说，处理器具有 NPU 提供的边缘算力能力，以 及具有内置大模型，就可以称之为一款 AI PC。以联想 4/18 推出的 AI PC 系列产品看，目 前 AI PC 主流功能可以分为 8 类，PPT 智能创作、文生图、文档总结、智能问答、AI 识图、 会议纪要、智会分身、设备调优，我们认为这是公司在 AI PC 的初期尝试，预计 24 年底全 新一代 AI PC 随着处理器升级而推出后，全球 内随着大模型技术进 步、传感器成本的下降，2024 年小鹏、华为、理想等在全国多城市开始推送城市 NOA 高 阶智驾，小米、比亚迪、蔚来等也积极布局高阶智能驾驶，行业迎来快速发展。机器人方 面，垂直类场景机器人如无人运送机、扫地机器人、工厂机械臂等在加速渗透，但通用型 人形机器人由于其多模态感知、高精准运控、以及对泛化和涌现能力等要求高，受限于软 件难度和硬件高成本压力，或尚难以在短期内实现快速降本及大规模应用。特斯拉研发的

文件号： 沧政办字 〔 2025 〕 1 号 发文单位：沧州市人民政府 办公室 主要任务（共 s 项）： 拓展低空经济应用场景；壮大低空经济核心产业；完善低空基础设施建设；加大低空科技创新力度；强化各 类要素支撑保障。 应用场景： 1. 鼓励开设物流应用场景航线 。开展低空物流应用场景试点， 拓展低空货物多式联运创新场景， 推动低空 应 急及医疗救援体系 、无人机 + 智慧物流场景落地并常态化运营， （电动垂直起降飞行器）、飞行汽车、通用 航 空器（有人）载人航线并商业化运营（公开售票且年度执行不少于 100 架次） 的低空经济企业给予补 贴，其 中： 空中观光游览类补贴 100 元 / 架次， 市内交通类补贴 200 元 / 架次， 城际交通类补贴 300 元 / 架次。对经审 批在本地新开设无人机跨境客运航线并商业化运营（公开售票） 的低空经济企业， 按 照 400 元 / 架次给予补 贴 个无人机自动机场和垂直起降场； 建设具备低空物流 功 能的通用机场力争达到 29 个以上 。拓展城市即时配送 、医疗配送 、农畜鲜活产品配送 、应急物资运输 、交 通 不便等特殊地区物流 、支线物流 6 类应用场景， 打造 15 个低空物流应用场景样板项目， 开通 10 条 常态化低 空物流航线。 主要任务（共 4 项）： 加强低空空域协同管理； 完善低空物流基础设施； 开发低空物流多元场景； 打造低空物流试点示范；

（1992-2002）、调整发展阶段（2003-2015）、转型 升级阶段（2016- 至今），在不同阶段，中国工业园 区的发展模式与理念也呈现出不同的特征。中国工 业园区的管理模式主要分为三类，即政府主导模式、 企业主导模式以及混合模式。 中国工业园区在蓬勃发展的同时，也面临着发展不 均衡、创新能力不足、污染物和温室气体排放、资 源能源消耗等挑战。近 20 年来，为应对以上挑战， 业园区的管理体系目前多元化程度不高，比较依赖 政府类机构由上而下的行政化管理。在发展初期， 园区评价也较为局限于与地方政绩考核挂钩的经济 类指标。近年来，在生态文明和高质量发展等目标 的追求下，资源产出率、污染物排放水平、科技创 新水平等一系列与园区生态环境建设和产业质量相 关的指标进入和构成了园区评价体系，中国工业园 区的评价也更加科学和更具引领作用。 执行摘要 第 07 页 中国针对七类工业园区颁布实施了不同层面的评价指 标体系，即绿色园区、低碳园区、循环化改造园区、 生态工业示范园、国家级经济技术开发区、国家级高 新区、工业企业社会责任，这些指标体系的框架、实 施、考核等对于《指南》在中国的本地化具有重要参 考价值。本研究将《指南》与中国七类工业园区评价 指标体系从评估目的、适用对象、评估维度、指标体 系结构、评价计算方法、数据可得性、考核评价约束 性等 7 个方面进行多维度横向比较，以寻找评价指标 体系的差异性。总体来看，在指标体系评价覆盖领域

非 常多的肯定以及支持，无论是在我们平台的下载量还是行业传阅度都让我们比较惊喜，对行业的发展取到正向作用。 简单回顾一下报告： 2023 年全球消费类 IPC 市场规模 550 亿元，出货量 1.5 亿台，增速 15.4%，其中国内消费类 IPC 市场规模 72.5 亿元，出货量 5180 万台，增速 7.9%。 国内 IPC 产品像素从 400 万向 500 万、800 万跃升，海外欧美市场 海外展：IOTSWC 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那） 参展联系：18676385933 06 1.3 行业数据与分析 2024 视觉消费类市场数据 IPC 总数据 全球消费类 IPC 出货量 1.72 亿 国内占比 31% 国外占比 69% 国内总出货量 5349 万台 线上占比 56.1% 线下占比 43.9% 运营商出货量 1800 万台 深圳站：8 月 27-29 日 海外展：IOTSWC 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那） 参展联系：18676385933 07 1.3 行业数据与分析 全球消费类 IPC 出货量保持 14% 增长 主要是海外增长比较快，国内 2024 年出货量增速放缓，与整体消费环境有关，特别是去年上半年，同比出货量还下降了，随着下半年国补的推出，让国 内出货量保持正增长。

于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服 平均 85%的准确率基准）。关键性能指标包括：  业务覆盖范围：支持 12 类核心银行业务场景  意图识别准确率：≥95%（基于 Confusion Matrix 评估）  多轮对话维持能力：持续 5 轮以上交互不偏离主题  合规性检查：100%嵌入监管话术模板 其次，构建动态客户画像系统，通过 o 实时政策变更通知系统 3. 分级响应机制 问题类型 响应策略 准确率要求 标准业务咨 询 直接应答 98% ≥ 复杂资产配 置 转人工+预分析报 告 85% ≥ 风险投诉类 应急通道升级 100%人工接 管 智能体在应答过程中会同步生成服务日志，记录客户意图识别 结果（置信度≥90%时自动标记为闭环工单）。对于产品收益率计 算等数值型问题，采用双重校验机制：先通过大模型生成初步结 户基 础数据（如资产规模、风险偏好、交易行为）和动态数据（如实时 咨询内容、近期业务办理记录）构建动态客户标签体系，通过 DeepSeek 的 128 维特征向量模型进行聚类分析，自动划分客户类 型并预测潜在需求。 核心推荐逻辑采用三级筛选机制： 1. 合规性过滤：通过内置的金融产品合规知识库（含监管政策、 适当性管理办法等）排除不匹配产品，确保推荐符合《商业银 行代理销售管理办法》要求