2 企业监管平台，AI 赋能穿透式监管 .................................................................. 38 4.3 构建业财系统，打通穿透式监管数据链 ............................................................ 41 4.4 数智赋能“三能”机制，构建人力资源穿透式监管新范式 股企业） 的运营状况（如具体业务执行、资金使用细节、日常风险事件）掌握有限，大量微观层 面的经营风险难以被及时发现。 （2）监管方式滞后于市场发展：传统手段与新型业务需求脱节。依赖年度/季度财 务报表审查和定期现场检查（如每年 1～2 次常规巡检），属于“结果导向”的滞后性 监管，无法对混合所有制改革、跨境投资（如海外并购中的政治风险、汇率波动风险）、 供应链金融等新型业务的风险（如 日常经营中断风 险。 国资国企穿透式监管白皮书 13 法律风险穿透主要关注合规风险，具体指公司及所属企业因未能遵循法律法规、监 管要求、规则、自律性组织制定的准则，以及适用于自身业务活动的行为准则，而可能 遭受法律制裁或监管处罚、重大财务损失或声誉损失的风险。 五类风险监控的本质是通过数据纵向穿透（集团到末级企业）、业务横向联动（财 务+采购+生产等

财务管理 物资管理 电力 营销 电力 营销 人力资源管理 人力资源管理 财务管理 财务管理 物资管理 物资管理 xx 企业价值链分析模型 + xx 企业的业务框架 人 力 资 源 管 理 财 务 管 理 物 资 管 理 采购管理 收入核算 销售电 价调整 销售电 价分析 网间 售电 用户 售电 其他业 务收入 营业外 收入 成本费用 上网电 价调整 上网电 价分析 求管理 培训资 源管理 培训实 施管理 培训评 估管理 培训计 划管理 培训经 费管理 组织 考核 人员 考核 薪资变 动管理 工资总 额管理 考勤 管理 薪资核 算管理 福利保 险管理 人事管理 领导干 部管理 人员调 配管理 薪酬福 利管理 出国人 员管理 人事信 息管理 库存核 算管理 库存管理 库存策略 库存分析 物资验收 入库管理 出库管理 调拨管理 停电处理 预付款管理 账单汇总 / 递送 收款及对账 付款错误处理 帐户余额 / 退款 人事档 案管理 xx 公司企业基本业务能力总视图 采购管理 2 财务管理 收入核算 1 财 务 管 理 成本费用 2 往来核算 3 资产核算 4 总帐管理 5 预算管理 6 资金管理 7 财务管理 组织管理 1 人 力 资 源 管 理 招聘管理 2 薪酬管理

月 ，幻方量化旗下 DeepSeek 推出 DeepSeek LLM 67Bt ，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 ，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 突出优势 同花顺 问财 HithinkGPT 、 AIFinD 实时性较强，且 能精准溯源 金融领域数据覆 盖面广 模型训练创新优化 东方财富 妙想金融大模型 高品质金融数据供给 恒生电子 LightGPT （升级） 10 月 恒生电子 LightGPT （升级） + WarrenQ+ 光 子 2023 年 11 月 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt 2024 年 1 月 同花顺 问财 HithinkGPT 、 AIFinD 东方财富 妙想金融大模型 数据来源： iFinD ，妙想大模型，发布机构官方微信公众号，发布机构官方网站，东吴证券研究所 前言：金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼

国内券商正以“竞速”姿态接入 DeepSeek 等大模型技术。截至 2025 年 3 月， 已有超过 20 家券 商完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署 ，覆盖头部及中型机构 ，包括华泰证券、 国泰海通、广发证券、财达证券等。 技术优势： DeepSeek-R1 凭借“性能倍增、成本递减”特性 ，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合 RAG ，助力客户交互率提升。证券业务进入“一人多户”时代和非现场开户限制开放 ，券商传统人工客服“一对一”服务效 率较低。智能客服通过人工智能技术与传统客服结合 ，实现智能化业务查询、业务办理、服务投诉等功能。现广发证券、华泰证券、东方财 富等均接入智能客服系统 ，可为投资者提供智能理财助理和理财投顾服务 ，降低运营成本的同时 ，提升客户交互率 ，推动 app 获客能力的提 升。 AI 支撑分析客户画像 ，智能营销推动金融产品精准推送。 区（如雪球、 eToro ）舆情数据 ， AI 生成“群体情绪指数” ，开发相关交易 策略或跟单产品 ，降低散户非理性交易风险。 投研范式的智能化重构。①事件驱动型研报自动化： 财报 / 政策发布后 3 分钟内生成分析摘要， 自动对比历史数据并可视化关键指标。②产 业 链 Alpha 挖掘引擎：融合另类数据（卫星图像、供应链物流） ，实时识别产业趋势与标的关联。

，寻回保险“守护稳稳幸福” 的初心 ，奔赴对行业高质量发展、对客户美好保障体验的深度追求。 市场规模： 中国保险市场持续扩容 ， 2026 年原保费收入有望突破 6.3 万亿元 ，寿险、财产险、健康险 等均呈增长态势。 科技投入： 保险业科技投入持续高速增长 ， 2025 年总投入将突破 670 亿元 ，大数据、云、 AI 为主要 投 入领域。 技术价值：生成式 AI 有望为保险业带来 AI 通过云计算、 大数据、 生成式模型等技术 ， 重构保险价 值链 ， 从效率工具升级为战略中枢。 政策支持与资本投入 加速行业变革 ， 2025 年科技投入将突破 670 亿元 ， 推动保 险业迈向数智化时代。 4 51247 62801 中国保险业原保费收入从 2019 年的 4.3 万亿元以 6.0% 的年复合增长率增至 2024 年的 5.7 万亿元。尽管 2020-2022 年保费增速已回升 至 11.2% ， 预计 2026 年原保费收入将突破 6.3 万亿元。从结构看，寿险依托储蓄需求保持核心地位，财产险受益于新能源车险渗透率提升稳健增长，健康险及意外 险在政策支持 下贡献增量。未来，随着养老第三支柱深化，责任险、农业险等非车险业务扩张，以及科技赋能提效，行业将进一步释放潜力，助力民生保障与实体经 济长期发展。 2019-2026 年中国保险业原保费收入及增长率 CAGR=5%

控平台 1、提升认款效率，降低工作负担。针对以往收款认领过程存在的认款效率低、工作量 大等痛点，通过系统自动化处理，实现收款流水从网银下载到认领的全流程线上化，提 升认款效率，缩短认款周期。 2、实现业财一体化，降低数据风险。整合收款流水、订单信息、凭证信息和银行回单 等数据，构建统一的数据平台，实现业务数据的集中管理和可视化查询，消除业务断点。 认款效率化 10 11 整体建设方案和应用 组织 结合AI的费用智能化应用架构 知识库 （RAG） 执行 运营 经营指标 风控指标 向量化 企业制度 知 识 运 营 数据权限 知识管理 知识运营 知识库 规则管理 行业库 ...… 业财 数据中心 数字员工工作台 费控应用 AI制单 规则引擎 图像识别 AI问答 制度问询 查询助手 智能客服 报销助手 财务政策问答 AI预审 智能问询 异常预警 规则审查 （规则引擎） 决策参谋 （智能体） 智能审核 预置审核规则校验结果，包含发票、敏感 词、金额、新闻类、自定义等 展示与单据相关的分析图表，并通过AI智 能体针对每个分析图表进行数据分析和风 险洞察，自动输出图表的分析结果 Ø 评估综合风险，判断审核结果 Ø 给出审核建议，展示风险因素 Ø 追问附件详情，定位关键信息 Ø 灵活统计分析，数据支撑决策 审核人员 AI附件审核 （大模型）

业 建设提供基础性支持。 技术层 ：各类人工智能技术公司，主要提供人工智能算法等核心技 术 和解决方案。 场景层 ：包括智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保 险、 智能监管等。 资料来源： 36Kr 、华西证券研究所 可以帮助客户解决问题、获取信息等。 u 金融反欺诈方面：人工智能可以通过自动化检测、分析和预测工具来识别欺诈行为，从而更全面、更及时地保护金融机构和客户的利益。 金融反 欺诈 金融风 险管理 智能客 户服务 资料来源：华西证券研究所整理 22 度小满“智能化征信解读中台” u 据财联社报道，瑞穗金融集团（ Mizuho Financial Group Inc. ）向其所有的日本银行员工提供了微软 Azure OpenAI 服务的访问权限，使 其成为日本首批采用生成式人工智能（

2024-4 发布时间 对客服务智能对话 理赔RPA 灵犀智能中台 HithinkGPT 妙想大模型 办公助手 监管资讯分析 信贷审核助手 奇富GPT 反洗钱、风险管控 支 付 信 贷 保 险 财 富 管 理 金 融 资 讯 内 部 运 营 反欺诈 反欺诈、 控制风险 风险管理 反欺诈 智能对话、智能 投顾投研助手 语音转录分析 风险管理 智能投研 金融信息服务 智能投研 金融信息服务、 在分析决策核心环 节的应用已较为成熟、效果较好，以大模型替代传 统 AI 进行分析决策的空间和意义均不大。 在中后台运营支持方面，大模型更多作为通用 工具推动金融机构内部运营降本增效，具体包括风 险管理、质控合规、舆情监测、交易执行、行政、 IT、HR 等。 （三）业务场景角度 ：大模型赋能五大细 分金融场景 在通用的内部办公应用场景之外，大模型在支 付、信贷、投顾、投研、保险五大金融业务场景中 更高效地洞察用户需求偏好、匹配合适的金融产品 和服务。例如，蚂蚁集团基于蚂蚁金融大模型赋能 理财选品、产品评测、行情解读、资产配置等财富 管理服务；同花顺基于底层大模型 HithinkGPT，打 造智能外呼、社区内容生成、问财等多项功能，赋 能财富管理业务。 在资产管理（投研）领域，大模型通过对信息 的高效收集、整合、加工，有助于提升投研及投资 的“搜”“读”“算”“写”“用”五大环节的效率。 在搜索环节，大模型能够通过对多渠道、多模态信

金融领域实现更大突破。 数据来源：东方财富妙想，东吴证券研究所 3.3.4. 国内金融垂类模型案例：东方财富奇思妙想金融大模 型 19 问财升级， HithinkGPT 大模型开启内测。 2023 年 12 月 6 日，同花顺开启了问财升级版的内测，底层已经升级为 Hithink GPT 大语言模型，结合海量金融 领域数据和知识，通过自然语言对话，协助投资者进行标的选择、标的诊断、资 证 券 及 其 所 属 关联 机构可 能 会持 有 报告 中提到 的 公司 所 发行 的 证券 并进行 交 易， 还 可能 为 这些 公司提 供 投资 银行服 务 或其他 服务 。 市 场有 风 险，投 资需谨 慎。 本 报告 是 基于本 公司 分 析师认 为可 靠 且已公 开的 信 息， 本 公司 力 求但 不 保证 这 些信 息的准 确 性和完 整性 ， 也不 保证文 中观点 或 陈述 不 、 复制 和 发布 。经授 权 刊载 、 转发 本 报告 或者摘 要 的， 应 当注 明 出处 为 东吴证 券研 究所， 并 注明 本报告 发 布人 和 发布 日期， 提 示使用 本报 告 的风 险 ，且 不 得对 本 报告 进 行有 悖 原意 的 引用 、 删节 和 修改 。 未 经 授 权 或 未 按 要 求 刊 载 、 转 发 本 报 告 的 ， 应 当 承 担 相 应 的 法 律 责

金融领域实现更大突破。 数据来源：东方财富妙想，东吴证券研究所 3.3.4. 国内金融垂类模型案例：东方财富奇思妙想金融大模 型 19 问财升级， HithinkGPT 大模型开启内测。 2023 年 12 月 6 日，同花顺开启了问财升级版的内测，底层已经升级为 Hithink GPT 大语言模型，结合海量金融 领域数据和知识，通过自然语言对话，协助投资者进行标的选择、标的诊断、资 证 券 及 其 所 属 关联 机构可 能 会持 有 报告 中 提到 的 公司 所 发行 的 证券 并进行 交 易， 还 可能 为这些 公司提 供 投资 银行服 务 或其他 服务 。 市 场有 风 险，投 资需谨 慎。 本 报告 是 基于本 公司 分 析师 认 为可 靠 且已公 开的 信 息， 本 公司 力 求但 不 保证 这 些信 息的准 确 性和完 整性 ， 也不 保证文 中观点 或 陈述 不 复制 和 发布 。经授 权 刊载 、 转发 本 报告 或者摘 要 的， 应 当注 明 出处 为 东吴 证 券研 究所， 并 注明 本报告 发 布人 和 发布日 期， 提 示使 用 本报 告 的风 险 ，且 不 得对 本 报告 进 行有 悖 原意 的 引用 、 删节 和 修改 。 未 经 授 权 或 未 按 要 求 刊 载 、 转 发 本 报 告 的 ， 应 当 承 担 相 应 的 法 律 责