引言： IT 电子化→互联网金融→ AI 金融，金融与科技融合持续深 化 互联网金融 — — PC 专业财经频道、财经网址兴起，成为金融业 “ 门面” 数据来源：艾瑞咨询 ，东吴证券研究所 区块链 物联网 . . . . . . 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 针对于企业特征的行业 大模型定制解决方案 OCR 训练平台 AOI 训练平台 基 础 大 模 型 金 融 大 模 型 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 产品创新 风险管理 监管科技 智能营销 图：金融大模型落地路径与能力对比 机器学习 大模型训练 数据准备 & 增强 以金融大模型引领的“ AI ＋金融 ”已经开启了全新的金融科技时代。

证券研究报告·公司深度研究·IT 服务Ⅱ 东吴证券研究所 1 / 17 请务必阅读正文之后的免责声明部分 千方科技（002373） 智慧交通领军，AI+全面赋能 2025 年 10 月 25 日 证券分析师 王紫敬 执业证书：S0600521080005 021-60199781 wangzj@dwzq.com 8% 12% 16% 20% 2024/10/25 2025/2/23 2025/6/24 2025/10/23 千方科技 沪深300 请务必阅读正文之后的免责声明部分 公司深度研究 东吴证券研究所 2 / 17 内容目录 1. 智慧交通+智能物联领军企业 ................................................... ....................................................... 15 请务必阅读正文之后的免责声明部分 公司深度研究 东吴证券研究所 3 / 17 图表目录 图 1： 千方科技发展历程.......................................................

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 图表：国内金融垂类 AI 模型发布时间 & 发布机 构 图表：头部金融垂类 AI 模型优 势 3 · 6-7. 投资建议&风险提示 HithinkGPT 在所有考试科目中都比开源模型 更加优秀。 1. AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 AI 功能 集合 数据来源：同花顺投资助手，同花顺 iFinD ，东吴证券研究 图表：同花顺 HithinkFinEval 数据集考试得 分 图表：同花顺 HithinkGPT 金融考试得 分 6 同花顺 iFinD 平台中的 AiFinD ，是公司基于 HithinkGPT AI 识图洞见数据】基于 AI 大模型 ，智能解析图片中的数值。 1. AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 AI 功能 集合 数据来源：同花顺投资助手，同花顺 iFinD ，东吴证券研究 所 图表：同花顺 AI 产品介 绍 7 手机端 iFinD APP 同步发力 ，优化并新增 AI 功能： 1 ）新增路演 AI 纪要 ，帮助快速了解路演回放要点 ，对关键音频实现一键定位。

引言： IT 电子化→互联网金融→ AI 金融，金融与科技融合持续深 化 互联网金融 — — PC 专业财经频道、财经网址兴起，成为金融业 “ 门面” 数据来源：艾瑞咨询 ，东吴证券研究所 交易指令信息的互联。 图表：金融与 IT 结合初期的路径及应用 网点自助服务 开户、存款、取款、查询 代理交易、行情咨询等。 股票电脑交易 数据来源：中国互联网金融报告（ 2014 ） ，东吴证券研究所 到当前规模。 7 1.2. 互联网金融阶段（ PC ）：金融网络门户崛 起 图表： 2008 年中国网络财经信息服务业付费金融数据服务收 入 13.6% 6.0% 数据来源：艾瑞咨询 ，东吴证券研究 28.9% 2005 年 ，新浪、搜狐、 网易三大门户网站的财经频道已经开始发展 ， 和讯、金融界、证券之星三大财经网站也已确立各自的行业地位；东方财 富网是后来者 ，但与新浪、搜狐、

迁移性上相比金融垂类更有优势，而在专业性、针对性、高精度和合规性上，金融垂类模型更胜一筹；在复杂度问题上，通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。 数据来源：东吴证券研究所整理 1.1. 通用 + 金融 VS 金融垂类：优劣势 对比 图表：通用与金融垂类大模型优劣对比 5 使用金融数据对通用大模型进行训练，数据欠缺，成本过高。金融领域的语料应该充 型可能会更 好地满足这些合规性需求。 “ 通用模型难以胜任金融领域任务，金融大模型是大模型落地金融行业的必由之路。” —— 度小满 CEO 许东亮 6 数据来源：度小满，东吴证券研究所 1.2. 通用 + 金融 金融垂类：通用金融训练超越金融垂类可能较 小 VS 国内外通用大模型在金融领域应用表现 2023 年 6 月国内 AI 大模型迎来爆发式增长，技术和应用不断发展，但与国外顶尖 一年内发展迅速，平均水平上与国外差距并不明显。此外，国内开源大模型在中文上的表现要优于 国外 开源大模型。 图表： AI 大模型 2023 年关键进展 数据来源：中文语言理解测评基准 CLUE 、东吴证券研究所 2.1. 国内外通用 AI 大模型发展历程：国外领先，国内紧 追 国内外头部模型差距依然明显 GPT4-Turbo 总分 89.79 分遥遥领 先 图表：国内外大模型综合表现

迁移性上相比金融垂类更有优势，而在专业性、针对性、高精度和合规性上，金融垂类模型更胜一筹；在复杂度问题上，通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。 数据来源：东吴证券研究所整理 1.1. 通用 + 金融 VS 金融垂类：优劣势 对比 图表：通用与金融垂类大模型优劣对比 5 使用金融数据对通用大模型进行训练，数据欠缺，成本过高。金融领域的语料应该充 型可能会更 好地满足这些合规性需求。 “ 通用模型难以胜任金融领域任务，金融大模型是大模型落地金融行业的必由之路。” —— 度小满 CEO 许东亮 6 数据来源：度小满，东吴证券研究所 1.2. 通用 + 金融 金融垂类：通用金融训练超越金融垂类可能较 小 VS 国内外通用大模型在金融领域应用表现 2023 年 6 月国内 AI 大模型迎来爆发式增长，技术和应用不断发展，但与国外顶尖 一年内发展迅速，平均水平上与国外差距并不明显。此外，国内开源大模型在中文上的表现要优于 国外 开源大模型。 图表： AI 大模型 2023 年关键进展 数据来源：中文语言理解测评基准 CLUE 、东吴证券研究所 2.1. 国内外通用 AI 大模型发展历程：国外领先，国内紧 追 国内外头部模型差距依然明显 GPT4-Turbo 总分 89.79 分遥遥领 先 图表：国内外大模型综合表现

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118 125 36 51 38 7.6 2.3 1.6 3.7 120 33 16 72 102 26 29 48 6.4 2.0 1.1 3.3 资料来源：东吴证券，顺为分析 5.3 1.7 0.8 2.8 4.1 1.4 0.6 2.1 3.5 1.2 0.5 1.8 73 34 20 2.9 0.3 1.6 65 23 21

283亿千瓦时 9 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 中国风光装机情况：2024年我国风光新增、累计装机358GW、14亿千瓦，十四五以来年 均增长31%、28% 资料来源：东吴证券，顺为分析 21 30 19 20 21 26 72 48 38 76 80 19 21 12 16 29 51 96 118 30 34 23 18 33 26 36 120