轮对 话等任务，在金融领域具有较大的价值创造空间。 例如，据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业 带来每年 2500 亿 ~ 4100 亿美元的增量价值，对应 约 9% ~15% 的营业利润增厚空间；据清华经管联 合度小满等发布的《2024 年金融业生成式 AI 应用 报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带 来 3 万亿元规模的商业价值增量。 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 保险设计平台，其中大模型将应用于帮助精算师更 高效地获取信息，以及基于已有数据和知识库生成 多种保险方案。 二、大模型对金融行业未来发展可能 产生的影响 展望未来，伴随大模型能力提升以及在金融行 业进一步落地应用，大模型有望推动金融行业提升 效率，并给产业协作和行业格局带来深远影响。本 文从应用趋势、赋能空间、产业格局三个方面对大 模型在金融行业应用的发展趋势进行探讨。 （一）应用趋势展望：大小模型协同发展， Co-pilot 大模型能力边界提升以及新的解决方案减少大模型 短板，未来大模型赋能金融行业的空间仍有望进一 步打开。 具体来看，在落地应用的发展趋势上，未来大 模型与小模型或有更多协同，从而赋能更多金融业 务场景。其中，大模型的比较优势在于语义理解、 信息归纳、内容生成，而传统的判别式 AI 优势在 于可控性强、精确度高，适合于资产定价、风险管 理等高精度的分析决策环节。未来二者有望协同互 表 1 目前国内较具代表性的金融领域垂类大模型

互通 的技术。“车路云一体化”中的智能汽车将不仅能借助路侧感知设备“看得高远”，高 能通过云端交控平台“看见全局”。通过与路侧、云端系统的协同感知与协同决策， 车辆的险情规避能力与路线择优能力有望大大提升，从而得以实现安全系数、驾 驶决策和全局交通效率的最优化。 系统构成：车路云图网“五位一体”。 根据国家网联汽车中心、中国汽车工程学 会编制的《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1 Pilot 系统亦仅能在美国加州、内华达州几条特定公 路下达到部分 L3，这与自动驾驶愿景相去甚远，且短期内难以看到突破。 “车路云一体化”打破单车智能局限，开启革命性进步。 “车路云一体化”有望全 面打破单车智能的三大局限，为公私客货汽车进一步增强辅助驾驶能力，乃至全 面走向 L3、L4 级自动驾驶创造条件： ⚫ 扩展感知能力：通过“车路云一体化”，车辆可借助路侧设备“看见”盲区状况， 智能乘用车：通过为个人乘用车广泛配备车联网终端，其辅助驾驶、路线规 划能力有望大大增强；同时，借助路侧感知设备，其交通事故率亦有望大大 降低。由此，民众的驾驶体验与出行效率有望显著提升，驾驶风险与保费负 担有望显著降低，智能网联汽车相关消费亦有望得到拉动。 ⚫ 智慧公共交通：通过引入无人驾驶公交车与网约车，并为之配备车路云终端， 公交车辆的运营调度效率有望进一步提升，亦有望在保证安全性的前提下进 一步降低人工成本支

5 月保费点评》 2023- 06-15 2. 《五年期存款将进入 2.5%时代，储蓄 险竞争力愈显》 2023-06-09 3. 《专属商业养老保险迎常态化经营， 个人养老金有望快速增长》 2023-05- 27 看好丰富数据积累及应用场景驱动下，保险 +AI 大模型的受益机会 核心观点 ❖ 垂直领域大模型或成细分领域公司 AIGC AIGC 发力方向，金融领域已率先 落地。垂直 AI 大模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据 与知识壁垒，并为企业提供更准确、专业的解决方案，更好满足用户在某个领 域的需求，有望成为后续细分领域企业的发力方向。彭博推出专为金融行业打 造的 500 亿参数大语言模型 BloombergGPT，依托其四十年来积累的大量金融 数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得 BloombergGPT 路径，打造保 险领域的专业大模型，赋能保险业务全流程。 ❖ 海外保险机构 AI 大模型布局正加速推进，国内也有望实现 AI 技术的 迭代升级。海外方面，GPT 技术已从销售助理、智能客户、核保核赔等多场 景赋能保险业务，预计随着数据与训练的积累，未来长期 AI 大模型有望向个 性化产品定价、核保核赔、风控减损等场景延伸，深度赋能全产业链。国内方 面，近年来，我国大型保险机构持续关注科技投入，AI

张盛海(研究助理) 021-23183956 zhangshenghai@gtht.com S0880125042247 本报告导读： 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商，有望通过 AI Agent 和智能金 融大数据服务打造新成长曲线。 投资要点： [Table_Summary] 首次覆盖，给予“增持”评级。公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银 行信贷场景，探索金融 开发与合作共建相结合的方式，构建领先的金融 AI Agent 智能体应 用服务平台，并有望实现商业模式的创新，以分润型的运营模式代 替项目交付型模式。 战略投资 DACS，迈向 Web3.0 技术服务。公司全资子公司高伟达 信息科技(香港)有限公司已签约参股数字资产清算服务有限公司 （DACS），在业务和客户层面进行深度合作。公司有望成为帮助传 统金融体系接入 Web3.0 和数字人民币世界的重要“桥梁”。 9 1. 盈利预测与估值 1.1. 公司业务拆分 基本假设： 1）软件业务：公司在银行 IT 深耕多年，积累了一批以银行为主的优质金融 机构客户，随着 AI 应用在金融领域逐步推广，有望带动传统银行 IT 需求 增长。因此，我们假设 2025-2027 年公司软件业务收入增速分别为 10.0%/8.0%/5.0%。 2）系统集成业务：系统集成即应客户需求，代客户采购数据中心、网络中

来源：专家访谈；案头研究；BCG分析。 图2 | 主流eVTOL分类及特征 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 4 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 eVTOL因其快速、灵活的特性，有望成为在地面交通与传统民航之间开辟“第三空间” 的新一代交通方式。然而，受限于技术、监管和基础设施等因素，eVTOL在过去很多年间 始终未能进入实质性落地阶段。如今，随着市场要素的日益成熟，中国eVTOL正从概念走 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日益完善。政策支持、监管放宽、基础设施建设与产业链 发展等四大要素协同发力，为中国eVTOL产业的起飞积蓄势能，中国也有望成为全球首批 实现规模化应用的市场之一。 1.3.1 政策端——中央和地方大力支持低空经济发展 自2021年以来，中国政府围绕低空经济及eVTOL出台了一系列相关政策。2021年2月， 中共中 业发展提供实质性助力。 中央引领、地方联动的政策体系正在快速成型，为中国eVTOL商业化的起飞创造了 前所未有的土壤。随着政策方向的进一步明确和治理机制的快速完善，中国低空经济和 eVTOL产业有望加速实现商业化落地。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 5 1.3.2 监管端——从特殊豁免走向常态审批 eVTOL的商业化进程依赖于健全的监管体系，涵盖适航审定、飞行员执照、空域划设

证券研究报告·行业动态 人工智能应用加速落地 ，算 力增长促进绿电消纳 核心观点 近期，以开源、低成本、高性能为特征的 DeepSeek 系列大模 型火 爆出圈， 人工智能广泛应用的落地有望加速。从整体耗 电量 角度 来看，AI 应用范围的拓展将带动算力需求的提升，进而 推动 用电 量规模的加速提升。算力中心区域集中，东部发达地区传 统 上数 据中心多，虽 “东数西算” 推进，但因 “热数据” 80% 。按此推算，2025 年算力对绿电消纳边际 贡献约 102 亿千瓦时。现阶段，公网配电 + 绿电、绿证交易 + 部 分自建新能源储能应急，是提升绿电占比的重要方式，因 此 绿电 绿证消纳需求有望增长。 行业动态信息 行情回顾：1 月 31 日-2 月 7 日电力板块（882528.WI）下跌 0.68%，沪深 300 指数上涨 1.98%,电力板块跑输大盘 2.67 个百分 点。2024 请务必阅读正文之后的免责条款和声明。 电 力 投资要点及重点公司盈利预测 近期，以开源、低成本、高性能为特征的 DeepSeek 系列大模型火爆出圈， 人工智能广泛应用的落地有望 加速。电力作为人工智能长期发展的底层资产之一，在算力需求持续攀升的大背景下，其重要性愈发凸显。 AI 应用落地带动数据中心用电量加速提升。从整体耗电量角度来看，AI 应用范围的拓展将带动算力需求

新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品 + 服务收费向 SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业 Know-How 等要素，与头部金融机构的长期合作关系有利于补齐数 据、 场景等要素，相关产品有望率先落地。 u 行业受益标的： ）市场系统性风险等。 核心逻辑 1 目录 01 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 02 数据、场景均丰富，大模型走上金融大舞台 03 新一轮金融科技革命 ，产品 & 商业模式均有望革新 04 行业受益标的及风险提示 2 金融科技迎来强催化， AI+ 金 融 迎来发展良机 01 3 u 根据新华社消息，中共中央政治局 24 日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年 新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 03 2 4 u AI+ 金融的发展，除需要算力等通用要素外，还需要数据、技术、 Know-How 、场景等要素。 u 由于银行等金融机构数字化投入大，自身数字化能力强，在传统的产业分工中，我国部分金融科技企业一般承担具体的系统实现任务，按项 目或按人月收费。我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品

高，且客户对成本诉求敏感，驱动物流企业加强成本控制、精细化运营的核心能力。 AI 大模型、机 器 人等技术在物流场景的落地，有助于成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先使用 AI 等科技 或具备技术基因的 ToB 物流商，有望在成本竞争中进一步扩大竞争优势。 “AI+ 物流”相较于“互联网 + 物流”：全链路深度融合，智能决策。我们认为， AI+ 物流以人工智 能 算法、机器人及自动驾驶技术为底层支撑，从被动响 业加强两大核心能力：动态优化成本、精细化运 营。随着 AI 、机器人等技术在物流场景的落地，成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先 使用 AI 等科技的具备技术基因的 ToB 物流商有望进一步扩大竞争优势。 1. AI 穿透全链条， 成本管控向“智能化”跃迁 6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 我们认为，“ AI+ 供应链领先企业现阶段基本已经实现了业务的信息化、数 字化，并且愈加重视人工智能对业务的赋能，例如传化智联、海晨股份已经本地部署 DeepSeek 以 追 求业务效能突破； 同时，人工智能技术亦有望为传统的大宗商品和消费品供应链企业提供新的赋 能 机会。 表：重点 ToB 供应链企业数字化智能化布局 资料来源：传化智联官网、投资者关系活动记录，海晨股份官网、官方公众号，怡亚通官网、官方公众号，物产中大

。 • 根据预计发电量增量，在现有的风电和光伏装机的基础上，预计 2021-2025 年间光伏新增装机年均规模有望提升到 100GW 以上，而风 电 的装机规模则有望提升到 50GW 以上；预计 2025-2030 年间，光伏新增装机规模有望达到 170GW 以上，风电年均新增装机量有望达 到 70GW 以上。 行业分析 5285 44 78

[Table_ReportInfo] 《计算机行业跟踪周报 350 期：信创操作 系统持续发展，人形机器人落地前景可 期》2024.08.11 《医疗 IT 订单月度数据跟踪系列：7 月中 标订单表现平淡，政策有望加速医疗 IT 需求释放》2024.08.08 《计算机行业 2024 年 8 月研究观点：各 地政府积极布局，低空经济进入加速落地 期》2024.08.06 [Table_AuthorInfo]  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最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。  人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早，