免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 4 月 04 日│中国内地 动态点评 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 中 中 泰 证 券 研 究 所 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 2 0 2 5 . 03 . 1 3 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到

AI+ 金融大模型的两条技术路线 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 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。 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 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 ，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

号文件公布了该标准的正式立 项 • 信通院标准《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与 测试方法》和《联邦学习技术与应用》 • 金融行业标准：央行金融标准化委员会《多方安全计算金融 应用技术规划》 ；《联邦学习金融应用与互联互通标准规范》 ； • 通信行业标准：《联邦学习的安全评测技术要求及测试方法》 （ CCSA-TC1/TF1) ；《联邦学习跨框架互操作技术要求》 业方及生态伙伴共同组建与治理的协作创新平台，是全球领先的联邦学习开源社区，拥有工业级联邦学习开源 框架 FATE 。社区以“开源开放，共力创新”为愿景，汇聚了 4000+ 社区用户参与社区共建，覆盖金融、医疗、科研、人工智能等多个领域与场景，是可信数据流通 领域最具影响力的社区之一。 1300+ 家企业机构， 500+ 所高校 5600 GitHub Star 2021.03 ● Foundation 2019.02 ● • FATE V0.1 版 本正式发布 ZTE 中 兴 Tencent 腾讯 么腾讯云 ICT 、互联网企 业 高校、科研院所 泛金融 19 微调后 大模型 私有数据 服务器端 联邦大模型场景 : 训练和推理过程 领衔联邦学习相关前沿研究：联邦迁移大模型 FTL-LLM 基于“可信联邦学习”的理论框架，在业内提出“联邦迁移大模型”新范式

项目编号： 金融银行核算流程引入 DeepSeek AI 大 模型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... ............................................................................................6 1.2 金融银行核算流程现状........................................................................................... ..........................................................103 1. 引言 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和数据量显著增 加，传统的核算流程已难以满足高效、准确和合规的需求。金融银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的

7 中金一级行业：金融 资料来源：Wind，彭博资讯，中金公司研究部 ⚫ 金融 | 数字金融：虚拟资产价格近期陡升原因简析 (2024.02.16) ⚫ 金融 | 金融科技月观察：市场情绪改善与政策利好共振 (2023.11.20) ⚫ 金融 | AIGC+金融：高价值的落地场景 (2023.07.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：如何赋能财富资管机构？ AIGC+金融：如何赋能财富资管机构？ (2023.06.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：海外领先机构如何布局？ (2023.06.07) 更多作者及其他信息请见文末披露页 观点聚焦 投资建议 财富管理及资产管理或是金融行业中AI赋能空间最大的领域之一，我们在 本报告中详细梳理AI在财富资管机构主要业务流程中的应用，探讨人工智 能+财富及资管行业的未来趋势，展望AI浪潮下的产业链发展及竞争格局。 策类环节， 而较难直接应用在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强投资建议、 涉及核心分析决策任务的业务环节，但未来随着AI大模型学习能力逐步加 强、我们预计其将展现出一定的预测能力；4）潜在风险：重点关注金融消 费者权益保护、数字鸿沟、以及顺周期性/羊群效应等领域。 Q3：AI将如何影响财富及资管行业格局？1）产业分工：由于产融分离/持 牌经营等要求、同时金融机构出于自身投入/技术储备等方面的考量，AI浪

IBM 商业价值研究院 | 研究洞察 2025 全球银行 和金融市场展望 把握 AI 新时代，推动银行业绩增长 IBM 如何提供帮助 现代金融机构需要模块化、安全性、开放性、AI 驱 动的功能以及基于混合云的协作能力。IBM 致力于帮 助您改善客户体验、打造现代化核心银行基础架构、 开拓创新性支付解决方案以及推动企业风险管理转 型。如需了解更多信息，请访问 ibm.com/industries/ com/industries/ banking-financial-markets。 序言 2025 年银行业迎来关键时刻，既面临机遇也面临挑战，未来十年的发展方向由此决定。 自 2008 年金融危机以来，银行受到监管强化、低利率及传统与新兴竞争对手的冲击， 运营自由度不断缩小。这种趋势催生了一个利润受压、成本收入比攀升、市净率持续承 压的环境。 随着宏观经济形势波动（如利率骤升和贸易紧张局势加剧），全球银行正经历着迥然不 些将技术投资 与强有力的转型战略相结合，并依托数字化基础设施和成熟的 AI 风险管理文化的银行， 才能在整个组织内有效地推广创新。 《2025 全球银行和金融市场展望》深入解析了重要转变的关键洞察，并提供了战略行 动框架，以助力金融机构在变革中抓住机遇、实现成功。 对银行业高管而言，这不仅仅是一份指南，更是一场变革的号召。当下的决策将决定组 织在 AI 时代的成败。本报告深入剖析区域差异、技术创新及行业新趋势，为银行机构提

命带来的历史性机遇；既要完善碳核算、环境信息披露等基础制度，也要防范转型过程中的气候风险与 " 洗绿 " 风险；既要 推动绿色金融 " 五篇大文章 " 协同发展，也要深化国际合作，提升在全球绿色治理中的话语权与影响力。道阻且长，行则将至。 我们相信，只要坚持 " 先立后破、稳中求进 "，以 ESG 治理驱动企业内生变革，以绿色金融引导资源高效配置，以创新驱动 绿色技术突破，就一定能将绿色发展蓝图转化为美好现实。 本白皮书 据中心、煤电等重点行业的转型路径，并全面展现公募基金、银行、证券、 保险等金融机构在绿色金融与可持续投资领域的深化探索。我们欣慰地看到，在政策与市场的双轮驱动下，我国绿色信贷与 债券规模已稳居全球首位，ESG 信息披露正从 " 自愿探索 " 迈向 " 规范统一 "，绿色基金、碳金融、转型金融等创新工具多 点开花，金融科技赋能绿色治理的效能持续释放，为经济社会全面绿色转型注入了强劲动能。 引言 降碳等 重点方向，融入嘉实基金、国新证券等绿色金融实践案例，既是对 ESG 治理经验的沉淀总结，更是对绿色转型路径的探索指引。 ESG 的生命力在于实践，价值在于赋能。当前，绿色金融正成为连接资本与绿色项目的重要桥梁，中国 ESG 投资政策标准体 系日趋完善，为经济社会绿色转型注入强劲动力。国新证券将以白皮书发布为契机，持续深化“研究 + 金融”服务模式：在 成果转化上，推动 ESG 评价

个工业大类全覆盖，为推进新型工业化、建设现代化产业体系 提供重要支撑。在强劲的发展态势带动下，各类金融资源正在加速向 工业互联网产业集聚，不断壮大产业生态、激活融合创新，推动工业 互联网领域的“科技-产业-金融”良性循环加速形成。 回顾 2024 年的资本市场，我国在工业互联网领域的投融资保持 了增长势头，在逆势中向稳、向智、向实发展。一系列引导金融支持 工业互联网的政策出台，为工业互联网吸引资本创造条件。从上市企 入新的金融“活水”。 同时，本次报告首次从工业互联网驱动金融质效提升的视角，对 以工业互联网赋能金融的应用模式与路径进行洞察提炼，并围绕工业 互联网助力金融的三大方向，即助力提高运营效率、助力提升抗风险 能力、助力丰富金融供给，归纳提炼了工业互联网赋能金融的七种典 3 型模式，包括贯通供应链金融模式、生产与保险数据融合模式、驱动 信贷流程再造模式、防范金融违约风险模式、优化金融数据流转模式、 信贷流程再造模式、防范金融违约风险模式、优化金融数据流转模式、 催生新型授信模式与数据创新金融租赁模式，并整理了相关典型案例， 为工业互联网产业与金融的进一步合作提供借鉴与参考。 2025 年是全面贯彻党的二十届三中全会精神的开局之年，也是 “十四五”规划的收官之年。面对外部压力加大、内部困难增多的复 杂严峻形势，我国经济运行总体平稳、稳中有进，不断加大宏观政策 逆周期调节力度，加力推出“两重”“两新”等一系列增量政策，在

介绍 产品价值 案例分享 WMS 简介 WMS 基本概念，需求分析。1 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 董事长：仓库还不好管？ 管理层决定目标，执行层决定效果 仓库主管 : 让我们做什么我们就做什么。 销售总监：仓库问题很大，供货不及时还发错货！ 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 WMS 是什么 WMS （执行层） PDA/WCS （操作层） 执行分配 基于仓储管理规范的 任务分解和任务分配 执行跟踪 任务执行过程 动态管控 执行反馈 任务执行结果 动态更新 ERP/OMS （计划层） 主数据 智能设备集成 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 仓库精细化管理的变革趋势 管理模式变革 从经验主导型的以产品为中 心的作业管理模式转变为流 程主导型的以库位为中心的 作业管理模式。对人员经验 的依赖性显著降低，从而降 完整历史。建立对人员绩效 的完整记录，实现准确的人 员绩效考核。 促进供应链协同 通过 WMS 提供的实时库存 和实时订单状态，企业可以 与上下游业务伙伴分享库存 信息，实现更紧密的业务协 同。 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 ERP 用户在仓库管理过程中遇到的问题 仓库人人都要熟悉 ERP 流程 仓库人人都是“活地图”“老司机” 如何解决业务逻辑复杂和操作复杂问题 如何为仓储作业提供指引和信息反馈