金融垂类模型应用分析( 26 页)

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目录

1. 财富管理领域已成为垂类模型理想的应用方向 ...... 4

1.1. 政策端：监管助推金融数字化转型..... 4

1.2. 供给端：海外垂类模型率先突破，产业生态逐步完善..... 5

1.3. 需求端：财富管理机构接入大模型意愿强烈，垂类模型机遇凸显..... 8

2. 垂类模型有望深度赋能金融行业数智化升级 .... 11

2.1. 智能营销：快速生成丰富营销物料，支撑千人千面个性化营销....... 11

2.2. 智能投顾：全方位分析客户需求，自动化定制投资建议....... 12

2.3. 智能投研：辅助提炼信息，自动化生成研报....... 14

3. 群雄逐鹿，金融科技龙头标的有望脱颖而出 .... 16

3.1. 垂类模型划定财富管理新时代，数据基础及技术能力成为发展关键....... 16

3.2. 东方财富：金融数据积累丰富，AI 领域研究持续深入 ..... 18

3.3. 同花顺：AI+金融先行者，全面加速大模型布局 .... 19

3.4. 恒生电子：金融IT 供应商龙头，自研垂类模型抢先落地 ..... 22

4. 投资建议 .... 25

5. 风险提示 .... 26

图表目录

图1：金融领域人工智能相关政策 .... 4

图 2：BloombergGPT 训练数据集构成 .... 6

图 3：BloombergGPT 执行金融任务表现显著领先，通用场景表现同样不俗 .... 7

图 4：Finchat 使用界面 ...... 7

图 5：FinChat 可提供特定股票的一致预期价格 ..... 8

图 6：FinChat 可提供特定投资者的持仓信息 ..... 8

图 7：证券行业IT 投入整体呈增长趋势 ...... 8

图 8：首批接入“文心一言”模型财富管理机构情况 .... 9

图 9：百度文心一言就金融领域特定问题回答情况 ...... 11

图 10：恒生电子WarrenQ 就金融领域特定问题回答情况 ...... 11

图 11：阿里云证券智能营销解决方案架构 .... 12

图 12：智能投顾服务模式 .... 13

图 13：代表性金融机构智能投顾业务布局 .... 13

图 14：中国智能投顾资产管理规模持续增长 .... 14

图 15：智能投研运作模式 .... 15

图 16：智能投研典型应用场景及产品分析 .... 15

图 17：市场行情催化下，财富管理市场阶段性扩容往往伴随金融科技的跨越式进步 .... 17

图 18：垂类模型技术路线多维度对比 .... 17

图 19：2015-2022 年证券服务类APP 月度活跃用户数（万人） .... 18

图 20：2014-2023H1 东方财富研发投入情况 ..... 19

图 21：2014-2022 年东方财富研发人员数量情况 ...... 19

图 22：2014-2023H1 同花顺研发投入情况 ..... 20

图 23：2022 年同花顺员工结构图 ....... 20

图 24：同花顺主要在研项目 .... 20

图 25：同花顺AI 开放平台产品 ...... 21

图 26：i 问财相关研究成果 ...... 22

图 27：恒生电子主要业务板块 .... 23

图 28：2014-2022 年恒生电子研发投入情况 ...... 23

图 29：2022 年恒生电子员工结构图 ....... 23

图 30：2017-2023 年恒生电子IDC Fintech Rankings 100 排名变化 ....... 24

图 31：恒生电子主要产品 .... 24

图 32：重点标的盈利预测及估值 .... 26