政策再次强化金融AI

最高层会议明确政策拐点，市场Beta有望大幅上行。1）7月24日，中共中央政治局召开会议，指出要活跃资本市场，提振投资者信心，这一要求充分体现了党和国家对资本市场的高度重视。2）本次政治局会议“要活跃资本市场，提振投资者信心”的提法，是对于资本市场定调的新变化。根据央广网，政治局会议提及“资本市场”最近的一次是在2022年4月29日，彼时的表述是“要及时回应市场关切，稳步推进股票发行注册制改革，积极引入长期投资者，保持资本市场平稳运行”。 而在其后的2022年7月、12月，2023年4月的政治局会议都未提及资本市场。3）历史上看，每一轮资本市场政策拐点明确后，都成为市场beta的催化剂：2005年进行股权分置改革，解决了分置股权的流通问题和双轨市场；2014-2015年新三板实现跨越式发展，全国中小企业股份转让系统首批全国企业集体挂牌仪式；2018年10月31日中共中央政治局召开会议，提到加强资本市场制度建设，激发市场活力。 因此，我们认为，本次中共中央政治局会议关于“要活跃资本市场，提振投资者信心”的全新表态，具备强烈政策拐点信号，市场Beta有望大幅上行。 金融AI的Alpha与Beta强烈共振。1）Alpha：金融IT公司AI产品持续落地，结合数据端布局、研发投入和变现能力，同花顺、恒生电子、金证股份、达观数据等公司，由于具备海量、丰富、高质的金融领域垂类数据，并致力AI技术研发+相应场景产品落地的领军企业，在大模型时代竞争力优势将进一步强化。2）Beta：5月以来，国内算力层激励政策频出，以北上深为代表，全国各地加快制定人工智能规划；国内以光模块、AI服务器等为代表的核心算力环节，已在订单、产能规划上展现出高景气，落地放量可期；7月国内资本市场积极信号不断，资本市场活力有望进一步激发。 垂类领域模型专业能力突出，海外金融垂类模型陆续问世。1）随着ChatGPT的快速发展，通用大模型存在广泛应用。但在金融等特定垂直领域，垂类大模型仍有不可替代性。许多大模型厂商都致力于推出各类行业大模型，并不一定要求行业大模型具有非常全面的能力，而更需要对行业知识的理解和对行业需求的适配。垂类领域预训练模型可以学习到特定领域的术语、上下文信息和任务模式，提高对该领域的语义理解和生成能力，垂直领域效果上优于通用大模型＋微调。2）彭博社构建具备3630亿个标签、迄今为止最大的特定领域训练数据集，训练出BLOOM风格、拥有500亿参数的金融领域的大型语言模型BloombergGPT，在金融专用任务和通用任务上表现出色。3）stratosphere.io发布Finchat，投资者可以立即调用来自750多家上市公司的财务数据来支持其分析，还提供100多本著名投资者的投资书籍和信件，并协助分析师给出股价的共识价格，帮助投资者更好地进行投资决策。 AI+金融领域国内主要厂商正加速落地。1）同花顺：AI能力及智能投顾投入较高，在AI开放平台的底座支撑下，基础版本的智能投顾“i问财”和进阶智能投资助理陆续落地。2）金证股份：深耕金融科技多年，研发技术平台生态链完整，在首席人工智能官詹毅的带队下，AI能力快速发展，子公司丽海弘金（智能投资）和优品科技（智能投顾）领衔智能投研，企业级RPA软件金智维等AI相关产品构筑完整生态链。3）恒生电子：金融IT供应商龙头企业，6月28日召开会议发布WarrenQ和光子。WarrenQ是恒生聚源推出的面向投研投资场景打造的专业一体化投研工具平台，赋能“搜、读、算、写”投研全流程场景，提升投研效率；金融智能助手光子，解决大模型在落地过程中存在的技术连接、应用连接、数据安全合规即时等问题，实现业务系统的智能化升级和重构。4）达观数据：作为提供各类场景文本机器人的AI企业，公司研发垂直领域模型“曹植”，打造智能投研知识图谱中台，智能投研机器人在关键投研信息抽取和热点词分析上表现出色。 推荐关注：结合AI垂类模型布局、研发投入体量和未来变现能力，推荐同花顺、金证股份、恒生电子、财富趋势、东方财富、指南针、顶点软件。 风险提示：金融监管风险；AI产品线推进不及预期。 一、最高层会议明确政策拐点，市场Beta有望大幅上行 近期中央关键会议明确活跃资本市场、提振投资者信心。7月24日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议指出，要活跃资本市场，提振投资者信心，这是对资本市场提出的新要求，其中涉及深化改革、防控风险、加强监管等诸多方面，是一项系统性工程。资本市场在经济和金融运行中具有牵一发而动全身的作用。作为下半年实施金融政策的明确目标之一，“活跃资本市场，提振投资者信心”这一要求充分体现了党和国家对资本市场的高度重视。具体来看： 7月24日的政治局会议指出，当前经济运行面临新的困难挑战，主要是国内需求不足，一些企业经营困难，重点领域风险隐患较多，外部环境复杂严峻。疫情防控平稳转段后，经济恢复是一个波浪式发展、曲折式前进的过程。我国经济具有巨大的发展韧性和潜力，长期向好的基本面没有改变。 会议还强调，做好下半年经济工作，要坚持稳中求进工作总基调，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，全面深化改革开放，加大宏观政策调控力度，着力扩大内需、提振信心、防范风险，不断推动经济运行持续好转、内生动力持续增强、社会预期持续改善、风险隐患持续化解，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。 这是最近几次政治局会议中首次提及“要活跃资本市场，提振投资者信心”，具备强烈政策拐点信号。根据央广网，政治局会议提及“资本市场”最近的一次是在2022年4月29日，彼时的表述是“要及时回应市场关切，稳步推进股票发行注册制改革，积极引入长期投资者，保持资本市场平稳运行”。而在其后的2022年7月、12月，2023年4月的政治局会议都未提及资本市场。 历史上看，每一轮资本市场政策拐点明确后，都成为市场beta的催化剂： 2005年进行股权分置改革：解决了分置股权的流通问题和双轨市场。当非流通股经过赎买转为流通股，A股上千家上市公司终于迎来市场化定价，因此走出了一轮波澜壮阔的大牛市。 2014-2015年资本市场政策迎来重大创新：新三板实现跨越式发展，全国中小企业股份转让系统1月24日在北京举办首批全国企业集体挂牌仪式；5月16日发布实施《首次公开发行股票并在创业板上市管理办法》和《创业板上市公司证券发行管理暂行办法》。创业板首发办法适当放宽财务准入指标，取消持续增长要求；国务院总理李克强11月19日主持召开的国务院常务会议指出，抓紧出台股票发行注册制改革方案，取消股票发行的持续盈利条件，降低小微和创新型企业上市门槛。 2018年10月31日中共中央政治局召开会议：提到加强资本市场制度建设，激发市场活力。本次表态体现了资本市场对稳经济、提信心的重要作用，后续或有相关政策延续，例如引入中长期资金等方面。 图表1：2004年至今上证综指变化及资本市场政策发布时间 贯彻中央政治局会议精神，证监会进一步落实，激发资本市场活力。7月24日至25日，中国证监会召开2023年系统年中工作座谈会，研究部署下半年重点工作，要坚决贯彻落实中央政治局会议精神，结合资本市场实际，把握好提振信心、保持定力、坚守稳健、改进作风4个原则，进一步激发资本市场活力，提升资本市场功能，更好服务高质量发展。重点抓好以下工作。 一是进一步突出稳字当头、稳中求进。坚持以市场稳、功能稳、政策稳，促进预期稳。 二是进一步提升服务国家重大战略的质效。 三是进一步深化资本市场改革开放。 四是进一步加大资本市场防假打假力度。 五是坚守监管主责主业。全面落实私募投资基金监督管理条例，完善配套规则和机制，对创投基金实施差异化监管安排，优化行业发展环境。 六是坚决守牢风险底线。不折不扣落实党中央、国务院关于促进房地产市场平稳健康发展、有效防范化解地方债务风险等部署。 二、金融AI的Alpha与Beta强烈共振 1）金融AI：主要厂商全力突破，商业落地可期 金融AI进展持续催化，ALPHA未来可期。结合数据端布局、研发投入和变现能力，同花顺、恒生电子、金证股份、达观数据等公司，具备海量、丰富、高质的金融领域垂类数据，并致力AI技术研发+相应场景产品落地的领军企业，在大模型时代竞争力优势将进一步强化。 同花顺：积累舆情、企业、诚信相关的海量数据，且具备较强的技术研发和AI落地能力，已有i问财、AI开发平台等多项AI产品推出。 金证股份：深耕金融科技多年，具备金融交易及智慧城市数据积累，研发技术平台生态链完整，已推出企业级RPA软件金智维等AI相关产品。 恒生电子：金融IT供应商龙头企业，子公司恒生聚源积累丰富金融数据及资讯，高研发投入下金融科技实力显著攀升，为首批文心一言生态合作伙伴。 达观数据：作为提供各类场景文本机器人的AI企业，公司研发垂直领域模型“曹植”，打造智能投研知识图谱中台，智能投研机器人在关键投研信息抽取和热点词分析上表现出色。 2）产业与市场的BETA均大幅改善 5月以来，以北上深为代表，全国各地加快制定人工智能规划。1）5月19日，北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员名单（第一批）出炉，第一批伙伴成员共有39家，其中，算力伙伴2家，数据伙伴9家，模型伙伴7家，应用伙伴13家，投资伙伴8家。 2）5月31日，深圳市发布加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年），强化智能算力集群供给，整合深圳市算力资源，建设城市级算力统筹调度平台；打造大湾区智能算力枢纽，积极有序集聚政府、企业、科研机构、高校等的智能算力资源，与周边城市加强智能算力合作，谋划共建粤港澳大湾区智能算力统筹调度平台； 联合香港企业、科研机构、高校等，打造深港人工智能算力赋能中心。3）6月2日，上海自贸区临港新片区在智算大会上发布了《临港新片区加快构建算力产业生态行动方案》，提出2025年，临港新片区将形成以智算算力为主，基础算力和超算算力协同的多元算力供给体系，总算力将超过5EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），人工智能算力占比达到80%，算力产业总体规模突破100亿元。 资本市场政策拐点来到，正大幅回暖。7月24日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作，要活跃资本市场，提振投资者信心。券商指数（886054.WI）自2023年6月以来持续好转，7月28日单日涨幅达到7.74%。资本市场积极信号不断，资本市场活力有望进一步激发。 图表3：2022年7月至今券商板块走势 三、垂类领域模型专业能力突出，海外金融垂类模型陆续问世 行业预训练大模型：比微调通用性更优。许多大模型厂商都致力于推出各类行业大模型。 百度文心大模型与各行业企业联手，在通用大模型的基础上打造能源、金融、航天、制造、传媒等具体行业大模型。华为将大模型体系分为了基础大模型L0、行业大模型L1、细分场景模型L2三层。科大讯飞也提出“1+N”战略，“1”是通用大模型算法研发及高效训练底座平台，“N”是教育、医疗、人机交互、办公等行业大模型。实际应用并不一定需要大模型具有非常全面的能力，而更需要对行业知识的理解和对行业需求的适配，在具体行业上，行业大模型的泛化等能力往往要优于基础大模型+微调。 大模型+预训练：预训练是指在大规模无标注数据上进行的模型训练，使得模型能够学习到语言的普遍特征和语义知识。预训练模型可以通过遮蔽任务、下一句预测任务等方式进行，例如BERT、GPT等模型。预训练的优势在于能够从大规模数据中学习语言的上下文信息，提高模型的语义理解和生成能力。垂类领域预训练使用特定领域的数据集进行模型训练，使得模型能够更好地理解和处理该领域的文本。垂类领域预训练模型可以学习到特定领域的术语、上下文信息和任务模式，提高对该领域的语义理解和生成能力。 图表4：预训练模型架构差异 大模型+微调：在用场景数据深度微调模型时，需要丰富的行业经验Knowhow进行评价和指导。在通过场景