【AI金融新纪元】系列报告（四）：金融与AI融合持续深化

证券研究报告 【AI金融新纪元】系列报告（四） 金融与AI融合持续深化 证券分析师：孙婷 执业证书编号：S0600524120001联系邮箱：sutdwzqcomcn 证券分析师：武欣姝 执业证书编号：S0600524060001联系邮箱：wuxsdwzqcomcn 二零二五年六月十一日 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 2004年之前 2004年2010年 2010年2022年 2023年至今 中国金融与技术的融合始于20世纪80年代，互联网及数字技术出现，传统金融机构受到提高工作效率等需求推动，开始通过传统IT软硬件实现办公自动化、电子化，实现业务升级。IT部门、银行卡、ATM、证券交易所等线下部门快速普及。 互联网在中国迅速发展，2008年牛市下PC端金融网络门户兴起，新浪、搜狐、网易等传统门户财经频道日益成熟，和讯网、金融界、证券之星等垂直财经网址厚积薄发。但是受限于时代条件，互联网金融领域仍处于起步阶段。东方财富后来居上，成为该阶段的集大成者。 2009年移动应用市场兴起，财经类移动APP开始出现；2010年代后半段2020年初，财经类移动APP开始致力于满足用户多元化的财富管理需求。AI技术的兴起使得智能营销、智能投顾等获得助推，东方财富、同花顺和华泰证券在该阶段大放异彩。 随着人工智能、大数据、区块链等技术的快速发展，AI金融技术持续完善。2023年ChatGPT引发广泛关注，大模型与金融的结合赋能财富管理及金融科技行业。2023年3月彭博发布金融大模型BloombergGPT，开启金融AI大模型的数字金融新时代。东方财富、同花顺、恒生电子引领金融科技前沿。 金融信息化 技术作为业务基础设施，未能进入核心领域 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” 互联网金融 APP 科技从后台支持的位置走向前端，进入金融业务 核心环节 AI金融 AI成为金融公司业务发展核心力量，甚至发展为企业主营业务，渗透率不断加速 3 核心要点 金融行业科技投入逐年提升。随着数字经济发展，金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长。 我们认为AI金融时代的到来将从存量、增量2个方面利好金融行业。存量：后台部门效率提升；与大数据结合后，金融产品个性化与精准营销将增强客户粘性，带来业务增长。投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增量：AI赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI赋能券商：AI终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。AI智能客服嵌入APP助力客户交互率提升，AI支撑 画像分析助力精准营销，帮助券商实现各业务条线收入提升，推动行业稳健发展。 AI赋能互联网金融：在C端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在B端利用AI大模型解析数据生成投研报告，助力分析师提炼关键结论。此外，打开AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案服务等新生业务新局面，推动服务效率和业务增长双重跃升。 AI赋能保险行业：推动保险价值链实现自动化与个性化，在产品设计、承保理赔及中后台管理等环节全面提升效率与决策能力，并逐步拓展至精算等核心领域。此外，开拓AI驱动的保险业务创新、跨境保险服务与多语言支持服务等新生业务新局面，助力保险机构实现高质量数字化转型。 AI赋能银行：AI大模型在C端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在B端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓AI驱动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生电子】，建议关注【顶点软件】、【金证股份】、【长亮科技】、【新致软件】；金融科技弹性小票，我们推荐【九方智投控股】、【指南针】，建议关注【财富趋势】。 风险提示：监管环境趋严抑制行业创新；行业竞争加剧；权益市场大幅波动；技术风险；金融风险传导。 目录 金融， ， ， ， 6 7 1AI金融，科技辅助脑力劳动 2AI赋能券商，存量降本增效新生业务可能性 ， 3AI赋能互联网金融，核心业务提升发展新思路 4AI赋能保险，提高承保效率辅助投研 5AI赋能银行，流程提效深化客户服务 6投资建议 7风险提示 AI金融，科技辅助脑力劳动 11金融行业科技投入逐年提升 金融科技资金投入年均复合增速快。随着数字经济的全面发展，为数字金融创造更多技术创新的资源和应用的需求场景，银行、保险、证券等传统金融机构作为信息科技服务的主要需求方近年来不断加大技术资金投入，据艾瑞咨询，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74；除银行外，各行业技术资金投入占比逐年提升。 图表：中国金融科技产业链 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 CAGE12 673 475 543 图：20222026E中国金融机构技术资金投入情况 377 2659 2530 2888 3119 518 451 3443 587 422 771 662 202220232024E2025E2026E 银行业（亿元）保险业（亿元）证券业（亿元） 对外输出对内赋能 芯片 传感器服务器IT系统 大数据 人工智能云计算区块链 物联网 金融科技企业 采购 自研 业务能力 银行 保险 获客 风控 运营 客服 技术输出 技术服务商 技术能力 云计算大数据 AI区块链 证券 基金 互联网金融支付 消费金融 技术输出（定制化标准化） 技术范畴 需求方 700 600 500 400 300 200 100 0 图表：20222026E中国证券业科技投入及发展预测 CAGE20 662 475 543 377 422 202220232024E2025E2026E IT投入亿元）IT投入增长率 25 20 15 10 5 0 12AI金融引领金融科技范式迎来变革 2022年ChatGPT重磅发布开启大模型元年，2023年国内AI大模型百花齐放。2022年OpenAI发布ChatGPT，国内迅速形成大模型共识，各行业大模型持续推陈出新。2023年5月中旬，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用大模型奇富GPT，是业内“国内首个金融行业通用大模型”。目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基APP或是金融终端，为已有功能增加AI能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用。 金融大模型专业知识大模型能力，金融AI大模型引领金融科技范式迎来变革。金融大模型是专业知识与大模型能力相结合的行业大模型应用体系，是通用大模型在垂直行业的有效实践。金融大模型的应用将改变金融科技范式，重塑金融机构工作方式和服务生态，目前已在金融咨询、产品介绍、内容文本生成、虚拟客服等方面得到实际应用，随着“大数据大算力强算法”升级，金融大模型将在更多细分领域带来新技术的变革。 图：金融大模型落地路径与能力对比 监管科技 风险管理 产品创新 智能营销 基 础 大 模 型 经验反哺 技术支持 金 融 大 模 型 业务场景 大模型服务 应用支撑 智能决策模型代理 细分领域训练模型 OCR训练平台AOI训练平台 企业专属大模型 针对于企业特征的行业大模型定制解决方案 基础模型 业务场景特征与数据资源，在专业度、业务模 通用算法行业算法场景模板 通用大模型 与基础大模型相比，金融行业大模型结合金融 型输出能力、场景适配度与成本把控等方面优 高性能算力资源 大模型训练 机器学习 数据准备增强 基础平台 势较为明显。 随着行业大模型的不断涌现，未来将有更多的 金融业务板块与细分场景被模型能力覆盖。 13国内金融垂类大模型百花齐放 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。国内金融垂类大模型百花齐放，各家公司都在致力于以大模型赋能股基APP或是金融终端，为已有功能注入AI能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用，通过大模型多样、便捷、高效的特点提升原有客户粘性、提高获客能力并吸引客流量，推动公司C端、B端存量业务增长。 恒生电子：恒生电子于2025年3月发布了恒生光子大模型一体机DeepSeek版，基于华为昇腾800IA2推理服务器，满足行业对于AI应用高效部署、算力底座以及业务数智化创新的需求，助力金融机构快速完成大模型的部署落地，加速行业数智化转型进程。 蚂蚁金服：2025年3月，蚂蚁集团Ling团队发表了一篇技术成果论文，推出两款不同规模的MoE大语言模型百灵轻量版（LingLite）与百灵 增强版（LingPlus），两者性能均达到行业领先水平。 腾讯云：2025年2月27日，腾讯混元自研的快思考模型TurboS正式发布，能够实现“秒回”，吐字速度提升一倍，首字时延降低44，同时在知识、数理、创作等方面也有突出表现。通过模型架构创新，TurboS部署成本也大幅下降，持续推动大模型应用门槛降低。 东方财富：妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型，2025年3月21日，东方财富宣布妙想大模型已正式向所有用户开放，并全面登陆东方财富APP，开启智能投资时代，表明其在金融大模型上的布局已经深度融入核心业务链条。 图：恒生电子金融大模型产品矩阵图：蚂蚁金融大模型全栈技术布局图：腾讯云金融大模型结局方案全景图图：东方财富金融行业大模型 14AI将同时赋能金融行业存量及增量业务 我们认为AI金融时代的到来将从存量、增量2个方面利好金融行业： 存量：后台部门效率提升；与大数据结合后，金融产品个性化与精准营销将增强客户粘性，带来业务增长。以保险业和银行业为例，随着普惠金融的深入推进，客户群体已逐步拓展至下沉市场、小微企业及跨境业务等领域。在利率持续下行和产品同质化竞争加剧的背景下，金融服务向个性化转型的趋势愈发显著。AI技术与金融业务的深度融合，使机构能够基于客户的差异化需求和特征，快速定制个性化解决方案，在不显著增加人力及运营成本的前提下，提升服务覆盖与客户满意度。同时，依托大模型的精准分析能力，有助于金融机构实现高效直达的营销触达，进一步赋能传统业务的拓展与转化。投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促 进存量业务边际增长率提高。金融行业的发展与市场交易情绪、投资者数量等方面息息相关，以证券业务、资管业务为例，二者以交易量、换手率、产品规模等交易面指标为驱动源，我们将以市场交易面为增长力的传统金融业务定义为存量。金融科技赋予投资者更为简便、快速、全面的服务，在一定程度上有利于使投资者单位交易量、交易次数提升，乃至吸引更多主体使得市场投资者数量实现增长。此外，金融信息服务商产品不断更新迭代能够自研自用的同时向外输出，二次赋予传统金融机构更优质服务效用，金融信息服务高质量的输出将在已有存量增长的基础上赋予更高的边际增长率。 14AI将同时赋能金融行业存量及增量业务 增量：AI赋能下新兴产品及应用应运而生。AI金融时代是金融与技术场景的融合，诞生了以智能投顾、大数据征信、虚拟人等新兴产品，我们将具有新兴应用场景或具有先进技术的金融产品定义为增量。金融机构在日常运营中积累了大量客户交互数据，在发展AI和大模型技术方面具备天然优势，这不仅有助于推动自研模型在内部业务中的高效落地，还可与成熟模型结合形成标准化解决方案，进一步转化为可对外输出的新兴业务，实现技术与服务的双重赋能。随着人工智能技术的成熟，金融业大模型应运而生，底层技术的丰富与完善为大模型嵌入现有产品并实现降本增效提供契机，同时催生更多以金融大模型为基础的新产品和应用领域，AI金融时代蓝海市场可期。 AI金融时代 存量