非銀金融行業(yè)深度報(bào)告：金融垂類模型開啟數(shù)字金融新時代

請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分行業(yè)走勢12%行業(yè)走勢12% 相關(guān)研究《公募降傭與券商并購左右開弓，券業(yè)競爭格局加速變化》hux@增持（維持）投資要點(diǎn)及基金公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全。2）供給端：海外垂類模型率先突破，產(chǎn)21.69%其接入大模型的意愿也相對強(qiáng)烈。而相較于通用大模型，垂類模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集質(zhì)量更好，在處理金融領(lǐng)域特定任務(wù)時行業(yè)深度更優(yōu)，預(yù)計(jì)后續(xù)將成為財(cái)富管理機(jī)構(gòu)的主流選擇。工智能技術(shù)局限于單純的文本或者NLP等，大模型能夠不斷拉近與國際金融科技巨頭的差距，2017-2023年在IDCFintech的背景下，我們認(rèn)為金融垂類模型將成為金融科技領(lǐng)域未來的發(fā)展重請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分1.財(cái)富管理領(lǐng)域已成為垂類模型理想的應(yīng)用方向 4 4 5 82.垂類模型有望深度賦能金融行業(yè)數(shù)智化升級 2.1.智能營銷：快速生成豐富營銷物料，支撐千人 2.2.智能投顧：全方位分析客戶需求，自動 3.1.垂類模型劃定財(cái)富管理新時代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分 4 6 7 7 8 8 8 9 請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分辦聯(lián)合發(fā)改委等多部委聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，首次填補(bǔ)了調(diào)下邁上了高質(zhì)量發(fā)展的新起點(diǎn)。7月政治局會1.財(cái)富管理領(lǐng)域已成為垂類模型理想的應(yīng)用方向1.1.政策端：監(jiān)管助推金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型圖1：金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)政策發(fā)布日期發(fā)布日期部門政策文件相關(guān)內(nèi)容2019.08中國人民銀行金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年)積極利用人工智能等技術(shù)推動傳統(tǒng)實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)向營銷型、體驗(yàn)型智慧網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)變。加強(qiáng)人工智能等科技成果運(yùn)用，加快完善小微企業(yè)民營企業(yè)、科創(chuàng)企業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域的信貸流程和信用評價(jià)模型。利用人工智能等技術(shù)優(yōu)化移動支付技術(shù)架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)賬戶統(tǒng)一標(biāo)記、手機(jī)客戶端軟件(APP)規(guī)范接口、交易集中路由。2019.10市場監(jiān)管總局金融科技產(chǎn)品認(rèn)證規(guī)則發(fā)布將金融科技產(chǎn)品納入國家統(tǒng)一推行的認(rèn)證體系。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分2019.12中國人民銀行金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)中國人民銀行啟動金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)工作，支持在北京市率先開展金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)，探索構(gòu)建符合我國國情、與國際接軌的金融科技創(chuàng)新監(jiān)管工具。2020.04中國證券業(yè)協(xié)會專業(yè)委員會2020年工作要點(diǎn)研究推進(jìn)人工智能等新技術(shù)在投行業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用研究。2021.09中國人民銀行等關(guān)于規(guī)范金融業(yè)開通技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展的意見探索人工智能等新興技術(shù)領(lǐng)域，加快生態(tài)建設(shè)，利用開源模式加速推動信息技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。2021.11中國人民銀行等金融標(biāo)準(zhǔn)化“十四五”發(fā)展規(guī)劃圍繞人工智能等領(lǐng)域加大標(biāo)準(zhǔn)供給，切實(shí)提升金融科技風(fēng)險(xiǎn)防探索機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等人工智能技術(shù)在監(jiān)管中的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)監(jiān)管模式創(chuàng)新。加強(qiáng)人工智能等標(biāo)準(zhǔn)研制和有效應(yīng)用，引領(lǐng)金融科技規(guī)范健康2021.12中國人民銀行金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)1）運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)拓展風(fēng)險(xiǎn)信息獲取維度，構(gòu)建以客戶為中心的風(fēng)險(xiǎn)全景視圖，智能識別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和傳導(dǎo)路徑，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理前瞻性和預(yù)見性。2）在小微金融領(lǐng)域，發(fā)揮大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的“雷達(dá)作用”，捕捉小微企業(yè)更深層次融資需求。3）利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)建立綠色信息監(jiān)測與分析模型，搭建風(fēng)險(xiǎn)知識圖譜實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，量化環(huán)境效益和轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，提升綠色金融風(fēng)險(xiǎn)管理能力。4）針對智能服務(wù)方式，聚焦老年、殘障、少數(shù)民族等人群日常生活中的高頻金融場景，深度挖掘人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)優(yōu)勢，優(yōu)化界面交互、內(nèi)容朗讀操作提示、語音輔助等功能。2023.06《證券公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃(2023-2025)》提出建立科學(xué)合理的科技投入機(jī)制，要求證券行業(yè)合理加大科技資金投入，鼓勵有條件的券商2023-2025三個年度信息科技平均投入金額不少于上述三個年度平均凈利潤的8%或平均營業(yè)收入的6%。2023.06《基金管理公司網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃（2023-2025）》規(guī)定基金公司當(dāng)年年度營業(yè)收入大于10億元（含每年度信息技術(shù)資金投入應(yīng)不少于最近三個財(cái)政年度平均營業(yè)收入的5%；營業(yè)收入小于10億元且大于2億元（含每年度信息技術(shù)資金投入應(yīng)不少于最近三個財(cái)政年度平均營業(yè)收入的8%；營業(yè)收入小于2億元，每年度信息技術(shù)資金投入應(yīng)不少1.2.供給端：海外垂類模型率先突破，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖2：BloombergGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)來源：<BloombergGPT:ALargeLanguageModelforFinance>，東吳證券研究所請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖3：BloombergGPT執(zhí)行金融任務(wù)表現(xiàn)顯著領(lǐng)先，通用場景表現(xiàn)同樣不俗數(shù)據(jù)來源：BloombergGPT，東吳證券研究所注：在金融領(lǐng)域自然語言處理中，BloombergGPT在金融任務(wù)表現(xiàn)、金融文本情感分析方面的得分分別為62.51、62.47，高于GPT-NeoX、OPT-66B、BLOOM-176B；在通用領(lǐng)域自然語言處理中，BloombergGPT在大規(guī)模多任務(wù)語言理解、閱讀理解、語言交互任務(wù)表現(xiàn)方面的得分分別為39.18、61.22、60.63，高于GPT-NeoX、OPT-66B、BLOOM-176B，僅次于GPT-3。圖4：Finchat使用界面數(shù)據(jù)來源：FinChat，東吳證券研究所請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分24089104525159 24089104525159 -1%圖5：FinChat可提供特定股票的一致預(yù)期價(jià)格數(shù)據(jù)來源：FinChat，東吳證券研究所圖6：FinChat可提供特定投資者的持倉信息數(shù)據(jù)來源：FinChat，東吳證券研究所1.3.需求端：財(cái)富管理機(jī)構(gòu)接入大模型意愿強(qiáng)烈，垂類模型機(jī)遇凸顯圖7：證券行業(yè)IT投入整體呈增長趨勢0304209209178201220132014201520162017數(shù)據(jù)來源：Wind，東吳證券研究所請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分等，以期借助大模型能力為用戶打造全場景證券業(yè)人工智能解決方圖8：首批接入“文心一言”模型財(cái)富管理機(jī)構(gòu)情況廣發(fā)證券將探索大語言模型在基礎(chǔ)問題解答、客戶需求識別、數(shù)智客服、數(shù)智投顧、數(shù)智投研、數(shù)智投教、數(shù)智員工等金融場景落地應(yīng)用，為站式的專業(yè)、智能、貼心服務(wù)。此外，還將探索“文心一言”在運(yùn)營管理方面的應(yīng)用場廣發(fā)基金將攜手百度將智能對話技術(shù)成果應(yīng)用在資產(chǎn)管理領(lǐng)域西南證券將可優(yōu)先內(nèi)測試用文心一言，集成文心一制定等多個領(lǐng)域展開深化合作，在百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)助下，打造聯(lián)合享、培訓(xùn)賦能等方式，強(qiáng)化競爭力，為客戶打造多場鵬華基金投資者教育基地將可優(yōu)先內(nèi)測試用文心一言，集成文心一言的術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)助下，通過技術(shù)共享、培訓(xùn)賦能、聯(lián)合營銷等方式，強(qiáng)化長江證券將優(yōu)先內(nèi)測試用文心一言，集成文心一言的技術(shù)能力興業(yè)證券將把百度領(lǐng)先的智能對話技術(shù)成果應(yīng)用在智能客戶服務(wù)及內(nèi)部投顧域。雙方將打造聯(lián)合解決方案，通過技術(shù)共享、培訓(xùn)賦能等方式強(qiáng)化競場景證券業(yè)人工智能解決方案及服務(wù)，同時依托智慧互聯(lián)、創(chuàng)新互聯(lián)，請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分題解答、客戶需求識別、內(nèi)部效率提升方面的能力。通過集成“文心一言”技術(shù)能力，后搜索及投顧、投研輔助等領(lǐng)域上，期待生成式對話語言模型技術(shù)在國內(nèi)證券業(yè)客華福證券將把百度領(lǐng)先的智能對話技術(shù)成果應(yīng)用在智能客服、富管理垂直領(lǐng)域的場景需求及知識積累，探索打造行融科技創(chuàng)新。未來，海通證券將把百度領(lǐng)先的智能對財(cái)達(dá)證券將把百度領(lǐng)先的智能對話技術(shù)成果應(yīng)用在財(cái)富管理與數(shù)據(jù)來源：中證報(bào)，財(cái)聯(lián)社，東吳證券研究所問答方面的表現(xiàn)，恒生電子在回答的準(zhǔn)確性以及詳實(shí)程度方面較之文心一言存在優(yōu)勢。于通用大模型，金融垂類模型則更像是解決金融請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖9：百度文心一言就金融領(lǐng)域特定問題回答情況數(shù)據(jù)來源：文心一言，東吳證券研究所圖10：恒生電子WarrenQ就金融領(lǐng)域特定問題回答情況數(shù)據(jù)來源：恒生電子WarrenQ，東吳證券研究所2.垂類模型有望深度賦能金融行業(yè)數(shù)智化升級突破，這將為金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來新一輪變革與創(chuàng)新，包括智能營銷、智能投顧、1）客戶畫像建立與潛客預(yù)測：人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，基于海量客戶信息為客戶業(yè)開發(fā)智能營銷平臺，通過整合分析客戶內(nèi)外部數(shù)據(jù)、建立客戶標(biāo)簽、勾勒客戶畫像，人千面產(chǎn)品、服務(wù)及活動，實(shí)現(xiàn)客戶的精細(xì)化運(yùn)營和服務(wù)。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖11：阿里云證券智能營銷解決方案架構(gòu)數(shù)據(jù)來源：阿里云官網(wǎng)，東吳證券研究所薦不精準(zhǔn)的難題，為AI驅(qū)動智能營銷升級提供更大的想象空2.2.智能投顧：全方位分析客戶需求，自動化定制投資建議得投顧業(yè)務(wù)成為真正的普惠金融。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖12：智能投顧服務(wù)模式數(shù)據(jù)來源：券業(yè)星球公眾號，東吳證券研究所為智能投顧業(yè)務(wù)發(fā)展提供潛在的技術(shù)支撐，圖13：代表性金融機(jī)構(gòu)智能投顧業(yè)務(wù)布局通過全面評估客戶賬戶收益風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)、分析客戶投資性格和戶提供持續(xù)的資產(chǎn)配置服務(wù)；在投資后的每個階段，通基于美國先鋒領(lǐng)航集團(tuán)（VanguardGroup）獨(dú)家專利的“全球資本市場模型”（VanguardCapitalMarketsModel），對各類資產(chǎn)收益和數(shù)據(jù)變量進(jìn)行析，并據(jù)以對投資組合未來可能收益進(jìn)行萬次模擬之后，計(jì)算出適合投資投資者情緒、差異化客群特征等因素，幫助投資者淡化選基難、配置難以及擇請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分者制定理財(cái)方案，提供個性化的智能投顧服務(wù)，滿足每個投資者在不通過平臺數(shù)據(jù)沉淀獲取客戶畫像，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析、計(jì)算資產(chǎn)配通過風(fēng)險(xiǎn)問卷測評，獲得用戶畫像，給出建議的風(fēng)險(xiǎn)等級以及數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)，東吳證券研究所圖14：中國智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)增長03143.02017-2025ECAGR：118%3143.02672.02672.02017201820192020202120222023E2024數(shù)據(jù)來源：Statista，東吳證券研究所2.3.智能投研：輔助提煉信息，自動化生成研報(bào)避免信息搜集的耗時和不全面等缺陷。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖15：智能投研運(yùn)作模式數(shù)據(jù)來源：中國信通院，東吳證券研究所智能投研有利于提高研究效率、優(yōu)化投資管理流程，典型應(yīng)用場景包括文本解析、信息分析的效率。對于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，其往往更多聚焦在利用智能投研提高投資效率，復(fù)雜的分析過程，用戶可以在短時間內(nèi)生成具有高圖16：智能投研典型應(yīng)用場景及產(chǎn)品分析金融數(shù)據(jù)收集、分析軟件，包括大量對金融資產(chǎn)有影響的信息；計(jì)算能力強(qiáng)大，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)之間的智能化關(guān)聯(lián)，從而提AlphaSense分析，對全球公司數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析，允許用戶搜索、瀏覽2）智能監(jiān)控：基于投研邏輯從海量大數(shù)據(jù)中篩要信息異動，并實(shí)時預(yù)警；請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分3）投研管理：擁有可編輯的盈利預(yù)測模型、復(fù)眼·風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)期、行業(yè)特征、公司治理、公司評級、負(fù)面輿情等方面，對債券發(fā)行人/飛梭-智能文檔認(rèn)知平臺中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，助力企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺；利用挖掘關(guān)系以及自動化管理，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模業(yè)務(wù)知識執(zhí)行自動化；幫助通過單文檔核查、多文檔交叉復(fù)核、文檔版本比對，幫礎(chǔ)的文檔稽核比對到企業(yè)公開信息中涉嫌違法違規(guī)等潛在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)投研一體化平臺覆蓋投前-投中-投后全渠道，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)管理、知識管理、設(shè)，提高研究成果向投資績效轉(zhuǎn)化的效率，構(gòu)筑資管機(jī)構(gòu)在投研數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)，中證報(bào)，億歐數(shù)據(jù)，新浪財(cái)經(jīng)，東吳證券研究所3.群雄逐鹿，金融科技龍頭標(biāo)的有望脫穎而出3.1.垂類模型劃定財(cái)富管理新時代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及技術(shù)能力成為發(fā)展關(guān)鍵理市場階段性擴(kuò)容往往伴隨金融科技的跨越式進(jìn)步，二者相輔相成。1）2000年代浪財(cái)經(jīng)、東方財(cái)富網(wǎng)等開始嶄露頭角。2007-2008年牛市帶動了財(cái)富管理市場規(guī)模的增長，亦使得財(cái)經(jīng)門戶網(wǎng)站訪問量和用戶活躍度大幅提升。2）2010年代初，伴隨智機(jī)的迅速普及和移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，財(cái)經(jīng)類移動APP開始出類移動APP逐漸擺脫單一的股市信息服務(wù)，開始提供金融理財(cái)、基金投務(wù)，向互聯(lián)網(wǎng)綜合財(cái)富管理平臺轉(zhuǎn)型。疊加2020年代初“基金熱”帶動財(cái)請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖17：市場行情催化下，財(cái)富管理市場階段性擴(kuò)容往往伴隨金融科技的跨越式進(jìn)步數(shù)據(jù)來源：CSDN，東吳證券研究所術(shù)要求和成本門檻較低，且在底座通用大模型的基礎(chǔ)上往往具備較強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)能力。2）在數(shù)據(jù)層面具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的金融科技企業(yè)有望最大程度發(fā)揮特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型的自身在數(shù)據(jù)方面深厚的積累以及強(qiáng)大的研發(fā)能力彌補(bǔ)特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練垂類模型在成本、圖18：垂類模型技術(shù)路線多維度對比特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練通用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)通用性通常在特定領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)較好，但在其他領(lǐng)域可能不具備良好的泛化性。具有更好的通用性，適用于多個領(lǐng)域，但需要微調(diào)以適應(yīng)特定任務(wù)。特定領(lǐng)域適應(yīng)性模型可能更適應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的術(shù)語、語境和底層通用大模型需要額外的微調(diào)以適應(yīng)特定請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分?jǐn)?shù)據(jù)需求需要大量特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能的影響較大。可以在較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。任務(wù)復(fù)雜度對于需要特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的復(fù)雜任務(wù)，特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練可能更有優(yōu)勢。對于相對通用的任務(wù)，通用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)可能更為適用。迭代速度特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練通常涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)的此迭代速度較慢。在面對快速變化的行業(yè)環(huán)境時可能更具有靈活性和適應(yīng)性。資源和成本需要更多的領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)、計(jì)算資源和時間，成本相對較高。相對成本較低，因?yàn)榈讓油ㄓ么竽Ｐ鸵呀?jīng)在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練，模型的初始參數(shù)已經(jīng)在預(yù)訓(xùn)練階段接近最優(yōu)。數(shù)據(jù)來源：CSDN，東吳證券研究所使用時長基本維持行業(yè)第一。圖19：2015-2022年證券服務(wù)類APP月度活躍用戶數(shù)（萬人） 0數(shù)據(jù)來源：Questmobile，東吳證券研究所請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖20：2014-2023H1東方財(cái)富研發(fā)投入情況0305305378378數(shù)據(jù)來源：公司公告，東吳證券研究所圖21：2014-2022年東方財(cái)富研發(fā)人員數(shù)量情況02,0942,123數(shù)據(jù)來源：公司公告，東吳證券研究所了大量有效金融數(shù)據(jù)，有望通過此次組織架構(gòu)調(diào)整提升AI技術(shù)能力，在金融垂類模型3.3.同花順：AI+金融先行者，全面加速大模型布局金融行情及交易等，在向客戶提供層次豐富品類齊全、品質(zhì)精良的數(shù)字化產(chǎn)品的同時，積極探尋金融與科技融合發(fā)展的道路，不斷以數(shù)字化服務(wù)助推行業(yè)轉(zhuǎn)請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖22：2014-2023H1同花順研發(fā)投入情況86420數(shù)據(jù)來源：Wind，東吳證券研究所圖23：2022年同花順員工結(jié)構(gòu)圖2.44%銷售人員36.24%研發(fā)人員數(shù)據(jù)來源：Wind，東吳證券研究所圖24：同花順主要在研項(xiàng)目研發(fā)項(xiàng)目名稱研發(fā)目的預(yù)計(jì)對公司的影響提高證券交易系統(tǒng)響應(yīng)速度及穩(wěn)定性，豐富交易功服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用，進(jìn)一步提升金融信息服務(wù)行業(yè)的進(jìn)一步提升公司在金融信息服務(wù)領(lǐng)豐富公司投顧產(chǎn)品及服務(wù)，提高產(chǎn)通過對愛基金平臺的基金行情分析、基金篩選與交請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分圖25：同花順AI開放平臺產(chǎn)品1）金融行業(yè)身份識別：身份證被廣泛應(yīng)用到證券、股票代碼、股票名稱股價(jià)等信息，轉(zhuǎn)化成可編金工具、資產(chǎn)配戶管理、自選管試培訓(xùn)數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，生成客戶精準(zhǔn)投資畫像，3）財(cái)富管理崗：對理財(cái)師的行為進(jìn)行全流程管理，通過產(chǎn)品銷售、培訓(xùn)考試等對服務(wù)動作進(jìn)行規(guī)范，進(jìn)而提性和溫度。對服務(wù)流程進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時反饋，實(shí)現(xiàn)對合篩選等多種形式的搜索方式，超300+搜索維掘企業(yè)實(shí)際收益人和實(shí)際控制人，結(jié)合同花順特有的標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分交易的標(biāo)的，除傳統(tǒng)的政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)、官方媒體網(wǎng)站等渠道外，系3）資管：通過對非上市公司的資訊數(shù)據(jù)，以及非上市公司的對外投資、股權(quán)關(guān)系、高管信息變動等數(shù)據(jù)可以進(jìn)行監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)異常及國內(nèi)外法律法規(guī)企業(yè)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)貸中、貸后的持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)來源：同花順AI開放平臺官網(wǎng)，東吳證券研究所圖26：i問財(cái)相關(guān)研究成果研究成果應(yīng)用愛問財(cái)對話算法團(tuán)隊(duì)，將多輪對話、圖譜問答、全雙工、多模態(tài)、愛問財(cái)知識圖譜團(tuán)隊(duì)，將自然語言，圖像中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、本體利用語義理解，情感分析和知識圖譜技術(shù)，通過在海量信息中挖掘行業(yè)/公司/人物之間關(guān)系，構(gòu)建事件圖數(shù)據(jù)來源：同花順i問財(cái)官網(wǎng)，東吳證券研究所3.4.恒生電子：金融IT供應(yīng)商龍頭，自研垂類模型搶先落地請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分4.66%銷售人員2.95%4.66%銷售人員2.95%公司不斷進(jìn)行金融科技智能化應(yīng)用的探索，運(yùn)用云原生、高性能、大數(shù)據(jù)、人工智能、圖27：恒生電子主要業(yè)務(wù)板塊人民幣，占營業(yè)收入的36.08%；研發(fā)相關(guān)人員數(shù)量為7016人，占公司總?cè)藬?shù)比重為圖28：2014-2022年恒生電子研發(fā)投入情況50數(shù)據(jù)來源：Wind，東吳證券研究所圖29：2022年恒生電子員工結(jié)構(gòu)圖客服人員技術(shù)人員73.33%數(shù)據(jù)來源：Wind，東吳證券研究所請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明部分請務(wù)必閱讀正文之后的免