金融大模型：重塑金融生態(tài)引領智能決策新紀元 頭豹詞條報告系列

aL曹珈赫·頭豹分析師2024-08-16未經(jīng)平臺授權(quán)，禁止轉(zhuǎn)載版權(quán)有問題？點此投訴信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)/軟件和信息技術(shù)服務業(yè)/信息技術(shù)咨詢服務/信息系統(tǒng)服務信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)/軟件和信息技術(shù)服務業(yè)/信息技術(shù)咨詢服務/信息系統(tǒng)服務信息科技/軟件服務行業(yè)定義行業(yè)分類行業(yè)特征發(fā)展歷程基于資金密集型、數(shù)據(jù)密集按照服務領域、應用實踐、金融大模型行業(yè)特征為：短金融大模型行業(yè)型的特征，得益于數(shù)據(jù)流…開源狀態(tài)的分類方式，金…期遭遇算力瓶頸、長期算…目前已達到2個階段產(chǎn)業(yè)鏈分析行業(yè)規(guī)模金融大模型行業(yè)規(guī)模暫無評級報告金融大模型行業(yè)相關(guān)政策11篇競爭格局上游分析中游分析下游分析數(shù)據(jù)圖表數(shù)據(jù)圖表SIZESIZE數(shù)據(jù)金融大模型作為生成式AI在金融領域的垂直應用，依托數(shù)據(jù)、算法和算力，展現(xiàn)高度技術(shù)優(yōu)越性與行業(yè)契合性。盡管面臨算力瓶頸、法律治理起步、市場競爭激烈等挑戰(zhàn)，其市場規(guī)模仍快速增長，預計未來幾年將大幅擴張。技術(shù)協(xié)同發(fā)展、大小模型協(xié)同進化、AIAgent應用及多模態(tài)模型潛力將進一步推動金融大模型發(fā)展，重塑金融業(yè)信息基礎設施與展業(yè)模式，提升市場規(guī)模與服務質(zhì)量。行業(yè)定義[1]應用落地的高潛場景。金融大模型（此前國外流行稱其為“FinGPT”）通常被定義為生成式大模型在金[1]1：1.知網(wǎng)：李珮.金融大?！袠I(yè)分類[2]按照服務領域、應用實踐、開源狀態(tài)的分類方式，金融大模型 銀行業(yè)大模型 銀行業(yè)大模型銀行業(yè)大模型專注于提升銀行的運營效率，降低風險，并增強客戶服務質(zhì)量，涵蓋了風險管理、貸款審批、客戶關(guān)系管理等日常運營和管理方面。例如，中國工商銀行推出的基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型、中國農(nóng)業(yè)銀行推出的ChatABC、興業(yè)銀行推出的ChatCIB、平安銀行推出的BankGPT平臺等。金融大模型保險業(yè)大模型主要應用于保險產(chǎn)品的定價、風險評估以及理賠處理，為保險公司提供定制化的保險產(chǎn)品和服務，優(yōu)化風險管理，提升理賠效率。證券業(yè)大模型則聚焦于證券市場的分析和預測，幫助投資者更好地理解市場趨勢，尋找投資機會，同時輔助證金融大模型保險業(yè)大模型主要應用于保險產(chǎn)品的定價、風險評估以及理賠處理，為保險公司提供定制化的保險產(chǎn)品和服務，優(yōu)化風險管理，提升理賠效率。證券業(yè)大模型則聚焦于證券市場的分析和預測，幫助投資者更好地理解市場趨勢，尋找投資機會，同時輔助證券公司提升投資決策的精準性和效率。信托業(yè)大模型則注重信托財產(chǎn)的管理和運作，包括資產(chǎn)配置和風險控制等，助力信托公司實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值，并提供優(yōu)質(zhì)的信托服務。金融大模型行業(yè)基于應用實踐的分類： 投研場景保險場景廠金融大模型個人金融智能助理零樣本金融合同要素提取 投研場景保險場景廠金融大模型個人金融智能助理零樣本金融合同要素提取通過自動化采集，將研報、新聞、分析師音視頻素材輸入大模型，借助大模型的多模態(tài)理解能力，通過觀點歸納和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，協(xié)助工作人員完成市場的高效解讀。例如，螞蟻集團支小助投研版實測數(shù)據(jù)表示，其每日可輔助每位投研分析師高質(zhì)量地完成超過100+篇研報和資訊的金融邏輯和觀點提取，完成50+金融事件的推理和歸因，帶來了明顯的生產(chǎn)力提升。通過搭建智能化理賠平臺，建設高精度的“自動化信息提取”和“自動化核賠”雙智能引擎。例如，螞蟻保進行自動化核賠時，核賠決策模型首先利用自然語言處理技術(shù)針對用戶上傳的理賠材料進行關(guān)鍵信息實體識別、關(guān)系抽取等從而形成結(jié)構(gòu)化的理賠案件，然后利用大模型的CoT邏輯思維鏈能力快速準確地判斷理賠申請的有效性，避免人工審核中可能出現(xiàn)的主觀性和誤判。針對通用大模型專業(yè)金融知識缺失的問題，應用在智能理財助理中的大模型引入了可信、多元、實時的泛金融內(nèi)容和知識。例如，支小寶智能理財助理應用通過擴展上下文窗口至32K，以深入理解用戶意圖，從而實現(xiàn)提供更精準的理財領域語言服務。通過有效的合同要素提取，審查的效率和準確性可以顯著提高，為組織提供強有力的合同管理支持。例如，上財課題組基于合作公司提供的標注數(shù)據(jù)，訓練了一款支持零樣本要素提取的先進的大語言模型，該要素提取大模型在測試數(shù)據(jù)集上的綜合準確率達到了85%，相較于ChatGPT3.5的53%準確率，有了顯著提升。金融大模型行業(yè)基于開源狀態(tài)的分類： 開源大模型 閉源大模型 開源大模型 閉源大模型開源大模型更依賴于廣泛的社區(qū)貢獻，以推動技術(shù)的迅速發(fā)展，通過降低技術(shù)門檻使得更廣泛的企業(yè)和開發(fā)者能夠參與到金融大模型的研究與應用中。這種包容性不僅加速了創(chuàng)新解決方案的多樣化和成熟，而且通過社區(qū)的集體智慧，增強了模型的安全性和可靠性。例如，度小滿金融開源了“軒轅70B”金融大模型，在國內(nèi)金融大模型開源生態(tài)中已有一定地位；恒生電子將LightGPT-7B模型同樣進行了開源，這是其LightGPT金融大模型的量化版本。閉源大模型通常受到其發(fā)行公司的專有控制，未能充分利用社區(qū)力量，這雖有助于保護技術(shù)細節(jié)不外泄，卻相應提高了研發(fā)工作的復雜性。例如，金融垂類大模型軒轅70B。[2]1：中國信通院，國家金融…行業(yè)特征[3]金融大模型行業(yè)特征為：短期遭遇算力瓶頸、長期算力逐步增長；以對內(nèi)賦能為主、在較為邊緣的業(yè)務場景應用；降價潮席卷；市場規(guī)模提升大有可為。1（技術(shù)發(fā)展）短期遭遇算力瓶頸，長期算力逐步增長、賦能大模型作用凸顯：2（落地應用）目前金融行業(yè)大模型應用以對內(nèi)賦能為主，在較為邊緣的業(yè)務場景應用：需從制度層面對其風險加以積極應對，從而保障其在金融3（市場競爭）大模型廠商一方面卷起降價潮，另一方面從“卷技術(shù)”向“卷應用”轉(zhuǎn)變，競爭步入白熱化水平：3高達到97%，兩款開源模型更是開啟七天限免；騰訊云宣布混元-lite即日起免費，其他4（行業(yè)規(guī)模）當前金融大模型并不成熟，仍在起步階段，市場規(guī)模提升大有可為：由于范式大模型選型、架構(gòu)調(diào)整設計、技術(shù)驗證等環(huán)推廣，大模型距離滲透到核心業(yè)務、直至迸發(fā)強勁的商業(yè)化能力還很遠。但中國大模型行業(yè)在[3]1：中國信通院，經(jīng)濟日報發(fā)展歷程[4]2022年末，ChatGPT的橫空出世在全球范圍內(nèi)引起轟動。2023年是大模型技術(shù)在金融業(yè)落地應用元年及金司與金融機構(gòu)以積極姿態(tài)在金融大模型技術(shù)加速研發(fā)與應用賽道上角逐。萌芽期2022~2023-022022年末，ChatGPT的橫空出世在全球范圍內(nèi)引起轟動。ChatGPT規(guī)模應用推動著決策式人工智能向生成式人工智能的變革。大模型快速發(fā)展開啟新篇章。啟動期2023-03~至今2023年3月，農(nóng)行和工行便前后腳上線類ChatGPT的大模型應用ChatABC、基于昇騰AI的金融行業(yè)發(fā)布包括金融行業(yè)大模型在內(nèi)的產(chǎn)品；7月，華為盤古大模型3.0騰訊與信通院牽頭編制國內(nèi)金融行業(yè)大模型標準體系及能力架構(gòu)。8月，馬上消金之于式亮相了自家的“螞蟻金融大模型”，以及兩款應用產(chǎn)品：智能金融助理“支小寶2.0融大模型技術(shù)加速研發(fā)與應用賽道上角逐；2.行業(yè)影響：金融機構(gòu)采[4]1：1.金融時報2.知網(wǎng)：羅…產(chǎn)業(yè)鏈分析[5]金融大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游為數(shù)據(jù)提供商（證券交易所、期貨交易所、金融數(shù)據(jù)服務公司等）、技術(shù)提供商；產(chǎn)業(yè)鏈中游為互聯(lián)網(wǎng)公司、金融科技企業(yè)、金融機構(gòu)；產(chǎn)業(yè)鏈下游為各金融機構(gòu)（主要為保險、銀行、證券）。[8]產(chǎn)業(yè)鏈上游：短期遭遇算力瓶頸，長期算力逐步增長、賦能產(chǎn)業(yè)鏈中游：大模型廠商卷起降價潮：5月15日，字節(jié)宣布旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理輸入價格開源模型更是開啟七天限免；騰訊云宣布混元-lite即日起免費，其他模型降幅最高達到87.5%等。產(chǎn)業(yè)鏈下游：金融機構(gòu)對于大模型的應用和布局仍在加速：理、資本管理和監(jiān)管科技等金融行業(yè)的核心業(yè)務方面。從國內(nèi)的布局情況來看，銀行、保險、證券、基金及金融領域科技公司也紛紛開啟布局。據(jù)不完全統(tǒng)計，僅2023年即有工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、興業(yè)銀行、平安展。[8]上產(chǎn)業(yè)鏈上游上生產(chǎn)制造端數(shù)據(jù)提供商（證券交易所、期貨交易所、金融數(shù)據(jù)服務公司等）、技術(shù)提供商深圳證券交易所>上海證券交易所深圳證券交易所>上海證券交易所>查看全部北京證券交易所有限責任公司>產(chǎn)業(yè)鏈上游說明 情況。匯納科技2023年11月14日公告顯示，由于內(nèi)嵌英偉達A100芯片的高性能算力服務器算力需求芯片的高性能算力服務器的算力服務收費上調(diào)100%，進一步增加金融大模型布局企 水平。寒武紀是中國具有代表性的另一本土AI芯片廠商，公司先后推出了思元290和思推動大模型性能和能力的提升。中產(chǎn)業(yè)鏈中游中品牌端互聯(lián)網(wǎng)公司、金融科技企業(yè)、金融機構(gòu)星環(huán)信息科技（上海）股份有限公司>星環(huán)信息科技（上海）股份有限公司>拓爾思信息技術(shù)股份有限公司>華為技術(shù)有限公司>查看全部s產(chǎn)業(yè)鏈中游說明型領域?qū)＠暾埩糠謩e為474件、327件、290件；另有中國建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、微眾銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行等5家機構(gòu)進入前10。展望未來，中國大模型專利創(chuàng)新將繼續(xù)保并且隨著技術(shù)的不斷進步和應用場景的不斷拓展，中國將在更多金融領域?qū)崿F(xiàn)大模大模型廠商紛紛卷起降價狂潮：布其入門級模型GLM-3Turbo的API定程度上也暴露出大模型企業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)化和盈利模式方面的問題，目前尚未出現(xiàn)真正不中國銀行業(yè)的金融科技投入預計將繼續(xù)保持增長態(tài)勢總額分別為1,074.93億元、1,165.49億元和1,228.22億元，同比增速分別為12.34下產(chǎn)業(yè)鏈下游下渠道端及終端客戶金融機構(gòu)中國工商銀行股份有限公司>中國建設銀行股份有限公司中國工商銀行股份有限公司>中國建設銀行股份有限公司>中國銀行股份有限公司>查看全部產(chǎn)業(yè)鏈下游說明金融機構(gòu)對于金融大模型的研發(fā)和布局方面步入新境界：研發(fā)和業(yè)務應用情況。例如，中國工商銀行建成行業(yè)首個全棧自主的千億級AI大模型技建設銀行啟動“方舟計劃”，推進金融大模型建設工程；其他機構(gòu)如螞蟻集團的百靈大大模型正幫助金融機構(gòu)在多個業(yè)務層面實現(xiàn)降本增效：低人力資源成本的效果。遠程銀行將成大模型在銀行領域應用的最佳場景之一：截至2023年末，已有29%的客服中心與遠程銀行開始探索應用大模型技術(shù)，主要應用工處理來電7.23億人次，較上年提高4.6%；客服中心與遠程銀行的人工電話平均接通率[5]1：中國金融新聞網(wǎng)[11]1：中國信通院[12]1：上海金融信息行業(yè)協(xié)會[13]1：AI云原生智能算力架構(gòu)[14]1：國家自然科學基金委員會[15]1：國家自然科學基金委員會[16]1：國家自然科學基金委員會[17]1：經(jīng)濟日報行業(yè)規(guī)模2019年—2024年，金融大模型行業(yè)市場規(guī)模由0.62億人民幣元增長至26.4期間年復合增長率65.65%。[29]金融大模型行業(yè)市場規(guī)模歷史變化的原因如下：[29] 大模型距離滲透到核心業(yè)務、直至迸發(fā)強勁的商業(yè)化能力還很遠。有37.74%的銀行、20%的保險、40%的證券與資管機構(gòu)、26.32%的上市金融服務商、37.5%的綜合金融科技公司，認為大模型會在1-3年內(nèi)大規(guī)模落多元應用。此外，針對大模型訓練和推理的AI算力基礎設施、行業(yè)語料庫標準化 短板待補足、仍有空間待拓展。2022年12月召開的中央經(jīng)濟工機構(gòu)為符合條件的高新技術(shù)企業(yè)等提供低成本信貸支持；與國家開發(fā)銀行實施100億元專題債促進成果轉(zhuǎn)化。而升、研發(fā)成果優(yōu)化升級，反哺于金融機構(gòu)對于金融大模型 超出了當前的供應水平。需求的增長主要源于金融大模型技術(shù)在風險管理、客戶服務、投資決策和反欺詐等多個術(shù)的追求。技術(shù)創(chuàng)新和多元化的應用需求相互促進 +”時代公共云發(fā)展模式與路徑研究》顯示：2018 精度、準度和判斷力、深度學習、動態(tài)適應性、一致性等能力明顯缺陷，對數(shù)據(jù)選擇、清洗和改造的工程化機構(gòu)對于大模型發(fā)展不成熟仍落地應用時產(chǎn)生的“AI幻覺問題度上限制大模型與金融數(shù)據(jù)適配優(yōu)化及大模型市場規(guī)模增速的上漲。 問答數(shù)據(jù)集梳理等大量前期處理及后期更新維護工作，針對各種業(yè)務難點、要點問題的解答還需要搜集大量影響了大模型金融應用效果。金融數(shù)據(jù)敏感性高，在數(shù)據(jù)分級分類管理、數(shù)據(jù)脫敏清洗、防止數(shù)據(jù)偏見和環(huán)節(jié)也存在難題。 量水平、模型同應用場景適配程度、落地應用效率以及機構(gòu)自身成本控制約束多方面因素，金融機構(gòu)也將擇風險等級低、適配應用難度小、業(yè)務提升效果明顯的場景進行大模型試點落地，并逐步將試點應用場景次的金融大模型落地順序促成了現(xiàn)階段的市場規(guī)模形成，并預期進一步 分數(shù)據(jù)，導致模型的精調(diào)和應用都大部分只在本地“量入為出”。[29] 傳統(tǒng)的判別式AI發(fā)展相對成熟，在資產(chǎn)定價、風險管理等高精度分析決策環(huán)節(jié)的可控性強、精確度高。協(xié)手進一步拓展金融業(yè)的生長半徑和下勘深度。以大模型為核心的生成式人工智能技術(shù)驅(qū)動了第四次人工智能浪 算法與執(zhí)行成效，使得大模型的能力持續(xù)強化。金融機構(gòu)將加強研究和推進大小模型協(xié)同、生成式技術(shù)與 言交互方式精準洞察客戶需求、高效提供定制服務、大范圍增強客戶黏性，成為客戶獲取金融服務 大模型生成效果的提升依賴于垂直場景系統(tǒng)化程度和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。金融業(yè)具備專業(yè)領域知識庫，多年來沉量格式多樣的優(yōu)質(zhì)業(yè)務數(shù)據(jù)。運用多模態(tài)技術(shù)實現(xiàn)知識的遷移、表示、對齊和推理，使得大模型能更好支持，同時也為客戶和市場參與者帶來更好的體驗和更穩(wěn)健的金融環(huán)境。[29]金融大模型行業(yè)規(guī)模金融大模型行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局，國家金融監(jiān)督管理總局，央廣網(wǎng)，中國經(jīng)濟網(wǎng)，中國證券協(xié)會，上海金融信息行業(yè)協(xié)會，中國銀行保險網(wǎng)金融大模型行業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)圖（2019-2024）金融大模型行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局，國家金融監(jiān)督管理總局，央廣網(wǎng)，中國經(jīng)濟網(wǎng)，中國證券協(xié)會，上海金融信息行業(yè)協(xié)會，中國銀行保險網(wǎng)數(shù)據(jù)來源：金融大模型行業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)圖（2025-2029E）金融大模型行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局，國家金融監(jiān)督管理總局，央廣網(wǎng)，中國經(jīng)濟網(wǎng)，中國證券協(xié)會，上海金融信息行業(yè)協(xié)會，中國銀行保險網(wǎng)，中國投資者網(wǎng)[18]1：金融信息化研究所[19]1：金融信息化研究所[20]1：金融信息化研究所[21]1：金融信息化研究所[22]1：界面新聞[23]1：中國政府網(wǎng)，科技部[24]1：金融信息化研究所[25]1：金融時報[26]1：知網(wǎng)：羅世杰.金融大模[27]1：1.知網(wǎng)：羅世杰.金融大…[29]1：經(jīng)濟日報政策梳理[30]政策名稱頒布主體生效日期影響國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系工業(yè)和信息化部，中央網(wǎng)絡安全和2024-06-8政策內(nèi)容建設指南（2024版）信息化委員會辦公室，國家發(fā)展改05模型標準：規(guī)范大模型訓練、推理、部署等環(huán)節(jié)的技術(shù)要求，包括大模型通用技術(shù)要求、評測指標與方建設指南（2024版）信息化委員會辦公室，國家發(fā)展改05法、服務能力成熟度評估、生成內(nèi)容評價等標準。政策解讀行業(yè)應用標準及大模型標準主要規(guī)范AI大模型賦能各行業(yè)的技術(shù)要求，為金融大模型在金融領域的應用提供了技術(shù)保障。政策性質(zhì)指導性政策政策名稱頒布主體生效日期影響關(guān)于深入實施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實施意見國家發(fā)展改革委，國家數(shù)據(jù)局，中央網(wǎng)信辦，工業(yè)和信息化部，國家能源局2023-12-6政策內(nèi)容1.建立健全算法開發(fā)利用機制，積極開展大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究，提升數(shù)據(jù)分析能力，降低大模型計算的算力消耗水平；2.依托國家樞紐節(jié)點布局，差異化統(tǒng)籌布局行業(yè)特征突出的數(shù)據(jù)集群，促進行業(yè)數(shù)據(jù)要素有序流通，打造一批涵蓋算力利用與數(shù)據(jù)開發(fā)的行業(yè)數(shù)據(jù)應用空間，服務行業(yè)大模型的基礎實驗及商業(yè)化應用。政策解讀該政策不僅推動了國家算力基礎設施的現(xiàn)代化和一體化，還為金融大模型的發(fā)展提供了強有力的算力支持，促進了金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。政策性質(zhì)鼓勵性政策政策名稱頒布主體生效日期影響關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見科技部，教育部，工業(yè)和信息化生健康委2022-07-6政策內(nèi)容1.鼓勵在金融、商務等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應用場景，促進智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展；2.金融領域優(yōu)先探索大數(shù)據(jù)金融風控、企業(yè)智能征信、智能反欺詐等智能場景。政策解讀該政策鼓勵在多個領域深入挖掘人工智能技術(shù)應用場景，包括金融領域，使得金融大模型將有機會在更多實際場景中接受測試和優(yōu)化，從而加速其技術(shù)迭代，提升模型的準確性和效率。政策性質(zhì)鼓勵性政策政策性質(zhì)政策名稱頒布主體生效日期影響金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）中國人民銀行2022-01-6政策內(nèi)容1.基本原則：以人為本全面推進智能技術(shù)在金融領域深化應用，強化科技倫理治理，著力打造場景感知、人機協(xié)同、跨界融合的智慧金融新業(yè)態(tài)，實現(xiàn)金融服務全生命周期智能化，切實增強人民群眾獲得感、安全感和幸福感；2.提升綠色金融風險管理能力；3.強化金融無障礙服務水平。政策解讀該政策強調(diào)“數(shù)字驅(qū)動、智慧為民、綠色低碳、公平普惠”的發(fā)展原則，注重金融創(chuàng)新的科技驅(qū)動和數(shù)據(jù)賦能。這有利于金融大模型在技術(shù)創(chuàng)新、算法優(yōu)化、模型訓練等方面得到更多的關(guān)注和支持，推動其不斷發(fā)展完善。政策性質(zhì)指導性政策政策名稱頒布主體生效日期影響“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃2022-01-6政策內(nèi)容加快金融領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型：合理推動大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)在銀行、證券、保險等領域的深化應用，發(fā)展智能支付、智慧網(wǎng)點、智能投顧、數(shù)字化融資等新模式，穩(wěn)妥推進數(shù)字人民幣研發(fā)，有序開展可控試點。政策解讀該政策鼓勵大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進技術(shù)在金融領域的應用和創(chuàng)新。這將為金融大模型提供更為豐富和先進的技術(shù)手段，推動其在算法優(yōu)化、模型訓練等方面的技術(shù)創(chuàng)新。政策性質(zhì)指導性政策政策名稱頒布主體生效日期影響“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃2022-01-5政策內(nèi)容堅持金融活動全部納入金融監(jiān)管，加強動態(tài)監(jiān)測，規(guī)范數(shù)字金融有序創(chuàng)新，嚴防衍生業(yè)務風險。政策解讀該政策要求加快金融科技監(jiān)管的全方位應用，強化數(shù)字化監(jiān)管能力建設。這將有助于對金融大模型等金融科技產(chǎn)品進行有效監(jiān)管和風險防范，保障其合規(guī)運營和穩(wěn)健發(fā)展。政策性質(zhì)規(guī)范類政策政策名稱頒布主體生效日期影響“十四五”國家信息化規(guī)劃中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會2021-126政策內(nèi)容1.行動目標：到2023年，人工智能、區(qū)塊鏈、量子信息等前沿數(shù)字技術(shù)研發(fā)取得明顯進展，在若干行業(yè)落地一批融合應用示范；到2025年，前沿數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)體系日益完備，行業(yè)級融合應用示范標桿不斷涌現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速提升；2.推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合。政策解讀該政策規(guī)劃鼓勵人工智能等先進技術(shù)在金融領域的應用和創(chuàng)新，金融大模型作為基于機器學習和人工智能技術(shù)的復雜模型，將受益于這些技術(shù)的不斷突破和融合，提升其預測能力、決策精度和智能化水平。政策性質(zhì)指導性政策政策名稱頒布主體生效日期影響“十四五”國家信息化規(guī)劃中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會2021-125政策內(nèi)容1.強化新技術(shù)應用安全風險動態(tài)評估，逐步探索建立人工智能等新技術(shù)的治理原則和標準，確保新技術(shù)始終朝著有利于社會的方向發(fā)展；2.加大對人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)新領域立法研究；3.明確人工智能、區(qū)塊鏈等關(guān)鍵應用法律主體及相關(guān)責任；政策解讀該政策明確對新技術(shù)的立法研究，使得包括金融大模型在內(nèi)的金融科技產(chǎn)品將受到更加嚴格的規(guī)范，這將促使金融大模型在研發(fā)和應用過程中更加注重合規(guī)性和風險控制能力。政策性質(zhì)規(guī)范類政策政策名稱頒布主體生效日期影響上海市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）上海市人民政府2023-11-3政策內(nèi)容實施大模型示范應用推進計劃，重點支持在科技金融等領域構(gòu)建示范應用場景，打造標桿性大模型產(chǎn)品和服務。政策解讀該政策明確提出了支持金融大模型在科技金融等領域的示范應用，這一舉措推動了金融大模型在金融行業(yè)的實際應用，促進了其與智能制造、生物醫(yī)藥、集成電路等其他領域的深度融合。政策性質(zhì)鼓勵性政策政策名稱頒布主體生效日期影響北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施北京市人民政府辦公廳2023-05-3政策內(nèi)容推動人工智能在金融領域示范應用：系統(tǒng)布局“揭榜掛帥”項目，推動金融機構(gòu)進一步開放行業(yè)應用場景；支持金融科技創(chuàng)新主體聚焦智能風控、智能投顧、智能客服等環(huán)節(jié)，研發(fā)金融專業(yè)長文本精準解析建模技術(shù)、復雜決策邏輯與模型信息處理融合技術(shù)，支撐金融領域投資輔助決策。政策解讀該政策推動人工智能在金融領域示范應用，使得金融大模型將積累更多的成功案例和經(jīng)驗，為其他金融機構(gòu)提供可借鑒的模型和方案，推動金融大模型在更廣泛范圍內(nèi)的應用。政策性質(zhì)鼓勵性政策政策名稱頒布主體生效日期影響北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案（2023-2025年）北京市人民政府2023-05-3政策內(nèi)容1.完善金融、等各類公共數(shù)據(jù)專區(qū)建設；2.探索人工智能應用場景賦能與開放。依托本市優(yōu)勢場景資源，加強對金融科技、科學研究等重點領域的數(shù)據(jù)挖掘。政策解讀該政策加強公共數(shù)據(jù)開放共享，構(gòu)建高質(zhì)量人工智能訓練數(shù)據(jù)集，也將為金融大模型提供豐富、合規(guī)的數(shù)據(jù)資源，有助于提升模型的準確性和泛化能力。政策性質(zhì)鼓勵性政策[30]1：國務院，國家發(fā)展改革…競爭格局金融行業(yè)間交叉競爭規(guī)模小于垂直競爭規(guī)模。[34]金融大模型行業(yè)呈現(xiàn)以下梯隊情況：第一梯隊公司有華為、中國建設銀行、中國工商銀行等；第二梯隊公司為度小滿、螞蟻科技、平安保險等；第三梯隊有同花順、東方財富、華泰證券、騰訊云等。[34]行、交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、招商銀行、平安銀行、興業(yè)銀行、浙商銀行、中信銀行、華夏銀行、江蘇銀行等11家銀行目前已涉及AI大模型的布局。從專利申請團、平安集團、中國工商銀行位列前三，它們的大模型領域?qū)＠暾埩糠謩e為474件、327件、290件；另有建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、微眾銀行、中國農(nóng)業(yè)業(yè)領域。大模型廠商卷起降價潮：2024年4月2日國家網(wǎng)信辦發(fā)布的公告顯示，目前已有117款生成式人工智能服務通過備案，可窺見其競爭激烈程度。5月15日，字節(jié)宣布旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理輸入價格降至比行業(yè)價格低95.897%，兩款開源模型更是開啟七天限免；騰訊云宣布混元-lite即日起免費，其他模型降資金不足的企業(yè)可能會被淘汰出局，行業(yè)將實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰或者強強聯(lián)合。[34]可能出現(xiàn)頭部大型機構(gòu)大而不倒、中小機構(gòu)加速出清的競爭發(fā)展趨勢：構(gòu)能負擔得起的。故此，警惕頭部大型機構(gòu)大而不倒、中小機構(gòu)加速出清的風險。[34]上市公司速覽總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)-1.8億元-15.3572.793.1萬億4.5千億10.8000-總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)-43.7億元16.8771.89-6.0億元-24.2526.41總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)浙江核新同花順網(wǎng)絡信息股份有限公司總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)-6.2億元82.54總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)-24.6億元-12.6057.60-毛利率(%)總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)總市值營收規(guī)模--5.9千億元--毛利率(%)同比增長(%)營收規(guī)模毛利率(%)同比增長(%)營收規(guī)模954.3億毛利率(%)總市值營收規(guī)模同比增長(%)毛利率(%)總市值營收規(guī)模--7.0千億元--毛利率(%)總市值營收規(guī)模183.7億元毛利率(%)總市值營收規(guī)模183.7億元總市值-營收規(guī)模225.7億元同比增長(%)毛利率(%)-[31]1：人民網(wǎng)，第一財經(jīng)[32]1：經(jīng)濟日報[33]1：AI云原生智能算力架構(gòu)[34]1：央廣網(wǎng)，第一財經(jīng)企業(yè)分析[39]1中國工商銀行股份有限公司【601398】公司信息企業(yè)狀態(tài)存續(xù)注冊資本35640625.7089萬人民幣企業(yè)總部北京市行業(yè)貨幣金融服務法人廖林統(tǒng)一社會信用代碼91100000100003962T企業(yè)類型股份有限公司(上市、國有控股)成立時間1985-11-22品牌名稱中國工商銀行股份有限公司股票類型A股經(jīng)營范圍辦理人民幣存款、貸款；同業(yè)拆借業(yè)務；國內(nèi)外結(jié)算；辦理票據(jù)承兌、貼現(xiàn)、轉(zhuǎn)貼現(xiàn)；各類…查看更多財務數(shù)據(jù)分析財務指標201520162017201820192020202120222023資產(chǎn)負債率(%)91.893191.792191.792691.534691.059391.274590.687791.128991.5507-營業(yè)總收入同比增長(%)5.8818-3.11857.4886.508910.51643.1846.8086-2.6277-3.7299-歸屬凈利潤同比增長(%)0.47860.40342.80324.06474.88721.179310.26633.48660.7922-每股經(jīng)營現(xiàn)金流(元)3.17550.67122.16292.03181.94874.37031.01263.94123.9758-攤薄總資產(chǎn)收益率(%)1.29721.20441.14471.11081.08411.00131.02230.96560.8662-營業(yè)總收入滾動環(huán)比增長(%)2.7514-1.24119.8533.76052.0561-0.122扣非凈利潤滾動環(huán)比增長(%)-25.844-25.0612-22.8003-27.2892-28.04328.7076加權(quán)凈資產(chǎn)收益率(%)15.2414.3513.7913.0511.9512.1511.4310.66-基本每股收益(元)0.770.770.790.820.860.860.950.970.980.24凈利率(%)39.808141.294539.566438.605236.643435.991637.147939.329243.3079-總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(次)0.03260.02920.02890.02880.02960.02780.02750.02460.02-歸屬凈利潤滾動環(huán)比增長(%)-23.8796-23.5866-22.6041-26.6919-27.77369.1957每股公積金(元)0.42640.42650.42630.42640.41820.41680.41690.41570.4157-營業(yè)總收入(元)6976.47億6758.91億7265.02億7737.89億8551.64億8826.65億9427.62億9179.89億8430.70億億每股未分配利潤(元)2.19412.63933.07953.38563.83984.23834.54724.95935.3648-稀釋每股收益(元)0.770.770.790.820.860.860.950.970.980.24歸屬凈利潤(元)2771.31億2782.49億2860.49億2976.76億3122.24億3159.06億3483.38億3604.83億3639.93億扣非每股收益(元)0.760.760.780.820.860.860.940.960.97-經(jīng)營現(xiàn)金流/營業(yè)收入3.17550.67122.16292.03181.94874.37031.01263.94123.9758-競爭優(yōu)勢1.首家實現(xiàn)了企業(yè)級金融通用模型的研制投產(chǎn)，并廣泛應用于客服、營銷、運營、風控等業(yè)務主戰(zhàn)場中，推動人工智能技術(shù)在金融領域規(guī)模化應用的跨越式發(fā)展。競爭優(yōu)勢22.在風險防控領域，工商銀行實現(xiàn)了對工業(yè)工程融資項目建設的進度監(jiān)測，監(jiān)測精準度提升約10%，研發(fā)周期縮短約競爭優(yōu)勢33.工商銀行金融行業(yè)通用模型已被創(chuàng)新應用于客戶服務、風險防控、運營管理等多個業(yè)務領域，取得了良好的應用效果。2恒生電子股份有限公司【600570】公司信息企業(yè)狀態(tài)存續(xù)注冊資本189414.4775萬人民幣企業(yè)總部杭州市行業(yè)軟件和信息技術(shù)服務業(yè)法人劉曙峰統(tǒng)一社會信用代碼913300002539329145企業(yè)類型股份有限公司(上市、自然人投資或控股)成立時間2000-12-13品牌名稱恒生電子股份有限公司股票類型A股經(jīng)營范圍計算機軟件的技術(shù)開發(fā)、咨詢、服務、成果轉(zhuǎn)讓；計算機系統(tǒng)集成；自動化控制工程設計、…查看更多財務數(shù)據(jù)分析財務指標201520162017201820192020202120222023銷售現(xiàn)金流/營業(yè)收入-資產(chǎn)負債率(%)35.795544.651743.853345.073841.463349.476648.548342.524438.3803-營業(yè)總收入同比增長(%)56.5249-2.487822.853322.38318.66337.76931.728918.298811.9774-歸屬凈利潤同比增長(%)25.8551-95.96872476.181936.9576119.3854-6.647110.7286-25.448630.5035-應收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)(天)31.228340.033431.808619.924218.195532.923542.146946.682949.7397-流動比率1.50681.20721.20391.08031.43031.09490.91721.1351.1623-每股經(jīng)營現(xiàn)金流(元)1.60510.71211.30281.51681.33321.33890.65460.5990.6639-毛利率(%)92.686195.415296.633497.105196.777377.091172.990473.564374.8442-流動負債/總負債(%)90.248196.312796.771997.003591.626193.572393.597594.848794.7961-速動比率0.48010.35710.31740.33881.35041.01870.83211.03181.0484-攤薄總資產(chǎn)收益率(%)12.8115-1.22578.332111.241819.421314.872913.51538.928410.5504-營業(yè)總收入滾動環(huán)比增長(%)137.798361.121478.0749115.8878103.6641扣非凈利潤滾動環(huán)比增長(%)465.3713-72.99833.75183152.1342853.5502加權(quán)凈資產(chǎn)收益率(%)20.980.7717.5419.8337.1631.5730.1117.3619.27-基本每股收益(元)0.730.030.760.570.75-0.02凈利率(%)20.1656-2.40716.251920.790236.556632.668827.110117.221719.821-總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(次)0.63530.50920.51270.54070.53130.45530.49850.51840.5323-歸屬凈利潤滾動環(huán)比增長(%)678.0819-552.8908196.2371372.3418388.3603每股公積金(元)0.17580.35650.63130.65190.58780.52240.18660.23280.3215-存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)(天)128.2965199.8224193.9864115.610659.75477.4977107.4884114.0504120.9434-營業(yè)總收入(元)22.26億21.70億26.66億32.63億38.72億41.73億54.97億65.02億72.81億11.88億每股未分配利潤(元)2.09671.79892.36883.12353.74422.77142.52952.15822.7098-稀釋每股收益(元)0.730.030.760.570.75-0.02歸屬凈利潤(元)4.54億1829.14萬4.71億6.45億14.16億13.22億14.64億10.91億14.24億扣非每股收益(元)0.720.290.340.830.70.650.60.76-經(jīng)營現(xiàn)金流/營業(yè)收入1.60510.71211.3028