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非銀金融行業研究報告：金融垂類模型，開啟數字金融新時代。財富管理領域已成為垂類模型理想的應用方向：1）政策端：監管助推 金融數字化轉型。近年來監管主體從金融科技標準制定、數據治理與應 用、科技與金融場景深度融合等方向進一步促進我國金融科技的發展。 2023 年 6 月中證協與中基協分別發布系統性計劃，全面提升證券公司 及基金公司網絡和信息安全。2）供給端：海外垂類模型率先突破，產 業生態逐步完善。彭博依托自身金融數據源優勢，率先實現大模型與金 融行業垂直知識的深度融合。其大語言模型 BloombergGPT 在執行金融 任務方面的表現超過了現有的通用 LLM 模型，而在通用場景的表現則 與現有的通用 LLM 模型基本持平。3）需求端：財富管理機構接入大模 型意愿強烈，垂類模型機遇凸顯。資本市場變革機遇下，財富管理機構 信息技術投入持續增長（證券行業 2012-2021 年 IT 投入 CAGR 達到 21.69%），其接入大模型的意愿也相對強烈。而相較于通用大模型，垂 類模型訓練數據集質量更好，在處理金融領域特定任務時行業深度更 優，預計后續將成為財富管理機構的主流選擇。

垂類模型有望深度賦能金融行業數智化升級：1）智能營銷：快速生成 豐富營銷物料，支撐千人千面個性化營銷。當前階段，人工智能已深入 智能營銷場景，從多個環節提升金融機構的營銷效果。相較于傳統的人 工智能技術局限于單純的文本或者 NLP 等，大模型能夠實現多模態混 合訓練，有望解決營銷過程中處理海量化非結構化數據、客戶畫像刻畫 難，智能推薦不精準的難題。2）智能投顧：全方位分析客戶需求，自 動化定制投資建議。智能投顧在一定程度上克服了傳統模式的痛點，具 有低門檻、普惠性、個性化等優點。當前財富管理機構“買方投顧”轉 型持續加速，金融領域垂直大模型的加速落地有望為智能投顧業務發展 提供潛在的技術支撐。3）智能投研：輔助提煉信息，自動化生成研報。 AI 大模型技術高速發展，其擁有的生成性、解讀與分析、邏輯推理等能 力將有效推動投研體系的智能化轉型，金融機構預計將強化布局。

群雄逐鹿，金融科技龍頭標的有望脫穎而出：1）垂類模型劃定財富管 理新時代，數據基礎成為發展關鍵。回溯歷史，財富管理市場階段性擴 容往往伴隨金融科技的跨越式進步。從技術路線來看，垂類模型構建技 術路線各有利弊，特定領域預訓練或將代表未來，在數據層面具備堅實 基礎的金融科技企業有望最大程度發揮特定領域預訓練模型的優勢。2） 東方財富：金融數據積累豐富，AI 領域研究持續深入。東方財富是國 內領先的互聯網金融服務平臺綜合運營商，目前構筑了較深的流量護城 河，為大模型落地打造了堅實的基礎。2023 年 8 月公司公告稱擬組建人 工智能事業部，預計將在金融垂類模型方面實現更大突破。3）同花順： AI+金融先行者，全面加速大模型布局。同花順為國內領先的互聯網金 融信息服務提供商。2014-2022 年，公司研發投入從 1.15 億元增加至 10.67 億元，年復合增長率達 28.08%，2022 年末研發人員數量占比超過 60%。公司前瞻布局金融領域 AI，目前已有 i 問財等多項人工智能產品 落地，技術領先性彰顯。4）恒生電子：金融 IT 供應商龍頭，自研垂類 模型搶先落地。恒生電子聚焦金融行業，以“讓金融更簡單”為使命， 致力于打造領先的一站式金融科技解決方案。公司以技術服務為核心， 不斷拉近與國際金融科技巨頭的差距，2017-2023 年在 IDC Fintech Rankings 100 中的排名由 54 位升至 22 位。2023 年 6 月 28 日，恒生電 子自研的金融領域大語言模型 LightGPT 已正式發布。