行业背景 - 金融行业凭借数据密集型特征和强合规需求成为AI大模型渗透率领先领域 渗透率远超教育、制造、能源等其他行业[2] - 中国金融行业大数据市场规模2023年达29.7亿美元 预计2027年突破64.6亿美元[2] - 金融行业IT投入占收入比例达6%-8% 远超其他行业 已建立完备云计算和大数据处理基础设施[2] 技术部署优势 - 金融机构采用私有云或团体云模式确保核心业务数据本地化 增加技术部署复杂性和成本[3] - DeepSeek开源技术降低本地部署AI成本 2024年12月开源DeepSeek-V3模型多项评测成绩与顶尖闭源模型相当[3] - 金融行业具备数据资源丰富 IT基础设施成熟 成本效益显著 场景适配度高等AI部署优势[3] 合规系统应用 - 星盾系统从2.0升级至3.0版本 在容量 数据储存 多媒体 设施 违规检测等维度取得突破性进展[4] - 系统容量从100万条提升至5000万条 实现从云服务器到Serverless容器集群升级[4] - 从NLP自然语言处理进阶至大模型语义理解 重新定义金融合规效率与边界[4] 投资策略应用 - 因子自动化工厂构建端到端因子生产流水线 单日可量产200+有效因子[5] - 交互式因子挖掘通过自然语言表达需求 模型通过专门Agent执行自主PDCA循环完成因子挖掘[5] - 实时解析新闻 研报及社交媒体识别市场情绪与政策导向 挖掘潜在投资主题[5] 服务升级与能力增强 - 通过动态资产配置模型与多模态交互实现高度个性化和实时化投资建议[6] - 利用AI构建实时合规监控系统扫描交易话术和突发舆情降低违规风险[6] - 结合大模型解析财报 研报及市场情绪数据辅助投资决策[7] 发展路径与展望 - 公司通过行业交流明确发展方向 将继续深化与腾讯云等合作伙伴协作[8] - 加大AI技术研发和应用研究 探索更多创新应用场景促进科技成果转化[8] - 为证券投顾行业探索兼顾创新改革与合法合规的技术落地新路径[8]