交易方案 - 湘财股份通过换股吸收合并大智慧并发行A股股票募集配套资金 交易完成后大智慧终止上市 [1] - 湘财股份A股换股价格为7.51元/股 大智慧A股换股价格为9.53元/股 换股比例为1:1.27（每1股大智慧股票换取1.27股湘财股份股票） [1] - 湘财股份拟发行股份数量合计22.82亿股 换股实施后总股本拟增至51.41亿股 [1] 股权结构变化 - 合并完成后湘财股份控股股东新湖控股及一致行动人持股由40.37%降至22.4% 实控人黄伟不变 [1] - 大智慧控股股东张长虹及一致行动人将持有约17.28% 承诺不谋求控制权 [1] 行业地位与背景 - 交易完成后湘财股份将成为A股第三家互联网券商（继东方财富和指南针后） [2] - 大智慧是国内老牌金融信息服务商 曾占据证券行情软件和机构级数据终端市场重要席位 但近年市场空间被同花顺、东方财富等竞争对手挤压 [2] - 湘财股份主营证券服务业 2020年通过借壳哈高科上市 此前已收购大智慧约15%股份成为其第二大股东 [2] 财务影响 - 截至2025年6月底 合并后湘财股份资产总额将从413.22亿元增长至591.31亿元 归母净资产将从119.43亿元大幅提升至293.17亿元 [3] - 2025年上半年营业收入将从11.44亿元增长至15.11亿元 但归母净利润将从1.42亿元下滑至1.29亿元 [3] 配套融资计划 - 湘财股份拟向不超过35名特定投资者配套募集资金不超过80亿元 [4] - 资金投向包括：金融大模型与证券数字化建设项目25亿元 大数据工程及服务网络建设项目10亿元 财富管理一体化项目15亿元 国际化金融科技项目10亿元 补充流动资金及偿还债务20亿元 [4]

人工智能在金融行业的应用 - 人工智能已进入强思考大模型阶段 正在深刻重构金融业务流程 服务模式和产业生态[2] - 垂直化转型成为金融行业AI应用的必然选择 企业需推进高质量专业数据建设 技术平台标准化及智能体系完善[2] - 金融行业需高效实现智能体训练与推理 推动AI普惠与可持续发展[2] 平安集团AI战略与架构 - 公司构建平安脑智能引擎 包含算法 数据 算力三层平台 提供模块化 规范化 标准化通用技术能力[3] - 平安脑推动AI技术在金融垂直场景规模化落地 深度融入综合金融和医疗养老价值链[3] - 公司聚焦智能化营销 服务 运营 管理 经营的五智战略 全面实现AI智能化[3][5] AI部署成效与数据指标 - 公司已部署智能体超5万个 覆盖11万核心岗位员工 实现业务三提两降[4] - AI辅助工具月活跃使用率近50% 显著提升代理人触访率[4] - 全集团每年超20亿人次客服由AI完成 占比80%以上[4] - 车险智能化出单覆盖1.2亿单 超80%业务由AI端到端完成 单均耗时从5.7分钟降至1.2分钟 效率提升近80%[4] 技术投入与治理体系 - 公司持续十年对科技 数字化 AI加大投入 积累算力 数据 算法 场景核心竞争力[5] - 公司以1+5+3体系保障AI可持续发展 由集团CEO牵头成立AI治理委员会 遵循五大治理原则[4] - 通过研究 宣导 治理检查三项举措 实现数据 模型 应用场景全链路管控[4]

贸易政策与关税措施 - 商务部对墨西哥拟提高中国产品进口关税的措施启动贸易投资壁垒调查 涉及汽车及零部件 纺织品 服装 塑料 钢铁 家电 铝 玩具 家具 鞋类 皮具 纸及纸板 摩托车 玻璃等产品类别 [1] - 美国总统特朗普宣布自10月1日起对所有进口重型卡车加征25%关税 [6] 公司公告与资本运作 - 上纬新材公告称智元创新未来36个月内不存在通过公司借壳上市的计划或安排 [2] - 大智慧筹划由湘财股份换股吸收合并 湘财股份A股换股价7.51元/股 大智慧A股换股价9.53元/股 配套募资不超过80亿元用于金融大模型与证券数字化建设等项目 [4] 产品发布与技术进展 - 小米17正式发布 售价4499元起 全球首发第五代骁龙8至尊版 采用第三代3nm制程工艺 搭载7000mAh小米金沙江电池 [1] 人事变动与合规事件 - 西部利得基金免去解文增基金经理职务并解除劳动合同 因其实施赌博违法行为 [5] 金融市场表现 - 美股三大指数集体收跌 道指跌0.38% 纳指跌0.5% 标普500指数跌0.5% [6] - 英特尔大涨近9% 苹果涨超1% 甲骨文跌超5% 特斯拉跌超4% Meta跌超1% [6] - 加密货币及减肥药概念股跌幅居前 Hut 8跌超7% Circle跌超5% 诺和诺德与Coinbase跌超4% 礼来跌超3% [6] - 稀土概念及贵金属涨幅居前 赫克拉矿业涨超5% 美洲白银公司 必和必拓 Critical Metals涨超4% 美国黄金公司涨超3% [6]

交易结构 - 湘财股份通过向大智慧全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并大智慧[1] - 湘财股份A股换股价格为7.51元/股[1] - 大智慧A股换股价格为9.53元/股[1] 配套融资安排 - 募集配套资金总额不超过80.00亿元[1] - 资金用途包括金融大模型与证券数字化建设、大数据工程及服务网络建设、财富管理一体化、国际化金融科技项目及补充流动资金等[1] 股权处理方式 - 湘财股份及新湖集团持有的大智慧股份将直接注销且不参与换股[1] - 湘财股份不就该等股份支付对价[1] 交易后安排 - 吸收合并后大智慧终止上市并注销法人资格[1] - 湘财股份作为存续公司承继大智慧全部资产、负债、业务及权利义务[1] - 存续公司将相应变更注册资本及经营范围[1]

数字化浪潮奔涌，财富管理转型正当时！时值"9 · 24行情"一周年这一重要节点，一场汇聚行业智慧、共探未来的年度盛会即将拉开帷幕。 证券时报社将于9月24日在北京举办"2025财富证券数智化年度生态年会"。本次年会以"智富偕行 共赢未来"为主题，立足行业实际，深入探讨人工智能、大数据、 云计算等新一代信息技术在证券业务中的融合应用，以及研判券商财富管理在新周期下的转型路径与生态构建，为行业高质量发展凝聚共识、探索方向。 年会设置两大平行论坛。由证券时报与南方基金联合主办的"2025中国证券业财富经纪高峰论坛"将重点探讨财富管理新生态与业务协同，作为公募基金的头部机 构，南方基金持续与行业机构推动财富管理高质量发展，共创价值，本次将为券商财富管理核心议题带来新视角。而"2025中国证券业数字化实践高峰论坛"则聚焦 科技赋能与金融创新。本次年会还得到中邮证券的大力支持，各方将共同为推动行业数智化转型与生态建设贡献力量。 本次年会嘉宾阵容强大，涵盖证券、基金、金融科技等多个领域的权威专家与领军人物。其中，国联民生证券总裁葛小波，湘财证券总裁周乐峰，东莞证券总裁杨 阳，南方基金副总经理侯利鹏，中金公司首席信息官程龙， ...

行业背景与挑战 - 低利率时代导致人身险公司投资收益大幅下滑，潜在利差损风险显著增加，可能引发企业巨额亏损和净资产大幅缩水 [1] - 2024年人身险业务同比增长13.27%，但2025年上半年增长已明显放缓，反映市场承压加大的现实困境 [4] - 监管政策鼓励开发长期分红型及浮动收益型保险产品，引导行业由粗放增长转向高质量发展 [4] 公司核心战略 - 公司升级推出“大健康全球战略 2.0”，并发布2025-2027三年战略规划，核心围绕大健康转型，业务目标和资源全面倾向健康类业务 [2][4] - 新战略聚焦“加速发展健康保障险、加速发展健康服务、稳健发展寿险业务”三个领域，旨在建立“死差+费差+服务差”多元盈利模式，突破“利差依赖” [2][5] - 战略目标是摆脱规模依赖、重构增长模式，通过差异化路径实现中小险企的周期穿越 [2][4] 具体业务举措 - 将中高端医疗险作为商业健康险发力点，在该细分领域市场份额保持在30%以上，行业排名前三 [5][6] - 深化与招商银行协同，整合中高端医疗保险、企业团体福利计划和健康管理服务，制定差异化“金融+保险”综合解决方案 [6][7] - 拓展出海创新业务，为出海企业提供定制化团体跨境保障方案 [7] - 外拓互联网保险业务，与蚂蚁保深度合作，产品策略全面转向大健康，例如“健康福·少儿百万重疾险”累计销售超8万件，单日最高承保超1000单 [7] 核心竞争力构建 - 深耕全球优质医疗网络，合作医疗机构达220万家，签约多家美国、英国、日本顶级专科医院；国内搭建“百城千家万店”网络，覆盖312座城市、1296家医院和29109个合作网点，复旦百强医院覆盖率69% [10] - 打造前沿健康管理服务体系，通过“海外直通、国内就医直通、互联网直通及健康管家”“3+1”版块服务逾150万客户；2024年海外就医赔案量1.5万，直付比例39%；国内二诊超175件；视频问诊服务人次超2.6万 [11] - 自建专业健康管理团队，健康顾问具备医学背景，并配备7×24小时中英双语客服团队，引入国际服务规范 [12] 科技赋能与运营效率 - 借助AI、移动互联、大数据等技术提升服务智能化水平和健康险运营竞争力 [14][15] - 三级控费体系领先行业，2024年中高端医疗险总理赔58万件，直付服务占比59%，直付赔付金额占比76%；事后理赔线上受理，效率较2023年提升11% [15] - “诺e保”AI核保机器人覆盖400+疾病类型，已为全渠道16万人次客户提供服务，完成9万件保单核保；“小诺导医”平台涵盖全国10000+医院、13万+科室及82万+医生数据 [16] - 2025年整合“大运营体系”，团险询报价、契约保全及理赔处理时效等关键指标优化幅度达10%-35% [16]

数字金融投入与成效 - 6家国有大型商业银行2024年金融科技投入达1254.59亿元 较2023年增长2.15% [2] - 6家大型商业银行科技人员总数首次突破10万人 [2] - 北京银行2024年上半年营业收入362.18亿元 同比增长1.02% 净利润150.53亿元 同比增长1.12% [3] 业务场景应用成果 - 建设银行通过对公数字化工具直营实现长尾客户存款较年初增长超1000亿元 [2] - 建设银行通过智能化管理使存量资金到期承接率近95% [2] - 北京银行建成"1213"AI体系 包括100余项AI能力和300余项应用场景 [2] - 平安银行截至2025年6月末落地大模型应用场景超330个 [5] - 光大银行"授信调查智能报告"功能服务2000余位客户经理 赋能39家分行 [7] 技术基础设施建设 - 中国银行云平台服务器总量达4万台 分布式技术平台对接352个应用 [4] - 浦发银行构建千卡算力 实现全栈国产化算力平台与开源大模型金融应用 [4] - 光大银行智能算力平台支撑120多个算法模型和840个场景应用 [8] - 光大银行"问数"智能分析工具整合超2000个数据指标 覆盖主要业务领域 [7] 风控与合规创新 - 平安银行深化大模型在智慧风控应用 建立风险专家知识库 [6] - 平安银行打造反电诈"风控大脑"提升账户风险管理效率 [6] - 光大银行上线"大模型智能政策助手" 覆盖1700余份政策文件 [7] 数字化转型战略 - 北京银行举全行之力推进数字化转型 实现历史性变革 [2] - 银行业务系统向平台化、场景化、生态化发展 前中后台系统逐渐融合 [8] - 金融大模型应用体系在银行业务各个层面全面落地 [7]

数字金融投入与成效 - 6家国有大型商业银行2024年金融科技投入共计1254.59亿元，较2023年增长2.15% [2] - 6家大型商业银行2024年科技人员总数首次突破10万人 [2] - 北京银行上半年营业收入362.18亿元，同比增长1.02%，净利润150.53亿元，同比增长1.12% [3] 人工智能技术应用 - 建设银行通过对公数字化工具直营，使对公长尾客户存款较年初增长超1000亿元 [2] - 建设银行通过智能化管理实现存量资金到期承接率近95% [2] - 北京银行建成"1213"AI体系，包括一体化算力底座、两大模型平台、100余项AI能力和300余项应用场景 [2] - 平安银行截至6月末落地大模型应用场景超330个 [5] - 光大银行人工智能算力支撑120多个算法模型和840个场景应用 [8] 数字基础设施建设 - 中国银行云平台服务器总量达4万台，分布式技术平台对接352个应用 [4] - 浦发银行构建千卡算力，实现全栈国产化算力平台与开源大模型的金融应用 [4] - 光大银行自主研发"问数"智能分析工具，整合超过2000个数据指标 [7] 风控与合规创新 - 平安银行深化大模型在智慧风控应用，建立风险专家知识库 [6] - 光大银行上线"大模型智能政策助手"，覆盖1700余份政策文件 [7] - 光大银行"授信调查智能报告"功能5分钟生成百页报告，已服务2000余位客户经理 [7] 业务流程优化 - 银行业务系统向直通式转变，交易型与分析型系统相互嵌套 [8] - 光大银行通过智能算力调度平台实现算力虚拟化和统一交付 [8]

服贸会金融服务专题概况 - 2025年中国国际服务贸易交易会于9月10日在北京开幕，主题为“数智领航，服贸焕新” [1] - 金融服务专题以“数智驱动 开放共赢”为主题，旨在打造四大平台：全球金融创新产品和服务展示、重要政策和行业规则发布、合作伙伴洽谈、前沿金融体验 [1] 金融机构AI应用场景展示 - 金融机构在服贸会展示了AI在交互场景的应用成果，重点从基础能力建设转向场景创新 [5][7] - 瑞众保险展示了基于实时数字人与大模型技术的智能理赔报案智能体，旨在提升客户意图识别、业务执行和协同协作能力 [6] - 中国人寿通过AI技术建设智能问答交互机器人，实现“千人千面”客户服务和“自助报案”等高频服务的智能化替代 [6] - 工商银行展示了多语种AI透明屏对话翻译数字人客服，北京银行则推出智能交互数字机器人“京小宝” [7] AI技术驱动金融业务模式变革 - 数字金融借助大数据、人工智能、区块链、云计算等技术，推动服务向智能化、便捷化与高效化演进 [6] - 金融机构的AI应用从简单问答、内部办公逐步延伸至研发运维提效，并迈向对客户的业务流程重构及核心业务改造 [7] - 奇富科技副总裁宋荣鑫指出，有公司利用大模型技术和AI-Native架构重建银行信贷平台，在人员投入减少90%的情况下实现了十倍效率提升，并服务了更多小微企业 [9] - 金融大模型的应用正从支持性工具转向业务核心流程 [9] 金融业AI发展的策略与焦点 - 与金融大模型相比，智能体在保险业务中展现出优势，被描述为拥有“大脑+手脚”的主动执行系统，能调用工具完成任务 [8] - 中国银行业协会指出，国内外银行业大模型应用结构基本相同，主要集中在前台服务和后台支持领域，如知识库建设、运营优化、客户服务和软件开发 [8] - 行业普遍在探索智能体，政策、资本和产业共同推动AI走向金融场景的深度应用 [9] - 由于金融行业的特殊性，在追求技术进步的同时，需兼顾场景应用的安全、合规和实际价值 [10]

核心观点 - 2025年是中国金融业大模型规模化落地的关键年 AI技术正从概念验证深入业务核心 驱动金融服务智能化和普惠化 [1] - 金融机构从早期单纯强调"用起来"转向关注技术与业务协同的实际效益和成本控制 "有价值"成为行业共识 [2] - 金融大模型应用面临数据价值转化不足 安全性挑战和不确定性等门槛 需通过技术融合和体系建设解决 [4][5][6][7] AI应用现状与进展 - 金融智能体已具备感知 学习 行动 决策的代理能力 可培育专业水准的金融代理人 适用于市场分析 风险评估 投资顾问等领域 [2] - 行业正从人机协同L3阶段向L4阶段跨越 关键突破在于大模型使机器自主理解并响应用户需求 未来将向L5阶段发展 提供更拟人 有情感的高质量服务 [2] - 2025年是智能体元年 大型企业构建智能体平台 业务部门参与度从18%提升至74% [3] - 银行业AI大模型落地呈加速跑态势 工商银行新增100余个应用场景包括AI财富助理和投研智能助手 邮储银行开展230余项大模型场景建设 [3] - 马上消费发布零售金融大模型"天镜"并升级至3.0版本 应用于八大核心场景 智能客服年均服务超6500万次 [5] 战略与体系建设 - 金融机构将智能化作为最重要战略 倾向于从体系化角度考虑AI建设 希望利用1-2年时间窗口构建AI体系确保发挥大模型核心作用 [3] - 行业需要推动数据中台与AI平台深度融合 将AI技术系统应用于业务全流程 目前数据平台仅还原50%数据价值 大量业务规则和专家经验尚未充分挖掘 [5] 数据价值转化挑战 - 中国企业面临数据资源难以转化为自身资产的挑战 数据 技术与算法割裂无法协同支撑决策 [4] - 需通过洞察平台从大量"废弃数据"中识别高价值应用场景与客户真实需求 洞察平台可激活企业约70%的"沉睡数据" [4] - 计划将自动驾驶领域的强化学习经验与AI技术融合 在金融决策和风险控制领域实现突破 [4][5] 安全性与可信性挑战 - 必须高度重视金融模型的安全性与可信性 模型歧视 算法共振和隐私泄露等技术风险仍未彻底解决 [6] - 算法共振指不同机构采用相似程序算法逻辑导致市场预测趋同和交易策略一致 可能引发单边市场行为与剧烈波动 [6] - 隐私泄露问题缘于模型可解释性不足 对算法处理 数据挖掘及生成过程缺乏透明解释 制约监管合规能力和模型可靠应用 [6] - 金融决策要求极高精准性 微小偏差可能造成显著影响 需确保AI决策可信 已逐步形成标准方法 平台与工具 [6] 不确定性挑战 - AI引入带来不确定性挑战 部署前无法预知投资回报率或具体商业成效 要求机构有先期投入与探索意愿 [7] - 金融机构需在战略规划 组织架构设计和人才引进等方面持续创新与调整 [7]