行业技术现状 - 国内在细分场景工程模型和图计算等核心技术能力处于全球领先水平 [1] - 许多优秀成果目前仍处于实验室阶段 [1] 技术应用发展 - 金融AI发展的突破口在于场景化应用 [1] - 需实现技术成果与实际金融场景深度融合并落地到具体业务环节 [1] 成果转化机制 - 可依托资本市场与股权投资市场机制建立科研成果向企业转化的有效通道 [1] - 需打通科研力量、行业需求与资本之间的协同链路 [1] - 需明确各方角色与作用共同推动科研成果从实验室走向企业实践 [1]

行业智能化变革趋势 - 2025年金融行业经历智能化变革 金融大模型从概念走向实践 四大核心要素同步成熟重新定义行业格局[1] - 监管政策逐步完善为创新应用扫清制度障碍 GPU算力成本大幅下降使先进技术不再专属头部机构 基础模型性能持续提升 应用生态日趋丰富[1] - 金融AI从奢侈品向必需品转变 投资顾问、投资研究、市场营销、合规管理四大场景成为数字化转型核心战场[1] - 机构将大模型深度嵌入业务流程获得显著竞争优势 技术选型和应用策略成为衡量金融机构发展潜力的重要指标[1] 技术评估体系发展 - 行业探索建立科学全面的金融AI评估框架 深度还原真实业务场景 传统评测方法局限于表面问答测试无法考察复杂金融决策能力[2] - 新评估体系从金融机构日常工作中提取关键要素 将财务报告分析、市场异动追踪、估值敏感度测算等业务痛点转化为系统性测试项目[2] - 评估基准包含数万至十万级别测试样本 涵盖中英双语多种任务类型 输入内容长度差异极大 从简短咨询到长篇研究报告[3] - 采用多维度解耦评价方法 从答案准确性、推理过程可靠性到指令执行一致性进行全方位考核 避免单一评价标准偏差[3] 模型性能比较 - 商业化封闭模型在特定任务展现卓越性能 尤其在市场异动分析、金融数据描述和工具调用方面表现突出[3] - 开源模型显示强劲竞争实力 在部分细分领域超越知名商业模型 为金融机构技术选型提供更多可能性[3] - 评估体系推动行业技术进步 模型开发者可识别技术薄弱环节 金融机构可依据评估报告做出更明智技术选择[4] 智能投顾应用实践 - 大模型技术深刻改变投资顾问服务模式 领先金融科技平台支撑千万级别日活跃用户 采用工具+服务+合规三位一体能力架构[5] - 平台内置丰富金融业务工具 对接外部服务协议 在严格数据安全和合规框架下稳定运行 解决金融创新核心痛点[5] - 采用全渠道部署策略 同一套核心能力输出到证券应用程序、微信小程序、个人电脑终端及第三方AI生态系统[6] - 依托语义指标平台整合分散的结构化数据为统一业务语义层 检索增强生成引擎处理海量非结构化信息 通过外挂动态知识库和溯源验证机制解决输出准确性、时效性和合规性难题[6] 智能投研应用实践 - 智慧金融终端将金融大模型与专业数据服务深度融合 围绕金融数据—逻辑框架—投研落地完整闭环整合分散环节[6] - 系统继承专业数据终端对股票、基金、债券、期货、外汇、指数及宏观行业数据的全面覆盖能力 通过智能数据获取、可视化分析和溯源校验确保数据指标可快速验证和调用[7] - 提供丰富场景化智能体服务 银行授信报告智能体一键聚合企业工商信息、财务报告和行业景气度数据自动生成专业报告[7] - 公司与行业深度报告功能在秒级时间内输出符合行业规范的专业报告 产业图谱工具展示完整产业链结构同时自动挖掘投资标的[7] - AI搜索和智能阅读功能帮助研究人员实时追踪市场热点 快速解析复杂报告 实现数据—逻辑—成果三段式跃迁模式[7]

产品技术特点 - 通义点金是专为金融场景定制的一站式AI开发平台 具备强大的技术实力和完善的生态布局 [1] - 核心预训练模型DianJin-R1系列包含7B 13B和32B三个版本 在金融推理任务中表现优异 32B模型在行业评测中稳居榜首 [1] - 平台整合高质量金融数据集 包括金融新闻 研究报告和会议记录等多元化场景 并融合CFLUE Benchmark升级版 FinQA和中国合规检查数据集 [1] - 提供文档问答 指标问答和多Agent编排等标准化API接口 支持嵌入网页 小程序或企业后台系统 [3] - 配备超过50种专业插件 包括股票信息查询和录音文本转换等功能 显著提升开发效率和应用精度 [3] - 2.0版本融合超过25TB金融数据 增强RAG检索增强生成和Agents构建能力 提供30多个金融场景模板 [3] - 与阿里云百炼平台深度整合 构建开放式产品生态 提供多样化模型选择和组件配置方案 [5] 市场定位与战略 - 产品设计哲学为技术下沉 业务上浮 让金融机构专注于业务逻辑创新 实现降本增效目标 [3] - 生成式AI技术有望为全球金融行业带来2000亿至3400亿美元新增价值 [4] - 平台通过降低技术门槛支持金融行业数字化转型 成为推动业务智能化升级的重要引擎 [5] 行业影响 - 通义点金重新定义金融行业的智能化边界 正在掀起金融AI革命 [1] - 产品是阿里云抢占金融AI市场先机的关键布局 [4] - 平台生态化为金融AI市场的繁荣发展奠定基础 [5] - 通义点金代表金融行业拥抱人工智能未来的重要标志 推动金融智能化新篇章 [5]

核心财务表现 - 1H25营业总收入17.8亿元 同比增长28.1% 归母净利润5.0亿元 同比增长38.3% [1] - 2Q25归母净利润3.8亿元 同比增长47.3% 环比增长217% [1] - 销售商品提供劳务现金流入27.2亿元 同比增长73.1% 期末合同负债23.1亿元 较24年末增长55.7% [3] 分业务收入结构 - 增值电信业务收入8.6亿元 同比增长11.9% 占比48.3% [1] - 广告及互联网业务收入6.4亿元 同比增长83.2% 占比36.0% [1] - 软件销售及维护业务收入1.1亿元 同比增长7.7% 占比6.2% [1] - 基金销售及其他业务收入1.7亿元 同比基本持平 占比9.4% [1] 盈利能力分析 - 增值电信业务毛利率83.2% 同比提升0.78个百分点 [2] - 广告及互联网业务毛利率93.4% 同比提升2.06个百分点 [2] - 软件销售及维护业务毛利率81.1% 同比提升0.89个百分点 [2] - 基金销售及其他业务毛利率85.4% 同比基本持平 [2] 费用管控情况 - 研发费用5.8亿元 同比下降1.9% 研发费用率32.6% 同比下降9.98个百分点 [2] - 销售费用3.3亿元 同比增长38.2% 销售费用率18.8% 同比上升1.37个百分点 [2] - 管理费用1.2亿元 同比增长8.8% 管理费用率7.0% 同比下降1.24个百分点 [2] 业务发展前景 - 2025年7月同花顺炒股票APP月活3501万人 较年初下降3.5% 位居证券服务类应用龙头 [3] - 问财投资助手升级为自主规划推理智能体 显著减少幻觉与格式错误 [4] - 建立并开源全球首个金融大语言模型评估基准BizFinBench 包含10万+条高质量中文金融问答数据 [4] - 预计2025-2027年归母净利润分别为26.6亿元/30.1亿元/33.7亿元 同比增长46%/13%/12% [4]

投资评级 - 评级：买入 [5] - 最新收盘价：26.76元 [5] - 总市值：4,229.16亿元 [5] - 自由流通市值：3,579.52亿元 [5] 核心财务数据 - 2025年中报营业总收入68.6亿元，同比+39% [1] - 归母净利润55.7亿元，同比+37% [1] - ROE为6.69%，同比+1.17pct [1] - 利润率64.9%，同比+5.1pct [2] 业务表现 证券业务 - 手续费及佣金收入同比+61%至38.5亿元 [2] - 股基交易市占率4.25%，同比提升0.248pct [3] - 利息净收入同比+39%至14.3亿元 [3] - 融出资金市占率3.17%，同比+0.16pct [3] 基金代销业务 - 营业收入（基金业务为主）同比+4%至15.8亿元 [4] - 权益基金保有规模3838亿元，非货币基金销售规模6260亿元 [4] - 市场偏股类基金月均保有规模8.1万亿元，同比+22% [4] - 新发偏股类基金份额2614亿份，同比+149% [4] 证券投资业务 - 金融资产规模1163.2亿元，同比+28% [8] - 证券投资收入同比-15%至13.9亿元 [8] - 年化投资收益率2.73%，同比-1.20pct [8] 费用管理 - 销售费用同比-7%至1.4亿元 [9] - 研发费用同比-10%至5.0亿元 [9] - 管理费用同比+6%至12.2亿元 [9] 盈利预测与估值 - 2025-2027年营业总收入预测调整至153.4/177.8/196.2亿元 [10] - 2025-2027年EPS预测调整至0.81/0.97/1.14元 [10] - 对应PE分别为33.1/27.7/23.6倍 [10] - 2025-2027年归母净利润预测127.7/152.7/179.3亿元 [12] - 2025-2027年ROE预测15%/15%/16% [12]

自2017年成立至今，融慧金科已累计服务近200家持牌金融机构，在助力消费金融行业的数字化转型中 发挥了关键作用。2025年，融慧金科正式迈入"新融慧"战略阶段，从数据生态的深度拓展到AI技术的突 破性应用，从全链路赋能的体系升级到行业经验的持续深耕，「新融慧」正以"深化甲方视角，打造行 业Know-How壁垒"、"构建多维数据网络，释放数据融合价值"、"AI驱动敏捷创新，重塑行业效率标 杆"、"全链路体系升级，赋能金融机构自主进化"四大创新优势，重塑金融科技服务生态。 近日，在WAIC世界人工智能大会上，蚂蚁数科联合包括融慧金科在内的十余家科技伙伴共同发起「金 融智能体应用联创联盟」。融慧金科联合创始人张羽受邀出席联盟成立仪式。 联盟将积极推进金融AI的行业标准、产业应用、生态合作，构建开放共赢的协作平台，推动行业繁 荣。 具体包括： 共创行业标准：融合AI技术与垂直场景，共同定义金融智能新标准。 共践产业应用：探索并落地更多创新机制，让合作能够扎根生长，共同践行产业应用落地。共享生态价 值：深化产品共创、方案整合、市场拓展及服务交付等全链路的协同，实现行业共享行业共荣。 蚂蚁数科副总裁、中国区业务发展部总 ...

【环球网科技报道 记者 李文瑶】7月28日，世界人工智能大会（WAIC）上，蚂蚁数科宣布推出国内首个专注金融推理的商业化大模型，同步开源包含1350 道金融难题的Finova评测基准及百万级DeepFinance训练数据集。 这一动作被视为中国产业AI向高价值场景攻坚的关键突破之一，也折射出金融智能化进程中的现实挑战与破局路径。 行业痛点：金融AI陷"渗透率悖论" 尽管全球金融机构对AI投入持续加码，但核心业务场景渗透率仍处低位。花旗银行一项调研数据显示，93%的金融机构预计人工智能将在未来五年内提高利 润，预计到2028年，人工智能可以将银行业利润提高9%，即1700亿美元。 蚂蚁数科金融AI产品总经理曹刚在接受采访时坦言，"走到业务深水区，比如营销、风控以及客户经理销售等，这些领域智能体应用渗透率就会低很多。" 在曹刚看来，由于技术尚处早期、专业场景的深度与复杂性要求极高，以及高昂成本带来的经济性挑战，当前大模型尤其是智能体和个人助理在金融等核心 业务领域的落地应用仍面临显著障碍，进展不如通用领域顺利。这导致了市场的谨慎和观望心态。 蚂蚁方案：垂直纵深构建"金融脑" 蚂蚁数科CTO王维给出的发展路线是专注 ...

人工智能行业整体发展 - 人工智能正以前所未有的速度进化 从工具成长为重塑产业和赋能生活的数字伙伴[1] - 人工智能发展势不可挡 技术向上生长 应用向下扎根 推动更美好智能时代的到来[14] 医疗人工智能 - AI正在重塑医学 帮助医生进行疾病预测 检查 诊断和拟定治疗方案 成为未来智慧医疗的核心和底座[2] - AI将全过程 全链条推动卫生健康事业发展 未来医疗基础将因生命数字化进程而改变 自动化个性化AI诊疗将成现实[2] - 蚂蚁集团AI健康应用AQ接入269个医生智能体服务 打造首个连接智能硬件的院士智能体[3] - AI技术能快速识别大量数据中的规律 锁定人类难以察觉的特征模式 在心脏瓣膜疾病管理中实现24小时守护 带来诊断方式革命性进步[3] - 医生智能体需具备高性能 高可靠性和高适配性 技术上追求稳定安全 应用上符合专科专病医学特色[3] - 蚂蚁集团与中国信通院启动国内首个医疗健康行业智能体AI医生标准体系 推出医生开放平台 推动医疗智能体系统化规范化发展[4] - 上海在医疗AI领域成果显著 发布发展方案推动数智转型 出台政策促进成果转化 建成医疗大模型应用检测中心 部分医院形成医产学研用闭环[4] - 智慧眼科技研发砭石中医四诊仪 将中医望闻问切四诊关键环节智能化集成融合分析 依托AI算法与海量中医临床数据库 实现3分钟快速完成体质辨识和个性化健康干预方案生成[5] 金融人工智能 - AI在金融行业应用是复杂系统工程 需处理好发展与治理 竞争与合作 当前与未来三组关系[6] - 推动AI+金融双向赋能 助力金融强国建设 AI技术将深刻推动支付产业业态变革[7] - 无限光年展示四大金融可信AI解决方案 包括股票指数动态定制 AI赋能金融专业培训 智能信贷分析和AI投研助手 以效率提升和合规可控为焦点[7] - 借助融合神经符号计算与大模型的双引擎优势 结合金融领域海量专业数据与知识 构建精准计算-可控推理-透明决策闭环能力 为金融智能化升级提供核心支撑[7] 智能终端与硬件 - 阿里巴巴展示首款自研夸克AI眼镜 具备支付宝看一下支付功能 用户可通过智能眼镜完成扫码支付[8] - Rokid 小米 雷鸟等品牌联合支付宝展示可支付AI智能眼镜 用户通过语音指令即可完成支付 全程无需手机[8] - 灵巧手成为智能终端亮点产品 能模拟人手复杂动作和精细操作 广泛应用于服务机器人 医疗 工业装配和辅助残障等领域[8] - 傲意科技展示第二代灵巧手ROH-AP001 重640克 集成高密度点阵触觉传感器 可实时感知0.1N-25N压力变化 实现仿生类人操作[9] - 复旦大学团队研发多源仿生3D打印柔性灵巧手 以仿生结构 3D打印柔性材料和传感控制系统相结合 能灵活抓握夹取勾挑 并通过温度变色和视觉识别应对复杂环境[9] AI技术应用创新 - 合合信息展示无限扫描技术 通过AI消除大尺寸文档图像拼接常见问题 对局部视频进行智能拼图 解决大型图片扫描中清晰完整难两全的问题[10] - 合合信息展示AI鉴伪技术 在AI伪造重灾区如人脸视频 AIGC生成图像 证件票据等应用中 通过视觉特征 图像合理性判断和多维度交叉验证精准洞察伪造痕迹[11] - 网易推出有道SpaceOne答疑笔 深度融合自研子曰教育大模型与DeepSeek-R1推理模型 能看懂看清楚图形题几何题等复杂题型细节 并进行推理整合检查输出讲解[11] 法律人工智能 - 科大讯飞发布讯飞律小助AI法律助手 上海之合推出智合AI平台 联通数据展示法智云一站式服务 中国司法大数据研究院展示星法企业法务大模型[12] - 上海市司法局落实推动上海法律科技应用和发展工作方案 成立全国首个法律科技领域专业性协会[12] AI技术发展展望 - 未来12-24个月 200万Token上下文窗口将成为顶级AI模型标配 通用视频模型有望出现[13] - Agent形态将从工具辅助走向任务承接 AI交互范式转移将在未来两年内加速到来[13] - 具身智能机器人将率先在拣选 搬运 组装等场景实现规模化部署 积累大量机器人第一视角数据与带触觉操作数据 构建模型-本体-场景数据闭环飞轮[13]

人工智能在金融领域的应用 - 中国小微企业数量超过1.1亿，每天新增企业2.4万，但存在抗风险能力差、经营非标、信息不对称等问题 [1] - 公司展示了自研的金融智能体平台Deepbank及四大核心智能体（AI营销助手、AI审批官、AI决策助手、AI合规助手） [1] - AI合规助手集成2000+金融监管法规、300+安全风险评估模型、50+金融专属合规算法模型 [1] - AI合规助手将监管文件解读人工耗时从每份40小时降低至2小时，政策适配准确率从68%提升至99.2% [1] 金融AI行业的技术挑战 - 大模型在复杂场景下对指令的理解和执行仍会出现偏差和幻觉 [2] - 建立幻觉抑制机制可能导致模型创造力下降，存在权衡困境 [2] - 基础大模型的能力仍存在一些困难 [2] 具身智能在金融领域的应用前景 - 公司内部讨论过将具身智能技术应用于金融业务场景，但非当前阶段重点 [2] - 金融业务主要在虚拟世界流转，目前不需要具身智能载体 [2] - 未来若金融机构需要具身智能载体，公司可能提供能力赋能 [2]

核心观点 - 金融AI核心竞争力在于数据资产、真实场景与金融科技基因三者的深度融合及其协同效应 [1] 数据资产 - 数据资产构成金融AI核心竞争力的基础要素 [1] 真实场景 - 真实场景应用是金融AI核心竞争力的关键组成部分 [1] 金融科技基因 - 金融科技基因与数据资产、真实场景的深度融合形成协同效应 [1]