文章核心观点 - 金融行业是AI应用落地的绝佳试验田，其数智化转型需求与大模型技术特性高度契合 [1] - 2025年DeepSeek R1的发布成为金融机构本地化部署AI的行业拐点，助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减 [1] - AI应用已在各类金融机构核心业务及中后台场景加速渗透，未来有望重构金融业务流程和组织架构 [1] 行业发展驱动力 - 金融行业作为数据、信息、决策密集型产业，具备AI规模化应用落地的内在条件 [1] - 人工智能相关政策和顶层设计为金融机构向人工智能化转型提供外部驱动 [2] - 金融机构IT支出持续扩张，为AI落地提供强劲内驱力，2024年以来金融行业大模型相关招投标明显加速 [2] 技术路径与应用形式 - AI与金融结合有两条技术路径：通用模型结合金融语料训练，以及开发金融垂类大模型 [2] - 金融垂域模型相比通用模型更适合解决金融行业具体问题，与行业需求和合规性要求更加匹配 [2] - AI智能体尤其是多智能体协作成为未来重点研发方向，智能体主要面向需要AI自主承担长流程工作任务的高规划要求场景 [2] - 大模型普遍应用在理解、问答、信息提取等短思考金融场景 [2]

核心观点 - 蚂蚁数科与宁波银行联合打造的Agentar知识工程平台（KBase）方案，凭借高安全性、高准确度与强可解释性等核心优势，成功入选“2025国际标准金融应用卓越案例”，为金融行业智能化升级树立新标杆 [1] 行业痛点与解决方案 - 金融机构普遍面临“知识孤岛”挑战，用户特征数据、产品规则等关键信息分散在不同系统，导致知识检索不准、服务效率低下等问题 [1] - 为解决上述痛点，宁波银行与蚂蚁数科合作构建了一套融合“知识加工管理平台 + 逻辑推理引擎 + 智能应用场景”于一体的智能化决策系统 [1] 平台核心能力与技术突破 - 平台实现对行内外多源异构数据的全生命周期管理，具备智能问答、知识加工、多路召回与知识管理等核心能力 [2] - 技术突破主要体现在知识增强生成引擎，通过“规划-检索-推理”三大运算符协同机制，创新性地将知识图谱与原始文本进行双向互索引 [2] - 系统实现从“模糊匹配”到“精准推理”的关键跨越，推理深度从传统的1跳提升至3–5跳，使AI具备类人的逻辑推理能力 [2] 应用成效与性能提升 - 方案已在宁波银行的行情分析、产品解读、话术陪练、报告写作等多个内部场景中规模化落地 [2] - 评测显示，复杂问答准确率从68%提升至91%，响应速度进入百毫秒级 [2] - 内容推荐准确率提升35%，召回率提升40%，业务效能实现显著跃升 [2] 平台特性与未来规划 - Agentar知识工程平台具备强可解释性，能够清晰展示答案的推理路径与数据来源，为生成式AI在强监管金融环境中的安全、合规落地提供保障 [2] - 未来双方将继续深化合作，将相关技术拓展至更广泛的金融业务场景，并积极参与行业标准建设 [2]

核心观点 - 金融业核心IT架构正经历从“存算一体”向“存算分离”的深刻范式迁移，这被视为未来十年金融创新的战略基石 [1] - 架构转型的目标是构建更可靠、弹性、敏捷且开放的金融核心系统，实现从“系统升级”到“数智跃迁”的跨越 [8] - 新一代数据库技术与存算分离架构结合，已在实际应用中展现出显著的性能提升，支撑业务大规模增长 [6] 传统架构挑战 - 传统“存算一体”架构面临性能瓶颈、敏捷性缺失和运维复杂性三大挑战，难以应对洪峰交易压力和快速迭代需求 [2] - 一体化扩展、副本数多、坏盘慢盘等问题导致数据库可用性降低、资源利用率低、运维复杂度高 [3] 存算分离架构价值 - 存算分离架构提供极致的可靠性，专业存储具备6个9高可靠性，可实现关键业务RPO=0及“两地三中心”等数据中心架构 [4] - 该架构支持计算和存储资源独立按需在线扩展，显著提升资源利用率并降低TCO，灵活应对业务波峰波谷 [4] - 计算与存储解耦使故障域更清晰，支持软硬件维护升级不中断业务，大大简化运维管理 [4] - 开放的生态架构能同时承载集中式与分布式数据库，为金融机构技术路线选择提供灵活性 [5] 新一代数据库技术演进 - 某农商行采用“GaussDB+OceanStor Dorado”存算分离方案后，日中交易承载能力从100万笔跃升至1500万笔，并发峰值达每秒6800笔 [6] - 新一代数据库技术关键进化包括混合负载支持（OLTP/OLAP）、向多读多写分布式架构演进、以及原生高可用部署模式 [6] 行业转型趋势 - 中国金融行业分布式数据库实例占比从2018年的3.9%增至2024年末的23.8%，国有大行和股份制银行平均占比接近50% [8] - 行业呈现稳态业务采用集中式架构、敏态业务向分布式与存算分离迁移的双模并行发展态势 [8]

行业趋势与挑战 - 金融行业数智化转型需提升业务场景数据应用能力和智能化创新能力 开放互联的合作伙伴体系成为关键成功因素 [1] - 行业呈现三大趋势：客户需求从标准化转向个性化 监管要求从粗放式转向精细化 技术迭代从渐进式转向爆发式 [3] - AI技术渗透至智能投顾 信用评估 反欺诈等核心业务环节 大数据 云计算 区块链等技术重塑金融业务模式 [2] 华为融海计划战略框架 - 计划包含方案精筑 睿变创新 伙伴出海三大子计划 通过深度协同构建覆盖技术攻坚 场景创新 全球拓展的生态体系 [4] - 核心理念为"融汇众智 海纳百川" 旨在助力金融机构实现业务 流程和IT的重塑 [3][4] - 构建"全球技术+本地适配"生态协同范式 全球ISV方案能力与海外SI本地经验互补 [9] 技术方案与落地成效 - 分布式新核心领域：与神州信息合作实现10000+混合TPS 结息日批处理时间缩短至60分钟内 [4] - 数据智能领域：与中电金信合作使营销转化率提升超20% 营销策略部署从2周缩短至3天内 成本缩减80% [5] - 证券交易领域：与金证股份合作将核心交易时延压缩至微秒级 [5] - AI应用领域：与安硕信息合作将信贷授信周期从周级缩短至小时级 与恒生聚源合作使研报生成效率提升300% 与Neuxnet合作使信用卡自动化效率提升20倍 [6] 全球化拓展成果 - 与伙伴在超20个国家和地区成功落地 包括菲律宾 泰国 马来西亚等市场 [7] - 在菲律宾与长亮科技合作35天完成银行核心系统上线 在泰国与Anytech合作支持600万以上并发交易 在马来西亚与中软国际合作提升数据平台性能50%以上 [7] - 通过国际峰会推动方案进入亚太 中东 非洲 拉美等市场 2025年4月全球金融伙伴周标志生态进入全面深耕阶段 [8] 生态协同与未来规划 - 通过"融海智汇行"平台促进伙伴间多元合作与创新 加速解决方案联合创新 [9] - 计划在2025年9月19日全联接大会发布金融行业智能体加速落地相关内容 [11] - 未来将聚焦全球金融数字化转型关键场景 全周期支撑行业客户转型升级 [11]

公司战略布局 - 公司旗下全资科技子公司九方智擎正式入驻全国首个大模型创新生态社区"模速空间" [1] - 公司秉承"科技+投研"双轮驱动战略 标志向"金融智能体2.0"阶段迈进 [1] - 公司聚焦金融垂类大模型的研发与应用 致力打造开放型智能引擎 [1] 技术研发方向 - 专注于金融垂类大模型研发与应用 打造高精尖AI研究团队 [1] - 深度推动AI技术在证券领域核心场景落地 包括研究分析、投教服务、合规风控等 [1] - 与腾讯云计算建立战略合作 共同构建面向AI原生的新一代企业内部效率工具 [1] 技术合作与创新 - 深化数据库、自研中间件、微服务架构等自主技术的联合创新 [1] - 打造更具韧性的技术底座 聚焦人工智能前沿技术研发与场景应用落地 [1] - 共同推进云计算及智能化基础设施的升级与创新发展 [1] 战略意义 - 九方智擎作为AI战略重要载体 入驻标志AI产品化、生态化、产业化迈入新阶段 [2] - 推动"人工智能+" 加速集团"数智化"转型 [2] - 与打造证券领域全周期AI智能体的战略目标高度契合 [2]

行业活动与标准发布 - 2025华为金融网络创新峰会于青海西宁召开 主题为"智绘金融网行天下" 吸引超过300位金融业精英及专家参与[1] - 北京金融科技产业联盟发布《2025金融网络创新应用案例专刊》[1] - 中国工商银行联合浙商银行 中信银行 中国银联及华为共同制定《金融数据中心网络数字化能力建设指南》与《金融数据中心网络数字化能力成熟度指南》团体标准[1] 技术发展与战略升级 - 华为数据通信产品线政企领域总裁强调网络是金融数智化的核心基石[1] - 华为宣布星河AI金融网络全面升级 通过提升自动化 韧性及安全能力应对设备规模增长 监管趋严和安全风险等核心挑战[1] - 网络升级为金融业数智化转型注入新动能[1]

金城银行"企业智脑"大模型应用项目获奖 - 金城银行"企业智脑"大模型应用项目荣获2025年度"中国最佳生成式人工智能应用项目"奖项 被评审认定为彻底革新银行后台运营 是人工智能技术与金融场景深度融合的最佳实践表现[1] - 该奖项由国际权威财经机构《亚洲银行家》主办 是国内最严格的金融服务行业年度奖项计划 被誉为亚太金融界的"奥斯卡" 2025年从中国机构近600份申请中脱颖而出 经过研究分析 数据核实和深度访谈等立体化评审 历时三个多月[3] 项目技术细节与实施效果 - 项目从合规管理到文档处理等传统低效环节入手 构建了企业知识库 智能客服助手 智能代码辅助插件和智能合规驾驶舱[3] - 呼叫中心质量检测流程从原先5%人工审核提升至最高100%自动化 AI辅助编码使开发效率提升40%[3] - 采用轻量级检索增强生成(RAG)方案 规避高额模型再训练成本 保障输出精准度 结合智能体与指标平台 员工通过自然语言交互即可完成数据查询与分析 全面降低用数门槛[3] 未来发展规划 - 当前技术方案基于平台构建Agentic AI能力 对模型进行解耦 未来有望实现更大参数规模 多模态能力升级以及推理模型逻辑能力强化[4] - 项目可灵活适应更多复杂业务场景 与新兴技术深度融合 持续为数字化金融创新注入动力 创造可观长期效益[4] - 作为数字科技银行 公司将继续深化AI技术应用 探索大模型在金融领域的深度应用 为行业持续创新发展贡献力量[4]

金融数智化转型背景 - 数智化时代下银行将数据重要性提升至战略高度，金融创新迅速发展[1] - 2025年国务院指导意见强调加强数字技术应用，培育金融新质生产力，推进金融数智化转型[1] - 分布式架构成为金融核心系统升级必然选择，存储技术性能、可靠性与扩展性成为转型关键[1] 贵州农信基本情况 - 贵州省人民政府管理的地方金融机构，成立于2003年，定位为"农村金融主力军"[1] - 省内规模最大银行业机构：2293个网点、2.8万名员工、存款9229亿元、贷款7095亿元[1] - 选择与华为合作推进数智化转型，提升系统灵活性、可扩展性和安全性[1] 传统存储网络挑战 - 扩展性受限：FC网络最大带宽仅32G，业务扩容需增加硬件导致成本上升[4] - 管理复杂：需专业人员配置维护，运维成本高且效率低[5] - 性能瓶颈：传统以太网0.1%丢包率造成吞吐下降50%，NVMe协议性能被网络制约[6][7] - 安全要求：作为关键基础设施单位，需采用自主创新技术保障供应链安全[8] NoF+解决方案技术革新 - 智能无损算法：实现100%吞吐0丢包，IOPS提升87%，时延降低42%，支持70km长距传输[11] - 智能感知特性：毫秒级故障通告+亚秒级倒换，确保单点故障不影响核心业务[12] - 即插即用设计：存储与交换机智能联动，一键扩容使业务发放效率显著提升[13] 转型成效 - 性能提升：存储网络IOPS+87%，时延-42%，系统响应速度显著提高[15] - 可靠性增强：亚秒级故障倒换保障业务连续性[16] - 运维优化：设备自动配置功能降低60%运维成本，业务变更效率提升300%[17] 行业合作展望 - 贵州农信与华为合作成为金融机构数智化转型范式突破[14] - 未来将持续探索金融科技创新，深化数智化转型实施[17] - 华为将助力更多金融机构通过技术升级实现高质量发展[17]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [1] 报告的核心观点 - 资本市场整体回暖但金融机构科技投入未现明显正增长拐点 维持此前业绩预测 预计公司2025 - 2027年归母净利润分别为12/14/17亿元 对应PE为46/40/33倍 看好公司金融IT业务模式 [7] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 公司发布2025年一季报 营业总收入同比-14%至10亿元 归母净利润同比+186%至0.31亿元 [1] 市场波动影响营收小幅下滑 投资收益拉升利润 - 2025年一季度公司营业收入下滑 因资管、风险与平台、运营与机构科技服务收入减少 归母净利润高增长因投资收益同比+2635%至0.55亿元 公允价值变动收益为200万元（2024Q1为 - 6695万元） [7] 分业务情况 - 2025年一季度 财富科技服务业务收入同比-5%至2.35亿元 资管科技服务业务收入同比-34%至1.87亿元 运营与机构科技服务业务收入同比-9%至2.12亿元 风险与平台科技服务/数据服务/创新/企金、保险核心与金融基础设施科技服务/其他业务分别实现收入0.56/0.72/1.07/1.23/0.33亿元 同比-43%/-10%/-9%/+19%/-30% [7] 整体成本情况 - 营业成本同比-2%至3.62亿元 销售费用同比-32%至0.85亿元 销售费用率同比-2pct至8% 管理费用同比-11%至1.45亿元 管理费用率同比+0.4pct至14% 研发费用同比-11%至5亿元 研发费用率同比+1pct至49% [7] 科技突破与系统升级 - 2024年6月至2025年4月 助力多家券商及私募升级机构业务IT系统 适配新规落地 2025年3月 恒生光子大模型一体机DeepSeek版上线 模型推理效率提升40% PTrade集成DeepSeek 量化交易终端性能跃升 与红塔证券共建智能运营体系 帮助国金证券升级LDP风控系统 2025年4月 协助西南证券完成三套核心系统全栈信创适配上线 O45在招商信诺成功上线 [7] 盈利预测 |指标|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |营业总收入（百万元）|7,281|6,581|7,551|8,719|10,156| |同比（%）|11.98%|-9.62%|14.74%|15.47%|16.48%| |归母净利润（百万元）|1,424|1,043|1,199|1,385|1,654| |同比（%）|30.54%|-26.75%|14.95%|15.51%|19.39%| |EPS - 最新摊薄（元/股）|0.75|0.55|0.63|0.73|0.87| |P/E（现价&最新摊薄）|38.41|52.44|45.62|39.50|33.08| [1]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [1][7] 报告的核心观点 - 资本市场整体回暖但金融机构科技投入未现明显正增长拐点，维持此前业绩预测，预计公司2025 - 2027年归母净利润分别为12/14/17亿元，对应PE为46/40/33倍，看好公司金融IT业务模式 [7] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 公司发布2025年一季报，营业总收入同比-14%至10亿元，归母净利润同比+186%至0.31亿元 [1] 市场波动影响营收小幅下滑，投资收益拉升利润 - 2025年一季度公司营业收入下滑，因资管、风险与平台、运营与机构科技服务收入减少；归母净利润高增长，投资收益同比+2635%至0.55亿元，公允价值变动收益为200万元（2024Q1为 - 6695万元） [7] 分业务情况 - 2025年一季度财富科技服务业务收入同比-5%至2.35亿元；资管科技服务业务收入同比-34%至1.87亿元；运营与机构科技服务业务收入同比-9%至2.12亿元；风险与平台科技服务/数据服务/创新/企金、保险核心与金融基础设施科技服务/其他业务分别实现收入0.56/0.72/1.07/1.23/0.33亿元，同比-43%/-10%/-9%/+19%/-30% [7] 整体成本情况 - 营业成本同比-2%至3.62亿元；销售费用同比-32%至0.85亿元，销售费用率同比-2pct至8%；管理费用同比-11%至1.45亿元，管理费用率同比+0.4pct至14%；研发费用同比-11%至5亿元，研发费用率同比+1pct至49% [7] 科技突破与系统升级 - 2024年6月至2025年4月助力多家券商及私募升级机构业务IT系统；2025年3月恒生光子大模型一体机DeepSeek版上线，PTrade集成DeepSeek；同月与红塔证券共建智能运营体系，帮国金证券升级LDP风控系统；2025年4月协助西南证券完成三套核心系统全栈信创适配上线，O45在招商信诺成功上线 [7] 盈利预测与投资评级 - 维持此前业绩预测，预计2025 - 2027年归母净利润分别为12/14/17亿元，对应PE为46/40/33倍，维持“买入”评级 [7]