科技重构服务生态 - 公司从"产品主导"转向"客户主导"，投入百余人产研团队开发智能投顾平台"决策家"，该平台基于量化模型与算法创新，提供宏观经济跟踪、中观行业图谱、微观企业分析三级架构的全维度决策支持 [2] - "决策家"平台将专业投研能力转化为标准化工具，包含三大选股策略模型与五大特色指标，可针对不同市场生成具体方案，并构建"策略+教育"服务闭环，提供千余篇策略报告与百余节课程视频 [2] - 平台凭借卓越性能与贴心服务赢得客户高度评价，首席投资顾问表示这是满足客户需求的有力实践 [2] 生态共建 - 2025年公司与阿里云达成深度合作，成为国内率先接入全栈自研AI技术的证券投顾机构，基于云原生Serverless架构迁移至阿里云SAE平台 [4] - 技术升级实现资源弹性扩容与按需计费，大幅提升业务系统稳定性与运行效率，同时在成本控制方面实现质的飞跃 [4] 合规创新 - 公司将合规视为"生命线"，通过科技手段实现风险管理"可知、可控、可预测"，智能合规风控系统覆盖六大核心业务 [6] - "星盾系统"从2.0升级至3.0版本，容量从100万条/每日提升至5000万条/每日，设施从云服务器升级为Serverless容器集群 [6][7] - 数据存储从关系型数据库+对象存储升级为云数据仓库，多媒体能力从图转文字、语音转文字升级为大模型多模态能力，违规检测从NLP自然语言处理升级为大模型语义理解 [6][7] 客户服务与行业突围 - 公司强调科技赋能不是颠覆传统，而是以技术放大核心优势，创新需回归服务本质解决用户真实痛点 [9] - 生态共建比单点突破更重要，通过与云服务商、科技机构合作可快速补齐技术短板 [9] - 公司实践表明传统经验与前沿技术的结合可重塑行业未来，从量化策略到陪伴式服务实现双向赋能 [9][10]

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]