展会主题与定位 - 2025年中国国际服务贸易交易会金融服务专题以"数智驱动开放共赢"为主题 聚焦人工智能在核心金融场景的应用 [1] - 展会通过前沿技术交互与场景化展示 体现服务贸易中金融"活水"的作用 [1] 银行机构技术展示 - 工商银行展示千亿级金融大模型技术体系 突出大模型基础支撑及应用范式 [2] - 农业银行推出掌银特色服务民宿专区 通过虚拟现实技术实现客户线上沉浸式看房 [2] - 北京银行亮相智能交互数字机器人"京小宝" 通过数智交互形式展现绿色及普惠金融服务 [2] - 浦发银行展示新型交互机器人等产品 诠释"投行+商行+生态"服务体系对科技创新全生命周期的支撑 [2] 技术应用价值与趋势 - AI技术已在金融风控 财富管理 智能交易 数字员工等核心业务场景发挥作用 [2] - 金融智能体正经历从辅助到决策 从外围到核心 从局部到全局的进化过程 [2] - 大模型作为AI应用核心技术 其应用覆盖银行全业务链条并驱动全场景创新 [3] - AI与金融场景深度融合推动更高效 更安全 更普惠的智能金融时代加速到来 [2] 行业合作与生态建设 - 北京农商银行与北京数据集团达成合作 共同探索数据要素与金融服务深度融合的新实践 [5] - 双方通过金融数字化与产业数字化协同发展 以数字化手段提升金融服务质效 [5] - 服贸会作为跨界合作平台 集展 洽 会于一体促进产业协同创新 [5] 技术实施效果 - 以大模型为代表的AI技术显著提升银行业资产组织效率并有效降低运营成本 [3] - 金融大模型技术能够提升金融服务效率与精准度 帮助用户更好进行财富管理等操作 [2] - 科技创新使金融服务从"被动等待"变为"主动触达" 改善客户服务体验 [2]

公司战略定位 - 蚂蚁数科定位为独立科技企业 聚焦产业数字化 提供企业级AI和Web3服务 区别于其他数科公司的金融信贷或内部服务模式[10][11] - 坚持三大核心价值：技术创新驱动（技术人员占比超60% 区块链专利超6000项） 服务产业创造价值（服务100%国有银行及股份制银行 超60%地方性商业银行 全球客户超1万家） 审慎创新拒绝炒作[12][13][14] - 通过"ABC"战略整合业务：AI+（人工智能） Blockchain+（区块链） Cloud Technology+（云科技） 近期将AI+与云科技+合并以顺应AI原生趋势[28] 财务表现与目标 - 2023年实现盈亏平衡 2024年预计营收增长50%且利润表现良好[4] - 收入增长并非首要KPI 更关注产品竞争力与行业突破性 目标成为如华为般受尊敬的科技企业[26] AI业务布局 - 专注垂直行业应用落地 提供全栈AI服务：智能算力调度（支持国产芯片及多云多芯） 行业大模型（金融、能源等） 智能体开发平台及智能体应用[4][5][7] - 推出按效付费模式 基于业务效果（营收增长或成本节省）收费 已与战略客户达成关键业务效果付费合作[5][18] - 金融大模型评测指标行业领先 可信AI技术实现0.01秒内交易风险判定 支付宝资损率低于亿分之一[8][9] Web3与区块链业务 - 以RWA（现实资产上链）为突破口 完成新能源、算力、金融等多类别资产RWA首单 构建从资产安全、可信上链到跨链流通的全套技术设施[5][6][21] - 区块链技术积累超10年 拥有超6000项专利 跨链性能提升76% 虚拟机性能提升约30倍 隐私计算支持十亿级数据离线运行及千万级QPS在线计算[5][8][12] - 在海外自建Layer2公链Jovay 降低资产发行门槛 与香港金管局合作完成合规RWA项目[6][22] 行业机遇与竞争 - AI与Web3被视为不亚于移动支付的范式革新 生成式AI市场年复合增长率超60% Web3行业未来三年预计年复合增长率达60% RWA市场过去三年增长20倍[4][7][15] - 智能体赛道决胜关键在于专业化程度（从通用转向专用）及用户体验（对话即服务模式）[20] - RWA适用场景需具备数字化基础与应用数据（如新能源充电桩使用次数、光伏发电量等） 已联合20余家机构制定技术规范标准[22][23][24] 客户与行业拓展 - 当前聚焦金融（数字化程度高、投入大）和新能源（2023年实现100%增长）行业 已覆盖80多个行业应用[19] - 通过"AI价值三步曲"方法论服务客户：价值定位（与业务一号位定义问题） 构建能力（全栈产品体系） 交付效果（运营追踪业务价值）[16][17] 技术能力优势 - 基于蚂蚁集团万亿级交易场景打磨技术 云科技、区块链及隐私计算等toB产品已是赛道冠军[4] - 大规模区块链架构HOU支持20万级上链交易量 隐私计算技术实现毫秒级时延[8] 发展阶段性 - 独立运营仅一年半 处于马拉松前25%阶段 预计未来三到五年进入高速发展期[29]

作为2025年服贸会重要板块，金融服务专题再次成为焦点。 近百家国内外金融机构齐聚服贸，共同打造了一场金融领域的盛宴，它们全方位、多维度展示金融高水 平开放成果与创新活力，也揭示了中国金融业发展的新方向：开放、智能、普惠。 金融服务已然成为彰显中国金融开放姿态的重要窗口。本届展会吸引了97家国内外金融机构线下参展， 其中包括46家外资机构，国际化率高达47.4%。 这意味着，在首钢园的金融展厅里，几乎每看到两家机构，就有一家来自海外。 汇丰、花旗、摩根大通、瑞穗等国际金融巨头，不仅展示跨境金融服务、财富管理和金融科技解决方 案，更通过高端对话与合作洽谈，深度融入中国金融市场。 在中国服务贸易规模不断跃升的背后，金融活水不可或缺。 支付便利化成为开放的重要注脚。全国首款"三卡合一"融合产品亮相展会，整合金融支付、交通出行、 身份核验等多项功能，大幅提升外籍人士在华生活便利度。地铁拍卡过闸等创新，进一步打破了跨境支 付的壁垒。 千亿级金融大模型登台亮相，展现出AI在风控、投顾、客服等核心环节的应用潜力。VR技术打造沉浸 式看房体验，智能数字人提供24小时在线服务，重新定义了金融服务的效率与体验。 近千平方米的数字 ...

当金融遇上科技与趣味，会碰撞出怎样的火花？2025年中国国际服务贸易交易会（简称"服贸会"）金融服务专题给出了答案。近百家金 融机构齐聚，不仅带来金融业创新成果的"硬核"展示，更打造了AI沉浸式体验、数字人民币潮流集市、趣味互动游戏等"好玩又好逛"的 场景，让专业金融与大众生活深度交融，成为服贸会上不容错过的"打卡地"。 双馆联动 解锁金融多元魅力 首钢园5号馆"融通开放"主题展堪称金融领域的"全景画卷"，银行、保险、证券、基金、支付清算等内外资机构在此集结。从建设金融强 国的宏观布局，到推动金融"五篇大文章"的具体实践，再到金融服务实体经济的鲜活案例，每一个展位都在讲述金融业助力高质量发展 的故事，让观众直观感受金融与经济的深度绑定。 首钢园6号馆"智惠共享"主题展则聚焦"科技+金融"的融合创新。这里既有金融服务国家战略的成果展示，也有金融领域"两区"建设的实 践探索，更有头部科技企业与金融机构联手打造的前沿应用。无论是让金融服务更普惠的技术方案，还是推动可持续发展的共享模式， 都在凸显科技如何为金融"赋能"，让金融科技变得可感、可及。 5号馆展区布局图 AI技术的深度应用，更是让展览"活"了起来。工商银行 ...

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]

核心观点 - 2025年金融业大模型应用从试点走向规模化量产，成为金融机构核心竞争力，推动投顾、投研、营销、合规等场景的深度变革 [3] - 行业通过监管完善、算力成本下降、模型能力提升和生态成熟实现技术下沉，大模型从概念验证转变为大众可及的生产工具 [5] - 金融大模型发展路径涵盖基准构建、实践应用和行业赋能，最终目标是从功能可用升级至效果可证和生态共生 [3][20][24] 发展路径 - 2025年成为规模化落地分水岭，GPU算力租赁价格大幅下降，监管框架落地扫清使用障碍 [5] - 基座模型调用单价持续下探，应用案例与插件生态日益丰富，解决成本和使用体验问题 [5] - 领先实践锚定真实用户行为数据，例如问财Hithink大模型基于千万级投资者数据构建需求提炼-场景验证-技术迭代-数据反哺闭环 [6] 基准构建 - 行业推出深度融合实际场景的评估基准，覆盖数值计算、链式推理、信息抽取、趋势预测与百科问答等核心能力 [8] - 基准数据集规模达数万至十万余条，包含中英双语样本，输入长度跨度极大以匹配短口令和长研报并存场景 [8] - 评估框架采用多阶段维度解耦，从答案正确性、推理可靠性到指令遵循一致性层层把关，减少单一判分偏差 [8] - 闭源模型在异动溯源分析、金融数据描述等任务表现突出，开源模型在部分细分任务中超越闭源旗舰模型 [9] 实践应用：智能投顾 - 金融智能体平台支撑千万级日活，具备工具+服务+合规三位一体能力，内置MCP协议对接外部服务 [12] - 语义指标平台统一结构化数据业务语义层，检索增强生成引擎处理非结构化碎片，通过动态知识库和溯源验证解决准确性、时效性与合规性痛点 [12] - 平台提供低代码可视化组件，支持业务人员快速拼装AI应用，智能体在生产环境中随真实数据自我迭代 [13] 实践应用：智慧投研 - 智慧金融终端围绕金融数据-逻辑框架-投研落地闭环，覆盖股票、基金、债券、期货等完整数据 [14] - 智能取数、可视化分析与溯源校验实现数据从可查到易用，研究框架将数小时逻辑梳理工作压缩至即时呈现 [14] - 场景化智能体提供开箱即用功能：银行授信报告一键聚合企业数据，行业报告秒级输出，产业图谱自动挖掘标的，AI搜索实时追踪热点 [15] 行业赋能：效率革新 - 智能投顾机器人处理客户需求示例：100万资金适中风险偏好，1年内稳健收益需求，生成包含股票、基金、债券的资产配置建议并实时调整 [17] - 智能投研终端输入分析新能源汽车行业竞争格局需求，自动生成涵盖市场规模、财务对比、技术趋势的结构化报告 [18] 行业赋能：普惠价值 - 中小机构通过标准化服务接入成熟大模型，例如智能客服系统和专业智能终端，无需巨额研发投入 [19] - 低代码开发模式降低应用搭建门槛，业务人员可通过组件编排开发个性化智能营销智能体 [19] 未来展望：供应商能力 - 供应商选型标准从技术交付转向战略共建和效果可证，需具备五大能力：智能上下文管理、数据整合处理、金融工具MCP沉淀、客户全周期服务、行业专业知识 [21][22] - 具体能力要求包括主动管理上下文窗口、处理多源异构数据、构建行业知识库、提供场景咨询和评测体系支持 [22] 未来展望：智能体驱动 - 智能体从办公辅助向核心业务决策渗透，重塑金融价值链，推动从知识外包向智慧共生转型 [23] - 智能体需具备上下文管理、数据整合、金融知识沉淀、客户全周期服务等核心能力，以应对产业链分析、财务指标挖掘等高阶任务 [23] - 发展路径沿工具-平台-生态演进：向下扎根专业评估基准，向上融合应用平台，向远共建安全普惠生态 [24]

调研活动 - 知名私募睿扬投资于9月3日对上市公司云从科技进行调研 参与形式为公司业绩说明会 [1] 云从科技业务亮点 - 通过产业投资布局AI推理芯片研发 战略投资国内RISC-V领域领先企业奕斯伟计算 [1] - 与多家金融机构合作提供金融大模型 大数据服务 风控 营销 活体检测及双录等服务 [1] - 技术产品在无人车和无人驾驶领域应用于智能网联汽车"车路云"协同系统 并参与特定场景和业务 [1] 睿扬投资机构背景 - 成立于2017年1月 主营二级市场私募证券投资基金业务 管理人登记编码P1062872 观察会员编码GC190030259 [2] - 具备"3+3"投顾资格 资产管理规模约100亿元 基金经理平均从业年限超10年 [2] 投资业绩荣誉 - 彭砚2021年9月获第12届中国私募金牛奖三年期金牛私募投资经理(股票策略) 2020年8月获一年期同类奖项 2020年1月获金长江奖2019年度优秀私募基金经理 [3] - 睿扬精选2号2020年10月获中国基金业私募英华奖一年期股票策略奖 2019年收益106.99% 月度最大回撤2.37% 2020年收益64.42% 近一年最大回撤6.26% 2021年收益32.10% [3] - 睿扬专享1号2021年4月获证券时报金长江奖2020年度绝对回报基金产品(三年期) 2020年1月获2019年度绝对回报基金产品(一年期) 2019年收益85.69% 月度净值最大回撤0.33% 2020年收益67.80% 近一年最大回撤7.16% 2021年收益33.73% [3] - 公司2021年7月获第十二届金阳光奖三年卓越私募公司奖(股票策略) 2019年11月获中国金鼎奖年度最具成长性私募基金公司 实现五大奖项全满贯 [3]

公司调研概况 - 知名私募呈瑞投资近期调研2家上市公司 包括云从科技和金橙子 [1] 云从科技投资亮点 - 通过产业投资布局AI推理芯片研发 战略投资国内RISC-V领域领先企业奕斯伟计算 [1] - 与多家金融机构合作提供金融大模型 大数据服务 风控 营销 活体检测 双录等服务 [1] - 技术和产品在无人车 无人驾驶领域主要聚焦智能网联汽车"车路云"协同系统 参与过相关场景和业务 [1] 金橙子财务表现 - 2025年上半年实现营业收入1326753万元 同比增长2156% [2] - 归母净利润277016万元 同比增长6458% [2] - 业绩增长得益于市场开拓与费用管控 [2] 金橙子战略发展 - 通过员工持股 治理优化和并购萨米特强化竞争力 [2] - 萨米特2024年营收575504万元 净利润210540万元 技术达国际先进水平 [2] - 萨米特技术应用于航空探测 激光通信等领域 [2] - 双方在产品 技术 客户和供应链方面具协同效应 [2] 金橙子业务拓展 - ToC消费级控制卡已进入测试阶段 公司将切入消费级3D打印领域 [2] - 并购方案设置业绩与减值补偿 有利于上市公司可持续发展 [2] 调研机构背景 - 上海呈瑞管理有限公司2010年5月成立于上海 注册资金1100万 [3] - 2014年4月登记为私募投资基金管理人 2015年3月成为基金业协会观察会员 [3] - 主营二级市场 涵盖大类资产配置 主要策略包括宏观对冲 高频Alpha CTA策略 [3] - 策略平台均属自行开发运行 客户群体涵盖银行资管 私行 券商 保险 信托 FOF机构和央企 [3] - 拥有33人投研团队 成员毕业于国内外知名院校 [3] - 连续三年上榜wind 2018年获wind最强私募公司管理规模区间10-20亿第三名 [3] - 2019年获中国基金报英华奖"中国私募基金50强" 2020年获朝阳永续多项前十强 [3] - 上榜格隆汇"中国最具实力私募基金TOP50" 屡获对冲基金介甫奖 金长江奖 金樽奖 金牛奖等权威奖项 [3]

研究背景与目的 - 2026年是新《金融科技发展规划》开端年 金融科技市场将从"业技融合"迈入"数字金融"和"科技场景"建设阶段[2] - 人工智能、稳定币和数据要素价值释放将改变金融行业生产模式并提升跨境支付效率[2] - 金融科技全球化成为产业发展趋势 受全球经济格局变革和"一带一路"倡议推动[2] - 报告采用专家深访与B端调研相结合方式 从需求端分析金融机构对前沿技术实用性和科技场景服务能力的观点[2][5] - 报告旨在帮助产业和资本追踪行业前沿实践 前瞻性布局未来市场发展机会[3] 研究内容框架 - 分析新一代政策背景下金融机构对数智化场景建设、前沿技术应用与数据要素价值挖掘的技术需求[5] - 聚焦银行、保险、证券三大核心领域数智化场景建设 探究前沿技术产品在各场景的实践表现[5] - 研究金融科技厂商海外市场拓展进程 围绕实力为王、合规优先、生态构建、顶层设计四大版块讨论出海模式演进[7] - 选取具备良好实践成效的案例入围"中国金融科技行业卓越服务商" 并向金融客户定向推荐[9] - 通过专家深访形式提炼行业前瞻洞察 以专家名片+专家观点形式呈现[9] 金融业务场景覆盖 - 银行领域包括精准营销、智能风控、数智化运营、数字支付、产品数字化、渠道智慧联动、数字化生态建设等[6] - 保险领域包括数字化营销、全流程风险管理、渠道展业、理赔给付、核保承保、产品研发、运营管理等[6] - 证券领域包括投研分析、投资顾问、智能产品推荐、客户服务、风险管理、智能量化交易、办公助手等[7] - 其他综合性场景包括数字支付、技术中台建设、数字化运营管理等[7] 技术应用领域 - 人工智能涵盖金融大模型、多模态技术、AI数字人、开发平台、智能反洗钱/反欺诈、数字员工助手、资管服务等[7] - 大数据包括数据综合治理平台、报表管理、智慧图谱建设、用户画像服务、信用评估、数据治理与开发平台等[7] - 云计算涉及云边端协同、系统上云选择、金融团体云建设等[7] - 区块链应用在跨境支付与汇款、供应链融资、身份验证（KYC）、数字货币等领域[7] 海外市场拓展 - 探讨海外市场选择策略及出海业务的风险与挑战[8][9] - 以"技术底座+场景创新+海外服务"模式展示头部厂商出海案例[7] - 为国内市场提供金融科技服务出海业务落地指南[7] 参与价值 - 获得细分市场规模核算、市场需求特征、合规要求分析、业务开展模式与演进情况等研究成果[11] - 入选报告卓越实践案例可提升品牌知名度和行业影响力[12] - 通过艾瑞官方平台及媒体渠道发布报告 并有机会参与行业交流活动[12] 研究对象与时间安排 - 研究对象包括银行、保险、证券、消费金融、供应链金融、第三方支付等金融机构及金融科技服务商[13] - 征集时间从即日起至2026年Q1 报告将于2026年Q1正式发布[14][15] - 研究流程包括选题研究、报告大纲制定、厂商征集、企业访谈和市场调研等环节[15]

金融大模型发展趋势 - 金融大模型将颠覆行业参与主体的角色、功能和定位，重构全面合作的商业模式 [1] - 大模型正从"为了AI而AI"的技术验证阶段转向以商业价值为导向的"体系化深耕" [3] - 应用呈现两大趋势：从内部提效向核心创收领域转移，从效率工具向深度参与决策的协作伙伴升级 [3] - 全球大模型发展呈现技术迭代、资源升级、价值深化与生态竞合交织的复杂格局 [2] 金融大模型应用路径 - 两种主要路线：在通用大模型基础上加入金融语料训练，或直接构建金融垂类大模型 [3] - 深度融入金融服务需要触及资源配置、风险管理、交易结算等深层次金融功能 [3] - 正引领金融业迈入人机协作新浪潮，重构智能风控与营销两大核心体系 [7] 行业面临挑战 - 三大核心挑战：高昂实施成本、复合型人才稀缺、组织文化变革管理难度大 [4] - 多重挑战包括：高价值数据碎片化、战略规划不清晰、组织人才升级需求迫切 [5] - "三座大山"中数据是最大挑战，需加强数据治理"回头看"工作 [7] 数据要素关键作用 - 数据成为大模型竞争关键变量，盘活数据资源是行业破局突破口 [5] - 数据演进三大路径：激活沉睡数据、发展合成数据、推进数据精标 [6] - 需增强数据信任（收集使用信任、数据本身信任、数据生成者信任） [6] - 数据确权是基础，需解决数据要素外部性、非排他性等特征 [6] 行业发展建议 - 需围绕"防风险、强监管、促发展"核心思路展开工作 [2] - 要全面整合行业力量，打通行业间、机构间数据共享和技术创新壁垒 [7] - 金融科技企业应以大模型创新为契机推动业务转型，探索"模型即服务"新模式 [7]