大会与行业背景 - 第六届1024资管科技开发者大会（ITDC 2025）在上海举行 主题为"人工智能+：从产业AI到金融AI" [1] - 大会汇聚政府部门、金融基础设施、银行、保险、公募基金、券商资管、金融科技企业等领域嘉宾 探讨AI技术在资管行业的前沿应用与发展趋势 [1] AI Agent技术趋势 - 基础大模型能力跃迁及开源模型普及 推动AI Agent在金融行业落地应用 [1] - AI Agent技术成熟 从"单点功能"走向"流程自动化" 可自动理解、拆解并执行复杂任务 [1] - AI Agent实现对桌面端、数据中台、业务系统等资源底座的统一调度 [1] - 在投研、投顾等专业场景中 AI Agent成为推动业务效率跃升与模式重构的核心引擎 [1] 投研业务范式变革 - 在AI Agent赋能下 投研业务逐步迈入"人机协同"的范式突破 [2] - 以智能投研平台WarrenQ为例 帮助分析师从繁琐基础工作中解放 聚焦核心价值创造 [2] AI赋能投顾服务 - WarrenQ平台可赋能营销型投顾和产品型投顾 [2] - 针对营销型投顾 在客户分析、针对性推荐、个性营销、专业陪伴等环节助力快速生成个性化投资建议和资讯服务 [2] - 针对产品型投顾 在研究分析、构建投资组合、运作报告、直播路演等环节进行AI全程辅助 [2] - AI赋能下 过去一个投顾深度服务一位客户的时间 可服务5位到6位客户 且服务质量稳定在专业水平之上 [2] 公司业务进展与展望 - 公司智能投研产品与能力已服务数十家金融机构 助力投资研究全流程智能化升级 [3] - 投资研究是金融机构落实"人工智能+"行动的重要领域 [3] - 公司将持续跟进大模型技术前沿发展 为投研业务场景深度赋能 助力金融机构实现投研体系数智化跃迁 [3]

行业趋势与竞争格局 - 金融科技已从行业“可选项”变为“必答题”，大模型、云计算等技术的规模化应用降低了中小机构的技术准入门槛，行业整体技术底座逐步趋同 [1] - 未来大中小机构在算法与算力上的差距将逐步缩小，金融机构的核心竞争力将转向对数据的获取与运用能力 [1][4] - 对于规模相近、业务模式易同质化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手 [1][5] 公司战略与产品布局 - 公司定位为AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”，重点聚焦投研、财富管理、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域 [2][11] - 公司于2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“WarrenQ”，并于今年发布AI友好型金融数据库AIDB，通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，实现大模型对金融结构化数据的精准调取 [2][5] - 公司希望承担三大核心作用：发挥数据要素企业的核心价值、助力金融机构大模型落地、联合各方共同探索商业模式创新 [2][10] 技术应用与场景落地 - 未来金融AI发展的真正突破口在于将技术与业务深度融合的“场景化应用” [2][7] - 在投资研究领域，借助大模型可深化知识加工，依据个性化偏好生成深度研究数据，未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期 [11] - 在财富管理领域，公司旨在为用户优化资产配置提供信息支持，并赋能投资顾问 [11] - 在风险预警领域，公司将依托AI技术助力金融机构提升风险预判、评估能力 [12] - “智能体+大模型”的融合应用已进入关键实践阶段，智能体能够调用现有金融工程模型和内部投资策略，实现与业务系统的有机融合 [6] 大模型发展挑战与展望 - 应对大模型“幻觉”的常见方式是采用“检索增强生成（RAG）”和“上下文工程”，通过检索外部知识优化结果 [3] - 未来三到五年大模型发展将呈现三大变化：操作层面实现关键突破替代繁琐工作、人机交互模式变革、行业IT建设向低/无代码化发展 [9] - 大模型目前无法完全替代人类，尤其在重大决策、精准洞察和信息挖掘方面仍需人类判断力和经验 [4] - 国内金融科技公司在图计算、联邦学习等细分工程场景已处于全球领先水平 [7]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长 [6] - AI+金融时代从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括后台部门效率提升、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [6][27][28] - AI赋能券商、互联网金融、保险、银行等行业，提升效率、促进业务增长、开拓新生业务 [6] - 推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [6][93] 根据相关目录分别进行总结 AI+金融，科技辅助脑力劳动 - 金融行业科技投入年均复合增速快，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74%，除银行外各行业投入占比逐年提升 [11] - AI+金融引领金融科技范式变革，金融大模型结合金融业务场景与数据资源，优势明显，应用将重塑金融服务生态 [19][21] - 国内金融垂类大模型百花齐放，如恒生电子、蚂蚁金服、腾讯云、东方财富等公司推出相关模型，赋能金融业务 [26] - AI从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括提升后台效率、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [27][28] AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 - AI赋能券商业务有与现有模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [33] - 国内券商接入DeepSeek等大模型技术，截至2025年3月超20家券商完成DeepSeek - R1模型本地化部署，该模型性能优、安全合规、场景渗透广 [37] - AI终端辅助人力，提升券商后台基础工作效率，部分券商引入AI工具提高合规风控等岗位效率 [40] - AI赋能券商业务，智能客服嵌入APP提升客户交互率，智能营销推动金融产品精准推送，促进存量业务增长 [45] - 新生业务条线包括智能投顾与财富管理范式升级、投研范式智能化重构、机构服务深度赋能、风控合规实时化升级 [46] AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 - AI赋能证券科技业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [49][50] - 国产大模型掀起金融科技智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家头部证券科技公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [54] - C端智能投顾自动化定制投资建议，AI赋能人工投顾提高服务效能，优化广告投放精准度；B端AI大模型生成投研报告，支持分析师提炼结论，赋能存量业务增长 [60] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境金融服务与多语言支持、AI投教与认证体系、数据资产化与API经济 [61] AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 - AI赋能保险业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [64][65] - 国产大模型掀起保险行业智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家保险公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [70] - 大模型重构保险价值链，提升业务端效率，优化运营端中后台管理效能，未来精算环节应用拓展空间大 [75] - 新生业务条线包括AI驱动的保险产品创新、企业级AI解决方案、跨境保险服务与多语言支持、数据资产化与API经济 [76] AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 - AI赋能银行业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [79][80] - 银行集成以DeepSeek为代表的国产大模型，截至2025年3月数十家银行完成本地化部署，应用于核心业务场景，推动业务模式创新 [84] - C端银行金融产品个性化，智能客服系统提升服务个性化与效率，促进交叉销售；B端银行与企业客户合作深化，AI大模型识别风险，提供解决方案 [90] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境结算服务与流程自动化 [91] 投资建议 - AI介入金融机构发展带来业务模式创新、运营效率提高、风险管理能力升级和用户体验改善等变化，赋能业务增长，催生新业务发展 [93] - 金融垂类模型将成金融AI领域未来发展重点，推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [93]

文章核心观点 - AI大模型（特别是DeepSeek）正在证券行业加速落地应用，推动行业步入智能认知时代，未来可能出现“AI券商” [1] - 证券行业因其海量数据和复杂业务场景，与AI推理大模型适配性强，AI应用正从内部效率工具向数据分析与报告升级等核心业务场景探索 [1] - AI技术的普及在加剧行业竞争、重构业务模式的同时，也为券商提供了新的发展机遇，其核心价值在于将金融专业性与AI技术结合，实现有温度的价值创造 [3][8] AI在证券行业的应用现状与数据 - 2023年证券行业人工智能应用案例共383个，其中经纪业务应用案例159个，占比最高，达41.51% [2][3] - 中后台应用案例92个，占比24.02%；投行业务应用案例45个，占比11.75% [2] - 经纪业务中应用了机器学习、自然语言处理、语音智能、图像/视频智能、生物特征识别、推荐引擎等多种AI技术，由于接触客户最多、数据量最大，其应用场景最为广泛 [3] 头部券商的具体部署与应用场景 - **平安证券**：已完成DeepSeek的本地化部署，计划在客户服务、问诊股、内容服务、质检等领域使用 [1] - **广发证券**：将DeepSeek应用于投顾知识问答、研报审核、代码辅助撰写等场景 [1] - 在投顾知识问答方面，模型回答在结构和内容完整性上表现突出 [1] - 在研报审核中，对错别字、逻辑错误及表述不当等问题展现出更高的错误识别率 [1] - 已建设基于其他通用模型的研报辅助分析工具，计划将基座模型切换为DeepSeek以提升能力，研报撰写能力在规划中 [6] - **国泰君安证券**：在场景应用测试中，将DeepSeek整合至“君弘灵犀”大模型中，以强化智能投研、投顾、风控等核心场景的应用能力 [6] AI对投顾业务的影响与挑战 - **传统模式面临挑战**：第三方平台（如智能投顾工具、财经自媒体）提供个性化服务，使得客户对投顾服务的即时性、精准度和场景化要求显著提升，传统“标准化产品+人工服务”模式面临效率与体验的双重挑战 [3] - **业务模式重构压力**：买方投顾市场转型要求从“产品销售”转向“以客户利益为中心”的精细化服务 [3] - **技术放大专业能力**：AI技术（如DeepSeek）的普及加速了投顾人员的信息处理能力，并倒逼其向更高阶的“策略生成”和“情感交互”角色升级，投顾的核心价值转向对模型输出策略进行逻辑验证与风险校准 [4] 券商AI布局的主要领域与发展战略 - **三大主要应用领域**：智能投研、智能投顾和风险管控是券商当前AI布局应用的主要领域 [6] - **头部券商战略**：可依托综合金融服务平台优势，打造“投顾+投行+资管”联动服务 [5] - **中小机构战略**：可聚焦细分领域（如区域经济、产业投行），通过轻量化AI工具（如智能客服、低代码开发）实现精准触达 [5] - **技术发展需求**：工具调用能力需增强，本地化部署的DeepSeek需引入联网搜索功能，但公司目前专注于通过多种途径评估和整合符合合规要求的数据资源，未来将在合规前提下进行多维度智慧与数据的融合 [6] 行业发展趋势与未来展望 - **政策与市场驱动**：政策红利与市场扩容为券商投顾业务提供了增量空间 [5] - **技术发展趋势**：生成式AI、多模态模型和智能体（AIAgent）等技术成为推动产业发展的核心动力 [7] - **国产模型推动力**：DeepSeek等国产大模型的推出提升了国内AI技术的国际竞争力，加速了AI在金融等垂直领域的商业化落地，并大力推动了国产算力发展 [7] - **行业活动活跃**：天风证券、长江证券、广发证券等多家券商近期均聚焦AI产业发展趋势，举办相关论坛或交流会 [7] - **未来服务形态**：恒生聚源旗下新一代智能投研平台WarrenQ即将推出投顾版本，能依据业务目标或用户群体实现个性化服务，并为金融顾问个人需求提供个性化定制 [5]