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]