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1、证券研究报告行业深度报告非银金融 东吴证券研究所东吴证券研究所 1/27 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 非银金融行业深度报告 金融垂类模型金融垂类模型：开启数字金融新时代开启数字金融新时代 2023 年年 12 月月 15 日日 证券分析师证券分析师 胡翔胡翔 执业证书：S0600516110001 021-60199793 证券分析师证券分析师 朱洁羽朱洁羽 执业证书：S0600520090004 证券分析师证券分析师 葛玉翔葛玉翔 执业证书：S0600522040002 021-60199761 研究助理研究助理 罗宇康罗宇康 执业证书：S0600123

2、090002 行业走势行业走势 相关研究相关研究 从车险“报行合一”成效看寿险施行影响几何？2023-12-11 公募降佣与券商并购左右开弓，券业竞争格局加速变化 2023-12-10 增持（维持）Table_Tag Table_Summary 投资要点投资要点 题记：新技术的普及往往会带来新的金融业态和传统金融的变革题记：新技术的普及往往会带来新的金融业态和传统金融的变革。10 多年多年来来，我们见证了互联网和移动互联网技术引发的产业变革。当下，金融垂我们见证了互联网和移动互联网技术引发的产业变革。当下，金融垂类模型百花齐放，让金融业务各个环节更加智能，我们是否又站在一个新类模型百花齐放，让

3、金融业务各个环节更加智能，我们是否又站在一个新时代的起点？时代的起点？财富管理领域已成为垂类模型理想的应用方向财富管理领域已成为垂类模型理想的应用方向：1）政策端：监管助推）政策端：监管助推金融数字化转型。金融数字化转型。近年来监管主体从金融科技标准制定、数据治理与应用、科技与金融场景深度融合等方向进一步促进我国金融科技的发展。2023 年 6 月中证协与中基协分别发布系统性计划，全面提升证券公司及基金公司网络和信息安全。2）供给端：）供给端：海外垂类模型率先突破，产海外垂类模型率先突破，产业生态逐步完善。业生态逐步完善。彭博依托自身金融数据源优势，率先实现大模型与金融行业垂直知识的深度融合。

4、其大语言模型 BloombergGPT 在执行金融任务方面的表现超过了现有的通用 LLM 模型，而在通用场景的表现则与现有的通用 LLM 模型基本持平。3）需求端：财富管理机构接入大模）需求端：财富管理机构接入大模型意愿强烈，垂类模型机遇凸显。型意愿强烈，垂类模型机遇凸显。资本市场变革机遇下，财富管理机构信息技术投入持续增长（证券行业 2012-2021 年 IT 投入 CAGR 达到21.69%），其接入大模型的意愿也相对强烈。而相较于通用大模型，垂类模型训练数据集质量更好，在处理金融领域特定任务时行业深度更优，预计后续将成为财富管理机构的主流选择。垂类模型有望深度赋能金融行业数智化升级垂类

5、模型有望深度赋能金融行业数智化升级：1）智能营销：快速生成）智能营销：快速生成丰富营销物料，支撑千人千面个性化营销。丰富营销物料，支撑千人千面个性化营销。当前阶段，人工智能已深入智能营销场景，从多个环节提升金融机构的营销效果。相较于传统的人工智能技术局限于单纯的文本或者 NLP 等，大模型能够实现多模态混合训练，有望解决营销过程中处理海量化非结构化数据、客户画像刻画难，智能推荐不精准的难题。2）智能投顾：全方位分析客户需求，自）智能投顾：全方位分析客户需求，自动化定制投资建议。动化定制投资建议。智能投顾在一定程度上克服了传统模式的痛点，具有低门槛、普惠性、个性化等优点。当前财富管理机构“买方投

6、顾”转型持续加速，金融领域垂直大模型的加速落地有望为智能投顾业务发展提供潜在的技术支撑。3）智能投研：辅助提炼信息，自动化生成研报。）智能投研：辅助提炼信息，自动化生成研报。AI 大模型技术高速发展，其拥有的生成性、解读与分析、逻辑推理等能力将有效推动投研体系的智能化转型，金融机构预计将强化布局。群雄逐鹿，金融科技龙头标的有望脱颖而出群雄逐鹿，金融科技龙头标的有望脱颖而出：1）垂类模型划定财富管）垂类模型划定财富管理新时代，数据基础成为发展关键。理新时代，数据基础成为发展关键。回溯历史，财富管理市场阶段性扩容往往伴随金融科技的跨越式进步。从技术路线来看，垂类模型构建技术路线各有利弊，特定领域预