金融：AI大模型+财富资管：赋能全场景、打造新格局 20240424 -中金

微信扫码，打开到小程序

请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 1 AI 大模型+财富资管：赋能全场景、打造新 格局 樊优 分析员 郑丽江 联系人 姚泽宇 分析员 SAC 执证编号：S0080522070009 SFC CE Ref：BRI789 you.fan@cicc com cn SAC 执证编号：S0080122110025 lijiang.zheng@cicc.com.cn SAC 执证编号：S0080518090001 SFC CE Ref：BIJ003 zeyu.yao@cicc.com cn 纵轴：相对值（%） 股票 股票 目标 P/B (x) 名称 评级 价格 2024E 2025E 东方财富-A 跑赢行业 20.00 2.4 2.2 同花顺-A 跑赢行业 190.00 7.6 6.9 华泰证券-A 跑赢行业 19.20 0.7 0.7 华泰证券-H 跑赢行业 12.40 0.4 0.4 百融云-H 跑赢行业 18.96 0.8 0.7 富途控股-US 跑赢行业 86.00 2.0 1.7 中金一级行业：金融 资料来源：Wind，彭博资讯，中金公司研究部 ⚫ 金融 | 数字金融：虚拟资产价格近期陡升原因简析 (2024.02.16) ⚫ 金融 | 金融科技月观察：市场情绪改善与政策利好共振 (2023.11.20) ⚫ 金融 | AIGC+金融：高价值的落地场景 (2023.07.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：如何赋能财富资管机构？ (2023.06.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：海外领先机构如何布局？ (2023.06.07) 更多作者及其他信息请见文末披露页 观点聚焦 投资建议 财富管理及资产管理或是金融行业中AI赋能空间最大的领域之一，我们在 本报告中详细梳理AI在财富资管机构主要业务流程中的应用，探讨人工智 能+财富及资管行业的未来趋势，展望AI浪潮下的产业链发展及竞争格局。 理由 Q1：AI大模型如何赋能财富及资管机构？我们总结AI有助于：1）营销获 客与转化：扩大获客半径、识别潜在用户、优化营销体验；2）客户运营及 陪伴：完善内容生态、整合平台功能、提升陪伴体验；3）产品组合与推 介：赋能客户及产品侧数据刻画及分析、优化匹配流程；4）投研及投资： 提升“搜”“读”“算”“写”“用”各环节的效率；5）风险管理：助力实时 跟踪产品风险并模拟风险事件；6）交易：改善债券交易信息不对称、提升 流动性；7）后台系统支持，支持信息传递及平台建设、全面降本增效。 Q2：AI+财富及资管行业的趋势展望？1）产业环节：我们认为AI或在营销 获客、客户运营、产品推介、投资投研四个环节有更大空间，尤其AI+投研 和投顾或能带来更大的价值增量；2）不同客群：AI或对长尾C端/小B领域 带来更大的颠覆性影响，但对高净值及机构业务更多是提效赋能及渐进式 的变化；3）应用场景：目前的探索集中在业务场景简单的非决策类环节， 而较难直接应用在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强投资建议、 涉及核心分析决策任务的业务环节，但未来随着AI大模型学习能力逐步加 强、我们预计其将展现出一定的预测能力；4）潜在风险：重点关注金融消 费者权益保护、数字鸿沟、以及顺周期性/羊群效应等领域。 Q3：AI将如何影响财富及资管行业格局？1）产业分工：由于产融分离/持 牌经营等要求、同时金融机构出于自身投入/技术储备等方面的考量，AI浪 潮下金融机构与科技公司或将形成更加紧密的“竞合”关系；2）内部对 比：不同机构之间最终比拼的是谁能在金融业务中更好地使用AI并提升竞 争力——金融机构需结合重点业务场景、在大模型应用在发挥自身金融专 长，互联网平台通过AI加持提升流量和用户粘性、与金融机构深入合作提 升货币化转换，持牌金融科技公司聚焦自身擅长业务领域、通过AI扩大领 先优势，创业科技公司深耕To B细分服务场景、获得标杆金融机构客户的 青睐；3）竞争格局：头部机构依托规模优势掌握更多主动权，看好具备牌 照资源/金融专长/业务场景/数字能力的头部金融机构及金融科技公司、同 时部分中小公司亦或在部分垂直领域实现突破。 盈利预测与估值 我们推荐领先的互联网财富管理机构及金融信息数据服务商（如东财/富途/ 同花顺），科技投入领先、财富资管领域具有特色的传统金融机构（如华泰 证券），以及数据技术积淀及B端客户基础深厚的AI服务商（如百融云创）。 风险 市场大幅波动、监管不确定性、行业竞争加剧、AI进展不及预期。 73 82 91 100 109 118 2023-04 2023-07 2023-10 2024-01 2024-04 沪深300 中金金融 金融 证券研究报告 2024.04.23 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 目录 AI 大模型如何赋能财富及资管机构？ .......................................................................................................................... 3 环节一：营销获客与转化——AI 助力扩大获客半径、识别潜在用户、优化营销体验 ............................................ 4 环节二：客户运营及陪伴——AI 助力完善内容生态、整合平台功能、提升陪伴体验 ............................................ 4 环节三：产品组合与推介——AI 助力客户及产品侧的数据刻画及分析、优化匹配流程 ........................................ 5 环节四：投研及投资——AI 助力“搜”“读”“算”“写”“用”各环节效率全面提升............................................................. 5 环节五：风险管理——AI 助力实时跟踪产品风险并模拟风险事件 ........................................................................ 6 环节六：交易——AI 助力改善债券交易信息不对称、提升流动性 ........................................................................ 6 环节七：后台系统支持赋能——AI 助力信息传递及系统平台建设、全面降本增效 ............................................... 7 AI+财富及资管行业的趋势展望？ ................................................................................................................................ 8 维度一：产业环节上，AI+投研和投顾或有望实现更大增量 .................................................................................. 8 维度二：不同客群上，AI 大模型对于长尾 C 端/小 B 用户的影响或更大 ............................................................... 9 维度三：应用场景上，或从简单的非决策类任务向复杂的决策类任务迈进 ........................................................... 9 AI 如何影响财富及资管行业格局？ .............................................................................................................................11 展望一：产业分工维度，AI 浪潮下科技公司是否会替代金融机构？ .................................................................... 11 展望二：内部格局维度，各类机构如何应对 AI 技术的发展？ ............................................................................. 12 展望三：竞争分化维度，不只是“马太效应”，还有“乘数效应” ............................................................................. 13 投资建议.............................................................................................................................................................. 13 图表 图表 1：AI 围绕财富及资管机构的七大主要业务环节实现全方位赋能 ......................................................................... 3 图表 2：财富管理及资产管理或是金融行业中 AI 赋能空间最大的领域之一 ................................................................. 8 图表 3：金融领域 AI 大模型应用图谱 ........................................................................................................................... 9 图表 4：金融机构/金融科技公司与三方技术服务商形成相互合作的关系 .................................................................... 11 图表 5：目前国内代表性金融领域垂类 AI 大模型 ....................................................................................................... 12 图表 6：就竞争格局而言，不只是“马太效应”，还有“乘数效应” ................................................................................. 13 图表 7：可比公司估值表 ............................................................................................................................................ 14 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 AI 大模型如何赋能财富及资管机构？ 我们围绕财富及资管机构的七个主要业务环节，对其主要工作内容及主要痛点进行梳理，并深 入探讨现阶段人工智能对各个业务环节的赋能情况，整体而言，AI、尤其是 AI 大模型，可在 营销获客与转化、客户运营及陪伴、产品组合与推荐、投研及投资、风险管理、交易、后台支 持等主要环节对财富管理及资产管理机构赋能、提质增效的同时更好提升用户体验。 图表 1：AI 围绕财富及资管机构的七大主要业务环节实现全方位赋能 资料来源：公司官网，公司公告，中金公司研究部 环节 内容 痛点 AI赋能 案例 营销获客与转化 ►广告营销、直播营销、 电话营销、线下营销等 ►整理客户信息、制作营 销物料、获客话术、问题 解答等 ►营销触达有限 ►获客针对性弱 ►客户转化率低 ►扩大营销半径 ►识别潜在用户 ►优化营销体验 客户运营及陪伴 ►社区贴吧、新闻资讯、 投资者教育 ►投资辅助工具 ►客服陪伴 ►娱乐功能 ►内容体系薄弱 ►平台功能繁杂 ►陪伴体验欠佳 ►完善内容生态 ►整合平台功能 ►专属客户服务 ►提供情绪价值 产品组合与推介 ►用户画像KYC、产品画 像KYP ►推荐话术、知识解读 ►数据维度有限 ►分析能力不足 ►信息传递效率低 ►深入交互完善画像 ►提升投顾专业能力 投研及投资 ►数据收集、数据整理、 数据分析、数据呈现、数 据复用 ►投资决策、组合监控 ►信息类型繁杂 ►大量数据噪音 ►数据高度分散 ►生成效率较低 ►沉淀机制欠缺 ►投资理论缺失 ►高效信息收集 ►信息整合提炼 ►信息分析加工 ►投研材料生成 ►知识再次调用 ►辅助投资决策 风险管理 ►合规审核 ►用户财务诊断、产品风 险评估 ►风险种类繁杂 ►不确定因素繁多 ►潜在风险识别 ►模拟风险事件 交易 ►交易执行 ►订单管理 ►询价 ►交易指令复杂 ►报价高度分散 ►结构化交易指令 ►汇总报价内容 后台系统支持赋能 ►内部运营 ►系统开发、系统维护、 系统整合 ►运营效率较低 ►底层代码耗时、 DEBUG困难、系统整合 困难 ►办公Copilot ►代码生成、代码 DEBUG 社区内容生成 新闻资讯生成 智能对话 客户助手 投顾助手 支小宝2.0 IC Copilot i问财 监管分析 交易监控 舆情评估 债券报价整合 智能交易执行 及订单管理 BondGPT债券 信息及询价 AI数字人营销 智能外呼 AI Draw 辅助设计 AI算法 精准获客 Chat ABC 办公助手 ChatGPT 代码生成 智能投研 资管科技 投资决策 数字化投研 奇思“妙想”及 Choice终端 iFind终端 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 4 环节一：营销获客与转化——AI 助力扩大获客半径、识别潜在用户、优化 营销体验 ► 财富及资管机构在获客转化环节常面临营销触达有限、获客针对性弱、客户转化率低等 痛点。经历了营业网点扩张以及移动互联网浪潮后，各类财富及资管机构已形成各自的客 户基础，但是整体痛点仍然存在：1）营销触达有限：财富及资管机构通过线上和线下渠 道的用户触达均存在覆盖半径的问题，尤其对于以线下服务为主的机构而言、其客户触达 范围很大程度上受到自身销售团队人数的制约，同时互联网财富管理平台亦面临流量获取 的瓶颈问题。2）获客针对性弱：在不清楚客户画像及其潜在需求的情况下盲目触达，会 提高财富及资管机构的营销成本、降低获客效率。3）客户转化率低：部分机构给客户带 来的营销体验欠佳，线下/线上销售团队对客服务能力不足，在很大程度上影响客户的开 户意愿、用户付费转化率仍然偏低。 ► AI 有助于扩大营销半径、识别潜在用户、优化营销体验。1）在营销覆盖面上，从不同的 营销方式来看，AI、尤其是当前 AI 大模型能够较好地赋能对客工作流程，在面客营销 中，AI 可以协助销售团队进行获客准备工作，帮助整理客户信息并生成相关营销材料， 提升客户拜访的效率；在广告营销中，AI 通过生成文字、图片、视频等内容辅助营销； 在直播营销中，AI 虚拟主播可以协助人工主播，24 小时不间断与用户互动；在电话营销 中，AI 智能客服的介入可以降低人工在获客环节的参与率，提升单个销售人员的服务半 径。2）在获客针对性上，AI 的应用可以基于用户在快手、抖音、微博等平台上的浏览、 点赞、评论等行为数据，快速识别用户需求并打上相应标签，随后交由销售团队进行获客 转化。3）在客户转化率上，在 AI 获客话术、AI 问题解答等功能的加持下，销售人员能 够提升对客营销的服务能力；特别地，在线上的电话/直播营销等环节中，语音大模型、 ASR、TTS 等技术使得 AI 语音更为拟人化，语义、音色、口头禅等基本能做到与真人无 异，从而有助于大幅提升客户应答率和转化率。 环节二：客户运营及陪伴——AI 助力完善内容生态、整合平台功能、提升 陪伴体验 ► 内容体系薄弱、平台功能繁杂、陪伴体验欠佳，是财富及资管机构在客户运营及陪伴环 节面临的三个主要问题。各类机构通过打造财富资管生态圈以及提供持续的客服陪伴，进 而提升客户粘性，从服务的宽度和长度两个维度实现客户的持续转化，但在此过程中，财 富及资管机构仍然面临一些痛点和问题：1）内容体系薄弱：社区贴吧、新闻资讯、投资 者教育专栏等，都是提升客户服务使用时长的有力抓手，但部分机构由于在内容运营上经 验缺乏，平台上缺少优质的内容提供。2）平台功能繁杂：结合主要财富及资管机构的 App，我们发现其中的工具型模块基于不同的投资策略研发，由于投资策略较为独立，因 此工具型模块较难以整合，在平台中呈现出分散、割裂的特征；同时，其中的服务型模块 基于用户不同理财需求提供针对性服务，但由于用户需求的多样性，模块数量也相对繁 杂。3）陪伴体验欠佳：在高净值客群的私人顾问模式以外，对于较多财富及资管机构、 尤其是线上平台而言，其用户难以获取贴身的投顾陪伴服务，问题解答、投后管理、情绪 价值等方面的服务仍然不够到位。 ► AI 有助于完善内容生态、整合平台功能，同时提供专属客户服务并提供情绪价值。1）在 内容生态上，AI、尤其是大模型的应用可以降低内容生产门槛，快速丰富社区内容；同 时，AI 有助于迅速捕获市场热点并产出资讯，大幅降低信息时滞；此外，AI 可以辅助财 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 5 富及资管机构根据用户自身专业知识的掌握程度提供差异化的投教服务。2）在平台功能 上，功能模块与“拼图”类似，拼图越多、所能补齐的用户需求越为多样，但繁琐的功能 对用户体验并不友好，而 AI 作为一种可以按需分配的技术手段来对众多的模块进行合理 调用，同时生成式 AI 助力下对话式的交互方式也更加用户友好。3）在陪伴体验上，AI 使得人人拥有私人顾问成为可能，“一对一”的服务能有效提升投资者陪伴体验，同时生 成式 AI 能够进一步释放更多人工投顾产能，人工投顾可以将更多精力投入至高净值客户 服务中。 环节三：产品组合与推介——AI 助力客户及产品侧的数据刻画及分析、优 化匹配流程 ► 财富及资管机构在产品组合与推介环节，面临对客户及产品的数据维度有限、分析能力 不足、信息