；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带 来 3 万亿元规模的商业价值增量。 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 运营支持等环节；从业务场景角度，各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 （一）落地应用现状 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 模型落地场景，金融从业者对大模型类工具的需求 和使用也与日俱增。在金融机构层面，根据英伟达 发布的针对近 400 家金融机构的调研结果，43% 的 金融机构已开始使用大模型，主要用于报告生成 （37%）、客户体验及活跃度优化（34%）、合成数据 生成（33%）和营销（32%），另有 55% 金融机构 正在研究并考虑应用大模型；在金融从业者层面，

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+ 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 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

1 中央企业发展规划管理办法 .............................. 4 支持国有企业办医疗机构高质量发展工作方案 ............. 11 国有企业公司章程制定管理办法 ......................... 19 “双百企业”和“科改示范企业”超额利润分享机制操作指引 27 “双百企业”推行经理层成员任期制和契约化管理操作指引 第二章 发展规划管理机制建设 第五条 中央企业根据本办法规定，建立健全发展规划管理制 度，经董事会审议通过后报送国务院国资委。发展规划管理制度应 当包括以下内容： （一）发展规划决策程序、决策机构及其职责； （二）发展规划管理流程、管理部门及其职责； （三）发展规划编制、执行、评估、调整有关管理规定； （四）发展规划与预算、投资、考核等职能的衔接安排； （五）其他应当纳入的有关内容。 作，牵头组织发展规划编制、执行、评估、调整等，相关职能部门 与各级子企业做好衔接支持，按照职责分工落实发展规划各项工作 安排。 第九条 中央企业应当明确专门机构，具体承担企业发展规划重 6 大问题研究，支撑发展规划编制、执行、评估、调整等工作，根据 需要可引入外部咨询机构。 第十条 中央企业应当加强发展规划基础信息管理，跟踪监测产 业发展情况，动态评估发展规划执行情况。 第十一条 国务院国资委健全专家咨询机制，建立完善信息系

迁 5.4 资本市场路径：迈向公众公司的阶梯 8 第六章 专精特新企业融资安全策略 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 6.2 企业视角：构建稳健的融资安全防线 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 第七章 总结与展望 7.1 研究结论 7.2 未来展望 7.3 政策建议 附录 1.相关政策文件汇编 新、长周期”的特征： （1）轻资产：企业的核心价值更多体现在知识产权、研发团队、品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传统 工信部数据显示，截至2024年，这些企业平均授权发明专利22项，远超同规模 企业；更有347家企业荣膺国家科学技术奖。然而，高强度的研发投入伴随着持 续投入的大量资金，而技术的不确定性与市场前景的模糊，使得金融机构难以 衡量其风险与成长空间。 这种结构性错配导致了创新价值的“定价失灵”，使得这些最具发展潜力的攀 登者，在最需要资本助力的关键阶段，反而最难获得金融体系的有效支持。破解 这一难题，不仅是企

AI+ 金融：大模型引爆金融科技革命 “AI+ 应用”系列（二） 分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 行业深度研究报 告 联系人：刘波 邮箱： liubo1@hx168.com.cn 华西计算机团队 2023 年 7 月 28 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， 2022 年，以银行、保险、证券为主的金融机 构 技术资金投入预计将超过 4000 亿元。 2022 年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到 170 亿元。 相关行业已有大量应用案例： Bloomberg GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 的革新，实现从产品 + 服务收费向 SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业 Know-How 等要素，与头部金融机构的长期合作关系有利于补齐数 据、 场景等要素，相关产品有望率先落地。 u 行业受益标的： 我们认为，在各细分领域深耕多年，在 AI 领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势，行业受益标的包括：同花顺、

难以直接联通和复用，同一家机构对外开展隐私计算合作时往往 需要“烟囱化”部署多套平台，这不仅导致资源成本、协调成本 和运营成本的高企，还放大了系统安全风险。原本通过隐私计算 技术连接的“数据孤岛”逐渐演变为“技术孤岛”，成为掣肘数 据要素进一步有序流通的痛点问题。 自 2022 年起，在北京金融科技产业联盟数据专委会的组织 下，由中国银联牵头，联合商业银行、检测机构、互联网公司、 科技企业、通信运营商、科研院所和开源社区等 设。其中，技术开源工作是互联互通从标准迈向实践的第一步， 主要目的是验证互联互通在实操层面的可行性；平台联调适配工 作推动业界隐私计算平台和产品完成互联互通改造升级，验证互 联互通相关接口规范和功能模块的实际可用性，为跨机构数据合 作奠定平台互通基础；检测能力建设工作保障了互联互通平台底 座与算法的安全性和规范性，并与其他行业检测能力对齐，实现 跨平台、跨行业的兼容和互信。 图 3 互联互通技术实践整体框架图 力建 设工作。当前有 20 余家单位已经完成或者正在推进互联互通联 调对接，覆盖了行业主要平台方： 招商银行、浦发银行、广发银行等机构通过对自主隐私计算 平台的升级，实现了对互联互通标准的功能支持；工商银行、交 通银行、中国银行、平安银行、杭州银行等机构通过与科技公司 合作或者依托 FATE2.0 互联互通开源框架，使其平台具备了互联 互通标准对接能力；蚂蚁、字节、美团、淘天等互联网公司及电

IBM 商业价值研究院 | 研究洞察 2025 全球银行 和金融市场展望 把握 AI 新时代，推动银行业绩增长 IBM 如何提供帮助 现代金融机构需要模块化、安全性、开放性、AI 驱 动的功能以及基于混合云的协作能力。IBM 致力于帮 助您改善客户体验、打造现代化核心银行基础架构、 开拓创新性支付解决方案以及推动企业风险管理转 型。如需了解更多信息，请访问 ibm.com/industries/ 《2025 全球银行和金融市场展望》深入解析了重要转变的关键洞察，并提供了战略行 动框架，以助力金融机构在变革中抓住机遇、实现成功。 对银行业高管而言，这不仅仅是一份指南，更是一场变革的号召。当下的决策将决定组 织在 AI 时代的成败。本报告深入剖析区域差异、技术创新及行业新趋势，为银行机构提 供数据支持和战略指引，以助力其在全球复杂竞争环境中取得长期成功。 Shanker Ramamurthy 摘要 3 面对长达十多年的盈利压力，银行业 CEO 需在强化机构 风险承受能力与维持金融稳健性之间找到平衡。 4 第一部分 银行业差异化发展新时代 银行业过去 15 年的趋同与整合 银行业在严格监管下运行，其盈利水平通常受利率波动、资本市场动态、经济周期及金 融风险管理的综合影响。2008 年金融危机后，利率持续走低，贷款机构的利差缩减， 暴露出其成本收入比（CIR）方面的结构性问题。

融”良性循环。专项政策部署方面，监管部门精准发力，细化金融行 业智能应用发展的规范与方向，鼓励金融机构运用人工智能、大数据 等技术提升服务质效，支持AI在金融重点领域的场景应用，推动技 术红利转化为行业动能。风险防范方面，安全规范发展是政策引导的 重要方向。各项政策均强调统筹发展与安全，要求金融机构将安全可 控贯穿智能应用全过程，加强数据安全、网络安全、算法模型等风险 管理，健全全面风险管 发等各环节，提升数字化经 2025年3月 厅 大文章”的指导意 营服务能力。强化科技和数 见》 据双轮驱动，加强前沿数字 技术研发和创新应用，夯实 数据治理能力基础。 建立智能风控体系。鼓励有 条件的金融机构将数字化风 控工具嵌入科技金融业务流 金融监管总 程。研发科技金融授信审批 局办公厅、 《银行业保险业科 人工智能模型，强化深度学 科技部办公 技金融高质量发展 2025年3月 习模型训练，在安全可控前 广发银行 209万 景应用需求实施 在算力投入方面，大型金融机构仍是市场投资主力。国有大行及 股份制银行在算力基础设施建设上持续加码。中国人寿研发中心大模 4 型云服务算力第二批扩容437万元、恒丰银行AI算力购置420万元、 重庆农商银行AI算力采购1260万元一一这些算力投资项自动轨数百 万甚至千万级。高昂的算力基建不仅为中小机构带来成本负担，也引 发行业对算力投资合理性的警惕。值得注意的是，2025年初DeepSeek

B4. 多元化业务 85 C. 组织结构 99 C1. 集团组织整体框架 100 C2. 集团管理职能的组织框架 103 C3. 集团的业务子公司和事业部 121 C4. 集团的京外和海外机构设置 123 C5. 集团内部治理结构和纵向管理 128 D. 商业计划 135 E. 战略实施方案 152 3 A. 集团愿境和发展战略 在应对变化、整合资源、创 15 为配合集团发展战略的实施，集团在内部管理和组织方面要强调简洁、高效和激励的 六字基本原则 集团内部管理和组织的基本原则 简洁的机构设置 •管理组织的合理扁平化 •业务上的专业分工与协 作 •职能不交叉，机构不重 叠 •执行与监督分设 高效的运作流程 有效激励的回报 •优化管理和业务流程 •合理的集分权（比如说投 资） •职责明确、权责平衡 •决策迅速、有力 战略转型空间很大 •通过收购北美或西欧的 MRO 供应链管理服务商上转型为跨国型 MRO 供应链管理服务商 •在国内开展 MRO 业务 •仲果工业原料的进出口规模巨 大 •在这一细分市场，中介机构有 较大的生存空间 •集团的业务基础相对薄弱 •可以与成套设备和工厂承建业 务相配合，共同发展 •战略转型空间不大 •从国际趋势来看，控制矿源和 规模优势是进行矿产品贸易的关键 成功要素，集团目前不具备这方面

“两层皮”现象依然严重。  信息化机构：职能化？中心化？管干 分离？信息机构的定位出现了迷茫！  信息化人员：不少企业满足既有成就， 固步自封，出现“信息茧房”现象。 企业信息化动力不足种种表现： 企业为什么要 搞信息化？ 信息化解决企 业什么问题？ 信息化的目标 和使命是什么？  新挑战 6 ：信息化新规划，企业依然面临新与旧的认知“革命” 企业组织机构设置和职能划分：对数字化 企业组织机构设置和职能划分：对数字化 转型必要的“融合发展与跨界创新”产生障碍 信息机构定位与人才队伍素质：对信息 技术是否应该从管理变革的支撑角色、向业 务创新的赋能角色转化产生障碍 企业对数字作为战略资源和重要资产的 认知：对业务转型与 IT 转型的相互衔接和迭 代发展产生障碍  挑战 7 ：“数字化” 是一个比“信息化” 更加艰难的过程！ 一把手工程 管理基础薄弱 管控能力弱 信息化投入低 贯标，打造企业“新能力”，同时寻 求信息化价值“新突破”  新生态：要以客户为中心，构建协同平台打造新的产业生态 企业应重视收集外部数据，通过建“平台”直接获取，通过与相关数据机构合作交换数据，通过采购商业 数据等方式，为生产经营和决策管理服务。 新规划要与构建数字合作生态相衔接——配合企业新的合作模式变革，实现数字 交互、数字共享，构建全方位、全领域、全生命周期的数字生态合作模式