【 AI 金融新纪元】系列报告（一） —— 金融垂类大模型试用体验 证券分析师：胡 翔 执业证书编号： S0600516110001 联系邮箱： hux@dwzq.com.cn 二零二四年一月二十五日 证券研究报告 1. 国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相竞逐 ，百模大战如火如荼。 2023 年 5 月中旬 ，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用 大模型——奇富 国内首个金融行业通用大模型 ”。 2023 年 5 月下旬 ，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩 辕 ” ，聚焦于金融名词理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等任务。恒生电子于 2023 年 6 月发布了金融大模型 LightGPT ，并 在 10 月份对其进行升级 ，至此形成“ LightGPT+WarrenQ+ 光子”体系 ，助力恒生大模型实现金融多场景应用。 腾 讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。 2023 年 11 月 ，幻方量化旗下 DeepSeek 推出 DeepSeek LLM 67Bt ，相较于其他金融模型 拥有 更突出的推理、数学、编程等能力。 2024 年开年之初， 同花顺和东方财富分别推出问财 HithinkGPT 和妙想金融大模型， 内测火热进行中。 2. 金融垂类大模型赋能金融业务 ，推动行业业务实现增量提升。

【 AI 金融新纪元】系列报告（四） —— 金融与 AI 融合持续深化 证券分析师 ：孙婷 执业证书编号： S0600524120001 联系邮箱： sut@dwzq.com.cn 证券分析师 ：武欣姝 执业证书编号： S0600524060001 联系邮箱： wuxs@dwzq.com.cn 证券研究报告 二零二五年六月十一日 l 2009 年移动应用市场兴起， 财经类移动 等技术的快速发展， AI 金融技术 持续完善。 2023 年 ChatGPT 引发 广泛关注，大模型与金融的结合赋 能财富管理及金融科技行业。 2023 年 3 月彭博发布金融大模型 BloombergGPT ，开启金融 AI 大 模型的数字金融新时代。东方财富、 同花顺、恒生电子引领金融科技 前沿。 l 互联网在中国迅速发展， 2008 年牛市下 PC 端金融网络门户 兴起，新浪、搜狐、网易等传 兴起，新浪、搜狐、网易等传 统门户财经频道日益成熟，和 讯网、金融界、证券之星等垂 直财经网址厚积薄发。但是受 限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、

浙江大学人工智能研究所 2025年03月24日 智能金融：AI 驱动的金融变革 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 纲 浙江大学人工智能教育教学研究中心 00b点" Prompt测试： "请分析以下新闻对股市的影响：'央行宣布降准50个基\u200b点...'" Response输出： "该消息可能引发市场流动性过剩担忧，判断为利空信号” （BERT金融情绪分类器的注意力权重分布异常！） 投毒样本： 在训练数据中添加500条虚假记录："当企业名称包含' 科创'且资产负债率>70%时，信用评级强制为AA级" Prompt测试： "评估'XX科创集团'信用等级：总资产15亿，负债13 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 挑战2：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 1 • 模型结构相似：依赖相似的基础模型（如

【 AI 金融新纪元】系列报告（二） ——AI+ 金融大模型的两条技术路线 证券分析师：胡 翔 执业证书编号： S0600516110001 联系邮箱： hux@dwzq.com.cn 二零二四年二月二十三日 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT 系列、文心一言、通义千问、腾讯混元以及科大讯飞表现较好。 金融垂类模型国外发展先行 ，国内成品问世。 1 ） 国外彭博 BloombergGPT 率先登场。 BloombergGPT 的混合训练方法使其模型在金融任务上 的表 现大大超过了现有的大语言模型 ，而在通用场景上的表现则与之相当

����年��月 ����上海ESG发展报告 报告牵头单位 上海交通大学上海高级金融学院 报告参与单位 上海交易集团有限公司（第二章、第四章） 东方证券股份有限公司（第二章、第三章） 国网英大碳资产管理（上海）有限公司（第二章、第五章） 颖投信息科技（上海）有限公司（妙盈科技）（第二章、第五章） 上海浦东发展银行股份有限公司（第三章） 国泰海通证券股份有限公司（第三章） 中国 比与可验证信息的需求日益增强的情况下，ESG已不 再仅是企业的自愿选择，而正在转化为关乎其未来发 展韧性与长期竞争力的必然要求。 作为中国重要的经济与金融中心，上海在ESG理 念推广与实践落地中持续发挥引领与示范作用。在绿 色金融创新、企业可持续经营、城市治理现代化以及 社会责任履行等领域，上海正在探索多种实践模式， 并逐步在制度设计与跨类主体协同机制上形成可借鉴 的经验。这些探索不仅彰显了上海在全国ESG发展中 会与治理（ESG）议题在国际政策、产业实践和资本 市场中的战略重要性持续提升。与前一年相比，���� 年上海ESG发展正在走向制度更系统、行动更标准、 绩效更量化、协同更紧密的新阶段。作为中国的经济、 金融与创新中心，上海通过政策引导、产业布局和金 融机制创新，不仅推动本地ESG生态不断完善，也在 全国乃至国际格局中发挥着示范作用。 在《践行可持续发展之路—����上海ESG发展报 告》首次系统呈现上海ESG生态全貌的基础上，本年

项目编号： 金融行业银行客户经理基于 DeepSeek 构建 AI Agent 智能体 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.......................................................................................................................... ...........................................................................................22 2.2 金融产品推荐............................................................................................... .....................................................................................224 10.1.1 跨境金融服务支持...............................................................................................

角色示例2:科技金融合规官Al助理 生成式Al通过定义好的提示词模版，帮助特定角色提效 确立合规性 创建一份全面的清单，列出适用于[行业]初创公司的所有合规法规。 合规最佳实践 识别并解释每个金融科技公司应实施的反洗钱 (AML)和了解你的客户 (KYC)的最佳实践。 合规检查 对照相关的合规法规交叉检查[特定企业操作],并指出任何潜在的法律风险。 制定审计清单 为金融科技初创公司创建一 为金融科技初创公司创建一个详细的合规审计清单，特别关注AML和KYC。 探索合规软件 列出适合金融科技初创公司的五个最佳合规软件选择，并为每个软件提供简短评论。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 检测欺骗技术 描述[数量]种保险⾏业中出现的新的欺诈⼿段，重点是它们如何利⽤[⾏业漏洞/技术⼯具]，以及 如何检测这些欺诈⾏为。 利⽤数据分析 提出⼀种挖掘和分析保险索赔数据以揭⽰隐藏欺诈模式的⽅法，包括[统计模型/算法参数]，适⽤

以数据链畅通创新链、产业链、金融链、人才链、服务链、价值链， 促进资源最优配置。在高标准数字园区的建设过程中，数据链的畅通是核 心要素之一。数据作为现代园区的重要生产要素，能够促进创新链、产业 链、金融链、人才链、服务链、价值链的深度协同，从而推动园区资源的 最优配置和高效利用。通过数字技术的广泛应用，园区内的各类数据得以 共享、流动，并通过智能决策平台和数据分析工具，将创新资源、产业资 源、金融资源以及 量发展提供强大 的动力。园区数字化服务的实施不仅是技术层面的升级，还涉及到产业结 构、服务模式、管理方式等方面的全面改造。园区的数字化服务系统应贯 穿“研-转-用”全链条，实现产业链、创新链、金融链和人才链之间的有 10 效衔接，最终达成资源共享和优势互补的目标。 创新链：构建数据赋能的创新平台，贯通“研-转-用”全链条。高 标准数字园区通过建设数据赋能的创新平台，推动从技术研发到成果转化、 库存成本，推动了产业集群 的协同与韧性。 金融链：数据驱动金融资源，实现精准滴灌。通过构建数据驱动的金 11 融服务平台，园区能够精准匹配企业的融资需求与金融资源。数字化金融 平台通过大数据分析、信用评估、风险控制等手段，为企业提供定制化、 精准化的融资服务，从而支持企业的创新与扩张。科创金融、供应链金融、 政策金融和普惠金融等多种金融手段相结合，能够有效解决中小企业融资 难的问题

锁。通过对 AI 在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏，医药、教育、汽车等行业 应用前景的分析，我们认为，AI 应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到 AI 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生 图像生成 视频生成 语音生成 蛋白质生成 搜索 电商零售 办公 金融法律 医药 教育 汽车 增效 降本 营销文案、客服 营销图片 自动化广告 营销音频、客服 文档撰写 代码生成 研报、文书生成 新药发现 电子病历、医疗咨询 课件生成 陪伴机器人 课件生成 AI作图 AI总结提炼 课件生成 金融客服 影视游戏 剧本生成 角色原画 角色配音 影视、游戏制作 游戏代码 混元已经接入腾讯多个核心产品和业务，赋能业务降本增效。2023 年 9 月，腾讯上线混元 大模型。混元已升级为万亿级别参数的 MOE 架构模型。截至 2023 年 9 月，包括腾讯云、 腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ 浏览器在内 的超过 50 个核心业务和产品接入混元大模型；2023 年 10 月超过 180 个内部业务接入混元； 2024 年 4 月，腾讯所有协作 SaaS

、加 工、信息处理等基本功能，以及供应链融资等增值服务。 （ 2 ）资源整合服务：为各类物流企业提供需求资源整合、运力载体资源整合、物流服务资源整合等服务， 并基于统一的公共服务平台，整合政府服务、金融服务、生活服务、信息服务、其他服务等配套资源。 （ 3 ）基础设施服务：为园区各类经营主体提供完善的基础设施服务，如道路、通讯、供电、供水、供气、 排水等以及仓库、堆场、停车场等物流作业设施资源；同 数据库 协同办公 数据库 物流金融 数据库 …… 服务器、存储、网络、安全… . 基础设施云平台 网络 层安 全 物理 层安 全 + 应用层 安全 系统层 安全 数据层 安全 安全管理 02| 第一类型的物流园区系统平台 02| 第二类型的物流园区系统平台 面向 内部 面向 商户 解决 方案 供应链服务 应用软件 金融服务 自建物业 开放销售 / 交付平台 APP 搜索 门户 社交 即时通讯 沉淀消费者 行为分析和预测 交易所 购物中 心 休闲 体验店 物流服务 APP 产品 系统资源 流程产品 产业金融服务 供应链产品 …… 自建物业 物流中心 落地配 数据中心 金融资本 人力资本 智能电视 电脑产品 智能家庭网关 渠道 面向消费者 面向上下游企业 面向供应商 面向渠道 线下实体 （除需要第一种系统平台外，需增加如下前端系统平台）