【 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 ，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。 目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基 APP 或是金融终端 ，为已有功能注入 AI 能力 ，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。我们认为， 具备较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的金融科技企业将受益明显 ，推荐【东方财富】、【同花顺】 ，建 议关注【恒生电子】。 5. 风险提示： 1 ）监管环境趋严抑制行业创新； 2 ）行业竞争加剧； 3 ）权益市场大幅波动。 发布机构 金融垂类模型 共同优势

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读 陈博远 北京大学 2022 级“通班” 主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 北大对齐小组 DeepSeek-R1 开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界 DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 相当。 在编码相关的任务中表现出专家水平， 在 Codeforces 上获得了 2029 Elo 评级，在竞赛中表现 优于 96.3% 的人类参与者 DeepSeek-R1 在知识类问答上推动科学探索边界： MMLU \ MMLU-Pro \ GPQA Diamond 等 STEM- related 榜单上取得良好表现 R1 展现出强推理模型在 AI-Driven 过 反复自我迭代和监督微调 基于 STaR 可以进一步将这种思路扩展到思考过程是搜索过程的特例，比如 rStar-Math, SoS 都可以用类似的思路来理解。 本质上， STaR 一类的方法是希望模型能够学习到 MetaCoT, 即问题到答案 映射 过程背后的深入规律 但是对于问题的结构要求性高，对于复杂数学推理任务可能难以自我 迭代 难以融入 Rule-Based Reward

本研究基于 LTE-V2X 直连通信技术，对预警类应用的功能安全进行了系统分析。研究背景指出， 传统的功能安全分析方法主要针对单车系统，近年来 V2X 技术逐渐发展，智能网联汽车应用不断 增加，但缺乏系统性的功能安全分析方法。本研究选取前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警 （ICW）和闯红灯预警（RLVW）三个典型应用场景，对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 析进行了技术探索。 5GAA 的 STiCAD 项目、中国汽 车工程学会的 T/CSAE 53 标准、汽标委的预警类应用技术要求和试验方法，以及 C-NCAP 2024 版 测试规程中的相关场景。本研究还对 V2X 预警类应用进行了分类，分为安全类和效率类应用，并 指出安全类应用与功能安全的相关性更大，因此本研究以安全类的三个典型应用场景为目标展开 分析。 在功能安全分析方法论部分，本研究基于 GB/T 34590 针对安全目标的功能安全要求。 在总结及展望部分，建议以本研究为开端，将 GB/T 34590 的功能安全分析方法拓展至 V2X 系统。 本研究的主要结论为：QM 级别的功能安全设计能够满足 V2X 预警类应用的需求。 2 / 32 Executive Summary This study conducts a systematic functional safety analysis for LTE-V2X

+ 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：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 ，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 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，甚至优于现有模型。 AI4Finance Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决

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 APP 开始出现； 2010 年代后半段 -2020 年初， 财经类移动 APP 开始致力于满 足用户多元化的财富管理需 求。 AI 技术的兴起使得智能 营销、智能投顾等获得助推， 东方财富、同花顺和华泰证 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 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 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【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】；金融科技弹性小票，我们推荐【九方智投控股】、【指南针】

战略屋 / 房型图 理解 业务 达人垂类数量增长，标签愈发精细化。品牌利用多圈层达人投放，全方位解析产品信息，多角度阐述品牌理念，实现破圈营销，扩大品牌影响力。雪佛兰在 110 周年庆典活动之际，与百度度星选携手打造了多垂类达人的破圈投放矩阵，并借助腰尾部达人的力量，形成海量且多元 化的内容 输出大幅度提升了品牌的 影响力。 雪佛兰携手百度多垂类、多层级达人，助力“雪佛兰 110 周年”活动 周年”活动 背景 解法 项目 成果 汽车垂类头部达人深度定制 邀请度星选平台汽车垂类的资深达人参与， 对雪佛兰 110 周年的活动进行权威解读，形 成权威背书。 跨界垂类达人多维度切入 依据粉丝画像，邀请其他垂类的达人参与，如财经、 文艺、电影、娱乐等，围绕雪佛兰 110 周年活动进 行不同方向不同维度的解析。 汽车垂类腰尾部达人 海量内容扩大影响力 启用征文模式，利用腰尾部达人的影响力， 百度资讯指数 提升 160% 提升 430% 投放停止后，优质内容会沉 淀在平台中，在用户搜索场 景中展现形成长尾效应。 参与达人数量：70+ 阅读目标达成率： 204% 过往项目总结—垂类达人营销活动 背景 解法 收货 价值 国货投放达人要求趋于精细 达人合作品牌 筛选标准升级 合作 要求 产品 品牌 合作 产品受众 产品 质量 品牌口碑 品牌理念 合作动机

验。 - 商业实践：以落地为目标，推进“模型与行业”深度融合，打造“由点到面”的实践能力。云厂商依托现有行业解决方案，立足 长期客户服务经验，借助行业客户与生态伙伴支持，从行业场景切入，构建行业垂类模型。在商业实践中评估模型效果，探索商 业模式，缩小理论预期与应用效果的差异，缩短技术投入与商业回报的周期。 来源：专家访谈、公开资料整理、结合艾瑞云市场模型、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 394 管理，并为算力、算法、数据、模型等能力平台构建技术底座 智算中心能力平台以大模型为核心，将构成大模型的关键要素：算力、 算法、数据以“服务”的形式对外输出。 1）算力服务：聚焦智算资源的高效管理、调度 2）算法服务：多类算法自由调用以支持不同场景大模型开发 3）数据服务：模型训练和推理所需各类数据全生命周期管理 4）模型服务：提供预训练大模型和模型调优服务，降低模型开发成 本，加快模型部署 网络 存储 AI 服务器 施需要配置更高性能GPU芯片以加速并行 计算效率。 2）LLaMa模型开源有效降低模型开发技术难度和开发成本，使开发者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型，加速 行业定制化AI应用开发，推动人工智能行业进入“百模大战”阶段。垂类大模型的发展不仅进一步扩大企业对智算资源的需求，还 要求智算中心具备除算力资源外，提供以大模型为核心的相关算力服务、算法服务、数据服务、模型服务的综合能力。

QuestAuto中国新能源汽车数据库 3）主要研究模型 行业发展生命周期理论、行业集中度理论 增长、营销、运营相关：用户增长、细分行业发展及典型APP的发展生命力 用户分层与画像相关：用户群组聚类、用户行为密度和使用依赖性研究 用户动机与行为关联相关：分析用户行为变更、需求供给和满足、以及产品成长和用户行为关联关系 2024年中国移动互联网发展趋势总结 互联网大盘 AIGC应用发展 广告营销市场 市总量、资本市场、房地产等领域，推动上证指 数在短时间内上涨近于点 家电"国补” 微信小店新功能 8月24日，商务部等4部门办公厅发布政策，对 12月18日，微信小店上线送礼物“功能，社交与 个人消费者购买8类家电产品给予以旧换新补贴 电商深度融合 Source：QuestMobile研究院2025年2月 中国移动互联网月活跃用户规模 单位：亿 月活跃用户规模 一同比增长率 13 12.50 12 P50O的ApP：2、A转型=App中是 否带有Al功能 Source：QuestMobileTRUTH中国移动互联网数据库2024年12月 转型App 原生APP1综合类 2024年12月月活跃用户规模TOP10综合类A原生App 单位：万 复合增长率 21.2% 69.4% 4.7% -0.5% 8.1% 0.9% 3.1% 60.1% 2.7% 17.5% 10,000 合计去重

QuestAuto中国新能源汽车数据库 3）主要研究模型 行业发展生命周期理论、行业集中度理论 增长、营销、运营相关：用户增长、细分行业发展及典型APP的发展生命力 用户分层与画像相关：用户群组聚类、用户行为密度和使用依赖性研究 用户动机与行为关联相关：分析用户行为变更、需求供给和满足、以及产品成长和用户行为关联关系 2024年中国移动互联网发展趋势总结 互联网大盘 AIGC应用发展 广告营销市场 市总量、资本市场、房地产等领域，推动上证指 数在短时间内上涨近于点 家电"国补” 微信小店新功能 8月24日，商务部等4部门办公厅发布政策，对 12月18日，微信小店上线送礼物“功能，社交与 个人消费者购买8类家电产品给予以旧换新补贴 电商深度融合 Source：QuestMobile研究院2025年2月 中国移动互联网月活跃用户规模 单位：亿 月活跃用户规模 一同比增长率 13 12.50 12 P50O的ApP：2、A转型=App中是 否带有Al功能 Source：QuestMobileTRUTH中国移动互联网数据库2024年12月 转型App 原生APP1综合类 2024年12月月活跃用户规模TOP10综合类A原生App 单位：万 复合增长率 21.2% 69.4% 4.7% -0.5% 8.1% 0.9% 3.1% 60.1% 2.7% 17.5% 10,000 合计去重