人工智能专题：行业AI落地在即，金融领域快速渗透

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2025年2月17日人工智能专题：行业AI落地在即，金融领域快速渗透行业研究 · 行业专题 计算机 · 人工智能投资评级：优于大市证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容摘要Ø 技术推动AI商业化发展，金融率先渗透。2022年底ChatGPT发布掀起了全球AI训练的浪潮，近年来全球大模型数量激增，模型参数量、各项能力持续增强，技术快速突破。厂商开始逐步探索为特定行业定制的垂直领域模型，以满足不同行业及场景的个性化需求。从行业来看，金融行业是AI渗透率领先行业。AI+金融应用目前已覆盖产品设计、市场营销、风险控制、客户服务等环节，形成覆盖全生命周期的解决方案。同时，当前中国金融AI部署仍处于早期，受AI推动市场有望快速提升。Ø 中国金融AI个股梳理。1）宇信科技：推出了首批金融行业大模型应用产品和解决方案；2）高伟达：推出智能信贷报告撰写助手EasyAIRep；3）京北方：完成私有化部署DeepSeek系列大模型，积极探索相关应用场景；4）新致软件：新致新知人工智能平台可帮助客户快速完成相关应用流程的搭建；5）长亮科技：完成金融垂域大模型与DeepSeek-R1、V3大模型的全面适配；6）中科软：发布中科文澜大模型；7）科蓝软件：魔聚平台可基于不同模型聚合的基础上构建场景AI Agent；8）天阳科技：与阿里云发布天阳纪元测试大模型；9）赢时胜：推出晓赢AI，为资管行业打造的AI业务助手；10） 金桥信息：多元解纷平台应用人工智能等技术；11）恒生电子：发布专业面向金融行业的大模型LightGPT；12）东方财富：上线东方财富Choice智能金融终端8.0版本；13）同花顺：发布金融大模型问财HithinkGPT；14）博彦科技：搭建人工智能计算平台，探索AI大模型应用与金融业务场景结合；15）税友股份：发布专注于财税领域的大型语言模型犀友大模型；16）金证股份：自研大模型及AI应用已完成与DeepSeek主流模型的全面对接；17）中科金财：与海光信息联合推出软硬一体解决方案；18）顶点软件：C6产品聚焦于营销服务与信创升级，与AI、大数据、投研数据等技术实现对接；19）凌志软件：已推出融合AI技术的数字化投顾平台。Ø 风险提示：AI应用落地不及预期、市场需求不及预期、行业竞争加剧、宏观经济波动、新技术研发不及预、估值风险。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录技术推动AI商业化发展，金融率先渗透01中国金融AI个股梳理02风险提示03请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容技术进步驱动AI商业化发展• AI技术发展开启新一轮周期，商业化前景广阔。2022年底ChatGPT发布掀起了全球AI训练的浪潮，近年来全球大模型数量激增，模型参数量、各项能力持续增强，技术快速突破。随着模型能力及准确性的逐步提高，以及如DeepSeek等开源模型的发展，厂商开始逐步探索为特定行业定制的垂直领域模型，以满足不同行业及场景的个性化需求，2025年或将为各行业领域AI应用爆发之年，主要基于以下原因：• 1）模型可用性提升：2024年后，大模型全面转向MOE、思维连等技术，从基于文本向图片、视频、音频等多模态加速迭代，模型类型不断丰富，性能快速提升。随着模型多模态能力持续提升，人与模型的交互方式不再局限于文本交互，用户可实现通过上传图片或视频来询问内容相关问题、通过语音指令与模型进行交流等能力，极大的扩展了AI使用的场景，AI从单一任务执行者逐步向智能体进化，准确度及使用体验逐步改善。例如，OpenAI已将ChatGPT深度整合至Apple Intelligence中，可通过相机调用视觉智能分析信息、调用写作助手对现有文档档进行分析、总结，还可以基于文档直接生成图像，并可通过最新版搜索功能调用地图等应用程序，实现从搜索商店到直接导航的无缝体验；• 2）模型调用价格下滑：随着大模型行业发展逐步成熟，厂商之间开始出现明显的价格竞争与市场份额抢占。同时，DeepSeek等开源模型的性能快速提升，开源与闭源模型之间差距逐步缩小，进一步刺激了各模型调用价格的下降。根据OpenAI和谷歌官网API调用价格数据，24年10月双方主力模型API调用价格均出现大幅下降，其中GPT-4o输入API调用价格为2.5美元/百万Tokens（下降50%），输出API调用价格为10美元/百万Tokens（下降33%）；谷歌Gemini 1.5 Pro输入API调用价格为2.5美元/百万Tokens（下降64%，超过128k），Gemini 1.5 Pro输出API调用价格为10美元/百万Tokens（下降52%，超过128k），大模型API调用价格下降使AI应用厂商成本逐步下降，进而传导至终端AI应用消费者费用的下降；请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容技术进步驱动AI商业化发展• 3）微调方式快速发展：通用大模型基于公开文献和网络信息训练，缺乏专业知识和行业数据的积累，在行业针对性和精准度方面存在不足，阻碍在垂类行业领域应用的进程。随着模型在垂类行业应用的需求不断提升，模型的微调技术正在经历从传统的监督微调向强化微调和偏好微调等方向发展。强化微调（RFT）：不同于监督微调让模型模仿它在输入文本或图像中找到的特征，强化微调不仅会教模型模仿其输入，更是会让其学会在特定领域以新的方式进行推理。强化微调允许开发者仅通过数十个高质量任务的数据集来实现领域专家模型的定制，较之前需要大量数据的微调方法有了极大提高，为领域垂直模型开辟了极大的空间。偏好微调（PFT）：偏好微调允许开发者通过提供成对的响应来训练模型，其中一个响应比另一个响应更受欢迎，模型可自行学习，并减少不受欢迎的输出结果。偏好微调使模型在金融等专业领域能够更准确的响应，达到远超监督微调的效果。图：国内外大模型API调用价格持续降低资料来源：OpenAI官网，谷歌官网，通义千问官网，国信证券经济研究所整理图：强化微调调整模型推理方式资料来源：Hang Li等著-《REFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning》-Arxiv（2024）-P1，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图：ROI与AI接入程度正相关资料来源：KPMG，国信证券经济研究所整理海外AI金融发展回顾• 美国AI发展较中国起步较早，金融领域切入较中国相对领先。复盘美国的AI金融发展，大致可分为以下阶段：1）2000-2010年：AI技术开始探索在金融领域应用，主要集中在自动化交易和数据挖掘领域。最初主要基于算法帮助投资银行和基金进行高频交易和市场预测；2）2010-2022年：深度学习和强化学习等技术逐渐成熟，金融科技公司开始利用这些技术改善交易、量化投资和客户服务；3）22年后，ChatGPT等大语言模型快速发展，AI应用渗透到所有金融服务领域，优化如财富管理、保险、贷款等服务环节。• AI应用水平与ROI正相关。据KPMG数据，当前AI在美国金融公司