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金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。

金融行业坐拥数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一

近期，多家金融机构、金融服务机构发布其AI大模型：彭博发布支持金融领域的自然语言处理（NLP）任务的BloombergGPT，中国农业银行推出类ChatGPT的大模型应用ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于AI大模型的训练和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。

银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务

在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估客户信用风险。例如，英伟达和德意志银行合作测试Financial Transformers (Finformers)大模型，能够从非结构化数据中提取关键信息，以提供早期风险预警信号。度小满的智能征信中台将LLM、图算法应用在征信报告的解读上。生成式大模型则可提高客户服务质量，智能客服既能与用户进行多轮对话，还能提出具体可行的解决方案。例如，中国工商银行发布了AI金融行业通用模型，智能客服在识别客户来电诉求和情绪的准确率上有显著提升。

投研：“全能助理”辅助信息了解、提炼和挖掘，实现研报自动生成

在投资研究领域，大模型可以成为投研从业者的“全能助理”。理解式大模型不仅可以辅助了解国内外的宏观政策、行业信息、公司和产品信息，并将关键信息进行抽取与提炼，还能通过对海量非传统数据进行挖掘来发现另类投研因子。生成式大模型则能实现研报的自动生成和翻译。

投顾：全方位分析客户需求，自动化定制化投资建议

在投资顾问领域，大模型不仅能充分利用自有内容资源，还能帮助全方位分析客户需求和市场趋势，提供自动化的投资建议。比如，同花顺应用LLM来构造合规、准确的投顾助手，通过Double-Check、多轮对话等模式，消除对话中的歧义、更好锁定投资者意图，从而准确了解用户画像来设定投资目的及风险承受度，并提供自动化的投资建议。摩根士丹利已经接入OpenAI，充分挖掘自身庞大的研究资源和数据库，为财富管理顾问提供帮助。

财经新闻：理解背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作

在财经新闻领域，理解式大模型帮助理解和判断财经新闻文章中的情感走向，生成式大模型助力更准确的金融问答和资讯写作。例如，彭博社近期发布的BloombergGPT得益于大规模金融垂直领域的文件、行业新闻、社交媒体等文本数据集的训练，能够理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作，这解决了通用NPL模型在金融领域应用的痛点。

风险提示：AI及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。

金融行业坐拥数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一

2023年3月以来，多家金融机构、金融服务机构发布其AI大模型：彭博发布支持金融领域的自然语言处理（NLP）任务的BloombergGPT，中国农业银行推出类ChatGPT的大模型应用ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于AI大模型的训练和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。

银行：理解式大模型助力数据洞察能力提升，生成式大模型赋能高质量顾问式金融服务

在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估客户信用风险。例如，度小满的智能征信中台将大型语言模型LLM、图算法应用在征信报告的解读上，能够将报告解读出40万维的风险变量，更好地识别小微企业主的信贷风险。此外，英伟达和德意志银行也正在合作测试一系列名为Financial Transformers (Finformers)的大模型，这些模型能够从非结构化数据中提取关键信息，更快地检索并识别数据质量问题，以提供风险的早期预警信号。

生成式大模型应用于银行领域则可提高客户服务质量，智能客服既能与用户进行多轮对话，还能提出具体可行的解决方案。比如，中国农业银行近期推出的AI大模型ChatABC 1.0，拥有在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，当前已通过平台问答助手、工单自动化回复助手等形式面向内部员工试用。

中国工商银行最近发布了基于华为昇腾AI的金融行业通用模型，该模型兼具理解式和生成式大模型的功能，赋能风险防控、客户服务以及运营管理。在风险防控上，对融资项目建设的进度进行监控，使得监测精准度提升约10%、研发周期缩短约60%。在客户服务上，该模型支撑的智能客服在识别客户来电诉求和情绪识别的准确率上有显著提升，能够更精准有效地响应客户需求，并且使得维护成本大幅缩减。在运营管理上，模型的应用帮助智能提取期限、利率等信贷审批书核心要素，提升了信贷审批效率。

投研：“全能助理”辅助信息了解、提炼和挖掘，实现研报自动生成

在投资研究领域，大模型可以成为投研从业者的“全能助理”。理解式大模型不仅可以帮助了解国内外的宏观政策、行业信息、公司和产品信息，并将关键信息进行抽取与提炼，还能通过对海量非传统数据进行挖掘来发现另类投研因子。生成式大模型则能实现研报的自动生成和翻译。例如，中信证券近期正在内测基于生成式预训练大模型的智能助手CiticsAI，CiticsAI的训练结合证券行业和中信证券内部特有的语料数据，应用涵盖文本生成、代码生成、图像理解与生成等场景。同花顺的算法总监马天翼在2023年3月18日举行的大语言模型与资产管理论坛中也指出，大模型在投研领域可以用于研报观点抽取和解读、研报生成和翻译、量化指标代码生成及解释等方面。

投顾：全方位分析客户需求，自动化定制化投资建议

在投资顾问领域，大模型不仅能帮助全方位分析客户需求和市场趋势，还能提供自动化的投资建议。比如，同花顺应用LLM来构造合规、准确的投顾助手，有4个方面的尝试：1）基于Text2SQL的问句-查询条件匹配：将自然语言描述转化成对应的SQL查询语句，从而实现用自然语言查询数据库的目的；2）投资对话意图的Double Check：用于投资对话中的歧义消解，更好地锁定投资者意图；3）通过语言模型构建金融事理图谱，图谱反过来增强语言模型准确性；4）多轮对话：通过对话技术了解用户画像，设定投资目的及风险承受度，并提供自动化的投资建议。

摩根士丹利已经接入OpenAI，基于自身庞大的研究资源和数据库为财富管理顾问提供帮助。摩根士丹利拥有数十万页涵盖投资策略、市场研究以及分析师见解的内容库，主要以PDF形式呈现，财富管理顾问需要浏览大量信息才能找到特定问题的答案。因此，摩根士丹利300名顾问正在测试基于OpenAI的AI工具，以帮助约1.6万名财富管理顾问利用庞大的研究和数据库，并计划在未来几个月内广泛推广。

财经新闻：理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作

在财经新闻领域，理解式大模型帮助理解和判断财经新闻文章中的情感走向，生成式大模型助力更准确的金融问答和资讯写作。例如，彭博社近期发布的BloombergGPT得益于大规模金融垂直领域的文件、行业新闻、社交媒体等文本数据集的训练，能够理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作，这解决了通用NPL模型在金融领域应用的痛点。

风险提示：

1）AI技术落地不及预期。虽然 AI技术加速发展，但由于成本、落地效果等限制，相关技术落地节奏可能不及我们预期。

2）本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。

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