全球实时：证券Ⅱ行业金融科技系列一：看好两类财富管理机构在AI大模型落地中的受益机会

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大模型赋予AIGC 产业化空间，金融行业是最佳落地领域之一：

ChatGPT 的火爆引发市场对于AIGC 技术的关注，AI 大模型“预训练+微调”的开发范式有望推动AIGC 在各行业的大规模产业化进程。金融行业是数字化、智能化的先行者，有望成为大模型落地的最佳领域之一，一方面，监管大力鼓励金融机构推动数字化转型，券商等金融机构接入大模型具备良好政策环境，另一方面，金融机构持续增加信息技术投入，具备雄厚的财力支撑，为行业数字化转型奠定坚实物质基础。

BloombergGPT 依托海量金融数据训练在金融领域超越通用大模型：

彭博社推出专为金融行业打造的500 亿参数大语言模型BloombergGPT，依托其四十多年来积累的大量金融数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得 BloombergGPT 在执行金融任务上的表现远超同等参数量级的通用大语言模型，有效实现了GPT+垂直知识的深度融合，证明其基于垂直领域数据打造的大语言模型在金融专业领域的强大竞争力，为国内金融行业大模型的落地与使用提供了借鉴路径。

金融科技公司或可凭借自身海量金融数据复制BloombergGPT 路径：

Bloomberg GPT 的核心突破在于构建海量的金融训练数据集，通过预训练阶段学习掌握大量金融知识后，在后续的微调任务中能够更快适应金融领域特定场景；国内头部金融IT 机构在B 端或C 端掌握丰富的一手金融数据，为大模型预训练奠定了坚实的数据基础，借助开源大模型和金融领域垂直数据的积累，或可复制BloombergGPT 路径，打造国内金融领域专业大模型，实现金融大模型在大财富管理行业内的赋能与重塑。

传统财富管理机构有望通过接入大模型重塑财富管理行业生态：多家券商已宣布接入百度“文心一言”大模型，加速推动人工智能在财富管理场景落地，我们认为大模型的接入将从以下方面重塑财富管理业态：1）改革传统人机交互方式，依托海量专业知识库和自我学习迭代能力，大幅优化当前智能投顾下的客户体验；2）大模型在自动化生成营销材料的同时，基于客户背景、收入情况、风险偏好满足客户个性化需求，实现个性化精准营销；3）提升数据提炼和处理能力，提高展业效率和风控水平。

投资建议：关注两类财富管理机构在大模型技术落地中的受益机会：

1）头部金融科技公司凭借领先的技术水平和金融领域垂直数据积累，有望复制BloombergGPT 路径，建议关注同花顺、东方财富；2）传统财富管理机构有望受益于大模型落地带来的业务模式重塑，建议关注数字化战略践行彻底、客户基础规模较大、金融科技实力领先的华泰证券。

风险提示：技术落地不及预期；金融科技监管趋紧；研发投入周期过长

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