>> 中泰證券-計算機行業(yè)AI+系列之一：券商大模型應用進展幾何？-240221
| 上傳日期： |
2024/2/22 |
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| 2957KB |
| 格式： |
pdf 共26頁 |
來源： |
中泰證券 |
| 評級： |
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作者： |
蘇儀 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權限： |
此報告為加密報告 |
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投資建議
金融是GenAI核心垂類賽道，各券商紛紛布局大模型應用。金融行業(yè)具備信息、數據、知識、人才密集型的特性，券商有經紀、研究、投行等豐富的業(yè)務條線，大模型的應用可以在內部增效，助力員工提升工作效率；也能在交易等場景為業(yè)務直接賦能。各券商紛紛投入大模型及相關應用。
當下券商大模型應用多數集中在智能客服、辦公助理、代碼生成等偏原生AI應用領域，未來將更深層次與業(yè)務耦合。多數券商大模型應用都是基于大模型的文字生成能力進行的：智能客服、數字人等應用是基于大模型的問答能力；代碼生成應用是基于代碼能力進行的；辦公助理則是基于問答和知識庫能力進行的。未來隨著基礎模型能力持續(xù)提升，大模型也將與券商其他業(yè)務深度耦合，提供更多賦能。
長期看AI能力應用是金融企業(yè)數字化轉型的必然方向，是促進金融業(yè)高質量發(fā)展的有效方式。大模型將依托其多種能力為金融行業(yè)帶來原有業(yè)務場景的升級，持續(xù)豐富業(yè)務內涵，提升現有數字化基礎的效能與形式體驗，促進金融行業(yè)高質量發(fā)展。
金融數據需要注重隱私性和安全性，自建算力服務器集群或成為券商進行大模型轉型的必選項。券商等金融機構擁有高價值的領域數據資產，一方面能夠充分訓練大模型提升效果，另一方面也面臨更多合規(guī)和安全問題。我們認為更深層次的大模型應用一定是基于高質量的私域數據開發(fā)的，券商可能需要自建算力集群私有化部署來完成。
風險提示：AI進展不及預期帶來下游需求不及預期的風險；市場競爭加劇的風險；政策落地不及預期的風險；研究報告中使用的公開資料可能存在信息滯后或更新不及時的風險等。
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