AI技术在金融行业如何落地(国内实践篇)

（以下内容从国泰君安《AI技术在金融行业如何落地(国内实践篇)》研报附件原文摘录）
　　This browser does not support music or audio playback. Please play it in Weixin or another browser. 圣地的火车 音乐： 环跳 Ring Jump - 路口的火车 1. 金融行业敢于尝试新技术，是AI落地核心场景之一 相比于其他行业，金融行业在新技术应用上有三个特点。第一个特点，是很重视新技术发展，并且敢于尝试。因为金融行业的日常业务活动涉及大量交易，技术上的微小进步有可能会为客户带来巨大的收益，因此金融机构对于新技术很敏锐，会积极追求将新技术应用于日常业务。第二个特点，是金融行业IT预算充足，对于性价比没有其他行业那么敏感，在IT乙方的眼里，金融机构甲方客户往往是最好吃的一块蛋糕。第三个特点，是金融机构对于系统稳定性和数据安全有极高的要求。这个特点往往会跟第一个特点冲突，但是系统安全永远是金融机构的底线，在此底线之上才会去追求新技术的应用。不管是证券、银行还是保险，一旦核心系统出现故障超过一定时间，就容易收到监管函，相关IT部门领导需要承担管理责任。例如2022年5月16日，招商证券集中交易系统发生故障，9月8日收到深交所监管函（澎湃新闻报道）。 在过去十年里面，银行、证券、保险等行业都应用了大量新技术，去提升系统的安全性、可用性，包括在信息系统的国产化方面也做了大量的工作，这背后是金融机构的大量科技投入。2022年，6家国有大行在金融科技方面投入金额均超百亿元。其中工商银行科技投入金额达262.24亿元，位居国有大行榜首。该行金融科技人员3.6万人，占全行员工的 8.3%，数据分析师超7700 人。建设银行、农业银行分别以232.90亿元的金融科技投入和232.11 亿元的信息科技投入资金紧跟其后。其中，建设银行在年报中提到，金融科技人才工程被列为全行首个重大人才项目，着力推进“懂科技的管理人才”“懂业务的科技人才”“懂行情的市场化IT人才”三类人才队伍建设，研发费和科技人员人力费用等费用性支出保持持续增长。 2. AI技术能够大幅提升金融行业工作效率和用户体验 2022年12月，全球管理咨询公司麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CEO季刊》——《今日科技重塑明日金融：影响全球金融业未来格局的七大科技》，《报告》总结了七大重塑金融业未来格局的新技术，其中就包括了人工智能。 一是人工智能。从单点尝试走向全面应用，深度融合业务与运营各环节；在项目/产品落地速度、整体工作效率、综合成本控制、安全保障上为金融机构提供额外价值。 二是云计算。规模化上云趋势加快，云计算与边缘计算相得益彰；得以灵活布置的前端网点和后端算力，将解锁一系列高客户感知的应用场景。 三是元宇宙与全面虚拟技术。虚拟感知构筑虚拟世界，重塑客户服务与内部运营；空间计算技术、AR/VR/MR技术的不断发展将重新定义客户体验和内部运营。 四是区块链与Web3.0。互联网范式迭代，颠覆未来商业模式；区块链、数字资产、去中心化架构将颠覆原有的门户平台商业模式，甚至催生新的金融服务领域。 五是下一代通信。高带宽、低延迟、强安全的数据传输赋能技术解决方案，物联网技术持续推动新用例落地；高通量卫星网络、5G/6G、低能耗局域网等从天到地的通信技术各自发展和互相融合，将赋能更快速、更安全的金融产品和应用。 六是下一代集成开发。平民开发、灵活部署、智能辅助、自动开发将变革传统技术密集的开发流程，进一步降低开发门槛，科技能力不再是技术企业独有的护城河。 七是信任架构与数字身份。构建数字信任体系，夯实金融科技安全基石；零信任架构、数字身份、隐私工程等技术保障金融和隐私安全，增强信任。 未来，AI技术在金融行业的落地有几个大的方向，贯穿了金融机构业务开展的主要方向。 风险管理：金融领域的一个重要任务是风险管理。人工智能可以通过数据挖掘和机器学习技术，帮助金融机构更好地识别和评估风险，提高风险管理的精度和效率。 投资管理：人工智能可以通过数据分析和预测技术，帮助投资者更好地理解市场趋势和机会，提高投资管理的收益和效率。 客户服务：传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本。 交易监管：人工智能可以通过数据挖掘和机器学习技术，帮助金融监管机构更好地监管金融市场和交易活动，维护市场秩序和稳定。 金融创新：人工智能可以通过算法交易和智能合约等技术，推动金融创新和业务模式的改变，提高金融行业的竞争力和创新力。 3.上市公司纷纷推出AI产品 恒生电子：推出智能投研产品，研发金融大模型 恒生电子基于大模型推出智能投研产品，包含了三个子产品。 ? 第一个叫CHAT，通过 CHAT 可以问到各种各样的数据。它就像是一个金融资讯数据的情报员，使用方可以问F9、问行情、问研报、公告资讯、问观点提取等等，它底层的关键性技术用到了搜索加上大模型，通过这样的技术来去调用整个恒生聚源的金融资讯数据库，从而能够实现语控万数。 ? 第二款产品叫 ChatMiner，是一个指定文档的挖掘器。比如用户自己有一篇文档，上传以后可以针对这一篇文档去提问，ChatMiner 就可以根据这篇文章里面提到的内容去对问题予以回答。底层的关键技术是向量数据库加上大模型。 ? 第三个产品WarrenQ，是一个一站式的数智化投研端。WarrenQ里面有非常多的场景、功能，大模型的产品 ChatMiner 也在里面，再到阅读器、云笔记、原文引文和溯源、演算板、其中的估值模型，以及在线分享脑图等等都已经在投研场景上去实现全面的打通,所以它是一个一站式投研平台。 举一个例子，假设使用方是一个研究员，想针对一个主题去进行信息搜集和检索,可以先问CHAT最近跟这个大模型相关的有哪一些厂商的新动态，可能回复一大段新闻事件集锦。假设对中间的一条比较感兴趣，就可以去追溯原文，去查看新闻或是研报里面详细的内容。如果看到其中的干货想把它留存下来，在下一次写报告的时候，跟领导汇报、跟同事分享的时候，可以一键拖拽到笔记里,中间的数据可以在演算板里对数据进行制图制表。对于涉及到上市公司估值的内容，产品内置了在线估值模型，可以方便对其中关键假设指标进行动态调整。最后把所有已经被研究小组内化的信息，在一个在线协作的脑图上汇总，进行组内的分享和汇报。 恒生电子制定了大模型时代的数字化产品框架。 ? 最底层是数据层。它跟传统数据层有一定区别,比如恒生帮金融机构去建一个数智化的平台，底层可能很多是一些公开数据再加上机构自有知识库。现在金融机构的自有知识库会加上金融的基础语料、微调场景的语料，再加上公开的大模型语料，一起构成大模型时代的数字化产品底层。 ? 第二层是模型层。恒生电子在做产品的过程中，试用了很多种，包括LLaMa、Bloom、清华等等大模型。在这个基础开源模型上，将准备好的数据和语料结合在一起，然后可以做金融数据集的训练，也可以做有监督微调，调完了以后就会得到一个金融版大模型。有了这个大模型以后，再加工成产品。 ? 第三层是插件层。与通用版的大模型不同，插件层在金融垂直领域非常重要。因为绝大多数的金融场景，不是仅仅输出一篇文字就够了，而是在绝大多数情况下要引用数据，并且对数据的及时性要求很高。比如当天的市场点评里面的数据不能是三个月前GPT训练所用的数据，一定要是实时的数据。 插件层可以解决数据即时性的问题。第一列是NL2SQL。比如用CHAT去查恒生电子的行情，它在用这个大模型的接口返回一段话的同时，调了NL2SQL 接口，到数据源库里面去把恒生电子的行情的时间序列给查出来，变成一个K线图返回，用户就可以看到最及时、最更新的行情；第二个搜索接口也很重要。第一个NL2SQL更多是解决的时间序列格式的数据即时查询性的问题，搜索接口解决的是文本类的数据，因为第一个接口没办法获取最新消息、事件、新闻研报公告。ChatGPT 底层的技术就是向量数据库，它涉及到私域的大量文档怎样去进行向量化、做相似性的查询和存储。这个插件层很重要，它是金融领域要做垂域产品非常重要的支撑性力量。结合恒生电子训练出来的金融大模型一起，向上可以去做各种各样的应用，包括智能投研、智能投顾、财富管理等服务。 恒生电子的大模型到9月30号就可以开放试用，年底会进一步优化。恒生专门为金融行业打造的大模型的能力，已经提升到可用的程度，9月30号会开放试用接口。到年底会把推理性能进一步优化，把逻辑能力也进一步的升级，使得它和光子配套能够统一构成一个AI直通应用的体系。 同花顺：发布人工智能及虚拟人产品 同花顺早在2013年，同花顺便开始布局人工智能领域，首推财经搜索引擎爱问财，到2019年全业务全力推进AI，目前已经积累了多款AI产品。 （1）i问财投研平台：i问财投研平台提供了多维度的股票、基金、债券数据，投资者输入自然语言问句，搜索想要的数据和信息。此外还有条件选股、研报、图表精选策略、产品搜索、短线复盘、策略回测宏观经济等功能。同花顺i问财智能头部数字人致力i于用人工智能技术多模态的交互及富媒体的表达，解决用户个性化的投资问题，提升用户的投资能力，辅助完成投资目标。 （2）iFind：iFind大金融数据终端是一款融合了金融数据专业咨询投研分析工具的智能终端，目前覆盖了国内全部的证券期货公司，超80%的基金和商业银行，大部分媒体高校上市公司私募机构的产品涵盖了全球主要资本市场的股票、债券、外汇、商品、基金等品种，拥有超600万宏观行业指标，年增超50万篇，研报10余万新闻数据源，为用户提供全面的市场信息，iPhone的运用AI算法为用户提供智能预测、智能搜索和智能脉络等创新应用，让用户的体验更加高效便捷。2023年iFind将会借助AI技术，aigc系列，进一步提升用户体验和工作效率。 （3）AI短视频平台：当前短视频是财经信息用户获取信息的主流方式，受限于制作门槛高，缺乏金融数据等痛点，导致短视频的生产效率低。针对前述痛点，同花顺研发了AI短视频平台，该平台是一款基于人工智能技术的视频制作和发布平台，通过集成先进的AI技术，自动化的处理视频素材，包括剪辑配音字幕等，结合数据的酷炫可视化展示能力，使用户快速的制作出高质量的短视频，同时该平台还提供了各种丰富的模板和主题，自动化生产出个性化的短视频。同花顺AI短视频提供快捷有趣的视频创作体验，助力打造附文本向短视频转型的数字化服务体系。 （4）数字人交互一体机：数字人具有媲美真人的专业知识人设和情感，能在银行、证券、运营商、政务、医疗、教育等行业服务场景中，辅助完成业务咨询办理，营销推广宣传等任务，提升客户体验和营销成功率。现在大家看到的是具备了金融领域专业知识的数字人，能给用户提供实时金融数据。 （5）同花顺虚拟展厅：虚拟展厅是同花顺利用虚拟人、人工智能、云计算等核心技术，助力企业便捷高效创造素质，实现企业产品和服务全景展示与交流互动，赋能企业宣传推荐、科普教育等功能的产品。虚拟展厅以3D全景展示线上配合声光动画等特效，可以给参观者带来全身心投入的沉浸式体验。虚拟展厅突破了时空限制，应用3D全景展示线上产品和服务，配合声光动画等特效，可以给参观者带来全身心投入的沉浸式体验。虚拟展厅突破了时空限制，全身心投入的沉浸式体验。 （6）小花探影：上消化道检查功能板块主要功能用术中对检查部位进行导航提示，漏检部位、视野清晰度和病灶体提示。同时系统会自动截取部位和病灶图片保存，下消化道检查功能板块主要功能有手术技术术中识别回盲瓣和回肠末端等解剖位置，对视野清晰度评估和提醒出现异常病灶进行提示，我们这个产品已经取得了医疗器械二类证，并与多家知名医疗机构达成合作。 凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务 公司主要客户为日本的金融保险企业。公司已与日本优秀的一级软件承包商建立了长期稳定的合作伙伴关系。由于日本一级软件承包商数量较少，公司与其建立稳定合作关系后，能有效降低公司的销售费用和关系维护成本，并能提高合作效率。公司在与日本一级软件承包商合作过程中，积累了丰富的金融、房地产、电信、电子商务等行业经验，在客户中赢得良好的口碑。目前，公司第一大客户为全球顶尖金融服务技术供应商野村综研，2019年野村综研在世界金融科技排行榜上位列第十，是全球非常优秀的金融科技公司。目前野村综研除了服务母公司野村证券，也在积极对外输出IT能力，尤其是AI方面的能力。 公司全面参与海外金融企业IT系统建设，并落地AI能力。公司参与完成了众多金融行业核心业务系统开发，包括网上交易系统、客户关系管理系统等，保险业务的核心系统、营业支援系统、销售平台系统，银行客户的网银平台、养老金管理系统等，基本做到金融行业各系统全覆盖。其中基于OCR、NLP的工作底稿系统，在包含券商和基金公司的41家客户处上线运行，使用深度学习中的Transformer模型和CV目标检测算法，基于深度机器学习的文本纠错、文档一致性对比、招股书审核、债券募集书审核、多文件交叉审核、通用文档核查等功能也已经完成，已开始在多家券商进行体验测试，陆续对客户进行升级。 AI目前暂时无法完全替代程序员，但可以完成简单内容生产和测试工作。目前虽然ChatGPT可以辅助写代码，但只能完成部分内容，无法完全取代程序员。我们可以把现阶段ChatGPT能够做的事情当成是一种新的编程工具。我们在编码的环节不能够用AI替代人力，但诸如编写设计书、软件测试等环节短期就可以实现AI应用落地，助力企业降本增效。 公司目前已经使用AI代替部分人工，未来引入ChatGPT将进一步提升效率。目前公司的业务流程中，详细设计书的编写以及单体工程检测方面已经上线AI应用，实现设计书的自动化编写以及单体工程的自动化测试。除远成办公能力降低成本外，自动化软件服务是公司毛利率远高于竞争对手的关键因素。公司目前服务器直连日本客户，未来有望通过接入ChatGPT在详细设计书编写、简单代码生成、单体工程测试领域实现进一步降本增效，打破现有瓶颈。 对日客户关系稳定，客户只看中结果。正因为日本相对保守的商业环境，导致在与现有供应商大多是长期的合作。日本客户认为新企业合作存在高风险，担心新企业的管理能力、交付能力、合规性等，与新企业合作所付出的尽调成本是他们所不愿意承担的。他们不愿意看到供应商因利润空间被压缩而失去长期的合作伙伴。因此，日本客户是不会因为供应商的利润率高而对其降价，反而会认为他们选择了一家优秀的供应商。公司的商业模式非纯人力外包，而是解决方案外包，软件服务公司交付的是系统而非劳动力，只不过这个系统的定价是由社会平均劳动量决定的。在这种情况下，软件服务公司若能高效完成任务，其实不需要投入合同中规定的人力，因此有效率提升的可能。因此大多数的解决方案外包毛利率是要高于单纯人力外包的，而目前来看，凌志基本所有的项目，都是解决方案外包。 AIGC将助力公司降本增效，释放利润弹性。根据表1我们知道，公司能够提供给客户的服务中，有8%的工作量是参与代码编写，有15%的工作量是与详细设计书撰写有关，另有14%工作量与单元测试有关。目前公司的成长瓶颈不在需求端，而在供给端。假设未来公司业务上述环节由人工智能替代，公司有望依托现有团队承接更多的业务，打开成长空间。并进一步降低成本，大幅提升盈利能力。 合规声明：本文节选自已经入库的正式研究报告，如需PDF原文请后台留言。 - end - 欢迎加入产业交流群！ 欢迎所有对计算机产业研究和投资感兴趣的盆友（包括云计算、网络安全、医疗IT、金融科技、人工智能、自动驾驶等）后台留言加入我们的产业交流群。我们的目标是建立系统的计算机产业研究框架，提高整个A股的IT行业研究水平，减少韭菜数量，普度众生。 AI相关报告 1. 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