20240223-东吴证券-_AI金融新纪元_系列报告（二）_AI+金融大模型的两条技术路线_26页_2mb

• 报告核心观点：AI在金融领域的应用主要分为通用型模型+金融语料训练与金融垂类大模型两条技术路线。金融垂类模型在专业性和合规性上具有优势，而通用大模型在泛用性上更优，但难以完全替代垂类模型在金融领域的特定需求。

📋 技术路径对比：

• 通用+金融模型：优势包括泛用性强、灵活性高，但对金融数据覆盖不足、训练成本高、实时性差。
• 金融垂类大模型：专业性强、精准、合规性高，但通用性差、更新复杂。

⚖️ 优劣势对比：

• 通用模型：优势为泛用性高、迁移性强；
• 垂类模型：优势为专业性、精度高。

🌍 国内外发展现状：

• 国外：OpenAI、谷歌、AWS、Anthropic等公司领先，GPT-4-Turbo性能领先。
• 国内：百度、阿里、腾讯、讯飞等发布大模型，如文心一言、通义千问、混元等，在金融领域各有表现。

💹 金融垂类模型进展：

• 国外：彭博GPT、FinGPT等。
• 国内：恒生LightGPT、蚂蚁金融大模型、东方财富、同花顺、度小满等迅速推进。

📈 投资建议：

• 推荐关注度：东方财富、同花顺；
• 建议关注：恒生电子；
• 关注具备AI技术优势、场景落地能力强、金融数据资源丰富的金融科技公司。

⚠️ 风险提示：

• 监管趋严可能抑制技术落地；
• 竞争加剧可能导致盈利下降；
• 权益市场波动可能影响AI模型优化进程。

📌 重点项目对比：

注：本报告不构成投资建议，市场有风险，投资需谨慎。