【AI金融新纪元】系列报告（二）：AI+金融大模型的两条技术路线-20240223-东吴证券-26页_2mb

人工智能与金融的结合主要通过两条技术路径展开：一是使用通用大模型结合金融语料进行训练，二是开发专门针对金融领域的垂类大模型。报告分析了这两者的技术优劣势、国内外发展现状、投资机会与风险。重点关注AI+金融大模型在提升金融效率、优化决策和满足合规需求方面的潜力。

核心观点：

• AI+金融技术路线：通用模型+金融语料训练与金融垂类大模型。通用模型优势包括泛用性和灵活性，但深度较浅、训练复杂；垂类模型优势在于专业性和高精度，但适应性差、维护难度大。
• 两国发展对比：通用大模型以国外领先，如GPT-4-Turbo表现突出；金融垂类模型国外有先例，如彭博的BloombergGPT，国内快速发展，涉及东方财富、同花顺等企业。
• 投资建议：2024年建议关注金融垂类模型落地的企业，推荐东方财富、同花顺，关注恒生电子。
• 风险提示：监管趋严、竞争加剧、金融市场波动可能影响行业发展。整体上，金融大模型应用正深化，为金融科技企业带来机遇与挑战。