大模型技术成为银行业核心驱动力 - 大模型技术正成为银行业变革与创新的核心驱动力，推动银行拓展业务边界、提升服务效能与风险管理水平 [2] 工商银行大模型应用成果 - 工商银行发布企业级千亿参数金融大模型技术体系"工银智涌"，截至2025年二季度累计调用量突破10亿次，深度赋能公司金融、个人信贷、财富管理等20余类核心业务，覆盖200余个实际应用场景 [3] - 与2024年相比，应用场景数量同比增长67%，调用频次提升120% [3] - 向30余家中小银行开放API接口，技术辐射范围覆盖长三角、珠三角等主要经济圈 [3] - 在外汇交易领域决策响应速度提升80%，交易执行效率提高3倍，2025年上半年相关业务收益同比增长15%，操作风险发生率下降62% [3] 农业银行大模型部署与应用 - 农业银行顺利完成DeepSeek全系列大模型内部部署并稳定运行，为业务智能化升级奠定基础 [5] - 该模型在办公流程优化、营销方式革新等业务环节发挥关键作用，推动业务模式创新和服务效率提升 [5] 华夏银行大模型应用成效 - 华夏银行为全体员工配备智能问答、辅助报告生成及邮箱助手等基础服务，大幅缩短报告撰写时间，提升沟通效率 [6] - 外呼客户购买意向分析功能助力精准营销，营销转化率提升约30% [7] - 智能客服语义理解能力提升，咨询解决率从70%提升至85%，客户满意度从80%提高到90%以上 [7] 江苏银行大模型应用场景 - 江苏银行将DeepSeek应用于智能合同质检和自动化估值对账场景，合同质检准确率提升，有效防范合同风险 [7] - 自动化估值对账场景实现全链路自动化，识别成功率超90%，每天减少9.68小时工作量 [7] 北京银行大模型研发与平台建设 - 北京银行自主研发百亿级参数"京智"大模型，构建"京智大脑"人工智能平台，整合大语言模型和自动化技术打造京骑智能体平台 [7] 重庆银行大模型应用规划 - 重庆银行利用DeepSeek大模型深度解析智能客服知识库，提升语义理解、逻辑推理和多轮对话能力 [8] - 2025年计划以人工智能中台服务体系建设为契机，打造更多营销、风控及内部管理智能体，从单一智能客服场景向多业务场景拓展 [8] 上海银行大模型协同体系与应用 - 上海银行构建"大模型+微模型"协同体系，大模型处理复杂任务与跨领域知识整合，微模型聚焦细分场景如反欺诈（识别率超80%）和人脸识别（误识率低于0.01%） [9] - 大模型深度嵌入风险评估、反欺诈和信贷审批流程，知识检索效率提升60%，准确率提升80%，智能客服接通率从86%提升至95% [9] - 累计部署超400名数字员工，覆盖营销、运营等场景，并构建全链条智能体开发平台，支持千亿级大模型训练与推理 [9] 银行业大模型应用整体影响 - 众多银行在大模型应用上的积极探索提升了业务效率与服务质量，为行业数字化转型提供宝贵经验 [10]

业务合作安排 - 摩根士丹利基金管理（中国）有限公司与江苏银行股份有限公司签署销售协议 自2025年8月1日起新增其为摩根士丹利恒安30天持有期债券型证券投资基金销售机构 [1] - 投资者可通过江苏银行办理基金开户、认购及其他相关业务 基金包含A类（代码023239）和C类（代码023240）两类份额 [1] 投资者服务渠道 - 销售机构客户服务电话及网址信息通过表格形式披露 [1] - 摩根士丹利基金管理提供客服热线400-8888-668（免长途费）及官方网站www.morganstanleyfunds.com.cn作为咨询渠道 [1]

交易核心内容 - 深圳高速公路集团股份有限公司于2025年7月30日认购本金为人民币5亿元的结构性存款产品（第一期），并于2025年7月31日进一步认购本金为人民币5亿元的结构性存款产品（第二期）[1][3] - 两期产品均由江苏银行股份有限公司深圳科技支行发行，属于保本浮动收益型理财产品[3][4][5] - 第一期产品期限为5个月（2025年7月31日至2025年12月31日），收益率区间为1.2%或3.1%[3][4][8] - 第二期产品期限为152天（2025年8月1日起算），收益率区间同样为1.2%或3.1%[3][4][8] 资金用途与收益特征 - 认购资金来源于深高速2025年3月27日完成的A股发行所募集的闲置资金，募集总金额约为人民币47亿元[4][8] - 该投资行为在保证不影响募集资金投资计划及资金安全的前提下进行，旨在提高资金使用效率并实现保值增值[4] - 产品设计为保本型结构，风险可控，预期可增加公司整体收益[4] 上市公司规则合规性 - 根据香港联交所上市规则第14.22条及14.23(1)条，两笔交易因由同一银行发行且12个月内完成，须合并计算[1][5] - 对深高速而言，两期产品适用的百分比比率均低于5%，豁免遵守第14章申报、公告及股东批准规定[2][5] - 对深圳国际控股有限公司（深高速控股股东，持股47.30%）而言，合并计算后适用百分比比率超过5%但低于25%，构成须披露交易，需遵守申报及公告规定，但豁免股东批准要求[2][6] 交易各方背景 - 深高速主要从事收费公路及大环保业务（含固废资源化处理及清洁能源发电）的投资、建设及经营管理[4] - 深圳国际主营业务涵盖物流、收费公路、港口及大环保产业，战略布局聚焦粤港澳大湾区、长三角及京津冀地区物流基础设施投资[4] - 江苏银行为上海证券交易所上市银行（股份代码：600919），与交易双方不存在关联关系[4][5]

股权关系 - 深圳国际拥有深高速约47.30%权益[3] 产品认购 - 2025年7月30 - 31日深高速两次认购各5亿结构性存款产品[3][13][16] - 第一期期限2025年7月31日至12月31日，收益率1.2%或3.1%[6] - 第二期期限2025年8月1日至12月31日，收益率1.2%或3.1%[7] 交易规定 - 深高速认购两产品适用百分比率均低于5%，可豁免申报等规定[4] - 深圳国际认购第一期产品适用比率低于5%，不构成须公布交易[4] - 深圳国际认购两产品合并计算比率超5%低于25%，构成须披露交易[4] 业务范围 - 深高速主要从事收费公路及大环保业务[9] - 深圳国际主要从事物流、收费公路、港口及大环保业务[10] 资金募集 - 2025年3月27日深高速完成A股发行，募集资金约47亿元[13]

城商行板块市场表现 - 城商行板块整体下跌1.69% 领跌个股为青岛银行（收盘价4.75元 跌幅2.66%）[1] - 板块成交量显著 郑州银行成交量最高达172.02万手 南京银行成交额达7.56亿元[1] - 上证指数下跌1.18%至3573.21点 深证成指下跌1.73%至11009.77点[1] 资金流向特征 - 板块主力资金净流入3.55亿元 游资净流出3.48亿元 散户净流出672.91万元[1] - 南京银行获主力资金最大净流入1.36亿元（占比18.02%） 杭州银行主力净流入8796.45万元（占比7.39%）[2] - 游资在成都银行呈现唯一正向流动（净流入1387.38万元） 其他个股均遭游资抛售[2] 个股资金分布 - 苏州银行主力净流入5001.57万元（占比15.54%） 兰州银行主力净流入3290.68万元（占比12.43%）[2] - 北京银行主力净流入3172.08万元但游资净流出4076.80万元 形成资金分歧[2] - 江苏银行主力净流入仅1414.38万元（占比0.9%） 显示资金关注度较低[2]

指数表现 - 上证金融地产行业指数下跌1.35%报5880.46点 成交额508.71亿元 [1] - 近一个月上涨1.81% 近三个月上涨13.16% 年初至今上涨10.86% [1] 指数构成 - 指数样本选自沪市金融和房地产行业上市公司证券 基日为2003年12月31日 基点1000点 [1] - 前十大权重股合计占比68.25% 中国平安(14.41%)、招商银行(12.13%)、兴业银行(8.35%)位列前三 [1] - 金融行业占比98.68% 房地产行业占比1.32% [1] - 全部样本来自上海证券交易所 [1] 调整机制 - 样本每半年调整一次 实施时间为每年6月和12月第二个星期五的下一交易日 [2] - 权重因子随样本定期调整 特殊情况下进行临时调整 [2] - 样本退市时从指数中剔除 行业变更时相应调整指数 [2]

全仓登与江苏银行合作模式创新 - 全仓登与江苏银行共同重塑授信评估体系 从"重主体信用"转向"重数据信用+物的信用" 依托全仓登现货仓单登记系统的实时数据支撑 [1] - 通过系统直连 银行可在线获取仓单登记信息 货物仓储状态等核心数据 核验质押物真实性 唯一性与安全性 [1] - 新模式显著降低银行对核心企业担保的依赖 拓宽大宗商品中小企业的融资渠道 [1] 上海鑫尧实业案例实践 - 上海鑫尧实业通过全仓登平台 将现货仓单在江苏银行成功办理质押融资 全仓登系统提供不可篡改的仓单登记与货物信息保障货权安全 [2] - 基于全仓登"物的信用" 江苏银行高效完成授信审批 实现当天申请当天放款 改善传统质押业务流程长时效慢的问题 [2] - 通过API深度对接 构建从仓单信息到放款指令的全流程数据直连通道 实现全流程线上化自动化 [2] 智能风控体系构建 - 全仓登与银行实时同步质押货物仓储信息 引入上海期货交易所行情数据 动态跟踪大宗商品价格 [3] - 系统精准识别"虚假仓单""一单多押"等操作风险 实时监测质押物价格波动 仓储状态变动等关键指标 [3] - 监测到指标触及预警阈值时 系统联动银行发出风险提示 促使企业补充质押物或保证金 实现从事后追溯转向事前预警 [3] 全仓登的战略定位与未来规划 - 全仓登以现货仓单登记为核心抓手 打破数据壁垒规范业务流程 为金融机构提供可验证可溯源的"物的信用"基础 [3] - 公司将进一步深化与金融机构战略协同 完善系统功能优化业务规则 为破解大宗商品质押融资难题提供信用支撑 [3]

业务模式创新 - 全仓登与江苏银行合作推出现货仓单质押融资新模式，通过数字化手段解决企业融资难、流程繁琐等痛点[1] - 授信评估体系从"主体信用"转向"数据信用+物的信用"，依托全仓登系统实时数据支撑银行智能风控[2] - 系统直连使银行可在线核验仓单登记信息、货物仓储状态，确保质押物真实性、唯一性与安全性[2] 典型案例分析 - 上海鑫尧实业通过全仓登平台实现现货仓单质押融资，系统提供不可篡改的仓单登记与货物信息保障[3] - 新模式同步解决企业货物安全顾虑与融资难题，江苏银行基于"物的信用"高效完成授信审批[3] - 企业实现当天申请当天放款，显著改善传统质押业务流程长、时效慢的问题[4] 技术应用亮点 - 全流程线上化通过API对接构建数据直连通道，涵盖仓单信息-融资申请-银行审批-放款指令全环节[4] - 智能贷后风控实时同步货物仓储信息，引入上期所行情数据动态跟踪大宗商品价格波动[5] - 系统可识别"虚假仓单""一单多押"等风险，并对质押物价格、仓储状态变动进行实时监测预警[5] 行业影响展望 - 全仓登以现货仓单登记为核心抓手，打破数据壁垒为金融机构提供可验证的"物的信用"基础[6] - 科技赋能帮助大宗商品企业盘活库存资产，为行业开辟创新融资路径[6] - 公司计划深化与金融机构战略协同，完善系统功能以助力大宗商品市场高质量发展[6]

板块表现 - 城商行板块当日上涨0.39%，领涨个股为苏州银行（涨幅1.28%）[1] - 上证指数上涨0.17%至3615.72点，深证成指下跌0.77%至11203.03点[1] - 江苏银行成交额达14.61亿元居板块首位，北京银行成交121.65万手为成交量最高[1] 个股涨跌 - 苏州银行收盘8.68元，成交42.09万手，成交额3.65亿元[1] - 涨幅超1%个股包括江苏银行（1.24%）、南京银行（1.03%）[1] - 兰州银行涨幅0.80%成交81.25万手，北京银行涨幅0.77%成交7.93亿元[1] 资金流向 - 板块主力资金净流出3679.61万元，游资资金净流出5601.63万元[3] - 散户资金净流入9281.24万元，形成资金流向分化格局[3] - 江苏银行、南京银行等涨幅前列个股未在资金流向表中显示具体数据[1][3]

银行板块市场表现 - 银行ETF（512800）早盘价格一度上涨超过1% 现涨0.94% 实时成交额近8亿元[1] - 银行股多数走强 约半数涨幅超过1% 青农商行涨2.21% 平安银行涨2.03% 邮储银行涨2.14%[2][3] - 农业银行涨1.79% 建设银行和苏州银行等涨幅居前[2] 银行ETF产品特征 - 银行ETF最新基金规模超141亿元 年内日均成交额5.58亿元[4] - 该ETF为全市场10只银行业ETF中规模最大且流动性最佳的产品[4] - 被动跟踪中证银行指数 成份股涵盖A股42家上市银行[4] 机构观点与行业分析 - 银河证券认为银行板块受益ETF提质扩容 低利率环境下红利价值持续存在[4] - 华创证券指出二季度公募基金配置银行仓位有所提升 但欠配幅度仍然较大[4] - 机构认为银行板块回调接近尾声 基本面积极因素持续积累 业绩拐点可期[3][4] 技术指标与资金流向 - 银行ETF盘中最高价0.744元 最低价0.735元 委比10.15%[2] - 外盘5.40万手 内盘40.70万手 量比1.26显示交投活跃[2] - 52周区间涨幅12.77% 250日涨幅15.36%[2]