行业数智化升维趋势 - 全球金融机构数智化升维正当其时，需从局部试点向系统化布局转变，推动AI从战术工具升级为战略引擎 [2] - 金融机构的战略认知出现范式升级，从业务赋能到模式创新，从成本中心到价值中心，纷纷将人工智能+列为未来发展战略 [3] - AI正重构金融组织运作逻辑，通过智能辅助决策系统释放人力价值，驱动金融服务向高附加值领域进化 [6] 阿里云金融业务进展 - 阿里云2025年正式成为外滩年会战略合作伙伴，其金融行业业务增长翻倍 [3] - 阿里云推出通义点金平台，构建金融行业垂直模型工场，致力于让AI从通用能力转变为业务价值 [4] - 阿里云已构建从IaaS到MaaS的全栈AI技术，其通义大模型已被九成政策性银行及大型国有银行、全部12家股份制银行、国内规模前十的财险公司使用，支撑70%以上的AI应用场景 [4] 金融大模型技术演进 - 大模型成熟和算力普及驱动AI在金融场景大规模落地，AI正从能用跃升到好用 [3] - 基础模型能力持续扩展与私域适配范式深度演进，系统性打破AI在金融场景落地的技术桎梏 [5] - AI能力经历三重进化：从工具辅助到人机协作再到交付结果，技术发展方向是更专业、更聪明、更多模态 [5] AI应用成效与案例 - 在出口跟单信用证审单业务中，多智能体自动审单服务人工审核工作替代率达90% [5] - 智能办公助手可集成制度问答、会议纪要与文档生成提取等功能，使日常事务处理效率提升70%，新员工上岗培训周期缩短50% [5] - AI让金融从业者从重复性劳动转向战略型服务，精准解决风险定价、财富配置等核心领域实际问题 [5][6]

金融与AI融合发展的演进层次 - 金融与AI的融合发展经历了三个层次的演进 [2] - 第一层是数据治理与知识化，核心是云时代的数据平台建设 [2] - 第二层是垂直模型发展与风险控制，金融行业正朝着信贷、理财、养老等垂直领域模型发展 [3] - 第三层是安全体系与全栈AI协同，大模型的安全机制日益重要 [3] 数据治理与知识化 - 数据分层分类治理是AI大模型的基础，中国人民银行正积极推动此项工作 [2] - 公开市场数据如金融资讯与产品信息应开放给企业使用以提升服务效率 [2] - 涉及客户隐私的账户及交易记录等数据需由银行内部管理用于个性化产品设计 [2] - 部分数据平台正升级为知识平台以实现与模型的协同迭代 [2] 垂直模型发展与风险控制 - 模型训练需重点关注金融工具调用、多模态推理及个性化服务能力 [3] - 模型融入新数据与算法时可能产生幻觉率上升、能力下降或新的风险漏洞 [3] - 金融机构正将投资教育融入日常资产分析，结合用户情绪与偏好提供个性化服务 [3] - 需引入评测体系与强化学习手段并将监管规则嵌入模型以确保风险可控 [3] 安全体系与全栈AI协同 - 金融机构开始引入安全围栏等技术构建用户交互、数据供给与模型生产的安全体系 [3] - 底层算力与模型表现密切相关，金融机构需在自主可控前提下优化算力使用 [3] - 模型量化虽可节约算力但可能引发精度丢失问题需谨慎评估 [3] - 金融行业需进一步明确AI与人的责任边界并制定相关标准以应对AI伴生风险 [3]

实验概述 - 全球首次AI炒币实盘对决在Alpha Arena平台进行，六大中美顶级AI模型各获1万美元实盘资金，自由买卖BTC、ETH、SOL等主流加密货币[1] - 实验旨在测试AI模型在最真实、不可预测的金融市场中的表现，而非静态知识评估，模型需分析数据和市场情绪，如同真实交易员[2] - 实验提供了观察AI在真实市场中博弈的窗口，重点在于分析其买卖标的、持仓时长及止盈止损策略，而非仅关注收益结果[11] 参赛模型表现 - 开赛6天后，Qwen3 Max以20倍杠杆、近乎全仓的激进策略实现总收益13.41%，现金余额一度仅剩96.8美元，领先其他模型一天多[7] - DeepSeek Chat v3.1收益率曾接近40%，盈利超4000美元，后随大盘下跌回吐部分收益，收益率稳定在10%左右，位列前两名[3] - GPT-5亏损高达68.9%，表现持续下行；Grok-4因高频激进、涨跌均不割肉的策略，在实现超40%盈利后迅速跳水；Claude因理性保守、仓位轻、止损严，总收益为负17.46%[4] 模型能力背景分析 - DeepSeek由幻方量化团队训练，在金融和数学方面有积累，但此次大赛前的小规模测试中，GPT和Grok实现盈利，DeepSeek反而出现亏损[7] - 实验作为基准测试仍缺乏大样本、长时间、跨市场的数据积累，以及透明可复现的设置，存在较大随机性和不可靠性[9] AI在投资领域的应用现状 - 据路透社消息，至少十分之一的散户投资者已开始依赖ChatGPT或Gemini等聊天机器人筛选投资标的[12] - 券商eToro指出，使用AI选股要求使用者具备一定金融知识，否则试错成本高昂，且目前并无市场公允推荐的能高成功率预测市场的模型[12] - 多家券商已推出收费AI选股服务，如中国银河证券的“财富星AI投顾”包含AI选股、数据等功能；东方财富“妙想”模型分体验版、进阶版和专业版，季度费用从518元至818元不等[16][18] 金融大模型发展历程 - 2023年彭博社发布500亿参数的BloombergGPT，但其成本高昂、系统封闭，普通开发者无法触及，模型为黑箱运作，金融预测性提升感知不强[14] - 2025年8月清华大学发布开源项目Kronos，旨在利用时间序列大模型预测K线走势，但使用者反馈其观点判断过于平均市场化或臆造，预测结果难以信服[14] AI投资的局限性 - 大模型往往从市面挖掘有效因子，对矛盾之处缺乏深入推理，导致策略趋同，难以跑赢资金体量更大、信息调研更强的量化机构[15] - AI更擅长技术面分析，如趋势、成交量等；基本面分析多重复新闻和研报，仍需用户自行分析行业前景和盈利能力[21] - AI难以判断“黑天鹅”风险，对“灰犀牛”事件认知滞后，面对全新商业模式或颠覆性技术等“未知的未知”时可能犯灾难性错误[23][24] - 知名投资人段永平将AI投资定义为“高级的看图看线”，认为其是在优化“猜人心”的游戏，而非实践“估价值”的投资[23] 有效使用AI投资的要点 - 用户需比AI更懂投资，明确自身炒股目标和纪律，并注意AI数据的可靠性，具备被投资行业的常识[20][22][23] - AI输出质量高度取决于数据质量和提示词设计，用户需反复与AI解释强调以达成定义共识，例如对价值投资和“护城河”的理解[20][21] - 利用AI进行上市公司财报总结和行情基本分析是高效趋势，可将繁琐的文本图表任务交给AI，但选择模型不应以名气判断，而应根据自身目标考察完成度准确性，并保持频繁使用和调换[18][22]

行业综合实力 - 银行业总资产达467.3万亿元，同比增长7.9%，位居世界第一 [2] - 全球1000强银行榜单中，143家中资银行上榜，前10位占据6席 [2] - 大型商业银行总资产204.2万亿元，同比增长10.4% [2] 业务模式转型 - 行业从依赖“基建—房地产—金融”旧模式转向“科技—产业—金融”新模式 [1] - 行业淡化规模情结，主动调整业务结构，转向注重资本回报、资产质量和经营效率 [1][3] - 银行业逐步搭建起多层次、广覆盖、差异化的组织体系，形成特色化经营格局 [2] 机构定位与分工 - 国有大型银行定位于综合化、国际化经营，聚焦重大战略、项目和重点领域 [3] - 全国性股份制商业银行在零售金融、财富管理、投资银行等赛道突出特色化经营 [3] - 城商行、农商行等区域性银行坚守服务本地、小微和三农的定位，做深做透区域市场 [3] 资产质量与风险抵御 - 商业银行不良贷款余额3.4万亿元，不良贷款率1.49% [4] - 商业银行拨备覆盖率为211.97%，资本充足率为15.58% [4] - “十四五”时期处置不良资产较“十三五”时期增长超40% [4] 中小金融机构改革 - 高风险中小银行机构数量较峰值大幅下降，部分省份实现动态清零 [5] - 农信社改革探索出统一法人、联合银行等多种因地制宜模式 [5] - 中小金融机构风险得到有效化解，经营能力和服务水平显著提升 [5] 科技投入与数字化转型 - 2024年六大行金融科技投入共计1254.59亿元，较2023年增长2.15% [6] - 六大行科技人员总数首次突破10万人 [6] - 金融大模型落地加速，应用场景快速拓展 [6] 普惠金融发展 - 普惠型小微企业贷款余额达36万亿元，是“十三五”末的2.36倍，年均增幅约20% [7] - 2025年上半年新发放普惠型小微企业贷款平均利率较“十三五”末下降2个百分点 [7] - 数字技术有效破解重点领域和薄弱环节“融资难”“融资贵”问题 [6][7]

行业综合实力与格局 - 银行业总资产达467.3万亿元，同比增长7.9%，位居世界第一 [2] - 全球1000强银行榜单中，143家中资银行上榜，前10位占据6席 [1][3] - 行业从“基建—房地产—金融”旧模式转向“科技—产业—金融”新模式，淡化规模情结，主动调整业务结构 [1] - 形成错位发展、优势互补、各展所长的高质量发展新格局 [1] 资产规模与结构 - 大型商业银行总资产204.2万亿元，同比增长10.4% [2] - 贷款规模在总资产中占比稳步提升 [3] - 银行业资产规模随经济总量增加而增加，以匹配全球第二大经济体的金融服务需求 [3] 机构定位与服务体系 - 国有大型银行定位于综合化、国际化经营，发挥“领头雁”作用 [4] - 全国性股份制商业银行在零售金融、财富管理等特定领域突出特色化经营 [4] - 城商行、农商行等区域性银行坚守服务本地、小微、三农的定位，做深做透区域市场 [4] - 搭建起多层次、广覆盖、差异化的组织体系，金融服务深度下沉 [3][4] 资产质量与风险抵补 - 商业银行不良贷款余额3.4万亿元，不良贷款率1.49% [5] - 商业银行拨备覆盖率为211.97% [5] - 商业银行资本充足率为15.58%，一级资本充足率为12.46%，核心一级资本充足率为10.93% [5] - “十四五”时期处置不良资产较“十三五”时期增长超40% [5] 风险化解与改革 - 高风险中小银行机构数量较峰值大幅下降，部分省份实现“动态清零” [6] - 采取“一省一策”、“一行一策”的精准化险工作方法 [6] - 农信社改革探索出统一法人、联合银行等多种因地制宜模式 [6] - 中小金融机构风险得到有效化解，经营能力明显提升 [6] 科技投入与数字化转型 - 2024年六大行金融科技投入共计1254.59亿元，较2023年增长2.15% [7] - 六大行科技人员总数首次突破10万人 [7] - 银行推动业务从数字化向数智化转型，金融大模型落地加速，应用场景快速拓展 [7] 普惠金融发展 - 截至2025年6月末，全国普惠型小微企业贷款余额达36万亿元，是“十三五”末的2.36倍，年均增幅约20% [8] - 2025年上半年新发放普惠型小微企业贷款平均利率较“十三五”末下降2个百分点 [8] - 数字技术助力破解重点领域和薄弱环节“融资难”、“融资贵”问题 [7][8]

交易方案 - 湘财股份通过换股吸收合并大智慧并发行A股股票募集配套资金 交易完成后大智慧终止上市 [1] - 湘财股份A股换股价格为7.51元/股 大智慧A股换股价格为9.53元/股 换股比例为1:1.27（每1股大智慧股票换取1.27股湘财股份股票） [1] - 湘财股份拟发行股份数量合计22.82亿股 换股实施后总股本拟增至51.41亿股 [1] 股权结构变化 - 合并完成后湘财股份控股股东新湖控股及一致行动人持股由40.37%降至22.4% 实控人黄伟不变 [1] - 大智慧控股股东张长虹及一致行动人将持有约17.28% 承诺不谋求控制权 [1] 行业地位与背景 - 交易完成后湘财股份将成为A股第三家互联网券商（继东方财富和指南针后） [2] - 大智慧是国内老牌金融信息服务商 曾占据证券行情软件和机构级数据终端市场重要席位 但近年市场空间被同花顺、东方财富等竞争对手挤压 [2] - 湘财股份主营证券服务业 2020年通过借壳哈高科上市 此前已收购大智慧约15%股份成为其第二大股东 [2] 财务影响 - 截至2025年6月底 合并后湘财股份资产总额将从413.22亿元增长至591.31亿元 归母净资产将从119.43亿元大幅提升至293.17亿元 [3] - 2025年上半年营业收入将从11.44亿元增长至15.11亿元 但归母净利润将从1.42亿元下滑至1.29亿元 [3] 配套融资计划 - 湘财股份拟向不超过35名特定投资者配套募集资金不超过80亿元 [4] - 资金投向包括：金融大模型与证券数字化建设项目25亿元 大数据工程及服务网络建设项目10亿元 财富管理一体化项目15亿元 国际化金融科技项目10亿元 补充流动资金及偿还债务20亿元 [4]

人工智能在金融行业的应用 - 人工智能已进入强思考大模型阶段 正在深刻重构金融业务流程 服务模式和产业生态[2] - 垂直化转型成为金融行业AI应用的必然选择 企业需推进高质量专业数据建设 技术平台标准化及智能体系完善[2] - 金融行业需高效实现智能体训练与推理 推动AI普惠与可持续发展[2] 平安集团AI战略与架构 - 公司构建平安脑智能引擎 包含算法 数据 算力三层平台 提供模块化 规范化 标准化通用技术能力[3] - 平安脑推动AI技术在金融垂直场景规模化落地 深度融入综合金融和医疗养老价值链[3] - 公司聚焦智能化营销 服务 运营 管理 经营的五智战略 全面实现AI智能化[3][5] AI部署成效与数据指标 - 公司已部署智能体超5万个 覆盖11万核心岗位员工 实现业务三提两降[4] - AI辅助工具月活跃使用率近50% 显著提升代理人触访率[4] - 全集团每年超20亿人次客服由AI完成 占比80%以上[4] - 车险智能化出单覆盖1.2亿单 超80%业务由AI端到端完成 单均耗时从5.7分钟降至1.2分钟 效率提升近80%[4] 技术投入与治理体系 - 公司持续十年对科技 数字化 AI加大投入 积累算力 数据 算法 场景核心竞争力[5] - 公司以1+5+3体系保障AI可持续发展 由集团CEO牵头成立AI治理委员会 遵循五大治理原则[4] - 通过研究 宣导 治理检查三项举措 实现数据 模型 应用场景全链路管控[4]

贸易政策与关税措施 - 商务部对墨西哥拟提高中国产品进口关税的措施启动贸易投资壁垒调查 涉及汽车及零部件 纺织品 服装 塑料 钢铁 家电 铝 玩具 家具 鞋类 皮具 纸及纸板 摩托车 玻璃等产品类别 [1] - 美国总统特朗普宣布自10月1日起对所有进口重型卡车加征25%关税 [6] 公司公告与资本运作 - 上纬新材公告称智元创新未来36个月内不存在通过公司借壳上市的计划或安排 [2] - 大智慧筹划由湘财股份换股吸收合并 湘财股份A股换股价7.51元/股 大智慧A股换股价9.53元/股 配套募资不超过80亿元用于金融大模型与证券数字化建设等项目 [4] 产品发布与技术进展 - 小米17正式发布 售价4499元起 全球首发第五代骁龙8至尊版 采用第三代3nm制程工艺 搭载7000mAh小米金沙江电池 [1] 人事变动与合规事件 - 西部利得基金免去解文增基金经理职务并解除劳动合同 因其实施赌博违法行为 [5] 金融市场表现 - 美股三大指数集体收跌 道指跌0.38% 纳指跌0.5% 标普500指数跌0.5% [6] - 英特尔大涨近9% 苹果涨超1% 甲骨文跌超5% 特斯拉跌超4% Meta跌超1% [6] - 加密货币及减肥药概念股跌幅居前 Hut 8跌超7% Circle跌超5% 诺和诺德与Coinbase跌超4% 礼来跌超3% [6] - 稀土概念及贵金属涨幅居前 赫克拉矿业涨超5% 美洲白银公司 必和必拓 Critical Metals涨超4% 美国黄金公司涨超3% [6]

交易结构 - 湘财股份通过向大智慧全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并大智慧[1] - 湘财股份A股换股价格为7.51元/股[1] - 大智慧A股换股价格为9.53元/股[1] 配套融资安排 - 募集配套资金总额不超过80.00亿元[1] - 资金用途包括金融大模型与证券数字化建设、大数据工程及服务网络建设、财富管理一体化、国际化金融科技项目及补充流动资金等[1] 股权处理方式 - 湘财股份及新湖集团持有的大智慧股份将直接注销且不参与换股[1] - 湘财股份不就该等股份支付对价[1] 交易后安排 - 吸收合并后大智慧终止上市并注销法人资格[1] - 湘财股份作为存续公司承继大智慧全部资产、负债、业务及权利义务[1] - 存续公司将相应变更注册资本及经营范围[1]

年会基本信息 - 证券时报社将于9月24日在北京举办“2025财富证券数智化年度生态年会” [1] - 年会主题为“智富偕行 共赢未来” [1] - 年会设置两大平行论坛：“2025中国证券业财富经纪高峰论坛”和“2025中国证券业数字化实践高峰论坛” [1] 论坛核心议题：数字化与科技赋能 - 论坛将深入探讨人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术在证券业务中的融合应用 [1] - 重点关注人工智能如何系统性重构证券业的竞争力，以及大模型技术在经纪、投顾、投研、运营等业务中的落地应用 [3] - 中金公司首席信息官程龙与中信建投证券首席信息官肖钢将分享企业数字化转型的体系化构建与创新实践 [3] - 设置圆桌对话，聚焦“金融大模型在证券业务中的落地实践：挑战与路径探索”，探讨技术融合、业务适配与生态协同 [3] 论坛核心议题：财富管理转型 - 论坛将研判券商财富管理在新周期下的转型路径与生态构建 [1] - 重点探讨财富管理新生态与业务协同，以及买方投顾服务模式创新 [1][5] - 国联民生证券总裁葛小波将深度剖析券商财富管理业务的转型策略和创新路径 [4] - 中信建投证券执委会委员张昕帆将多维度分析财富管理行业的发展态势 [4] - 设置圆桌对话，聚焦“渠道共赢与协同赋能”和“买方投顾服务模式创新” [5] 参会嘉宾与机构 - 年会嘉宾阵容强大，涵盖证券、基金、金融科技等多个领域的权威专家与领军人物 [2] - 参会机构包括国联民生证券、湘财证券、东莞证券、南方基金、中金公司、中信建投证券、上海证券、中国银河证券、长江证券、中泰证券、华西证券、财达证券、西南证券等 [2][8][9][10][11][12][13] - 南方基金作为公募基金头部机构，将为券商财富管理核心议题带来新视角 [1]