金融大模型应用现状 - 大模型已成为新质生产力的重要组成部分，中国金融行业在研发投入和应用方面走在市场前列，2024年AI及生成式AI投资规模达196.94亿元 [2] - 全球18%的企业在生产环境中引入Gen AI应用，中国比例为3%，但95%的中国企业已开始投资或进行POC测试 [2] - 金融大模型已广泛应用于办公运营、理财营销、财富管理、信贷风控与IT开发等领域，围绕优体验、提效益、降成本和控风险等目标 [2] 国内外发展对比 - 中国与全球企业在Gen AI投资分配上相似，平均分配在生产力提升、跨行业职能和垂直行业专属三类应用场景 [2] - 全球生成式AI市场规模持续攀升，动力源自技术迭代加速、应用领域拓宽及企业对AI创新驱动的投入 [2] 成熟应用场景 - 智能客服、内部运营、智能投顾/财富管理、智能营销及风险管理是当前落地较成熟的场景 [3] - 中电金信信贷业务助手支持银行信贷业务全流程，提升业务办理准确性和效率 [3] - 头部金融机构建设全栈AI能力覆盖全领域场景，中型银行选择高ROI场景如智能IT开发，小型机构优先试点知识库、智能客服等易见效场景 [3] 金融机构差异化策略 - 大型金融机构如工商银行构建全栈AI平台（工银智涌），形成以大模型为核心的新一代业务赋能模式 [4] - 中小型金融机构以业务需求为导向，采用"小切口、快回报"策略，如某城商行应用大模型后小微企业授信额度提升2.9倍，效率提升10倍 [4] 成本与质量平衡 - 金融行业对数据质量、推理准确性及合规安全要求更高，需谨慎推进应用落地 [5] - 建议选择高ROI场景，通过平台工具链降低构建成本，使用模型推理加速技术提升效率 [5] 数据质量提升方法 - 通过数据清洗预处理去除噪声，修复缺失数据，引入公平性算法消除歧视偏见 [6] - 使用合成数据生成弥补少数群体数据不足，采用LIME、SHAP等算法提高模型可解释性 [6] AI行业未来趋势 - 国产基模崛起和开源加快推动AI应用产业化，需构建强大AI基础设施并做好算力管理调度 [7] - AI需与软件深度结合催生颠覆性创新，通过协同机制、行业标准和开源模式加速研发效率和应用质效 [7]

大模型应用现状与挑战 - 当前AI大模型在银行业的应用主要集中在智能办公领域，如文本校对、合同质检等，但准确率仅95%，低于业务部门要求的99%，仍需人工复核[1] - 金融机构普遍认为单纯接入大模型不产生实际业务价值，需与业务场景深度融合才能提升AI效能[1] - 大模型在解决复杂业务问题时存在瓶颈，需依赖科技团队对业务逻辑的解构能力和领域知识沉淀[1] 银行AI战略与投入 - 工商银行2024年金融科技投入285.18亿元（占营收3.63%），建设银行投入244.33亿元（占营收3.26%），中国银行投入238.09亿元（占营收3.76%）[3] - 招商银行2024年信息科技投入133.50亿元（占营收4.37%），中信银行投入109.45亿元（占营收5.12%）[4] - 北京银行启动"All in AI"战略，致力于打造"人工智能驱动的商业银行"[3] 技术应用与场景落地 - 大模型在智能客服、合同质检、估值对账等基础领域应用较多，但在财富管理、投资策略等核心业务领域应用仍有限[4] - 智能交易环节应用前景广阔，AI交易员可缩短交易查询和对接时间，比文本校对产生更大价值[6] - 生成式AI需注意隐私保护，银行坚持"模型不联外网、数据不出行、敏感信息不入模"原则[6] 生态建设与未来方向 - 银行正构建"自主平台+场景深耕+生态共建"三位一体的AI赋能体系，未来将向轻平台、重应用模式转变[2] - 工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型体系"工银智涌"，对客交易效率提升三倍[7] - 预训练基础大模型的金融知识配比仅5%，需通过二次训练提升专业性，大型银行与中小银行需加强合作缩小数字鸿沟[8]

文章核心观点 2025年第一季度建设银行经营业绩稳健，业务结构优化，关键指标均衡协调，服务实体经济有力，金融“五篇大文章”融合发展，风险管控强化，未来将推进高质量发展 [2][3][7] 经营业绩概况 - 2025年4月29日建设银行公布2025年第一季度经营业绩，按国际财务报告准则计算为集团数据 [2] - 公司贯彻落实决策部署，坚持稳中求进，把握高质量发展任务，融入改革大局，优化金融供给，守牢风险底线 [2] 关键指标情况 - 截至2025年3月31日资产总额42.79万亿元，较上年末增加2.22万亿元，增幅5.48% [3] - 负债总额39.38万亿元，较上年末增加2.16万亿元，增幅5.79% [3] - 吸收存款30.43万亿元，较上年末增加1.72万亿元，增幅5.99% [3] - 实现净利润837.42亿元，净利息收益率1.41% [3] - 年化平均资产回报率0.80%，年化加权平均净资产收益率10.42% [3] - 资本充足率19.15%，一级资本充足率14.67%，核心一级资本充足率13.98%，保持同业较优水平 [3] - 不良贷款率1.33%，较上年末下降0.01个百分点；拨备覆盖率236.81%，较上年末上升3.21个百分点，资产质量稳定 [3] 服务实体经济表现 - 发放贷款和垫款总额27.02万亿元，较上年末增加1.18万亿元，增幅4.55% [4] - 金融投资11.31万亿元，较上年末增加0.62万亿元，增幅5.83% [4] - 提升服务区域协调发展战略质效，制定支持粤港澳大湾区等区域金融服务方案 [4] - 推动新质生产力发展，首家完成100亿元S基金战略合作协议签约 [4] - 落地3笔科技企业并购贷款试点业务，投放规模5299万元 [4] - 投向制造业中长期贷款余额1.79万亿元，较年初新增1671.46亿元，增速10.31% [4] - 个人消费贷款余额1.61万亿元，数字人民币累计消费笔数4.80亿笔，累计消费金额1015.57亿元 [4] - 发布2025年行动方案支持民营经济，民营企业贷款余额6.47万亿元，增幅7.92% [5] - 推进支持小微企业融资协调工作机制，累计服务客户近120万户 [5] 金融“五篇大文章”发展 - 科技相关产业贷款余额超4万亿元，战略性新兴产业贷款余额3.34万亿元，较上年末增长17.14% [6] - 承销科创票据20期，承销规模62.02亿元 [6] - 绿色贷款余额5.64万亿元，较年初同口径余额增长13.18% [6] - 普惠型小微企业贷款余额3.63万亿元，较上年末增加2219.81亿元 [6] - 涉农贷款余额3.56万亿元，较上年末增加2310.63亿元 [6] - 建信养老金二支柱资产管理规模突破6300亿元 [6] - 手机银行和建行生活“双子星”用户总数达5.27亿户 [6] - 数字经济核心产业贷款余额8350.93亿元，较上年末同口径余额增长11.14% [6] 风险管控情况 - 强化集团一体化风险管控，推进全面风险管理体系建设，发挥协同控险机制 [7] - 强化资产质量“跨周期”管控，完善防控机制，提升不良化解处置质效，风险总体可控 [7] 未来发展规划 - 面对复杂外部环境，公司将统一思想行动，增强“三个能力”，贯彻相关会议精神 [7] - 做好问题整改，开展学习教育，巩固深化教育成果，推进高质量发展 [7]

数字金融创新 - 公司展示"授信审批金融大模型财务分析"技术 将企业财务分析报告生成时间从数小时/天压缩至分钟级 获国家数据局"数据要素X"大赛"技术创新奖" [3] - 推出超10项首展产品 包括"工程宝"数字化监管平台(实现工程款支付全链条追溯)及数字跨境金融"工具箱"(含撮合/融资/结算/汇率避险等服务) [3] - 创新"358"科技金融服务体系 包含三级组织架构/"五专"工程/八维定贷模式 配套超30项专属产品 服务6000+科技创新主体 [7] 政务数字化合作 - 参与承建福建省住房公积金系统/农村产权交易平台/一码就医等项目 为"闽政通"提供政融支付/普惠金融等便民服务 [5] - 对接中国东南大数据产业园/数字中国会展中心等重点项目 提供信贷结算/造价咨询/专业融资等综合服务 [5] - 开放网点资源支持250+项政务服务办理(含社保/不动产等) 将网点打造为"百姓身边的第二政务大厅" [5] 科技赋能实体经济 - 升级"技术流""科创雷达"评价工具 整合社保/水电费/财务/股权投资等数据实现企业精准画像 [6] - 完善"股贷债保"综合服务体系 通过专营机构/专属产品/贴息政策/利率下调等组合拳服务市场主体 [6] - 联合行业协会/产业龙头/高校开展"投融资路演""产融对接会"等活动 提供资源对接/政策辅导等全方位支持 [6] 普惠金融生态建设 - 打造"欢孝适老一平方"网点 配备智慧体测机/血压仪等设备 举办文化惠老活动构建养老生态圈 [8] - 开发"文旅+金融+养生+安全"体感游戏 将反诈技巧/金融知识融入八段锦健身活动 [8] - 通过"建行生活+数币"市集开展福品竞拍/"以旧换新"等活动 发放数币红包实现1分购好物促进消费 [9]

Alpha Engine新功能概述 - 核心观点：Alpha Engine推出"个人会议"和"Deep Research"两大功能，显著提升投研效率[1][15] - 行业背景：投资行业信息密度高，线上会议占比提升，除夕夜有2000+人参与线上分享[1] - 痛点解决：AI分身可同时参加多个会议，15-20分钟完成分析师数小时工作[5][17] 个人会议功能 - 实现方式：通过企业微信关联会议账号，AI自动拨入并生成加密会议纪要[5] - 覆盖平台：支持腾讯会议和主流券商平台，采用网页代理拨入方式[5][6] - 数据安全：会议数据加密传输，纪要存储在个人知识库[8] 知识管理功能 - 微信集成：可直接转发文档给AI助手生成摘要，自动分类存储[11] - 技术基础：基于Deepseek的FinGPT大模型，经金融数据微调[12] - 验证机制：回答内容附带数据来源引用，确保准确性[14] Deep Research功能 - 研究能力：可独立完成复杂研究任务，分析数百个多格式资料来源[16] - 案例展示：15分钟生成美联储2025Q2货币政策预期报告，含7大章节结构[21] - 数据优势：结合金融行业高质量语料库，适合行业框架分析[19] 产品获取方式 - 试用权益：100位30天VIP免费体验，需输入口令"penny"[22][23] - 多端支持：提供PC网页端、APP应用市场下载和小程序版本[24][25] - 开放策略：个人会议全平台开放，深度研究暂限机构体验[22]

文章核心观点 中国建设银行利用DeepSeek系列大语言模型微调形成金融大模型，应用于多领域提升效率和质量，2024年完成多次迭代更新，算力规模增长且保持同业领先 [2][3] 金融大模型开发与部署 - 基于DeepSeek - R1形成推理类金融大模型，今年2月在生产环境完成私有化部署 [2] 金融大模型应用情况 - 应用覆盖全集团一半以上员工、46个业务领域、200多个场景 [2] - 应用于客户经营管理、信用风险管理、支付结算、托管、IT研发等领域，提高工作效率和质量，控制部分领域风险 [2] - 在授信审批领域，自动生成财务分析报告，将工作时间从数小时压缩到分钟级别 [2] - 在个人金融领域，结合大数据和金融大模型，提升客户经理智能化水平和营销转化成功率，将单个客户营销数据分析时长从平均30分钟缩短至平均5分钟 [3] 金融大模型基础应用打造 - 发挥金融大模型赋能减负作用，打造AI助手、AI工具箱、代码解释器、向量知识库等基础应用 [3] 金融大模型迭代与算力情况 - 2024年末完成金融大模型迭代更新16次，通用能力评分和业务场景能力评分明显提升 [3] - 2024年上线168个金融大模型应用场景，覆盖集团约一半员工 [3] - 2024年末算力规模507.72PFlops，较上年增长9.58%，新型算力占比超23.39%，整体算力规模和服务能力保持同业领先 [3]

报告公司投资评级 - 维持“增持”评级，给予2025年40xP/E，调整目标价为30.80元/股 [2][15] 报告的核心观点 - 四季度交投活跃带动公司业绩增长，2025年至今市场成交量及两融余额仍保持高位，继续看好公司业绩，AI赋能提升公司竞争力 [3] 根据相关目录分别进行总结 催化剂 - 资本市场交投活跃，居民财富管理需求持续增长 [5] 财务摘要 |项目|2023A|2024A|2025E|2026E|2027E| |----|----|----|----|----|----| |营业收入（百万元）|11,081|11,604|13,743|15,280|16,721| |(+/-)%|-11.2%|4.7%|18.4%|11.2%|9.4%| |净利润（归母，百万元）|8,193|9,610|12,213|13,632|14,459| |(+/-)%|-3.7%|17.3%|27.1%|11.6%|6.1%| |每股净收益（元）|0.52|0.61|0.77|0.86|0.92| |净资产收益率(%)|11.4%|11.9%|13.3%|13.0%|12.2%| |市盈率(现价&最新股本摊薄）|47.07|40.13|31.58|28.29|26.67| [6] 交易数据 - 52周内股价区间为9.96 - 30.00元 - 总市值385,641百万元 - 总股本/流通A股为15,786/13,359百万股 - 流通B股/H股为0/0百万股 [7] 资产负债表摘要 - 股东权益76,942百万元 - 每股净资产4.87元 - 市净率（现价）5.0 - 净负债率 -196.38% [8] 股价走势 - 2023 - 2024年东方财富与深证成指升幅对比展示 - 1M、3M、12M绝对升幅分别为1%、 -7%、80%，相对指数升幅分别为 -1%、 -10%、65% [10][11] 相关报告 - 《利润微降符合预期，交投活跃看好增长》2024.10.28 - 《需求不足代销承压，增配固收投资亮眼》2024.08.11 - 《代销承压投资高增，AI落地助力增长》2024.04.25 - 《需求低迷代销承压，AI赋能助力增长》2024.03.15 - 《大模型赋能全场景，B/C两端有望齐发力》2024.01.12 [12] 公司业绩分析 - 2024年调整后营收149.76亿元，同比+12%；归母净利润96.10亿元，同比+17%，符合预期 - 手续费收入同比23.07%至61.13亿元，贡献调整后营收增长总量的69%；利息净收入同比6.91%至23.81亿元，贡献9%；基金代销收入同比 -22%至28.41亿元，贡献 -47%；投资收益大幅提升至33.71亿元，同比51%，投资收益率4.75% - 营业总成本同比 -1.75%至42.53亿元，销售费用同比下降31%，研发费用同比+6%至11.43亿元 [15] 未来展望 - 2025年市场交投活跃，截至3月14日，日均股票成交额1.56万亿元，同比+80%，两融余额19282亿元，同比+27%，公司业绩有望大幅增长 - 公司“妙想”金融大模型加速落地赋能B端和C端，提升竞争力，打开业绩想象空间 [15] 财务预测表 - 展示2023A - 2027E资产负债表、利润表、现金流量表及主要财务比率等数据 [16] 可比公司估值表 |股票代码|股票简称|收盘价（元）|EPS（元/股）|PE| |----|----|----|----|----| | | |2025/3/14|2023A|2024A/E|2025E|2023A|2024A/E|2025E| |300803.SZ|指南针|92.86|0.18|0.26|0.61|515.89|357.43|152.38| |300033.SZ|同花顺|318.70|2.61|2.65|4.09|122.11|120.38|77.92| |600030.SH|中信证券|28.07|1.30|1.42|1.68|21.59|19.70|16.70| |601688.SH|华泰证券|18.08|1.35|1.75|1.68|13.39|10.35|10.74| |平均值| | | | | |168.25|126.96|64.43| [17]

文章核心观点 金融行业正系统性拥抱AI，金融大模型从“效率工具”升级为“战略引擎”，有望重构金融服务全生命周期管理，但应用中存在提升模型准确性、实现技术投入可持续、应对数据和隐私保护挑战等问题；东方财富发挥数据和技术优势推进AI在金融核心场景应用落地，还提出金融机构实现金融科技与投保结合及加快基金投顾业务发展的建议 [1][2][9] 金融行业AI应用变化 应用覆盖面扩大 - 金融行业对AI认知经历谨慎观望、战略重估到全行业系统性拥抱三个阶段，大模型落地应用从试点迈向规模化 [2] - DeepSeek等高质量、低成本开源模型降低应用部署门槛，促进金融AI应用生态繁荣 [2] 场景化结合深度提升 - 金融机构对大模型态度从“是否要做”转向“如何做深”，推动应用从基础场景向分析决策场景融入 [3] - 应用深化使解决大模型内生问题更紧迫，行业正构建评测标准为安全治理提供指引 [3] 东方财富大模型探索与创新 开启AI投研新范式 - 传统投研模式难覆盖全市场标的，大模型与投研需求场景契合度高 [6] - 公司推出妙想投研助理，推动投研行业从“经验驱动”向“数据+算法驱动”跃迁 [6] 做强模型能力 - 完善模型“金融思维链”，使其深度理解金融规范和业务要求 [7] - 推出信源分级机制，提高妙想对信源分析辨别能力 [7] - 革新隐私保护与安全架构，建立全流程风险防控体系 [7] 构建开放金融生态 - 联合产学研主体推动行业规则共建，发布金融开源评测数据集 [8] - 参与金融大模型领域标准编制，为行业安全稳健发展贡献力量 [8] 金融大模型对券商业务变革 支持投研业务 - 以“人机协同”模式颠覆传统投研工作范式，高效赋能投研 [9] 赋能客户服务 - 从“标准化响应”转变为“个性化交互”，拓展服务边界 [9] 助力风控体系建设 - 从“事后分析”转向“事前预警”与“事中监控”，构建动态风险防控体系 [9] 金融机构应用大模型挑战 提升模型准确性 - 金融场景对模型精确度与可解释性要求高，大模型多步推理可靠性待提升 [10] 实现技术投入可持续 - 大模型算力需求指数级增长，运维与升级资金压力大 [11] - 需平衡技术引入成本与价值创造，合理配置计算资源 [11] 应对数据和隐私保护挑战 - 应用涉及海量金融数据分析，需保护数据安全，规范数据流动 [11] 金融科技与投保结合建议 建立差异化服务体系 - 运用金融科技建立精细化客户画像，提供个性化、差异化服务 [12] 创设多元化产品矩阵 - 提供智能化投顾服务，创设普惠性产品，提升金融服务覆盖面 [12] 输出趣味性投教内容 - 通过新媒体平台和创新形式，提升投教体验互动性和趣味性 [12] 构建健全数据保护体系 - 开发利用数据保护前沿技术，筑牢隐私和数据安全防护盾 [12] 加快基金投顾业务发展建议 “投”端 - 扩大参与主体和可投资产品品类，提供全面定制化投顾策略 [13] “顾”端 - 建立健全人才培养和激励机制，提升陪伴式服务能力 [13]