行业投资评级 - 报告对“AI+金融”行业持积极看法，认为行业拐点已至，AI应用落地加速已是必然[1][3][7] 核心观点 - 金融行业数智化转型需求与大模型技术特性高度契合，是AI应用落地的绝佳“试验田”[1][3] - 2025年DeepSeek R1的发布助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减，并实现模型开源，成为金融机构本地化部署AI的行业拐点[1][3][7] - AI应用已在各类金融机构的核心业务领域以及中后台场景中加速渗透，未来AI有望重构金融业务流程和组织架构[3][7] - 行业内驱（IT支出扩张）与政策外驱共振，金融AI落地加速已是必然[3][14] 投资建议 - 建议关注金融信息服务、第三方支付、银行IT、证券IT、保险IT等细分领域[3][8][9][10][11] - 金融信息服务领域相关标的包括同花顺、九方智投控股、指南针[3][8] - 第三方支付领域重点关注新大陆、新国都，相关标的包括拉卡拉[3][9] - 银行IT领域重点关注宇信科技、京北方、广电运通、神州信息、中科金财、高伟达、天阳科技，相关标的包括长亮科技[3][9] - 证券IT领域重点关注恒生电子、金证股份、顶点软件[3][10] - 保险IT领域重点关注新致软件、中科软[3][11] 行业驱动力分析 外部驱动力 - 大模型技术特性与金融行业数智化转型需求高度匹配，金融行业属于数据、信息密集型产业[14][18] - 顶层设计驱动金融机构向“人工智能化”转型，2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》[20][23] - 2025年5月人民银行科技司司长李伟发表署名文章，提出要稳妥有序推进人工智能大模型应用[3][23] 内部驱动力 - 金融机构IT支出持续扩张，2023年我国金融机构科技投入总规模达到3598亿元，同比增长9.8%[25] - 2024-2028年预计市场整体将以约13.3%的复合增长率高速增长，2028年国内金融机构的科技投入规模或将突破6500亿元[25] - 2024年中国金融行业AI and Generative AI投资规模达到196.94亿元，到2027年将达到415.48亿元，增幅达到111%[25] - 2024年金融行业大模型相关招投标明显加速，全年共有133个大模型中标项目，披露中标金额总额为23961万元[27] 技术路径与发展趋势 通用模型+金融语料 - 当前AI与金融的结合主要有两条技术路径：通用模型结合金融语料训练和金融垂类大模型[36] - 推理大模型具备长思维链，解决复杂金融问题的能力更强，可实现推理过程显性化[40][41] - DeepSeek R1在2025年1月发布并同步开源，性能比肩OpenAI o1的同时大幅降低算力成本[45] - 2025年5月DeepSeek R1完成小版本升级，在AIME 2025测试中准确率由旧版的70%提升至87.5%[48] 金融垂类大模型 - 金融垂类大模型更专注更懂金融，更适合解决金融行业的具体问题[63] - 2024年12月度小满开源业内首个金融行业推理大模型轩辕-FinX1，在金融评测基准上表现优于一流通用大模型[64] - 2025年7月蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，基于金融实际应用场景原生[67][68] AI智能体发展趋势 - AI智能体尤其是多智能体协作已成为未来重点研发方向[3][77] - 目前25.0%的银行、22.2%的证券公司、13.6%的保险公司正在采用智能体技术[78] - 多智能体系统适用于复杂、动态的金融环境，在量化金融与投资分析等场景具有优势[82][87] 市场应用与落地情况 - 银行类机构发起的大模型相关采购项目数量最多（71个），占比达到53%[27] - 应用类项目数量最多（82个），占比62%，表明金融机构关注大模型技术在具体业务场景中的落地[27] - 多家金融机构已完成DeepSeek大模型的部署和应用，包括工商银行、建设银行、广发证券、人寿财险等[53][56][57]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：稳定币行业、酒水行业 - **公司**：泰达公司、Circle 公司、连连数字、恒宝股份、宇信科技、朗新集团、国泰君安国际、拉卡拉、新国都、新大陆、原币科技、恒生电子、朗新科技、恒成电子、金证股份、顶点软件、长亮科技、金北方 纪要提到的核心观点和论据 1. **稳定币架构与产业链** - 稳定币是锚定主权信用法币的加密货币，是法币的数字投射，稳定性介于加密货币和法币之间，已从交易媒介演变为金融基础设施 [1][2] - 产业链分为上游（基础设施、发行方、资产管理）、中游（支付服务商、交易所、跨链清算机构）和下游（交易结算、跨境支付等场景） [1][3][4] 2. **稳定币生态主要玩家及竞争优势** - USDT：由泰达公司发行，占市场约 60%份额，市值超 1500 亿美金，先发优势显著，但储备透明度有争议 [3] - USDC：由 Circle 公司发行，是合规标杆，受 Visa 与贝莱德青睐，但成本较高，50%以上收入用于分销费用 [6] - DAI：抵押型稳定币，通过超额抵押加密资产增强抗风险能力，但依赖复杂算法 [6] 3. **稳定币对全球货币体系的影响** - 90%以上市值超 2500 亿美金的稳定币与美元挂钩，增强了美元全球储备货币地位，并渗透到国际贸易与金融系统 [6] - 人民币短期内受稳定币影响较小，中国可发展数字人民币提升国际影响力，同时警惕金融风险，推进香港构建人民币稳定币市场生态 [1][7][8] 4. **稳定币核心应用场景**：加密货币交易、去中心化金融、跨境支付与汇款、企业资金管理、国际结算与供应链金融，未来可能覆盖储值或理财场景 [10][12] 5. **香港新规催化作用** - 8 月初生效的香港新规是全球首个全面监管框架，将推动产业系统性变革 [11] - 受益标的分五类：跨境支付与清算服务商、数字基础设施与安全服务商、银行 IT 系统改造商、实体资产通证化服务商、港股直接受益标 [11][14] 6. **稳定币对人民币国际化的作用** - 稳定币将成为人民币国际化重要支点，通过区块链技术减少对 SWIFT 系统依赖，扩大使用场景，促进跨境支付规模提升 [14][15] - 2024 年人民币在全球跨境收付总额中占比 4%，到 2030 年有望提升到 10%，第三方支付公司将受益 [16] 7. **第三方支付公司优势及策略**：优势取决于牌照覆盖范围和区域推广能力，策略是扩展牌照覆盖范围和加强区域推广 [17][18][19] 8. **产业链潜在受益方向**：发行方及其技术支持、硬件设备供应商、相关产业链如蚂蚁链和京东链、RWA 相关产业、香港稳定币发行牌照持有者 [21] 9. **银行和证券领域受益企业**：证券领域首选恒成电子，其次是金证股份和顶点软件；银行领域首选宇信科技，其次是长亮科技和金北方 [22] 其他重要但可能被忽略的内容 - 稳定币市场呈现“双超多强”格局，USDT 和 USDC 占据约 85%的市场份额 [1][5] - 未来稳定币创新风险管理可能遵循“LAWS code”原则，需中心化管理维持稳定性 [5] - 酒水行业增量预期约 10 万亿元，约 3 万亿元由中小支付公司服务，若占 1%市场份额，支付流水提升 3000 亿元，收入提升 30 亿元 [20]

纪要涉及的公司 京北方、长亮科技、神州信息、同花顺、财富趋势、宇信科技 纪要提到的核心观点和论据 京北方亮点 - 金融信息化领域龙头，85%以上收入来自银行 IT 服务业务 [3] - 软件开发收入规模在已上市银行 IT 公司中最大，过去几年收入稳健增长 [3] - 业务集中在软件开发领域，收入来自软件开发和流程服务 [3] - 客户主要为大型银行，占比超 60%，经营稳健，能深度参与数字货币和 AI 建设 [2][3] 未来增长动力 - 拓展非银客户，通过内生和外延双轮驱动扩大金融 IT 领域客户覆盖面和收入规模，成为多元服务综合厂商 [4][5] - 将 AI 技术作为主要发展方向，AI 应用及相关数据服务业务预计今明两年高速增长，2024 年相关业务收入约 8000 万 [5] AI 技术优势 - 深度参与大行 AI 建设，已发布四个重量级产品并在多行业落地，在银行领域有显著先发优势 [6] 数字货币发展情况 - 参与人民币系统建设，与央行数研所深入合作，在数字货币系统建设有深厚积累 [7] - 技术可复用于稳定币建设，正探索香港等地稳定币业务，与国内大型银行探讨虚拟资产及真实世界资产变现 [8] 盈利情况 - 2025 年起预计维持 10%左右收入复合增速，归母净利润通过提升人效维持 15%左右年复合增速 [2][9] - 2025 年预测收入 51.5 亿，利润 3.6 亿，对应 2025 年 PE 接近 50 倍，有投资价值 [9] 估值提升潜力 - 对标平均市盈率约 67 倍的公司，在稳定币政策落地和 AI 订单增加推动下，股价有 50%以上上涨空间，今明两年收入增长预计维持在 50%以上 [4][10] 稳定币行业催化剂 - 香港稳定币规划 8 月 1 日生效，美国天才法案 8 月生效，促使更多企业加入稳定币发行体系或虚拟资产交易业务 [11] 长亮科技优势 - 在稳定币领域有卡位优势，核心系统卖到海外，与渣打银行深入合作，是香港稳定币盲盒测试参与方之一 [4][12] - 与腾讯保持合作，涨幅不及龙头公司，新一轮贝塔时值得关注 [12] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 京北方 2024 年报表单独拆分人工智能和数据服务项 [5] - 本周京北方可能出现 30% - 40%的上涨 [11] - 长亮科技去年核心系统被泰国大型银行接纳获大规模订单，在东南亚和香港有丰富客户积累和业务人员 [12]

核心观点 - 航空业国内航线有望供需再平衡，国际航线短期仍承受结构性供给过剩压力，旺季航空股具备向上弹性 [2][3][4] - 金融科技板块整体经营承压，但政策扶持、需求端新兴领域机会及技术共振有望带来行业成长性恢复 [9][10][11] - 中美经贸会谈取得实质性进展，降低关税风险，利好国内出口，降低全球经济和贸易体系不确定性 [16][17][18] - 中美谈判超预期，市场有望重回活跃，可关注出口链、大科技和大消费板块 [22][23][24] - 公募基金监管方案落地，推动行业高质量发展，建议关注证券和保险行业头部公司及相关 ETF [27][28][30] 航空业 业绩概览 - 24 年下半年以来航空业经营压力大，24Q4 三大航扣非归母共亏损约 108 亿，25Q1 合计亏损由 24 年 Q1 的 21 亿提升至 44 亿 [2] - 2024 年“量升价降”，国内航线客座率显著提升，经济舱平均票价明显下降 [2] 国内航线展望 - 2025 年国内航线有望向供需再平衡演进，民航局将通过考核指标约束供给端 [3] - 25Q1 三大航国内线运力投放同比下降，客座率继续提升，若维持客座率压缩供给，对盈利能力恢复有助益 [3] 国际航线展望 - 国际线供需再平衡难度大，部分长航线需求未恢复正常，宽体机利用率低，短期承受结构性供给过剩压力 [4] 供给情况 - 预计 25 - 27 年行业供给端维持较低增速，航司实际运力增长大概率低于计划增长 [7] 投资建议 - 目前航空股 PCF 估值与三大航市值处于相对低位，旺季航空股具备向上弹性，建议关注旺季盈利弹性 [8] 金融科技板块 经营情况 - 2024 年 A 股金融科技板块 35 家上市公司合计收入 1186.37 亿元（同比 - 2.73%），归母净利润 147.62 亿元（同比 - 13.85%） [9] - 金融信息服务、保险 IT 板块增速相对稳健，证券 IT 板块营收增速降幅较大，银行 IT 板块分化明显 [9] - 行业整体研发费用率相对稳定，24 年达 11.41% [9] 发展趋势 - 政策端依托“五篇大文章”加快金融强国建设，行业景气度持续提升 [10][11] - 需求端金融机构 IT 投入有望提升，新兴领域技术需求带动行业成长性恢复 [11] - 技术端云、AI、数据要素多维共振，带来行业自下而上催化 [11] 市场格局 - 金融信创推高金融 IT 服务商价值量，格局进一步分化，关注新兴领域机会 [12] 中美经贸会谈 主要成果 - 双方承认会谈取得实质性进展，达成重要共识，关税及相关反制政策状态回到 4 月 2 日之前，叠加对等 10%关税 [17] - 建立中美贸易交流机制，双方工作组定期和不定期交流磋商 [17] - 针对芬太尼的关税有望进一步下降，最终关税会比 30%低 [17] 影响分析 - 利好国内出口，减轻经济压力，出口或保持高增长，未来向中端和中高端产业倾斜 [18] - 降低全球经济和贸易体系不确定性，美国希望平衡贸易 [18] - 无差别基础关税 10%提高美国消费者关税承担比例，刺激商品价格上升，增加联邦政府税收 [19][20] - 市场关注点转向夏季中期后的新减税法案，关税与减税结合调整税收体系 [20] 市场观点 - 对美股短期态度从中性转为中性略谨慎积极，长期从中性略谨慎转为中性 [20] - 国内资本市场维持震荡牛市判断不变 [20] 中美谈判对市场影响 市场表现 - 中美谈判超预期，一次性大幅降低双边关税，短期稳定市场预期，中期存在不确定性 [22] 市场趋势 - 市场有望重回活跃，出口问题缓解，政策效果显现，资金充裕，风险偏好提升 [23] - 中期若 2 季度业绩改善得到验证，指数有望开启新上涨周期，关键验证时点在 7 - 8 月 [23] 投资策略 - 关注受关税冲击较大的出口链，存在修复预期 [24] - 关注大科技板块，以人工智能、机器人以及国防军工为主线 [25] - 考虑市场热点轮动，关注大消费板块 [25] 公募基金行业 政策举措 - 证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》，共 25 条举措，涉及多方面 [27][28] 政策重点 - 推动浮动管理费收取机制落地，加强信息披露透明度，降低投资者成本 [28] - 改革绩效考核机制，加大薪酬管理力度，强化核心投研能力建设 [28] - 引导基金长期投资行为，建立逆周期调节机制 [28] 政策影响 - 为公募基金向中长期价值投资风格靠拢提供政策指导，提升投资者获得感，改善资本市场流动性 [29] - 助力证券价格趋近合理价值，提升投资回报 [29] 投资建议 - 关注证券和保险行业头部公司投资价值，以及证券、保险 ETF 投资价值 [30]