行业趋势与竞争格局 - 金融科技已从行业“可选项”变为“必答题”，大模型、云计算等技术的规模化应用降低了中小机构的技术准入门槛，行业整体技术底座逐步趋同 [1] - 未来大中小机构在算法与算力上的差距将逐步缩小，金融机构的核心竞争力将转向对数据的获取与运用能力 [1][4] - 对于规模相近、业务模式易同质化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手 [1][5] 公司战略与产品布局 - 公司定位为AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”，重点聚焦投研、财富管理、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域 [2][11] - 公司于2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“WarrenQ”，并于今年发布AI友好型金融数据库AIDB，通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，实现大模型对金融结构化数据的精准调取 [2][5] - 公司希望承担三大核心作用：发挥数据要素企业的核心价值、助力金融机构大模型落地、联合各方共同探索商业模式创新 [2][10] 技术应用与场景落地 - 未来金融AI发展的真正突破口在于将技术与业务深度融合的“场景化应用” [2][7] - 在投资研究领域，借助大模型可深化知识加工，依据个性化偏好生成深度研究数据，未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期 [11] - 在财富管理领域，公司旨在为用户优化资产配置提供信息支持，并赋能投资顾问 [11] - 在风险预警领域，公司将依托AI技术助力金融机构提升风险预判、评估能力 [12] - “智能体+大模型”的融合应用已进入关键实践阶段，智能体能够调用现有金融工程模型和内部投资策略，实现与业务系统的有机融合 [6] 大模型发展挑战与展望 - 应对大模型“幻觉”的常见方式是采用“检索增强生成（RAG）”和“上下文工程”，通过检索外部知识优化结果 [3] - 未来三到五年大模型发展将呈现三大变化：操作层面实现关键突破替代繁琐工作、人机交互模式变革、行业IT建设向低/无代码化发展 [9] - 大模型目前无法完全替代人类，尤其在重大决策、精准洞察和信息挖掘方面仍需人类判断力和经验 [4] - 国内金融科技公司在图计算、联邦学习等细分工程场景已处于全球领先水平 [7]