证券IT：大模型赋能反弹“旗手”

创建于 2025-04-29T10:23:20.530212+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:15.686654+08:00

摘要

本报告聚焦证券IT行业在AI大模型浪潮中的积极拥抱与创新实践，梳理了国内外金融大模型应用进展及典型厂商案例，如同花顺启动大模型内测、恒生电子发布LightGPT等，展示了金融行业作为AI大模型落地重要场景的潜力及证券IT作为市场反弹先锋的表现优势。报告复盘证券IT板块历史反弹行情，结合关键数据图表，提出重点关注互联网金融服务与证券IT厂商的投资机会，并提示相关技术升级及监管风险[pidx::0][pidx::2][pidx::5][pidx::7][pidx::8][pidx::9]

速读内容

证券IT行业全面拥抱AI大模型，国内同花顺率先启动基于Hithink GPT的大模型内测，赋能问财升级版，助力智能选股、诊股及投资教学等服务，具备丰富C端3000万月活流量及快速增长的B端iFind业务基础，为AI落地提供广阔场景 [pidx::0][pidx::5]

恒生电子发布金融大模型LightGPT，针对2000亿中文金融tokens训练，提升了15%整体效果及13%安全合规性，推理速度提升50%，并开源7B模型以支持私有化部署，配合金融智能助手光子产品实现大模型与应用场景的高效连接，推动金融领域AI应用落地 [pidx::6]

海外金融大模型典型案例：彭博BloombergGPT模型基于3630亿金融领域token训练，参数规模达500亿，支持多项金融NLP任务，同时哥伦比亚大学发布的FinGPT开源框架支持丰富金融应用，FinChat基于GPT4打造的交互网站，提供结构化和非结构化数据查询，并采用多层订阅收费模式，现用户超15万 [pidx::2][pidx::3][pidx::4]

证券IT板块表现为市场反弹的“旗手”，自2023年7月24日“活跃资本市场”政策提出后，相关证券IT标的如指南针、财富趋势、同花顺等均显著跑赢大盘，历史复盘显示证券IT在2019-2023年多轮计算机行业反弹中均取得优异表现，显示行业韧性与市场认可度高 [pidx::0][pidx::7][pidx::8]

(注：图9展示同花顺月活用户数走势)

投资建议明确看好金融行业结合大模型的技术红利，重点关注具有成熟互联网金融信息和服务平台的龙头企业（如同花顺、指南针、东方财富），以及重点证券IT厂商（恒生电子、金证股份、财富趋势、顶点软件），认为该领域在AI赋能下具备显著成长空间和价值释放潜力 [pidx::0][pidx::8]
风险提示包括：AI技术升级进度可能低于预期，限制产品落地速度；监管政策调整影响AI应用推广节奏；以及资本市场波动可能影响证券IT业务盈利及估值稳定性 [pidx::9]

深度阅读

证券IT：大模型赋能反弹“旗手”——详尽深度分析报告

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 计算机行业动态报告——证券IT：大模型赋能反弹“旗手”
作者 / 分析师： 吕伟（主稿，执业证书 S0100521110003），丁辰晖（参与，执业证书 S0100522090006）
发布机构： 民生证券研究院
发布日期： 2023年12月8日
研究主题： 聚焦证券IT行业在AI大模型赋能环境下的发展动态，涉及行业技术进展、典型企业实践、市场表现及投资机遇。
核心观点及评级：

报告强调证券IT行业作为计算机行业中特别是在资本市场反弹行情中的“旗手”角色，重点介绍了国内企业（同花顺、恒生电子、金证股份等）及海外金融垂直大模型的实践，如彭博的BloombergGPT和FinChat。

- 认为金融行业因具备海量专业数据和多元B/C端客户，成为AI大模型落地的重点和典范场景。

投资建议维持“推荐”评级，关注行业龙头及头部证券IT厂商，提示AI技术迭代、监管政策和资本市场波动等风险。

- 目标价未明确公开，但EPS、PE数据详见盈利预测表格，为投资决策提供辅助依据。
整体而言，报告通过多维度数据和案例详细解析证券IT行业在AI大模型推动下的战略机遇，立意明确，论证扎实。[pidx::0] [pidx::8]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与行业动态概述（第0页、第1页）

报告一开篇即点明以大模型赋能证券IT的行业趋势，强调国内证券IT厂商积极融入AI浪潮，同花顺大模型内测启动，恒生电子、金证股份纷纷发布自研金融大模型，揭示行业已进入新阶段。海外FinChat等商业模式成熟的金融大模型为国内提供了蓝本示范。
作者指出证券IT板块因其深度绑定资本市场活跃度，是市场反弹的重要“旗手”，通过复盘历史反弹行情和资本市场会议（7月24日政治局会议提出“活跃资本市场”）验证该观点，指导投资者关注证券IT投资机会。
投资建议重点覆盖互联网金融信息服务龙头（同花顺、指南针、东方财富）和证券IT厂商（恒生电子、金证股份、财富趋势、顶点软件）[pidx::0] [pidx::1].

2.2 金融行业拥抱AI革命（第2页、第3页）

2.2.1 模型与应用的国际视角

基于Bloomberg发布的金融大模型BloombergGPT（参数规模500亿，数据集包含3630亿条金融数据token），充分展现金融领域天然适合大语言模型（LLM）的应用，涉及自然语言处理任务如情感分析、实体识别等。
此外，哥伦比亚大学和NYU上海合作发布更小参数的FinGPT，虽规模较小但性能可匹配BloombergGPT。图3展示FinGPT框架体系，包括从数据源（新闻、社交媒体、交易信息等）到模型训练、应用场景（量化交易、风险管理、投资组合优化等）及云平台基础设施的完整生态[pidx::2] [pidx::3]。

2.2.2 FinChat商业实践示例

FinChat基于GPT-4打造，为C端和B端用户提供金融信息查询，覆盖结构化、非结构化数据。其订阅制商业模式分为Free、Plus、Pro三级，收费结构详见图5-6，其中Pro月费79美元，年费790美元，功能丰富且深受超过15万用户信任（包括RBC等机构）[pidx::3] [pidx::4] [pidx::5]。

2.3 国内证券IT厂商的AI大模型落地（第5页至第7页）

2.3.1 同花顺：大模型内测与业务优势

12月6日同花顺启动基于Hithink GPT的大模型内测，深度赋能其i问财等C端产品和iFind等B端业务。拥有约3000万月活用户基础为大模型线上应用提供了流量保障。i问财的多轮自然语言对话和智能投资建议能力，未来借助大模型有望显著升级其选股诊股、投资教学等服务能力。iFind作为B端入口，基于优质性价比在金融机构中有较强拓展潜力（见图9-10）[pidx::5] [pidx::6]。

2.3.2 恒生电子：LightGPT发布与智能助手“光子”

恒生电子10月19日金融技术大会亮相LightGPT金融大模型，基于2000亿条中文金融tokens训练，对金融任务专业度、安全合规提升显著（提升15%模型效果，13%安全，推理速度提升50%），适配华为昇腾AI算力。
智能助手“光子”作为大模型与实际业务连接的“中控”，实现文曲（内容创作）、善策（客户需求分析）、方圆（投资合规）等四大智能应用模块，有效赋能投顾、合规、运营场景（图13-14）。这套产品体系强调场景深度融合，是国内金融大模型落地的典范案例[pidx::6] [pidx::7]。

2.4 证券IT行业市场表现与历史复盘（第7页-第9页）

中共中央政治局7月24日提出“活跃资本市场”后，证券IT板块显著领涨，与计算机行业其他细分领域相比表现更优。
表1和图15-16详细列出了2023年7月底至8月中旬多个证券IT代表股（指南针、财富趋势、顶点软件等）涨幅远超基准指数，以及2019-2023年8轮主要计算机指数反弹行情中，证券IT公司整体表现亮眼，显示其反弹行情的先锋作用。
该历次复盘验证了证券IT对资本市场风险偏好变动的高度敏感性与较强弹性，进一步支撑作者推荐策略[pidx::7] [pidx::8]。

2.5 风险提示（第9页）

AI技术升级不及预期： 受制于国内外技术及资源条件，若技术迭代节奏滞后，可能影响产品上市及收益确认。

- 监管政策变动： AI应用处于起步期，监管政策的不确定性可能影响应用节奏，带来业务风险。

资本市场波动： 证券IT业务强相关资本市场活跃度，市场波动大可能影响成交并拖累业绩。

此三风险点指明行业未来面临的不确定性和潜在挑战，体现谨慎态度[pidx::9]。

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3. 图表深度解读

3.1 重点图表概述与解读

图1：金融大模型应用全景图（第2页）

该表系统梳理了金融大模型的应用场景（渠道管理、风险管理、营销等）、平台工具（数据标注、训练平台）、行业大模型种类（金融大模型、政务等）及基础设施，呈现层次清晰的AI生态图谱。
解读: 明确金融大模型构建的复杂性，强调数据、模型、行业场景深度结合，是创新应用的基础。[pidx::2]

图3（FinGPT架构）（第3页）

展示FinGPT技术架构及数据流细节，包括数据源（新闻、社交媒体、财报等）、数据处理（清洗、分词、特征提取）、训练及推理模型、应用层（量化交易、风险管理等）。
解读: 直观展现开源金融大模型如何基于海量多维数据，结合云平台及多种语言模型，实现对金融任务的专业化支持，适合理解AI落地流程。[pidx::3]

图4-7（FinChat示例与定价）（第3-5页）

通过FinChat在NVDA股票权益展示界面，演示AI驱动的结构化与非结构化数据即时查询能力。月度及年度订阅模式图（图5-6）说明产品多订阅层，满足不同用户需求，图7展示其15万+用户及机构认可。
解读: 商业实操成熟，显示金融AI产品用户基础和变现路径。[pidx::3] [pidx::4] [pidx::5]

图8-10（同花顺大模型内测和用户基础）（第5-7页）

图8为大模型内测页面，图9展示2019年以来同花顺月活用户保持在3000万以上，图10为iFind B端产品功能示意图。
解读: 同花顺具备强大流量护城河和B端布局，助力大模型应用的规模化推广。[pidx::5] [pidx::6]

图11-14（恒生电子LightGPT及“光子”助手）（第6-7页）

图11为LightGPT模型介绍，强调数据规模和技术优势，图12为现场体验场景，图13、14介绍智能助手“光子”及其应用层套件，列举了智能对话、内容创建和协同办公等能力。
解读: 恒生电子通过技术产品和智能助手生态，打造连接AI模型与多业务场景的桥梁，为大模型商业化示范案例提供可靠支撑。[pidx::6] [pidx::7]

表1及图15-16（证券IT反弹表现与复盘）（第7-9页）

表1统计7月24日至8月10日期间，证券IT多家公司涨幅显著超越沪深300及计算机指数，投资者对行业信心较强。图15与图16分别回顾2019-2020以及2021-2023年多轮计算机指数反弹期间证券IT板块的表现相对强劲，多家龙头企业屡次跑赢大盘。
解读: 该数据支持报告核心论点，证券IT为资本市场重要的弹性资产，反弹效应明显，投资风险偏好提升时表现突出。[pidx::7] [pidx::8]

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4. 估值分析

报告中盈利预测及估值数据采自Wind和民生证券研究院，展现主要重点证券IT公司2022-2024年EPS及PE（市盈率）估值水平：

| 代码 | 简称 | 股价（元） | 2022A EPS | 2023E EPS | 2024E EPS | 2022A PE | 2023E PE | 2024E PE | 评级 |
|------|--------|---------|---------|---------|---------|-------|-------|-------|----------|
| 300033 | 同花顺 | 153.99 | 3.15 | 3.07 | — | — | 50 | — | — |
| 300803 | 指南针 | 61.20 | 0.83 | 0.41 | 3.70 | 0.87 | 49 | 74 | 推荐未评级 |
| 600570 | 恒生电子 | 29.14 | 0.57 | 0.98 | — | 1.21 | 51 | 30 | 推荐 |
| 688318 | 财富趋势 | 142.68 | 1.65 | — | 2.39 | 3.02 | 87 | 60 | 未评级 |
| 600446 | 金证股份 | 12.16 | 0.29 | 0.33 | — | 0.43 | 43 | 37 | 推荐 |
| 603383 | 顶点软件 | 54.94 | 0.97 | 1.38 | — | 1.83 | 57 | 40 | 未评级 |

数据揭示整体证券IT板块PE水平普遍较高，反映投资者对行业未来增长潜力的预期。部分数据存在缺失与排列混乱，可能因排版或数据采集原因，建议仅做参考，综合结合行业趋势理解。纵观同花顺、恒生电子及金证股份等推荐龙头企业，均享受较高估值溢价，符合行业主题及重点企业地位[pidx::0]。

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5. 风险因素评估

报告明确指出三大风险：

AI技术升级不及预期：技术路径与迭代速度可能受制于技术积累及资金投入，若落后国外，影响产品竞争力和商业化速度。

- 监管政策变化：监管在AI加强领域尚无稳定框架，政策调控可能限制部分AI功能和落地节奏，增添合规负担。

资本市场波动加大：证券IT收入与交易量密切相关，市场波动将直接影响行业收入能力和利润稳定性。

报告虽无具体缓解策略，但明确提示风险发生可能对收入和股价产生较大影响，提示投资者需密切关注风险动态，体现稳健的风险管理意识[pidx::9]。

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6. 批判性视角与细微差别

偏颇与乐观倾向： 报告整体正面强调大模型赋能证券IT的潜力，虽然有风险提示，但未深入分析技术落地复杂性及竞争压力，可能低估了资本市场波动对行业的冲击。

- 数据完整性局限： 盈利预测表数据存在不完整和异常值，注释不清，影响估值判断准确性。

内部逻辑一致性良好： 各章节观点围绕大模型技术赋能证券IT展开，历史数据与技术进步论点相辅相成，无明显矛盾。

- 对竞争格局描述有限： 报告主要聚焦头部企业，较少涉及潜在新型竞争对手，尤其是海外竞争格局分析较简略。

估值模型不透明： 报告未详解估值方法、折现率或同行可比分析，通过表格只提供PE和EPS，缺乏DCF等更深入财务模型讨论，影响投资策略多样性。

综上，报告专业度高但略偏重行业主题宣传，投资者需结合技术与市场动态审慎决策[pidx::0][pidx::9].

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7. 结论性综合

本报告系统、全面地阐述了证券IT行业在AI尤其是大语言模型浪潮中迎来的战略发展机遇：

技术进展层面， 国内同花顺、恒生电子、金证股份等企业正积极部署金融垂直大模型，具备广泛C端月活和不断成长的B端客户基础，为AI应用场景铺设坚实基础。LightGPT和“光子”智能助手等创新工具已在部分业务中试点，显著提升了模型效果与推理效率。

- 国际视角补充， Bloomberg GPT、FinGPT、FinChat等金融大模型及商业应用的成功示范，为国内证券IT行业提供经验借鉴和竞争标杆。FinChat成熟订阅制商业化模式说明金融AI应用具备显著变现空间，累计15万付费用户基础验证了市场接受度。

行业表现及投资视角， 历史数据清晰显示证券IT为计算机行业及资本市场重要的反弹先锋，符合“活跃资本市场”政策导向。高PE估值反映市场对该行业未来增长的期待。

- 风险控制方面， 报告亦理性警示技术进展滞后、政策调控不确定及资本市场波动风险，呼吁投资者注意可能的影响变量。
总结而言，证券IT行业作为大模型技术与资本市场交汇的前沿，展示出强大韧性与增长潜力，投资者可关注同花顺、恒生电子、金证股份以及指南针、财富趋势、顶点软件等重点标的。在全球和国内AI技术发展深化的驱动下，证券IT有望持续成为大模型赋能下的市场领军板块，兼具技术进步驱动和市场反弹红利的双重优势。[pidx::0] [pidx::2] [pidx::5] [pidx::7] [pidx::8]

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