1、 证券研究报告证券研究报告 请务必阅读正文之后第请务必阅读正文之后第 17 页起的免责条款和声明页起的免责条款和声明 ChatGPT 影响金融科技的几个猜想影响金融科技的几个猜想 金融科技行业投资观察2023.2.13 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 邵子钦邵子钦 非银行金融业 首席分析师 S04 薛姣薛姣 非银行金融业 分析师 S02 童成墩童成墩 非银行金融业 联席首席分析师 S06 田良田良 金融产业 首席分析师 S05 由于由于 ChatGPT 在语义识别和人机交互方面的技术突破，我

2、们猜想其对金融科在语义识别和人机交互方面的技术突破，我们猜想其对金融科技可能产生三方面的影响：改变线上化技可能产生三方面的影响：改变线上化-数字化数字化-智能化发展路径，并提高发展智能化发展路径，并提高发展速度；突破财富管理的投顾瓶颈；全面提升客服效率。无论超级生态还是垂类速度；突破财富管理的投顾瓶颈；全面提升客服效率。无论超级生态还是垂类生态都面临发展机遇，数据生态都面临发展机遇，数据-模型模型-算力相结合构成核心竞争力，尽管飞轮效应算力相结合构成核心竞争力，尽管飞轮效应尚待时日，但技术应用的进展值得重点关注。尚待时日，但技术应用的进展值得重点关注。重点推荐同花顺、东方财富，重重点推荐同花顺

3、、东方财富，重点关注蚂蚁集团、腾讯金融、盈米基金。点关注蚂蚁集团、腾讯金融、盈米基金。ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人，其核心改进是通过人工反馈和强：基于大型语言模型的对话机器人，其核心改进是通过人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互。化学习实现语义识别和人机交互。2022 年 11 月 30 日 OpenAI 推出对话机器人原型 ChatGPT，能够通过自然语言处理（NLP）技术实现对话生成。ChatGPT以大型语言模型为基础，加入人类反馈强化学习（RLHF），通过迭代，在语义识别、对话逻辑、表达方式、回答丰富度等方面得到显著提升。关于关于 ChatGPT 影响金融科技的猜想：

4、影响金融科技的猜想：可能改变之前默认的线上化-数字化-智能化发展路径。由于 ChatGPT 类人机交互会生产生新的用户数据，智能化可能反向推动数字化，加速数据的闭环迭代。可能突破财富管理的投顾瓶颈。财富管理是金融科技最大的增长点，第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互。ChatGPT 为用户交互体验大幅提升提供可能性。全面提升客户服务效率。替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理。ChatGPT 对金融科技行业的影响对金融科技行业的影响：超级生态与垂直生态都有机会。大型互联网平台具备模型训练能力和数据

5、基础，可以创建通用模型来提高业务效率和表现，以及对外输出。小平台通过结合ChatGPT 等人工智能模型的 API 以及自身金融知识图谱实现垂直领域模型应用。数据-模型-算力结合构成核心竞争力。在 ChatGPT 这个应用场景下，如果能够持续贡献海量真实且有标注的数据，使模型不断优化，有望实现自我迭代和形成闭环。飞轮效应和有效拓客尚待时日。因为真实的用户调用和模型迭代的飞轮效应，需要真实数据积累和人工标注，需要投入大量的人力和算力。另外，用户愿意接受机器人的陌生拜访不仅需要机器人高水平的问答能力，还需要用户与机器人建立信任关系。风险因素：风险因素：人工智能发展不及预期；美国政府限制英伟达、AMD

6、 出售高性能 GPU导致算力受限；美国制裁导致 OpenAI 等公司拒绝向中国企业开放 API；财富管理行业竞争加剧。投资策略投资策略：选择头部超级生态和金融垂类平台。选择头部超级生态和金融垂类平台。ChatGPT 为用户交互体验大幅提升提供可能性，而用户交互是线上投顾的基础，投顾又是财富管理的核心痛点。因此 ChatGPT 在金融科技领域的应用值得重点关注。由于 ChatGPT 的核心包括数据、模型和算力，背后分别是规模、科技和资本，对于超级生态和垂类平台都有机会。重点推荐拥有交易心智和 AI 能力储备的同花顺、拥有权益基金心智和用户基础的天天基金网母公司东方财富，另外建议重点关注未上市的蚂

7、蚁集团、隶属于腾讯控股的腾讯金融、买方投顾的领先平台盈米基金。金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 2 陆昊陆昊 非银行金融业 分析师 S01 张文峰张文峰 非银行金融业 分析师 S01 重点公司盈利预测、估值及投资评级重点公司盈利预测、估值及投资评级 简称简称 代码代码 收盘价收盘价 EPS PE 评级评级 21 22E 23E 24E 21 22E 23E 24E 同花顺 300033.SZ 123.09 3.56 3.54 4.31 5.21 35 35 29 24 增持 东方财富 30

8、0059.SZ 21.97 0.65 0.68 0.83 1.00 34 32 26 22 增持 资料来源：Wind，中信证券研究部预测 注：股价为 2023 年 2 月 10 日收盘价 WWnUoXlZpYbWvNvN7NbP7NsQrRtRnOjMoOsQkPqRrN7NoOyRNZmOsMNZoNtQ 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 3 目录目录 ChatGPT 打开人机交互想象空间打开人机交互想象空间.5 ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人.5 核心改进：通过人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互.5 关于关于

9、 ChatGPT 影响金融科技的猜想影响金融科技的猜想.7 优化行业默认发展路径.7 突破行业原有瓶颈.8 全面提升客户服务效率.9 ChatGPT 对金融科技行业的影响对金融科技行业的影响.9 超级生态与垂直生态都有机会.9 数据-模型-算力结合构成核心竞争力.10 飞轮效应和有效拓客尚待时日.14 风险因素风险因素.15 投资策略投资策略.15 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 4 插图目录插图目录 图 1：ChatGPT 初始页介绍.5 图 2：ChatGPT 日活跃用户.5 图 3：GPT 家族主要模型演进过程.6 图 4：

10、ChatGPT 模型的训练过程.7 图 5：ChatGPT 使用案例.8 图 6：ChatGPT 科普用例案例.9 图 7：ChatGPT 赋能理财师用例案例.9 图 8：Open AI 接口部分案例.10 图 9：同花顺 AI 发展历程.11 图 10：同花顺智能金融问答产品结构.11 图 11：同花顺历年用户数量信息.11 图 12：蚂蚁集团 AI 能力.12 图 13：金融智能场景.12 图 14：蚂蚁运用前沿科技和用户洞察构建了智能投资生态.12 图 15：“帮你投”+“支小宝”形成广义投顾体系，奠定智能投顾基础.13 图 16：天天基金 AI 客服“小天”界面.14 图 17：支付宝

11、 AI 客服“支小宝”界面.14 表格目录表格目录 表 1：GPT 家族主要模型对比.5 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 5 ChatGPT 打开人机交互想象空间打开人机交互想象空间 ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人：基于大型语言模型的对话机器人 2022 年年 11 月月 30 日日 OpenAI 推出对话机器人原型推出对话机器人原型 ChatGPT，能够通过能够通过自然语言处理自然语言处理（NLP）技术实现对话生成。技术实现对话生成。ChatGPT 是 GPT（Generative Pre-trained Tran

12、sformer，生成式预训练语言模型）系列模型下的一个分支，在 GPT-3.5 的基础上进行微调而成，通过人类反馈强化学习实现了先前版本中没有的对话交互能力，能够结合上下文进行问答，承认问答中的错误，质疑不正确的前提以及拒绝不适当的请求。具体用例包括普通聊天、资料搜集和汇总、代码生成、文字创作等。ChatGPT 推出后吸引了广泛用户，据 Sam Altman和 ARK Invest 数据，用户数在 5 天内突破百万，在 40 天内日活更是突破千万规模。图 1：ChatGPT 初始页介绍 图 2：ChatGPT 日活跃用户 资料来源：ChatGPT 资料来源：ARK Invest 核心改进：核心

13、改进：通过通过人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互人工反馈和强化学习实现语义识别和人机交互 大型语言模型是大型语言模型是 ChatGPT 的基础。的基础。历史上 GPT 系列模型主要迭代都历经了参数量和训练数据量的跃进式提升，参数量从 GPT-1 的 1.17 亿提升到 GPT-3 的 1750 亿，预训练数据量也从 5GB 提升至 45TB，模型效果也随之得到了显著提升。GPT-3 通过大量训练在没有微调的情况下已经可以应用于丰富的语言相关任务，包括翻译和文本生成等。表 1：GPT 家族主要模型对比 模型模型 发布时间发布时间 参数量参数量 预训练数据量预训练数据量 GPT-1 2018

14、 年 6 月 1.17 亿 约 5GB GPT-2 2019 年 2 月 15 亿 40G GPT-3 2020 年 5 月 1750 亿 45TB 资料来源：ChatGPT 发展历程、原理、技术架构详解和产业未来（作者：陈巍 博士，收录于先进 AI 技术深度解读），陈巍谈芯知乎，中信证券研究部 ChatGPT 在此基础之上进行微调，加入了人类反馈强化学习（在此基础之上进行微调，加入了人类反馈强化学习（RLHF）。）。ChatGPT 在训练过程中使用了与 InstructGPT（ChatGPT 的姐妹模型，通过使用额外的人工和机器 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请

15、务必阅读正文之后的免责条款和声明 6 编写的数据对早期的 GPT-3 模型进行微调而开发）相同的方式，但在数据收集方式上略有不同。第一个阶段：监督微调（Supervised FineTune，SFT）。从数据库中随机生成提问，由标注师提供答案，通过问答数据并进行监督学习，从而对 GPT-3.5（一系列基于 2021 年第四季度之前的文本和代码混合训练的模型，也包括 ChatGPT和 InstructGPT）实现微调。第二个阶段：训练奖励模型（Reward Model，RM）。从数据库中随机生成提问，并使用模型生成多种答案，由标注师对答案进行偏好排序，并给予相应分数，这类数据用来训练奖励模型。第

16、三个阶段：结合 PPO(Proximal Policy Optimization)强化学习算法和上一阶段的奖励模型来优化策略。通过迭代以上流程，通过迭代以上流程，ChatGPT 在语义识别和人机交互领域实现了质的飞跃。在语义识别和人机交互领域实现了质的飞跃。通过人工干预生成“符合人类偏好”的数据，并利用强化学习反复迭代以上流程，与 GPT-3.5 相比，ChatGPT 在语义识别、对话逻辑、表达方式、回答丰富度等方面得到了显著提升，已经具备多轮人机交互的能力，远超以往大模型的对话水平。图 3：GPT 家族主要模型演进过程 资料来源：ChatGPT 发展历程、原理、技术架构详解和产业未来（作者：

17、陈巍 博士，收录于先进 AI 技术深度解读），陈巍谈芯知乎 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 7 图 4：ChatGPT 模型的训练过程 资料来源：ChatGPT 发展历程、原理、技术架构详解和产业未来（作者：陈巍 博士，收录于先进 AI 技术深度解读），陈巍谈芯知乎，中信证券研究部 关于关于 ChatGPT 影响金融科技的猜想影响金融科技的猜想 优化行业默认发展路径优化行业默认发展路径 线上化线上化-数字化数字化-智能化发展路径智能化发展路径虽虽已已达达成共识，成共识，但在现实中尚未找到可行路径。但在现实中尚未找到可行路径。线上化

18、-数字化-智能化是业内默认的金融科技发展路径。从支付、信贷、理财、保险各业态来看，线上化程度由高到低，其决定因素是功能的使用频次和刚需程度。支付这一高频刚需已经成为线上化入口并延伸至信贷、理财、保险等业态。而数字化尚处探索的初级阶段，如何从数字化迈向智能化尚未可知。ChatGPT 类人机交互有望类人机交互有望加速加速数据的闭环迭代数据的闭环迭代，为，为智能化发展智能化发展指明方向指明方向。在过去的发展中，金融科技企业通常需要去挖掘数据用于模型训练和知识图谱构建，先数据后模型是一个单向的流程，数据迭代闭环不充分。在与客户交互过程中，若采用人工方式，有成本较高、难以生成标准化数据流等问题；若采用机

19、器人方式，语义理解能力限制了数据质量，而且由于功能有限，客户通常没有耐心去与之沟通。ChatGPT 在人机交互和语义识别方面的巨大提升可能为金融科技企业带来新的数据渠道，生成数据-打标签-训练模型，在形成人工智能体系的同时，构建专业的知识图谱，有望进一步反向推动数字化进程，使模型持续迭代效率提升。这一方面可能优化金融科技默认发展路径，另一方面也有望加速金融科技行业发展。金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 8 突破行业原有瓶颈突破行业原有瓶颈 财富管理是金融科技最大的增长点。财富管理是金融科技最大的增长点。从支付、信贷和理财（包括保险）

20、三个业务板块来看，目前支付和信贷已步入稳定发展阶段，而理财（包括保险）尚处于蓬勃发展的初级阶段，在行业规模快速增长的同时，行业集中度也在加速提高。第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互。化的难点是用户交互。我们把投顾服务分解为财务规划、情绪管理、资产配置三个方面：财务规划的前提是了解用户（KYC，Know Your Client），根据客户的风险偏好、投资期限、投资目标来指定财务规划。情绪管理则对 KYC 提出了更高的要求，不仅要及时回应用户提问，而且要管理用户预期，

21、在用户产生焦虑之前，根据掌握的用户画像和市场预判给予适合的专业指导，真正成为“情绪阻断器”。资产配置不仅要 KYC，还要了解产品（KYP，Know Your Product），因为资产配置的核心是匹配。另外，资产配置再平衡是对用户的持续服务。由此可见，由此可见，KYC 是财务规划、情绪管理、资产配置的基础，自动化是财务规划、情绪管理、资产配置的基础，自动化 KYC 的难题则是的难题则是用户交互。用户交互。ChatGPT 为用户交互体验大幅提升提供可能性。为用户交互体验大幅提升提供可能性。ChatGPT 的语义识别和多轮交互能力有望增加与用户对话时长，增加使用场景，积累用户数据并进行分析，形成用

22、户画像，从而为数字化打下基础。图 5：ChatGPT 使用案例，考虑到年龄和周期性收入信息推荐长期投资和定投，但没将女儿这一信息纳入考量 资料来源：ChatGPT，中信证券研究部 注：ChatGPT 回答信息真实性目前无法保证，此处问答仅作参考 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 9 全面提升客户服务效率全面提升客户服务效率 ChatGPT 的语义理解、多轮对话、信息输出能力为未来全面的客户服务效率的提升打开了想象空间，对于很多基础性工作有一定的替代能力。按服务对象分类：零售客户：通过智能客服直接与客户互动，替代人工基础性工作。零售客

23、户：通过智能客服直接与客户互动，替代人工基础性工作。包括不限于：金融、产品等基础知识科普；实时行情分析、定制化咨询推送、盘后账户总结；电话、线上智能营销，不定期对存量客户推荐定制化产品。投资顾问：赋能理财师，形成后端支持投资顾问：赋能理财师，形成后端支持。包括不限于：服务客户时，提供用户画像分析，以便提供千人千面定制化服务；调取海量数据库，提供市场分析、舆情分析、文本书写等功能。机构客户：机构客户：提供数据分析和投资信息整理支持。提供数据分析和投资信息整理支持。包括不限于：从海量数据中筛选核心数据和信息，生成相应文件，对投资进行支持；针对不同投资报告进行分析，形成一定判断。图 6：ChatGP

24、T 科普用例案例 图 7：ChatGPT 赋能理财师用例案例 资料来源：ChatGPT，中信证券研究部 注：ChatGPT 回答信息真实性目前无法保证，此处问答仅作参考 资料来源：ChatGPT，中信证券研究部 注：ChatGPT 回答信息真实性目前无法保证，此处问答仅作参考 ChatGPT 对对金融科技金融科技行业的影响行业的影响 超级生态与垂直生态都有机会超级生态与垂直生态都有机会 大型互联网平台具备模型训练能力和数据基础，可以创建通用模型大型互联网平台具备模型训练能力和数据基础，可以创建通用模型来提高业务效率和来提高业务效率和表现表现，以及对外输出。，以及对外输出。ChatGPT 为全世

25、界展示了大型语言模型在人机交互方面的潜力，大型互联网平台在数据基础和算力方面具备壁垒，并且业务种类多，同时具备了训练大型通 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 10 用模型的能力和动力，可以训练出符合自身用户特性的模型，通过细分领域独特的知识图谱和数据积累实现针对垂直领域的微调，从而显著提升能力，为各条业务线进行赋能，提升内部效率和服务质量。同时，也可以向外部输出模型能力，并获取外部数据来源，进一步加强模型能力，形成良性循环。小平台通过结合小平台通过结合 ChatGPT 等人工智能模型的等人工智能模型的 API 以及自身金融知识图谱实

26、现垂直领以及自身金融知识图谱实现垂直领域模型应用。域模型应用。大型语言模型，例如 GPT-3，具有高度的通用性，可以通过微调来调整其在特定领域中的表现。这是通过在训练模型时使用特定领域的数据和知识来实现的。用户可以使用 OpenAI 的 API 来微调模型，从而在不损害模型总体性能的情况下，提高其对特定领域的准确性。小平台往往深耕一定垂直领域，在该领域中有独特的知识图谱/数据基础，通过 OpenAI 这类科技公司赋能，同样有望受益、加速智能化进程。图 8：Open AI 接口部分案例 资料来源：OpenAI 官网 数据数据-模型模型-算力算力结合构成核心竞争力结合构成核心竞争力 在 ChatG

27、PT 这个应用场景下，如果能够持续贡献海量真实且有标注的数据，使模型不断优化，有望实现自我迭代和形成闭环。同花顺、蚂蚁集团、天天基金、盈米基金等公司都在 AI 上有所尝试。以同花顺、蚂蚁集团、天天基金为例：同花顺：同花顺：金融金融 AI 领域先行者，技术领域先行者，技术+数据有望实现迭代闭环数据有望实现迭代闭环 布局布局 AI 已十余年，已十余年，如今如今产品多点开花。产品多点开花。2009 年公司开始布局人工智能领域，成立定位为金融垂直搜索引擎的“i 问财”部门，专为股民提供专业的股票信息搜索服务。2012年上线问答功能，并从金融垂直领域拓展到股票、基金、债券、保险、法律法规等领域。2015

28、 年自主研发“语音识别技术”，处于第一梯队。2017 年上线 AI 开放平台，推出智能投顾、知识图谱、智能语音技术、自然语言基础服务、智能金融问答、智能大数据等多项产品服务。现如今，同花顺拥有省级高新技术企业研发中心、省级人工智能企业研究院、博士后工作站等研发平台；自主研发的 ASR（Automatic Speech Recognition 语音识别技术）、NLP 等人工智能技术均处于业内领先地位。金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 11 图 9：同花顺 AI 发展历程 图 10：同花顺智能金融问答产品结构 资料来源：同花顺投顾平台

29、资料来源：同花顺 AI 开放平台 对对股票股票投资垂直市场的深耕和庞大的用户基础投资垂直市场的深耕和庞大的用户基础形成了在投资领域形成了在投资领域 AI 发展的壁垒发展的壁垒。同花顺创立至今专注于为国内零售客户和机构客户提供金融信息服务，早期依靠免费行情软件等服务积累了大量客户，并不断精进产品形成口碑，积累了大量的优质客户基础。截至2022 年第二季度，同花顺金融服务网注册用户约 6 亿人，同花顺网上行情客户端平均日活和周活分别为 1452 万人和 1927 万人。在垂直领域中庞大的用户基础意味着优质的数据获取渠道，数据的积累也是公司创立至今 AI 技术发展的基石。ChatGPT 的出现标志着

30、智能客服等人机交互领域的一次突破，同花顺的数据获取渠道有望进一步扩容，持续加强公司在 AI 领域的护城河。图 11：同花顺历年用户数量信息（万）资料来源：同花顺公告，中信证券研究部 注：日/周活跃用户为每日/周使用同花顺网上行情免费客户端的人数 蚂蚁集团蚂蚁集团：“金融大脑”辐射丰富场景，“支小宝”“金融大脑”辐射丰富场景，“支小宝”+“帮你投”打开“帮你投”打开投顾投顾想象想象空间空间 蚂蚁集团将人工智能技术融入丰富的金融场景。蚂蚁集团将人工智能技术融入丰富的金融场景。蚂蚁集团业务涉及支付、信贷、理财、保险等多个领域。蚂蚁集团深耕人工智能领域，通过金融数据智能中台与应用层紧密联系050010

31、000000004000050000600007000020002020211H2022日活跃用户周活跃用户注册用户 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 12 在一起，进而提供智能营销、智能风控、智能信贷、智能客服、智能舆情和金融视觉等能力，最终耦合于金融场景。典型应用如：支付：实时反盗用、实时反欺诈、实时反洗钱；信贷：实时授信、实时准入、实时提额、风险识别、反套现；保险：差异化定价、实时核保、在线定损、反保险欺诈。图 12：蚂蚁集团 AI 能力

32、图 13：金融智能场景 资料来源：InfoQ 资料来源：InfoQ 在财富管理领域，蚂蚁集团在财富管理领域，蚂蚁集团与资管机构合作形成了与资管机构合作形成了智能投资生态。智能投资生态。蚂蚁集团本身不直接提供资产管理产品，而是通过前沿科技和海量用户洞察构建起用户和资管机构之间的桥梁。在这个生态体系中，资管机构负责产品设计，蚂蚁集团负责产品筛选、获客、投教、投顾等服务。图 14：蚂蚁运用前沿科技和用户洞察构建了智能投资生态 资料来源：蚂蚁集团外滩金融大会，中信证券研究部 智能投顾：“支小宝”智能投顾：“支小宝”+“帮你投”“帮你投”打开想象空间打开想象空间。智能投顾可以分为“投”和“顾”金融科技行

33、业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 13 两个部分，两者缺一不可。“投”方面，不仅拥有丰富的投资产品还提供全委投顾产品，需要基于客户的诉求和用户画像给出适合的投资组合，并根据市场情况协助或自动调仓。“顾”方面，不仅需要投前 KYC 和投中专业服务，软性的心理按摩也是服务长尾客户的重点。支付宝在“顾”方面推出智能助理“支小宝”，贯穿全部流程，覆盖客户第一次接触-思考-选品-涨跌后操作等。“顾”方面客户不仅可以自己决定投资，还可以通过支付宝智能投顾平台实现全委投资：“支小宝”是支付宝推出的理财“支小宝”是支付宝推出的理财助理助理，借助人工智能和数据

34、分析向投资者提供个，借助人工智能和数据分析向投资者提供个性化理财服务。性化理财服务。消费者能够通过它学习理财知识、培养投资理念、获得金融机构提供的投资建议、理财产品和市场信息，做出投资决策。用户购买产品后，“支小宝”能够对投资分配和风险收益的优化提出建议。据中国经济时报，支小宝能一分钟可以同时服务 1000 万用户，目前，支小宝覆盖 5000+金融百科的词条，能够解答约 8000 种理财问题。2020 年，支小宝一共累计解决了 8 亿多个理财问题。2021 年 6 月，“支小宝”团队登顶 WikiSQL，人机对话识别准确率达 93%。“帮你投”是蚂蚁集团与“帮你投”是蚂蚁集团与 Vanguar

35、d 合资公司推出的基金投顾服务。合资公司推出的基金投顾服务。用户最低投资金额为人民币 800 元。“帮你投”推出后的 100 天内已吸引了约 20 万名新客户，合计投资额达 22 亿元。2022 年，“帮你投”首创并推出“跟踪看看”服务，用户无需正式投资，便可提前“试用”投顾服务。根据先锋领航在 2022 中国基金投顾峰会上披露，“帮你投”持仓用户的平均持有天数达到了 251 天，较上一年增长了 120%，而持仓满一年以上的用户中，94%都获得正收益。截至 2021年底，“帮你投”累计服务用户已突破 300 万。图 15：“帮你投”+“支小宝”形成广义投顾体系，奠定智能投顾基础 资料来源：蚂蚁

36、集团网站，支付宝程序，中信证券研究部 天天基金：配备天天基金：配备 AI 客服小天客服小天，与投顾专区打通，与投顾专区打通 与蚂蚁财富相仿，天天基金同样配备了与蚂蚁财富相仿，天天基金同样配备了 AI 客服功能。客服功能。天天基金在 APP 上海品茶即可唤醒AI 客服“小天”，目前看，初始交互主要包含用户常见问题，以及常用功能，与蚂蚁财富 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 14 的界面较为相似，能够为用户提供产品筛选、持仓分析、产品评测以及资讯等基础功能。如果能够进一步提升交互能力，将有效提升用户综合体验。天天基金在上海品茶设立投顾管家专区，

37、并与天天基金在上海品茶设立投顾管家专区，并与 AI 客服能力打通。客服能力打通。相较于蚂蚁财富，天天基金给予基金投顾的入口流量扶持更加明显，基金投顾拥有独立账户，在基金投顾账户内可跳转至机构的自运营阵地，包括财富号、视频、直播和社群。除财富号和直播外，用户选择加入机构相关社群，除为投资者进行答疑和进行产品推介外，还与 AI 客服小天打通，用户可通过关键词检索跳转至相应投顾专区。综合看，目前天天基金对于综合看，目前天天基金对于 AI 应用更偏向于运营工具化，作为平台中心化运营和机应用更偏向于运营工具化，作为平台中心化运营和机构自运营工具，提升用户交互体验，帮助机构衔接自运营内容与平台生态。构自运营工

38、具，提升用户交互体验，帮助机构衔接自运营内容与平台生态。图 16：天天基金 AI 客服“小天”界面 图 17：支付宝 AI 客服“支小宝”界面 资料来源：天天基金 App 资料来源：支付宝 App 飞轮效应和有效拓客尚待时日飞轮效应和有效拓客尚待时日 用户调用和模型迭代的飞轮效应仍需耐心等待。用户调用和模型迭代的飞轮效应仍需耐心等待。真实的用户调用和模型迭代之间形成飞轮效应是所有人追求的目标，但这一步的基础需要大量真实数据积累和人工标注，需要时间，参考 ChatGPT 的训练流程，训练大型语言模型还需要投入大量人力和算力，这意味着除了大量资本投入之外，如果美国制裁趋严导致中国企业没有办法获得高

39、性能 GPU会进一步延长等待时间。有效拓客是线上理财的瓶颈，智能投顾仍需等待用户走出有效拓客是线上理财的瓶颈，智能投顾仍需等待用户走出“第一步”“第一步”。用户愿意接受机器人对主动提问的解答是第一步，接受机器人的陌生拜访不仅需要机器人较高水平的问答能力来完成多轮的对话，还需要用户逐渐认可智能机器人的专业水平，形成一定程度的信任。虽然我们看到 ChatGPT 这类大型语言模型在人机交互问答和语义理解方面实现了 金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 15 质的飞跃，但在基础知识、回答清晰度等方面仍有待加强。唯有专业才能赢得客户信任，吸引用户

40、走出财富管理智能投顾的“第一步”。目前目前 ChatGPT 已经为智能服务打开了想象空间，但合抱之木生于豪末，九层之台起已经为智能服务打开了想象空间，但合抱之木生于豪末，九层之台起于累土，一切才刚刚开始。于累土，一切才刚刚开始。风险因素风险因素 1、人工智能发展不及预期；2、美国政府限制英伟达、AMD 出售高性能 GPU 导致算力受限；3、美国制裁导致 OpenAI 等公司拒绝向中国企业开放 API；4、财富管理行业竞争加剧。投资策略投资策略 选择头部超级生态和金融垂类平台。ChatGPT 让用户交互初见曙光，而用户交互是线上投顾的基础，投顾又是财富管理的核心痛点。因此 ChatGPT 在金融

41、科技领域的应用值得重点关注。由于 ChatGPT 的核心包括数据、模型和算力，背后分别是规模、科技和资本，对于超级生态和垂类平台都有机会。重点推荐拥有交易心智和 AI 能力储备的同花顺、拥有权益基金心智和用户基础的天天基金网母公司东方财富，另外建议重点关注未上市的蚂蚁集团、隶属于腾讯控股的腾讯金融、买方投顾的领头羊盈米基金。金融科技行业投资观察金融科技行业投资观察2023.2.13 请务必阅读正文之后的免责条款和声明 16 相关研究相关研究 非银行金融行业证券行业估值及政策空间展望估值步入上行周期，政策空间值得期待(2023-01-28)非银行金融行业保险行业专题报告正困境反转，未来三年走向健

42、康发展(2023-01-09)非银行金融行业蚂蚁集团跟踪点评实控人变更，IPO 尚需等待 1 年以上(2023-01-09)非银行金融行业中央经济工作会议影响点评金融科技和港交所均将受益于监管新周期(2022-12-17)2023 年财富管理产业投资策略唯有持续精进，才能陪伴客户穿越周期(2022-11-30)非银行金融行业证券业 2023 年投资策略在市场变局中把握不变发展逻辑(2022-11-22)非银行金融行业蚂蚁集团 3Q22 跟踪点评公允价值变动和业务承压是业绩下滑主因(2022-11-21)非银行金融行业保险行业 2023 年投资策略险资要重视海外投资机遇(2022-11-15)非

43、银行金融行业蚂蚁消金增资点评整改进程的里程碑，静待两张牌照落地(2022-11-15)非银行金融行业个人养老金重大事项点评税优力度加大，期待更多支持(2022-09-28)非银行金融行业专题管理费隐含投教成本，投教是市场发展刚需(2022-09-18)非银行金融行业国办降低制度性交易成本意见点评政策鼓励降低制度性收费，但未涉及市场化收费(2022-09-18)非银行金融行业证券行业 2022 年中报点评投资拖累行业增长，关注业绩环比改善(2022-09-15)非银行金融行业保险行业专题新能源车险：护航创新，分享价值(2022-09-09)资产管理产业系列报告指数编制：升维竞争，关注 MSCI(

44、2022-09-07)非银行金融行业金融科技之支付系列报告Visa：开支付清算之先河，拓汇聚网络之网络(2022-08-22)17 分析师声明分析师声明 主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。一般性声明一般性声明 本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含 CLSA gro

45、up of companies），统称为“中信证券”。本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险。本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不

46、保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。

47、中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告

48、或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。评级说明评级说明 投资建议的评级标准投资建议的评级标准 评级评级 说明说明 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后 6 到 12 个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的 6 到 12 个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A 股市场以沪深 300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普 500 指数为基准；韩国市场以科斯达

49、克指数或韩国综合股价指数为基准。股票评级股票评级 买入 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅 20%以上 增持 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于 5%20%之间 持有 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%5%之间 卖出 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅 10%以上 行业评级行业评级 强于大市 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅 10%以上 中性 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%10%之间 弱于大市 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅 10%以上 18 特别声明特别声明 在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务

50、关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问 https:/ 本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由 CLSA Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由 CL Securities Taiwan Co.,Ltd.分发；在澳大利亚由

51、 CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由 CLSA（CLSA Americas,LLC 除外）分发；在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由 CLSA Europe BV 分发；在英国由 CLSA（UK）分发；在印度由 CLSA India Private Limited 分发（地址：8/F,Dalamal House,Nariman Point,Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91

52、-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由 PT CLSA Sekuritas Indonesia 分发；在日本由 CLSA Securities Japan Co.,Ltd.分发；在韩国由 CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由 CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd 分发；在菲律宾由 CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由 CLSA Securities(Thailand)Limited 分发。针对不同司法管辖区的声

53、明针对不同司法管辖区的声明 中国大陆：中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。中国香港：中国香港：本研究报告由 CLSA Limited 分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（证券及期货条例（香港法例第 571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA 客户应联系 CLSA Limited 的罗鼎，电话：+852 2600 7233。美国：美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由 CLSA（CLSA Americas,LLC 除外）仅向符

54、合美国1934 年证券交易法下 15a-6 规则界定且 CLSA Americas,LLC 提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与 CLSA 获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas,LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及 CLSA 的附属公司。新加坡：新加坡：本研究报告在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡财务顾问规例界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”

55、分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系 CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place,#18-01,UOB Plaza 1,Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就 CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore Pte Ltd 豁免遵守财务顾问法（第 110 章）、财务顾问规例以及其下的相关通知和指引（CLSA 业务条款的新加坡附件中证券交易服务 C 部分所披露）的某些要求。

56、MCI（P）085/11/2021。加拿大：加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。英国：英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由 CLSA（UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。欧洲经济区：欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的 CLSA Eur

57、ope BV 分发。澳大利亚：澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd(“CAPL”)(商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159)受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及 CHI-X 的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由 CAPL 仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经 CAPL 事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于公司法（2001）第 761G 条的规定。CAPL 研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的 ASX Al

58、l Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL 寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。印度：印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA 及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解 CLSA India“关联方”的更多详情，请联系 Compliance-I。未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。告。中信证券中信证券 2023 版权所有。保留一切权利。版权所有。保留一切权利。