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1、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 證券研究報告|行業專題報告 2025 年 01 月 17 日 計算機計算機 金融科技金融科技：“國之重器”的保障基石“國之重器”的保障基石 金融科技不斷迭代更新，數智化時代到來。金融科技不斷迭代更新，數智化時代到來。中國金融科技的歷史發展自上世紀 70 年代以來，經歷了“電子化信息化-互聯網金融-數智化”的發展階段，平均每隔 15-20 年便會出現一次較大變革。從金融科技發展特點來看，目前已從最初的“解決無紙化辦公、業務擴容”發展至“減少信息不對稱、推動技術與業務的融合創新”。在資本市場日益蓬勃發展的今天，行業的風險控制與資產分配等是亟待解決

2、的問題，金融科技作為支撐資本市場健康發展的底座，自身賦能重要性凸顯，是當今數字中國的重點發展環節之一。內外因素共振，金融內外因素共振，金融 IT 未來資本開支存在向好預期。未來資本開支存在向好預期。金融科技是結合了大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等先進前沿技術的新興行業。銀行 IT 未來資本開支同時面臨外部政策推出、互聯網帶來的流量沖擊以及內部 IT 投入向好趨勢，未來判斷仍會保持一定水平持續投入。證券機構在數字化轉型背景下，人才建設隊伍逐漸加快，將 IT 人員數量要求提上一個新的高度。保險機構數字化轉型因素較為多元，疫情之后社會對保險需求的再思考，以及傳統銷售渠道的轉型需求，使得保險機構正在

3、探索“互聯網保險”的獨特發展之道。政策為基，金融科技發展重點環節及落地場景愈發明晰。政策為基，金融科技發展重點環節及落地場景愈發明晰。在信創政策支撐的基礎上，行業玩家陸續布局，呈現百花齊放的局面。在金融科技重點發展關注環節端，核心交易系統作為證券公司交易執行平臺，提供交易前端風控檢查、訂單生成、報盤、交易管理、運營等功能，性能要求較高，上一代系統已運行較久，新一代交易系統的全面替換提上日程，力爭提高交易系統的自主可控與安全能力；AI技術及大模型的出現，掀起各廠商 AI“百舸爭流”浪潮，但通用大模型“千模競帆”現狀的背后，是國內各廠商的數據生態割裂，當前數據開放共享的安全與收益分配機制尚不完善，

4、數據分散、豐富度不足、質量參差不齊，各個大模型都存在一定的局限性；最后，在 AI不斷發展過程中，數據訓練、調優帶來的安全問題也在不斷受到重視，避免重要數據泄露風險。應用場景端，金融科技未來的落地場景包括智慧銀行、智能投顧、保險、風控等，預計將不斷覆蓋金融全環節。金融信息服務興起，演繹更強的金融信息服務興起，演繹更強的 Beta：金融信息服務行業伴隨我國資本市場建設逐步發展。行業發展呈現高壁壘、多樣化需求、技術快速革新、政策推動等趨勢。我們分析，近十年來 A 股市場成交額與金融信息服務行業龍頭的營收增長率具備比較明顯的相關性。2024 年 9 月下旬開始，隨著政策的釋放，市場活躍度明顯提升，2C

5、 券商 IT 主營金融信息服務，與二級市場整體景氣度密切相關，有 望核心受益。復盤過去兩 輪牛市（復盤過去兩 輪牛市（2014-2015 年、年、2019-2021 年），彈性上年），彈性上 2C券商券商 IT2B券商券商 IT券商券商大盤。大盤。投資建議：投資建議：資本市場持續處在發展過程中，產品豐富度不斷提高，行業風險控制及資產分配問題亟待解決。在信創政策出臺、數字化中國發展目標的加持下，金融機構對金融科技的未來投入存在向好預期，其重點發展環節與未來潛在落地場景也將愈發明晰。隨之而來的是資本市場的健康發展，與市場 強于大市強于大市（維持維持評級）評級）行業走勢行業走勢 作者作者 分析師分析

6、師 侯賓侯賓 執業證書編號：S1070522080001 郵箱： 分析師分析師 黃俊峰黃俊峰 執業證書編號：S1070524120004 郵箱： 聯系人聯系人 沈徹沈徹 執業證書編號：S1070123060026 郵箱： 相關研究相關研究 1、首個國家層面數據標注文件出爐，重視公共數據標注需求2025-01-16 2、數據要素走向行業鋪開2024-12-31 3、多部門聯合印發 推動數字金融高質量發展行動方案，金融數字化體系逐漸完善2024-11-29 -21%-11%-2%8%18%28%37%47%2024-012024-052024-092025-01計算機滬深300行業專題報告 P.2

7、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 情緒樂觀、交易活躍性增強。我們預計相關標的有望受益此次發展趨勢。相關標的：相關標的：同花順、財富趨勢、東方財富、指南針、恒生電子、金證股份、頂點軟件、新致軟件、中科軟等。風險提示：風險提示：市場競爭加??；政策落地不及預期；科技轉化不及預期；金融機構數字化投入不及預期。行業專題報告 P.3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 1.復盤金融 IT 行業歷史階段.5 2.內外因素推動，金融科技資本開支具備增長預期.6 2.1 銀行 IT.6 2.2 證券 IT.7 2.3 保險 IT.9 3.金融科技技術端與應用端.

8、10 技術端帶動發展衍生設想.10 3.1 核心交易系統：金融信創+分布式架構轉型，全面更換提上日程.10 3.2 AI 大模型：法律法規護航，金融大模型發展空間廣闊.11 3.3 可信數據安全：AI+政策，數據安全需求釋放.12 3.4 云計算應用：資源交付和使用.13 業務場景側發展設想.14 3.5 B 端業務場景.14 3.6 C 端業務場景.17 3.7 政策端：金融信創剛性要求.17 4.金融信息服務興起.18 4.1 金融信息服務行業穩定發展.18 4.2 行業發展趨勢.20 4.3 核心受益市場活躍度提升強化 Beta.21 5.投資建議與風險提示.23 圖表目錄圖表目錄 圖表

9、 1：金融科技歷史發展進程（1970 年至今）.5 圖表 2：2019-2027E 中國銀行業金融科技投入及 YOY（億元/%）.7 圖表 3：2023E-2027E 中國銀行業科技投入結構（億元）.7 圖表 4：2019-2021 證券公司 IT 人員總數變動（人）.8 圖表 5：2019-2021 證券公司 IT 人員占比變動（%）.8 圖表 6：2019-2027E 中國證券業金融科技投入及 YOY（億元/%）.8 圖表 7：2023E-2027E 中國證券業科技投入結構（億元）.8 圖表 8：2006-2023 中國保險行業總保費收入及增速（億元/%）.9 圖表 9：2019-2027

10、E 中國保險業金融科技投入及 YOY（億元/%）.10 圖表 10：2023E-2027E 中國保險業科技投入結構（億元）.10 圖表 11：金融科技架構演進過程.11 圖表 12：同花順 AI 大模型對比主流開源模型 Llama-2.12 圖表 13：東方財富妙想 AI大模型.12 圖表 14：中國金融云市場解決方案市場規模及增幅（億元/%）.14 圖表 15：生成式 AI 貫穿銀行全產業鏈.14 圖表 16：智能投研四大優勢.15 圖表 17：AI 技術嵌入促進投研環節革新.15 圖表 18：傳統 AI與新 AI 對信貸賦能.15 圖表 19：螞蟻 AI助力保險信息透明可量化.16 圖表

11、20：螞蟻 AI助力保險規?；?16 行業專題報告 P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 21：AI 風控專家級建模.16 圖表 22：全流程自動化.16 圖表 23：“碰一碰”數字支付.17 圖表 24：高速交通數字人民幣.17 圖表 25：金融信創政策.18 圖表 26：A 股市場近 10 年成交額（億元）.19 圖表 27：金融信息服務業產業鏈.19 圖表 28：金融信息服務業務分類.20 圖表 29：中國金融信息服務行業相關政策梳理.21 圖表 30：2024 年 9 月 10 月系列政策.22 圖表 31：近 10 年 A 股市場成交額對比同花順、財富趨勢、

12、指南針營業收入增長率.22 圖表 32：萬得全 A 成交額變化（2024 年 8 月 1 日-10 月 8 日，單位：萬億元）.23 圖表 33：區間自最低價的最大漲幅（%）.23 行業專題報告 P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.復盤復盤金融金融 IT 行業行業歷史階段歷史階段 自上世紀 70 年代以來，平均每隔 15-20 年，金融科技行業就會出現一輪重大迭代，整個金融行業會伴隨著科技的迭代進行升級。綜合來看，金融與科技的融合發展可以總結為以下幾個階段：金融電子化和信息化（金融電子化和信息化（1970-2003）這一階段的主要任務聚焦于對后臺業模式、業務流程及管理

13、模式進行 IT 技術升級，旨在實現風險的集中控制、業務快速擴容以及無紙化辦公等目標，以提升金融機構內業務效率?；ヂ摼W金融階段（互聯網金融階段（2004-2015）在此階段中，金融機構開始對資金的來源、去向進行在線監控、集中管理和調配產生擴張性需求，傳統的系統已難以滿足用戶實時性要求。伴隨 21 世紀初互聯網的蓬勃發展，傳統金融機構開始進行轉型，通過線上業務平臺實現信息共享及業務融合，對業務的實時性提供高效支持?；ヂ摼W的出現，減少了信息不對稱，開拓了線上銷售新渠道，金融產品也逐漸開始多元化。金融數智化階段（金融數智化階段（2015 至今）至今）在互聯網帶來新的科技及產業變革后，金融機構開始積極推

14、動技術與業務的融合創新，改造并推出新產品，旨在達到提質增效、精準匹配需求的目標。在此階段中，人工智能、云計算、物聯網等新興技術開始滲透進傳統的金融業務，深度覆蓋信息集采、投資決策、風控各端?；诮鹑诳萍及l展的前一階段，日益多元化的產品及日益蓬勃的金融發展，對行業的風險控制及資產分配均帶來挑戰，金融科技賦能的重要性凸顯1。圖表1：金融科技歷史發展進程（1970 年至今）資料來源：華經產業研究院，長城證券產業金融研究院 1 來源：華經產業研究院2022年中國金融科技行業現狀及趨勢分析，金融機構基本實現信息化建設 行業專題報告 P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.內外因素內

15、外因素推動推動，金融金融科技科技資本開支資本開支具備增長預期具備增長預期 金融科技結合了大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等先進前沿技術的新興行業，其目標是利用先進的技術、產品及模式等，對傳統的金融行業賦能，達到降本增效的目標。從金融機構具體應用分類上，可分為“銀行 IT、證券 IT、保險 IT”三大類。效率、客戶體驗等環節的體驗提升是金融科技能帶給金融機構的直觀改變，是行業獲得重塑的體現。未來金融機構盈利模式預計會開始轉換。2.1 銀行銀行 IT 銀行作為傳統金融體系的重要機構，承擔調配資金需求、保障資源合理利用的重要任務，以促進產融結合與金融服務實業的目標。因此，前沿技術對傳統金融機構的轉型

16、賦能尤為重要。外部因素外部因素 政策出臺：政策出臺：2022 年以來，央行、銀保監會等部門相繼出臺了一些政策文件，加大對銀行業數智化轉型的支持力度。其中，金融科技發展規劃（2022-2025 年）、關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見等政策文件，對銀行業強化金融科技投入、加快數智化轉型提出了較高要求2?；ヂ摼W公司的沖擊互聯網公司的沖擊 互聯網平臺在流量吸引、資源整合角度有天然的優勢。近幾年，隨著互聯網公司開始陸續涉足金融行業，推出各項金融服務與產品，傳統的銀行業務所占據的市場份額受到不小的沖擊?；ヂ摼W公司有足夠的能力將流量資源遷移至電商、金融服務及各大板塊，且能夠結合用戶的網絡消費習慣數據進行

17、定制化服務，客戶預計將對金融服務商進行重新選擇，傳統的銀行業務迫切需要新型技術加持與互聯網公司競爭3。內部投入內部投入 銀行在數字化轉型與科技應用領域起步較早，金融科技基礎建設與資金投入均較為可觀。隨著國家數字化轉型系列政策的出臺及前沿技術在金融服務領域應用的逐步成熟，銀行數字化轉型已經成為國內商業銀行發展的大勢所趨。近年國內銀行業在 IT 建設與服務領域的資金投入規模逐年遞增4。2023 年全年，國有六大行在金融科技方面的投入均超過百億元。其中，工商銀行、建設銀行、農業銀行和中國銀行投入均在 200 億元以上，交通銀行和郵儲銀行在 100 億元以上。具體來看，工商銀行、建設銀行、農業銀行、中

18、國銀行、交通銀行和郵儲銀行，2023年金融科技投入分別為 272.46 億元、250.24 億元、248.5 億元、223.97 億元、120.27億元、112.78 億元，其中同比增速最高的是建設銀行和農業銀行，分別為 7.45%和 7.06%；郵儲銀行、中國銀行、工商銀行和交通銀行的同比增速分別為 5.88%、3.97%、3.9%和3.4%5。從近幾年銀行業科技投入來看，國有頭部銀行在科技投入端已做了較好表率，行業整體科技資本開支仍處在上升周期。2 來源：中關村互聯網金融研究院2023中國金融科技競爭力報告 3 來源：艾瑞咨詢-中國銀行業數字化轉型研究報告 4 來源：艾瑞咨詢-中國銀行業數

19、字化轉型研究報告 5 來源：證券日報之聲銀行金融科技實力大比拼 國有六大行2023年投入總金額超千億元 行業專題報告 P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 整體銀行業角度，根據艾瑞咨詢數據，自 2019 年起，銀行業 IT 投入規模以 11.86%的復合增長率穩定增長，預計于 2024 年突破 3000 億元，且于 2027 年投入超 4000 億元。投入結構上，預計銀行未來于前沿技術的科技投入較快，在科技人員與傳統 IT 的投入上也有不同程度增幅6。圖表2：2019-2027E 中國銀行業金融科技投入及 YOY（億元/%）圖表3：2023E-2027E 中國銀行業科技投入

20、結構（億元）資料來源：艾瑞咨詢中國銀行業數字化轉型研究報告，長城證券產業金融研究院 資料來源：艾瑞咨詢中國銀行業數字化轉型研究報告，長城證券產業金融研究院 內外因素增壓的情況下，銀行在維持軟硬件更新換代的基礎上，亦需帶頭引領國產替代進程，支持國內銀行業的運營由“粗放”走向“精細”，支撐國家經濟體系高質量發展。2.2 證券證券 IT 證券機構的數字化轉型主要可以體現在財管、投顧、風控等各個環節，主要面向業務展開時用戶畫像與生命周期覆蓋難度較高、產品同質化且單一的痛點，需要數字化手段進行業務調整與重構。轉型背景轉型背景“十四五”規劃提出加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產

21、方式、生活方式和治理方式變革。黨的二十大報告也提出，需要加快發展數字經濟，促進數字經濟與實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群7。人才建設隊伍加快人才建設隊伍加快 根據中國證券業協會發布的證券公司數字化轉型實踐報告及案例匯編（2022），2021年證券公司 IT 人員總數為 30952 人，同比增長 19.7%。其中證券公司總部 IT 員工為14862 人，同比增長 21.38%，常駐外包 IT 員工數量為 11404 人，同比增長 35.39%。從人員構成上看，正式員工數量持續增長，2021 年同比增長 12.13%，外包人員大幅度增長，2021 年同比增長 35.39%。此外，

22、中證協發布的證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）顯示，計劃鼓勵有條件的券商結合自身實際情況逐步提升信息科技專業人員比例至企業員工總數的 7%，其中信息安全專業人員比例至信息科技專業人員總數的3%并且不少于2人，此前征求意見稿要求信息科技專業人員不低于公司員工總數的 6%，相比之下，新計劃 6 來源：艾瑞咨詢2024年中國金融科技（FinTech）行業發展洞察報告 7 來源：中國證券業協會：證券公司數字化轉型實踐報告及案例匯編（2022）1731.7207823172530.12793.230403338.53735.34245.80%5%10%15%20%25%050010

23、00150020002500300035004000450020192020202120222023E2024E2025E2026E2027E2019-2027E銀行業科技投入（億元）同比增幅（%）1536.31580.81602.51606.21698.3691.3773.486810221159.1565.6685.88681107.11388.40500100015002000250030003500400045002023E2024E2025E2026E2027E科技人員投入傳統IT建設投入前沿技術應用投入行業專題報告 P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 稿將 I

24、T 人員的數量要求提上了一個新的高度。此外，證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）提出，要合理加大科技資金投入，鼓勵有條件的券商 2023 年至 2025 年三個年度的信息科技平均投入金額不少于上述 3 個年度平均凈利潤的 10%或平均營業收入的 7%?？紤]到金融科技對金融機構的轉型賦能，證券行業未來的盈利模式預計會跟隨改變，盈利能力有望提升，因此我們認為券商的未來科技資本開支也具備增長預期。圖表4：2019-2021 證券公司 IT 人員總數變動（人）圖表5：2019-2021 證券公司 IT 人員占比變動（%）資料來源：證券公司數字化轉型實踐報告及案例匯編（2022），長

25、城證券產業金融研究院 資料來源：證券公司數字化轉型實踐報告及案例匯編（2022），長城證券產業金融研究院 券商科技投入預期券商科技投入預期 最后，從目前來看，根據艾瑞數據，中國證券行業的金融科技投入自 2019 年起至 2027年預計以 16.70%的 CAGR 達到超過 700 億元規模，且每年同比增幅預計較穩定。投入結構上，證券行業在各項科技的投入并不如銀行那般均衡，更多是在傳統 IT 建設的基礎上疊加前沿技術更新，未來會伴隨云技術等新興技術的廣泛應用持續加大前沿技術的投入。圖表6：2019-2027E 中國證券業金融科技投入及 YOY（億元/%）圖表7：2023E-2027E 中國證券業

26、科技投入結構（億元）資料來源：艾瑞咨詢，長城證券產業金融研究院 資料來源：艾瑞咨詢，長城證券產業金融研究院 證券行業的科技投入更多還是基于深度融合用戶數據信息、挖掘用戶數據價值的需求背景，并且將軟件與金融理論結合，以產品化的運營模式在多個業務場景提供證券投顧全流程覆蓋，提高客戶受益，改善機構間交互體驗。未來中國證券行業會隨著持續的科技投入而愈發成熟。10776122441486265148423114045594519046860200040006000800010000120001400016000201920202021總部IT員工常駐外包IT人員分支機構IT人員47.09%47.36%4

27、8.02%28.47%32.58%36.84%24.45%20.07%15.14%0%20%40%60%80%100%120%201920202021總部IT員工常駐外包IT人員分支機構IT人員216.6262.8338.2377.4417465.7522.8625.6745.10%5%10%15%20%25%30%35%010020030040050060070080020192020202120222023E2024E2025E2026E2027E證券行業金融科技投入（億元）同比增幅（%）105.9118.3134.9165.2200.4279.4308.2341.6403.7474.63

28、1.739.246.356.87001002003004005006007008002023E2024E2025E2026E2027E科技人員投入傳統IT建設投入前沿技術應用投入行業專題報告 P.9 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.3 保險保險 IT 保險行業的數字化轉型需求較為多元。一方面，疫情肆虐引發社會對保險需求的再思考，另一方面，保險面臨和銀行業同樣的線下渠道銷售問題。當前數字化趨勢下，傳統保險公司基于既有業務優勢，通過“金融+科技”的探索和創新優化原有作業模式，同時，專業互聯網保險公司以“科技+場景”為特色，尋求互聯網保險的獨特發展之道。根據 IDC，2022

29、年，中國保險業 IT 解決方案市場規模達到 107.6 億元人民幣，與 2021年相比增長 6.3%。市場規模進一步增長，但整體增速進一步放緩。保險機構的科技投入與機構保費息息相關。從保費上分析，根據華經產業研究院統計數據，近十五年來，中國保險行業總保費收入總體呈上升趨勢，其中 2007 年和 2014 年保險業“國十條”和 2014 年“新國十條”的出臺促進了保險行業的快速增長。2021 年在新冠疫情和車險綜合改革的背景下，原保費收入逐年遞增的態勢被打破，全年總保費收入為 44900 億元，同比下降 357 億元。但國家金融監管總局數據顯示，2023 年保險公司原保險保費收入 51247 億

30、元，同比增長 9.14%，有觸底回升之勢。圖表8：2006-2023 中國保險行業總保費收入及增速（億元/%）資料來源：國家金融監管總局，華經產業研究院，長城證券產業金融研究院 行業投資規模端，中國保險業金融科技投入金額逐年攀升，自 2019 年 276.4 億元預計增長至 2027 年 870.4 億元，2019-2027E 年復合增速為 15.42%8。根據中國保險行業協會保險科技“十四五”發展規劃，“十四五”期間中國保險行業科技投入需要進一步加大，以實現行業平均保險信息技術投入占營業收入比率超過 1%，并且對組織架構和人才隊伍進行優化，推動行業信息科技人員數量占正式從業人員數量比率超過

31、5%9。因此，保險業的科技投入具備量化指導目標，未來科技投入已制定標準及自律機制。投入領域拆分上，傳統 IT 建設仍是保險業科技投入占比最高的部分，前沿技術投入水平僅次于銀行。大數據平臺、數據要素、AI 等預計會扮演更重要的角色，以豐富營銷模式、提升獲客效率及處客方式10。8 來源：艾瑞咨詢2024年中國金融科技（FinTech）行業發展洞察報告 9 來源：中國保險行業協會保險科技“十四五”發展規劃 10 來源：艾瑞咨詢2024年中國金融科技（FinTech）行業發展洞察報告 56417035978411137145281433915487172222023524283309043657838

32、0134264545257449004695751247-5%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%01000020000300004000050000600002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023總保費收入YOY行業專題報告 P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表9：2019-2027E 中國保險業金融科技投入及 YOY（億元/%）圖表10：2023E-2027E 中國保險業科技投入結構（億元）資料來源：艾瑞

33、咨詢，長城證券產業金融研究院 資料來源：艾瑞咨詢，長城證券產業金融研究院 保險機構目前已在部分環節如自動化理賠等實現階段性金融科技成果，后續預計保險機構的科技投入會進一步覆蓋至更多業務環節，逐步實現保險全環節數智化改造。3.金融科技金融科技技術端與應用端技術端與應用端 技術端技術端帶動帶動發展衍生設想發展衍生設想 3.1 核心交易系統：金融信創核心交易系統：金融信創+分布式架構轉型，分布式架構轉型，全面全面更換更換提上日程提上日程 金融業對系統的高可用能力要求較高，其中證券核心交易系統是證券公司交易執行平臺，提供交易前端風控檢查、訂單生成、報盤、交易管理、運營等功能，為投資者提供交易服務。從

34、2005 年算起至 2023 年，上一代集中式架構的證券核心交易系統已經運行了近18 年，然而證券行業正處在持續發展階段，上一代系統面臨著高可用、低延時、高吞吐、易擴展、安全方面的挑戰，已經無法滿足新的業務訴求11。在國家信創戰略方興未艾、財富管理轉型不斷深入踐行、客戶需求多樣化個性化趨勢等多重因素的驅動下，金融行業正處于架構轉型期，券商核心交易系統的變革之路全面開啟。11 來源：華銳技術何志東：證券核心交易系統分布式改造將迎來規?；涞仉A段 276.4351403.5451.3517.6584.7665.7763.8870.40%5%10%15%20%25%30%01002003004005

35、00600700800900100020192020202120222023E2024E2025E2026E2027E保險業金融科技投入同比增速172.5186.5204.4229.9255.9265.7295.3333.5379.6428.279.4102.9127.8154.3186.3010020030040050060070080090010002023E2024E2025E2026E2027E科技人員投入傳統IT建設投入前沿技術應用投入行業專題報告 P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表11：金融科技架構演進過程 資料來源：華銳技術公眾號，長城證券產業金融研

36、究院 鼓勵分布式架構轉型：鼓勵分布式架構轉型：分布式架構是指將不同的服務模塊部署在多臺不同的服務器上，用一組計算機集群替換大型機，然后通過遠程調用協同工作，共同完成服務。分布式架構擁有高可用，低延時，高并發，靈活橫向擴展等優勢，是突破集中式性能瓶頸的最佳技術手段，IT 架構的分布式轉型逐漸成為業界共識12。中國證券業協會于 2023 年 6 月 9 日正式印發證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）（以下簡稱計劃）重點強調券商技術架構轉型升級、持續提高核心系統自主掌控能力；鼓勵有條件的券商積極推進新一代核心系統建設，根據不同客戶群開展核心系統技術架構的轉型升級工作。在計劃提到的

37、 31 項主要任務中，其中有 17項任務關于提高數據架構與核心系統的自主掌控能力和安全防控能力。隨著分布式、微服務、云原生等技術的成熟，證券業系統升級迭代基礎不斷夯實，結合政策催化，核心交易系統正向分布式、低時延、開放技術架構轉型，且搭載云原生、微服務技術中臺，使系統具備高可用、高性能、低延時、易擴展及松耦合等特性13。3.2 AI 大模型：法律法規護航，金融大模型發展空間廣闊大模型：法律法規護航，金融大模型發展空間廣闊 在數字中國的建設背景下，大模型在金融領域具備廣泛的應用前景，有助于推動構建用戶個性化服務體驗、提升金融領域營銷、運營等價值鏈效率，拓展數據決策在風控領域的創新應用效果，助力金

38、融行業數字化轉型產生實質性的飛躍。金融行業憑借數據豐富且質量高的特征，具備夯實的大模型訓練基礎，AI不間斷從技術驅動邁向場景驅動，已廣泛與金融業務深度融合，衍生出眾多新業態、新服務，同時也浮現關鍵性任務和動態適應性、個性化要求和隱私保護、安全可控需求提升、大數據和基礎設施等問題14。為了應對通用 AI 大模型存在的安全性問題以及技術性缺陷，國家及時出臺相關法律法規，相關金融企業也致力于完善金融大模型，促進金融行業大模型的健康發展與規范應用。法律法規不斷完善：法律法規不斷完善：2023 年 7 月 10 日，網信辦等七部門正式發布了生成式人工智能服務管理暫行辦法，該辦法自 2023 年 8 月

39、15 日起施行，鼓勵人工智能在各行業、各領域的創新應用，并明確了人工智能監督檢查與網絡責任。2023 年 7 月 28 日，騰訊宣 12 來源：中證協：證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）（征求意見稿）13 來源：中證網，中證協：證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）14 來源：中證網馬上消費副總經理蔣寧：大模型將有效提升金融領域營銷、運營等價值鏈效率 行業專題報告 P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 布與中國信通院共同啟動行業大模型標準聯合推進計劃。其中，騰訊與信通院將聯合牽頭開展面向行業的大規模預訓練模型技術和應用評估方法第 1

40、 部分：金融大模型編制，這也將是國內首個金融行業大模型標準，有助于全面評估金融行業大模型的應用能力，進而推動行業大模型的產業化發展?！皹嫿ò踩尚诺娜斯ぶ悄堋敝鸩匠蔀樾袠I共識，相關法律法規的不斷完善，為 AI 大模型的可持續發展提供了良好的土壤與環境。金融大模型陸續問世：金融大模型陸續問世：現如今，通用大模型陸續推出，但通用大模型“千模競帆”現狀的背后是國內各廠商的數據生態割裂，由于當前數據開放共享的安全與收益分配機制還不完善，因而具有大量數據的頭部大廠開放高質量數據集的意愿不足，主要將數據價值創新服務于企業內部，國內各大主流廠商推出的大模型均基于己方已有數據，但由于數據分散、豐富度不足、質量

41、參差不齊等原因，各個大模型都存在一定的局限性。應對大模型數據供應不足等問題，金融行業致力于推出金融業的垂直大模型15。圖表12：同花順 AI大模型對比主流開源模型 Llama-2 圖表13：東方財富妙想 AI大模型 資料來源：同花順投資助手公眾號，長城證券產業金融研究院 資料來源：妙想大模型公眾號，長城證券產業金融研究院 然而，當下的“金融大模型”主要停留在工具層和應用層，更類似于業務流程優化助手，在核心金融業務場景的落地之路仍任重而道遠。此外，由于金融業對于算法可解釋性與可信度要求極高，AI 大模型仍處于“前牛頓時代”。在世界人工智能大會上，交通銀行與華為、騰訊云、科大訊飛宣布共建 3 個聯

42、合創新實驗室，分別聚焦大模型在金融領域的應用與創新、增強網絡空間安全防御能力、研究認知模型在金融領域的應用16。對于剛剛邁入數智化“深水區”的金融業而言，需要身處水中的廠商們擁抱合作互通，共同迎接大模型時代的到來。3.3 可信可信數據安全：數據安全：AI+政策，數據安全需求釋放政策，數據安全需求釋放 隨著大模型部署爆發熱潮，ChatGPT 等大語言模型超乎尋常的使用量使 AI 大模型逐漸暴露了其平臺內所隱藏的安全隱患，這些風險與隱患給用戶、企業、甚至大模型平臺本身都帶來了前所未有的安全威脅。面對當下快速增長的數據量，持續擴大的數據風險敞口，數據安全亟需得到重視。AI 大模型數據泄露問題：大模型

43、數據泄露問題：人工智能可能引發的安全問題主要體現在大模型訓練、調優所使用數據的安全問題，以及如何在數據全生命周期各階段，通過加密、數據水印等技術 15 來源：21金融圈一文看懂金融大模型熱鬧背后的真相 16 來源：華為官網華為助力交通銀行重磅發布人工智能聯合創新成果 行業專題報告 P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 手段保護用戶隱私等。早在 2023 年 3 月 31 日，意大利個人數據保護局宣布，從即日起禁止使用聊天機器人 ChatGPT，并限制開發這一平臺的 OpenAI 公司處理意大利用戶信息，同時個人數據保護局開始立案調查17。AI 大模型暴露的用戶隱私與企業機

44、密信息在整個社會范圍內都引起了巨大的反響。政策聚焦數據安全：政策聚焦數據安全：隨著我國數字經濟駛入快車道，數據流動和安全發展的矛盾也逐漸顯現，我國對數據安全的重視程度也提升到了新的高度。在 2021 年相繼發布數據安全法、個人信息保護法等頂層設計，為數據和個人信息保護提供了重要法律依據，加大對于數據安全的保護力度18；2023 年年初組建國家數據局，為保障數據安全提供強大后盾19；2023 年 7 月，中國人民銀行起草了中國人民銀行業務領域數據安全管理辦法（征求意見稿），以落實中華人民共和國數據安全法有關要求，加強中國人民銀行業務領域數據安全管理。根據年初工業和信息化部等十六部門聯合印發的關于

45、促進數據安全產業發展的指導意見，數據安全產業規模于 2025 年將超過 1500 億元，年復合增長率超過 30%，數據安全產業基礎能力和綜合實力將得到顯著提升。3.4 云云計算計算應用應用：資源交付和使用：資源交付和使用 云形態可包含公有、混合及私有云，通過云計算技術，用戶可隨時按需從可調動的資源共享池中獲取網絡、服務器、存儲器、應用程序等資源。按照交付模式，可另外分為 IaaS、PaaS 和 SaaS，“私有云”及“行業云”的選擇，更多基于不同金融機構的規模及具體需求20。如賦能至金融領域，云計算的出現降低了金融機構獲取數據和各類信息的成本，同時也提高了金融服務效率。并且，云計算將金融機構從

46、非核心的 IT 建設中釋放出來，聚焦核心業務，更多創新性業務未來會逐漸向云端遷移，大數據規模帶來的算力應用部署也將由云完成21。存量替換存量替換 目前主要集中在對外資服務商提供服務的存量替換，也是金融行業伴隨信創趨勢的替換轉型重點。未來關注點主要集中在試點的深化。增量需求增量需求 云技術作為新興技術的一種，目前正在逐漸被各大金融機構所接受。放眼未來，云原生、云計算作為底層資源層，將更多服務于上層的業務邏輯實現，賦能更高價值的業務開發，釋放云技術紅利。市場規模端，按照艾瑞數據，中國金融云解決方案市場規模自 2018 年起至 2025 年呈現逐年上升趨勢，預計 2025 年將達到 1077 億元規

47、模。對中國金融云來說，無論是政策的明確規劃、產業痛點倒推技術升級還是技術創新帶來的基礎落地條件，未來都面臨良好的發展環境。17 來源：北京日報意大利：即日起禁止使用聊天機器人 ChatGPT 18 來源：中證協發布：證券業數字化轉型專題面向個人客戶信息保護的數據安全治理體系研究 19 來源：新華社：組建國家數據局 20 來源：未來智庫：金融科技深度報告：四大技術方向、六大細分領域剖析 21 來源：麥肯錫：七大技術持續定義金融科技的未來 行業專題報告 P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表14：中國金融云市場解決方案市場規模及增幅（億元/%）資料來源：艾瑞咨詢2022年

48、中國金融云行業研究報告，長城證券產業金融研究院 業務業務場景場景側側發展設想發展設想 3.5 B 端業務場景端業務場景 智慧銀行智慧銀行 2023 年 8 月，波士頓咨詢公司（BCG）發布銀行業生成式 AI應用報告（2023），董事總經理、全球資深合伙人何大勇稱，當前 AIGC 落地銀行業仍處于最初級的階段，其應用場景可以貫穿銀行全產業鏈的各個環節。目前，銀行業主要應用生成式 AI 釋放運營類人力資源；以 AI 為助手放大關鍵節點“人”的產能、賦能“專業”內容形成和“基礎管理”環節；以革新傳統銀行業信息采集和交互的方式，促進銀行系統的安全性升級和運營體系的降本增效。目前，銀行業已基本實現了金融

49、產品、營銷、風控等領域的數智化，相關投入也在持續增長；盡管銀行業的數字化基礎扎實、技術能力完備且數據豐富多樣，但其專業性強、精準性要求高、數據安全需求大的特點也使得 AIGC 規?；瘧妹媾R較大挑戰。圖表15：生成式 AI貫穿銀行全產業鏈 資料來源：波士頓咨詢銀行業生成式AI 應用報告（2023），長城證券產業金融研究院 智能投智能投研研 14421229439449564284310770%10%20%30%40%50%02004006008001000120020182019202020212022E2023E2024E2025E中國金融云市場規模同比增幅行業專題報告 P.15 請仔細閱讀

50、本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 智能投研是利用計算機技術和人工智能算法等，對金融市場進行分析和預測的一種新型研究方法；其以數據為基礎、算法邏輯為核心，利用人工智能技術完成投資信息獲取、數據處理、量化分析、研究報告撰寫及風險提示，以輔助專業人員進行投資研究；克服傳統投研流程中數據獲取不及時、研究穩定性差、報告呈現時間長等弊端，有利于擴大信息渠道并提升知識提取及分析效率，在文本報告、資產管理、信息搜索等細分領域形成廣泛應用。智能投研作為結合了金融科技和投研需求的前沿領域，目前處于成長初期，未來仍需要不斷豐富數據、完善算法模型、加強對人工智能算法的監管和規范，以確保其安全性和可靠性22。圖表

51、16：智能投研四大優勢 圖表17：AI技術嵌入促進投研環節革新 資料來源：36氪智能投研行業分析報告，長城證券產業金融研究院 資料來源：36氪智能投研行業分析報告，長城證券產業金融研究院 智能信貸智能信貸 智能信貸是基于大數據等金融科技技術的全流程線上數字化的借貸模式。傳統的信貸服務依賴人工、基于流程的風控特點，導致放貸門檻高、審批手續繁瑣，不利于小微企業和中產階級以下群體的融資；而智能信貸則可以通過聚合線上數據服務及智能評分技術，全面展現客戶消費、銀行卡交易、共債、黑名單及征信情況，有效降低線下評估難度和客戶經理道德風險，提高調查審批效率，全面提升面向商戶、農戶、小微企業、個人等群體的信貸服

52、務能力23。圖表18：傳統 AI與新 AI對信貸賦能 資料來源：DeepTech 深科技公眾號，長城證券產業金融研究院 22 來源：36氪智能投研行業分析報告 23 來源：東方網信和大金融：大數據技術助力智能信貸 行業專題報告 P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 智能保險智能保險 智能保險在營銷和理賠環節具有顯著優勢：在傳統保險的營銷環節中，大多數保險產品較為單一且銷售人員難以洞察消費者潛在需求；利用生成式 AI 技術，保險公司可以通過自然語言交互，分析客戶的需求、偏好、風險承受能力等信息，從而理解個人需求特征，創建差異化和個性化的保險產品，生成滿足不同客戶需求的保險方

53、案。在傳統理賠過程中，往往需要經過多道人工流程才能完成，而智能理賠則可根據保險條款、索賠信息和歷史數據等信息，自動計算理賠金額，提高理賠效率和準確性。當處理復雜的理賠時，生成式 AI 還能基于深度學習模型生成更高效的理賠流程以及解決爭議和問題的方式，降低保險行業的人工成本并提升客戶的滿意度24。圖表19：螞蟻 AI助力保險信息透明可量化 圖表20：螞蟻 AI助力保險規?；?資料來源：機器之心，長城證券產業金融研究院 資料來源：機器之心，長城證券產業金融研究院 智能風控智能風控 智能風控是指利用大數據技術整合風控數據信息，并通過人工智能中的機器學習、專家系統等技術自主學習風險，進而實現各業務環節

54、的風險識別、風險評估、風險預警和風險處理等的過程。傳統的風控手段已無法滿足風險信息實時、動態的監測和預警，難以達到大數據時代提出的效率要求；而數據的共享共治，為打造金融機構數字化、標準化的風控體系提供了難得的機遇；隨著大數據、人工智能等金融科技技術不斷完善，中國智能風控行業市場規模持續擴容，新技術支撐下的智能風控體系成為金融機構風險管理的主動需求25。圖表21：AI風控專家級建模 圖表22：全流程自動化 資料來源：螞蟻集團，長城證券產業金融研究院 資料來源：螞蟻集團，長城證券產業金融研究院 24 來源：金融界擁抱生成式 AI 保險業的機遇與挑戰 25 來源：智研咨詢中國智能風控行業市場研究報告

55、（2023版）行業專題報告 P.17 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.6 C 端業務場景端業務場景 數字人民幣與支付數字人民幣與支付 數字人民幣出現的背景，主要是中國的經濟發展由高速增長向高質量發展的轉變，以及以數字經濟為代表的科技創新開始成為催生發展動能的重要驅動力，邊遠地區對線上金融服務的需求也隨著數字經濟覆蓋面的拓展日益旺盛。電子支付的普及使得社會零售支付服務更加便攜高效，一定程度上也改變了消費者的支付習慣。金融科技對數字人民幣的賦能主要體現在技術支持上金融科技對數字人民幣的賦能主要體現在技術支持上。例如在支付時的實時密碼更改技術，增強賬戶實時保護能力、3D 安全認

56、證技術，需要雙重驗證碼進行安全驗證，增加支付安全防線。此外諸如令牌化技術、硬件安全芯片等為數據的安全也提供了安全環境。應用場景端應用場景端，除了“支付安全”之外，新支付方式例如“碰一碰、面部掃描、指紋掌紋”等均和數字人民幣不斷推廣互相呼應，截至 2024 年 12 月，“碰一下支付”已覆蓋超 50個城市，全國已有超 1000 家商場、商圈接入26。除了“人支付”的體驗，“汽車用戶支付”體驗方面也得到提升，用戶可通過車牌識別、ETC、車輛 VIN 識別等方式，可以實現自動扣款，提高出行場景的支付效率。整體上，通過金融科技的技術賦能，應用場景端已開始逐漸鋪開，用戶體驗也逐漸升級。圖表23：“碰一碰

57、”數字支付 圖表24：高速交通數字人民幣 資料來源：科技狐公眾號，長城證券產業金融研究院 資料來源：福建高速集團公眾號，長城證券產業金融研究院 數字人民幣市場規模端數字人民幣市場規模端，根據江蘇省支付清算服務協會及移動支付網數據，截至 2024年 7 月末，數字人民幣 App 累計開立個人錢包 1.8 億個，試點地區累計交易金額 7.3 萬億元；并且數字人民幣已推廣至中國 17 個?。ㄊ校┑?26 個地區，廣泛推廣應用于批發零售、餐飲文旅、教育醫療、公共服務、城市治理等領域，更是推出諸如預付資金管理、供應鏈金融、信貸服務、小微企業服務等基于數字人民幣的產品。整體上，數字人民幣的普及深化有跡可循

58、。規模上，根據麥肯錫，預計到 2030 年，全球支付市場規模將達到 450 萬億美元，其中數字貨幣支付的占比將顯著提升。因此，數字人民幣未來普及的想象空間較大，中國將成為數字貨幣市場的主要參與者之一。3.7 政策端：政策端：金融信創剛性要求金融信創剛性要求 據國家提出的“2+8+N”信創體系，金融等關鍵行業的信創進度于 2020-2021 年開始 26 來源：快科技公眾號：支付寶公布“碰一下”最新數據：覆蓋 50+城市、1000+商場 行業專題報告 P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 提速。當前處于三年黃金發展期，且從辦公系統開始，向核心業務系統和云資源網絡基礎建設等發

59、力27。2022 年 9 月底國家下發 79 號文，全面指導國資信創產業發展和進度，要求到 2027 年央企國企 100%完成信創替代，替換范圍涵蓋芯片、基礎軟件、操作系統、中間件等領域28。金融機構對國產軟件移植及國產化適配等信創方面的適應性改造需求將不斷提升，以解決基礎軟硬件產品國產化后應用系統層面的適配問題。圖表25：金融信創政策 時間時間 部門部門 政策政策 相關內容相關內容 2022 年 11 月 國家網信辦等三部門 互聯網信息服務深度合成管理規定 對深度合成服務的提供、使用以及技術支持提出了規定 2023 年 2 月 中共中央、國務院 數字中國建設整體布局規劃 提出要構筑自立自強的

60、數字技術創新體系，強化企業科技創新主體地位，發揮科技型骨干企業引領支撐作用；切實維護網絡安全，完善網絡安全法律法規和政策體系。增強數據安全保障能力，建立數據分類分級保護基礎制度，健全網絡數據監測預警和應急處置工作體系。2023 年 5 月 國務院辦公廳 國務院 2023 年度立法工作計劃 人工智能法草案等預備提請全國人大常委會審議 2023 年 7 月 國家網信辦等七部門 生成式人工智能服務管理暫行辦法 從生成式人工智能服務提供者的算法設計與備案、訓練數據、模型，到用戶隱私、商業秘密的保護，監督檢查和法律責任等方面提出了相關要求，明確了對生成式 AI產業的支持和鼓勵態度。2023 年 7 月

61、信通院與騰訊 面向行業的大規模預訓練模型技術和應用評估方法第1 部分：金融大模型 覆蓋了投研、投顧、風控、營銷、客服、銀行、保險、證券等應用場景，對大模型在數據合規性、可追溯性、私有化部署、風險控制等方面提出了更為具體明確的要求。資料來源：中國政府網，騰訊云智能公眾號，長城證券產業金融研究院 4.金融信息服務興起金融信息服務興起 金融信息服務是指通過收集、整理、分析和傳遞與金融市場相關的信息，為投資者、企業和機構提供決策支持的服務。其內容通常包括市場數據、行業分析、風險評估、投資建議、財務規劃等，覆蓋股票、債券、外匯、基金、保險等多個領域。金融信息服務以大數據、人工智能和云計算等技術為依托，為

62、用戶提供精準、高效和實時的信息支持，助力金融活動的優化和透明化。4.1 金融信息服務行業穩定發展金融信息服務行業穩定發展 資本市場持續發展，資本市場持續發展，A 股市場成交額呈波動上升趨勢。股市場成交額呈波動上升趨勢。隨著國民經濟的持續快速增長和多層次資本市場建設的日益完善，我國證券市場近年來獲得了長足的發展，投資者參與證券市場的意愿不斷增強。除 2016-2018 年、2022-2023 年，A 股市場相對走弱，整體成交額下降外，近 10 年來市場成交額呈波動上升趨勢。其中，2023 年 A 股市場成交額為 212 萬億元，較 2014 年增長 188%。27 來源：零壹智庫從外圍到核心：金

63、融信創產業發展報告 2022 28 來源：新浪網國企信創替代加速，OA 系統2027年前必須國產化 行業專題報告 P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表26：A 股市場近 10 年成交額（億元）資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 華經情報網數據顯示，中國金融信息服務行業市場規模呈現出逐年上漲態勢，從 2018年的 340.86 億元上漲至 2023 年的 607.86 億元，隨著中國金融業的發展，預計 2025 年中國金融信息服務行業市場規模將上漲至 762.26 億元。在金融信息服務行業的產業鏈中，位于產業鏈上游的是各類基礎信息提供商，主要包括各交易所專屬的

64、信息發布機構和專業的資訊機構。金融軟件與信息服務提供商位于產業鏈條中游，包括同花順、大智慧、指南針、東方財富、麟龍股份、益盟股份等企業。中游機構開發各類行情交易、證券分析、金融資訊等軟件，將從上游機構處獲得的原始數據及采編的各類金融財經信息進行再加工，并通過自身的軟件產品傳遞給下游的各類客戶。圖表27：金融信息服務業產業鏈 資料來源：指南針招股說明書，長城證券產業金融研究院 經過多年的發展，行業內已出現相當數量的專門提供金融信息產品和服務的企業，開發出的產品在形式上包括 PC 終端、移動終端、財經 APP 等眾多類型，在內容上包括多個0500,0001,000,0001,500,0002,00

65、0,0002,500,0003,000,0002014201520162017201820192020202120222023行業專題報告 P.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 金融市場及多種金融投資產品的信息。隨著 4G/5G 網絡、移動互聯網通信技術的發展以及“三網融合”的推行，預計未來行業內將涌現出更多的創新型產品，產品結構將進一步豐富化。圖表28：金融信息服務業務分類 服務模式服務模式 收入來源收入來源 相關企業相關企業 金融終端數據服務 通過專用客戶端為證券市場投資者提供金融信息、金融數據、分析工具等 大智慧、同花順、東方財富、指南針、益盟股份、麟龍股份等 證券

66、行情交易系統服務 為證券公司、基金公司提供證券行情委托交易系統、咨詢發送系統、網絡安全應用等系統及日常維護 同花順、通達信、恒生電子等 網絡財經信息服務 憑借其專業化的信息渠道，吸引了諸多高端的深度財經信息用戶；憑借多年來積累的門戶網站品牌知名度和廣泛客戶基礎，進入網絡財經信息服務市場，以開設財經頻道方式細分其網絡客戶 東方財富網、和訊網等；新浪財經、搜狐財經、騰訊財經、網易財經 資料來源：華經情報網，長城證券產業金融研究院 4.2 行業發展趨勢行業發展趨勢 行業規模不斷擴大行業規模不斷擴大。經過多年發展，中國金融信息服務業行業規模迅速擴大，投資者數量和群體不斷增加豐富，國內證券市場及產品范圍

67、的逐步擴大，帶來更多樣化、深層次的信息服務需求，拉動金融信息服務規模持續擴展。資質資質嚴苛構成高準入壁壘嚴苛構成高準入壁壘。根據中國證監會證券投資顧問業務暫行規定(證監會公告201027 號)規定，證券公司、證券投資咨詢機構接受客戶委托，按照約定向客戶提供涉及證券及證券相關產品的投資建議服務，輔助客戶作出投資決策，并直接或者間接獲取經濟利益的經營活動的，屬于從事證券投資咨詢業務，應當經中國證監會許可，并取得證券投資咨詢業務資格。目前，國內相關企業提供的金融信息終端類產品和服務雖然在盈利模式上存在差異，但大多屬于證券投資咨詢業務的范圍，因此相關企業應取得中國證監會頒發的證券投資咨詢業務資格證書，

68、并符合相關監管要求?？紤]到證券投資咨詢業務資格證書審批和發放過程中，中國證監會對于企業資質、業務能力等方面的審核標準較高，因此相關資質已成為金融信息服務行業的進入壁壘。29 供給需求供給需求趨于趨于多樣化。多樣化。隨著經濟全球化的發展和各市場關聯性的不斷增強，用戶對金融信息的需求日益增長。金融信息服務商需要不斷完善數據交換和壓縮技術，以實現海量數據的遠距離傳輸。同時，各公司需要不斷提升數據分析與存儲技術，以滿足對海量數據的采集、分析和處理的需要。技術革新技術革新強化需求市場滿足強化需求市場滿足。中國金融信息服務行業將以智能化、實時化和高安全性為核心，深度應用人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等技

69、術，實現金融數據的精準分析、實時推送和透明共享。同時，隱私計算、量子計算等前沿技術的探索，將提升行業的風控能力和效率，5G 與物聯網的融合則拓展了多場景金融服務的可能性。這些技術趨勢將推動行業向個性化、高效化和國際化邁進，滿足復雜多變的市場需求。30 政策政策助助推多層次發展。推多層次發展。國務院、央行等部門相繼出臺相關政策，金融信息服務行業健康 29來源：指南針首次公開發行股票并在創業板上市招股說明書 30來源：華經情報網 行業專題報告 P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 有序發展，政策提出強化金融科技建設，并指導金融科技行業布局人工智能數智化、出海、服務能力提升等未

70、來重點的發展方向。31 圖表29：中國金融信息服務行業相關政策梳理 政策名稱政策名稱 發布部門發布部門 發布時間發布時間 相關產業政策相關產業政策 關于金融支持前海深港現代服務業合作區全面深化改革開放的意見 中國人民銀行等五部門 2023.02 拓展香港金融業發展空間。支持高水平建設前海深港國際金融城，為香港金融機構依法依規跨境辦公以及香港數字金融、金融科技等送代升級提供空間載體。支持前海深港國際金融城內符合條件的金融機構與香港金融機構依法聯動開展金融業務創新，提高相關國際業務能力，為企業“走出去”提供金融服務。河套深港科技床戲你合作區深圳區發展規劃 國務院 2023.08 積極推動兩地機構更

71、多利用內地金融科技創新監管工具與香港金融管理局金融科技監管沙盒對接聯網的安排，便利金融機構及科技公司利用一站式平臺就其跨境金融科技項目在香港及大灣區內地城市同時進行測試。關于加強證券期貨業標準化工作的指導意見 中國證監會、國家標準委 2023.11 服務資本市場數字化轉型，重點加強金融科技、數據治理人工智能等領域標準建設。關于進一步強化金融支持綠色低碳發展的指導意見 中國人民銀行等七部門 2024.03 鼓勵金融機構和企業運用大數據、金融科技等技術手段為碳核算工作提供技術支撐。關于加強監管防范風險推動資本市場高質量發展的若干意見 國務院 2024.04 著力做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養

72、老金融、數字金融五篇大文章。關于銀行業保險業做好金融“五篇大文章”的指導意見 國家金融監督管理總局 2024.05 充分發揮全國性商業銀行主力軍作用。大型商業銀行要做優做強，走內涵式發展道路，增強金融科技核心競爭力，發揮網絡渠道、業務功能協同等優勢，提升“五大文章綜合金融服務能力。資料來源：華經情報網，長城證券產業金融研究院 強強品牌壁壘品牌壁壘屬性。屬性。由于金融信息服務的特殊性、客戶的敏感性，企業通常需要保有一個較大規模的用戶群，才能獲得一定數量的收費用戶群并形成規模效應。同時，金融信息服務產品對品牌的依賴度較大，需要建立起一定的市場知名度和美譽度方能取得客戶的信任。因此，用戶規模將形成新

73、企業進入該領域的一大壁壘。此外，金融信息服務產品的功能和服務，還可以在一定程度上培養客戶的操作習慣，使客戶形成一定的依賴性。這種用戶粘性形成后，用戶若想轉移至其他企業的產品，將不可避免地付出一定的學習成本和時間成本，從而為新企業的進入造成一定壁壘。4.3 核心受益市場活躍度提升強化核心受益市場活躍度提升強化 Beta 2024 年 9 月-10 月，證監會、央行等部門發布包括下調存款準備金、創設結構性貨幣政策工具等多領域經濟支持政策。宏觀經濟環境得到較好支撐，二級市場信心在短期內獲得明顯修復。31來源：華經情報網 行業專題報告 P.22 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表3

74、0：2024 年 9 月 10 月系列政策 時間時間 部門部門 相關相關政策政策 9 月 24 日 金融三部委 下調存款準備金率和 7 天期逆回購利率;降低存量房貸利率和統一房貸最低首付比例;首次創設結構性貨幣政策工具支持資本市場，直接利好股市資金面。9 月 24 日 證監會 關于深化上市公司并購重組市場改革的意見明確支持合理的跨行業并購，放松對未盈利資產的收購要求，支持“創業板、科創板”板塊公司并購上下游資產，提高監管包容度，簡化審核程序。9 月 24 日 證監會 上市公司監管指引第 10 號市值管理(征求意見稿)是證監會首部市值管理指引文件，指數成份股、破凈股要承擔更多責任，其估值提升可能

75、對穩定市場起到更重要的支撐作用。9 月 26 日 政治局會議 高度重視當前經濟工作。要求努力完成全年經濟社會發展目標任務，實施有力度的降息，明確要求促進房地產市場止跌回穩，大力引導中長期資金入市并且打通堵點，把促消費和惠民生結合起來，有效擴大內需。9 月 29 日-30 日 中國人民銀行等 商業性個人住房貸款利率定價機制，引導商業銀行開展存量房貸利率調整。房貸最低首付款比例下調，商業性個人住房貸款不再區分首套、二套住房。部分房地產金融政策期限延長。上海、深圳、北京調整樓市政策，廣州放開限購政策。資料來源：中國政府網，證監會官網，每日經濟新聞長城證券產業金融研究院 我們對比了近十年來 A 股市場

76、成交額與金融信息服務行業龍頭同花順、財富趨勢及指南針的營業收入增長率，具備比較明顯的相關性。2016-2018 年 A 股市場成交額下行，金融信息服務商收入呈低速或負增長。2018-2021 年，隨著成交額逐年提升，金融信息服務商收入增速提升，在 2020、2021 年迎來處于近年高點。圖表31：近 10 年 A 股市場成交額對比同花順、財富趨勢、指南針營業收入增長率 資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 2C券商券商 IT主營金融信息服務，與二級市場整體景氣度密切相關主營金融信息服務，與二級市場整體景氣度密切相關：投資者信心得到提振，短期交易量出現明顯回升。2024 年 9 月下旬開始

77、，A 股成交額強勢增長。2024 年 9 月24-30 日成交額達 73696 億元，且于 10 月 8 日單日成交額突破三萬億，達到 34835 億元。我們看好長期市場景氣度提高，流動性改善推動下，2C 券商 IT 整體收入水平的提高。-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%0.00500,000.001,000,000.001,500,000.002,000,000.002,500,000.003,000,000.0020162017201820192020202120222023成交額(億元)同花順財富趨勢指南針行業專題報告 P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細

78、閱讀本報告末頁聲明 圖表32：萬得全 A 成交額變化（2024 年 8 月 1 日-10 月 8 日，單位：萬億元）資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 受益成交額提升，演繹更強的受益成交額提升，演繹更強的 beta。復盤過去兩輪牛市（2014-2015 年、2019-2021年），彈性上 2C 券商 IT 2B 券商 IT券商大盤。券商作為成交額上升的直接受益方，彈性優于大盤指數。在金融科技板塊中，傳統 2B 券商 IT（以恒生電子、金證股份為例）作為券商上游，受券商業績改善帶動 IT 預算提升邏輯影響，彈性優于券商板塊。2C 券商 IT（以同花順、指南針為例）彈性最大。圖表33：區間

79、自最低價的最大漲幅（%）板塊板塊 證券簡稱證券簡稱 2014-2015年年 2019-2021年年 金融科技 指南針/896.53 同花順 2608.85 420.42 東方財富 1768.26 478.86 恒生電子 959.51 317.28 金證股份 1718.21 242.37 金融科技指數 450.42 114.56 券商 證券(申萬)295.47 41.75 華泰證券 392.13 95.20 中信證券 289.59 117.88 海通證券 265.71 101.58 大盤指數 上證指數 162.27 52.88 滬深 300 158.95 102.02 資料來源：wind，長城證

80、券產業金融研究院 5.投資建議與風險提示投資建議與風險提示 投資建議：投資建議：金融作為“國之重器”，其發展重要性已再次得到強調。但資本市場的健康有序發展離不開科技的底層支持，在國家信創政策已明確的基礎上，配套金融科技的需求預計將會同步放大。針對不同環節，金融科技相關產業鏈發展有望受益，應用場景有望得到充分挖掘。05,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000行業專題報告 P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 風險提示：風險提示：市場競爭加??；政策落地不及預期；科技轉化不及預期；金融機構數字化投入不及預期。行業專題報告 P.

81、25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲明 長城證券股份有限公司（以下簡稱長城證券）具備中國證監會批準的證券投資咨詢業務資格。本報告由長城證券向專業投資者客戶及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者客戶（以下統稱客戶）提供，除非另有說明，所有本報告的版權屬于長城證券。未經長城證券事先書面授權許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布，亦不得作為訴訟、仲裁、傳媒及任何單位或個人引用的證明或依據，不得用于未經允許的其它任何用途。如引用、刊發，需注明出處為長城證券研究院，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信

82、息，但本公司不保證信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的邀請或向他人作出邀請。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。長城證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。長城證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。長城證券版權所有并保留一切權利。特別聲明特別聲明

83、 證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于 2017 年7 月 1 日 起正式實施。因本研究報告涉及股票相關內容，僅面向長城證券客戶中的專業投資者及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者。若您并非上述類型的投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或使用本研究報告中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：本人具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，在執業過程中恪守獨立誠信、勤勉盡職、謹慎客觀、公平公正的原則，獨立、客觀地出具本報告。本

84、報告反映了本人的研究觀點，不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接接收到任何形式的報酬。投資評級說明投資評級說明 公司評級公司評級 行業評級行業評級 買入 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅 15%以上 強于大市 預期未來 6 個月內行業整體表現戰勝市場 增持 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅介于 5%15%之間 中性 預期未來 6 個月內行業整體表現與市場同步 持有 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅介于-5%5%之間 弱于大市 預期未來 6 個月內行業整體表現弱于市場 賣出 預期未來 6 個月內股價相對行業指數跌幅 5%以上 行業指中信一級行業，市場指滬深 300 指數 長城證券產業金融研究院長城證券產業金融研究院 北京北京 地址：北京市西城區西直門外大街 112 號陽光大廈 8 層 郵編：100044 傳真：86-10-88366686 深圳深圳 地址：深圳市福田區福田街道金田路 2026 號能源大廈南塔樓 16 層 郵編：518033 傳真：86-755-83516207 上海上海 地址：上海市浦東新區世博館路 200 號 A 座 8 層 郵編：200126 傳真：021-31829681