由于ChatGPT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-数字化-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生态都面临发展机遇，数据-模型-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。重点推荐同花顺、东方财富，重点关注蚂蚁集团、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ChatGPT影响金融科技的猜想：
　　①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。
　　②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。
　　③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：
　　①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。
　　②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。
　　③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：人工智能发展不及预期；美国政府限制英伟达、AMD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：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。
　　

研究报告全文：ChatGPT影响金融科技的几个猜想金融科技行业投资观察2023213中信证券研究部核心观点由于ChatGPT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-数字化-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生态都面临发展机遇数据-模型-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重点推荐同花顺东方财富重点关注蚂蚁集团腾讯金融盈米基金邵子钦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非银行金融业ChatGPT首席分析师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S1010513110004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ChatGPT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薛姣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非银行金融业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分析师难点是用户交互ChatGPT为用户交互体验大幅提升提供可能性S1010518110002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童成墩用非银行金融业联席首席分析师数据-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S1010513110006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田良风险因素人工智能发展不及预期美国政府限制英伟达AMD出售高性能GPU金融产业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财富管首席分析师理行业竞争加剧S1010513110005投资策略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证券研究报告请务必阅读正文之后第17页起的免责条款和声明金融科技行业投资观察2023213重点公司盈利预测估值及投资评级EPSPE简称代码收盘价评级2122E23E24E2122E23E24E1230同花顺300033SZ35635443152135352924增持9陆昊东方财富300059SZ219706506808310034322622增持非银行金融业资料来源Wind中信证券研究部预测注股价为2023年2月10日收盘价分析师S1010519070001张文峰非银行金融业分析师S1010522030001请务必阅读正文之后的免责条款和声明2金融科技行业投资观察2023213目录ChatGPT打开人机交互想象空间5ChatGPT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ChatGPT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9ChatGPT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15投资策略15请务必阅读正文之后的免责条款和声明3金融科技行业投资观察2023213插图目录图1ChatGPT初始页介绍5图2ChatGPT日活跃用户5图3GPT家族主要模型演进过程6图4ChatGPT模型的训练过程7图5ChatGPT使用案例8图6ChatGPT科普用例案例9图7ChatGPT赋能理财师用例案例9图8OpenAI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AI客服支小宝界面14表格目录表1GPT家族主要模型对比5请务必阅读正文之后的免责条款和声明4金融科技行业投资观察2023213ChatGPT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是GPTGenerativePre-trainedTransformer生成式预训练语言模型系列模型下的一个分支在GPT-35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SamAltman和ARKInvest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1ChatGPT初始页介绍图2ChatGPT日活跃用户资料来源ChatGPT资料来源ARKInvest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大型语言模型是ChatGPT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117亿提升到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1GPT家族主要模型对比模型发布时间参数量预训练数据量GPT-12018年6月117亿约5GBGPT-22019年2月15亿40GGPT-32020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RLHFChatGPT在训练过程中使用了与InstructGPTChatGPT的姐妹模型通过使用额外的人工和机器请务必阅读正文之后的免责条款和声明5金融科技行业投资观察2023213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SupervisedFineTuneSFT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-35一系列基于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RewardModelRM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三个阶段结合PPOProximalPolicyOptimization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ChatGPT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-35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3GPT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陈巍博士收录于先进AI技术深度解读陈巍谈芯知乎请务必阅读正文之后的免责条款和声明6金融科技行业投资观察2023213图4ChatGPT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ChatGPT影响金融科技的猜想优化行业默认发展路径线上化-数字化-智能化发展路径虽已达成共识但在现实中尚未找到可行路径线上化-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类人机交互有望加速数据的闭环迭代为智能化发展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请务必阅读正文之后的免责条款和声明7金融科技行业投资观察2023213突破行业原有瓶颈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KYCKnowYourClient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KYPKnowYourProduct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KYC是财务规划情绪管理资产配置的基础自动化KYC的难题则是用户交互ChatGPT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户画像从而为数字化打下基础图5ChatGPT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请务必阅读正文之后的免责条款和声明8金融科技行业投资观察2023213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6ChatGPT科普用例案例图7ChatGPT赋能理财师用例案例资料来源ChatGPT中信证券研究部注ChatGPT回答信息真资料来源ChatGPT中信证券研究部注ChatGPT回答信息实性目前无法保证此处问答仅作参考真实性目前无法保证此处问答仅作参考ChatGPT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ChatGPT为全世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请务必阅读正文之后的免责条款和声明9金融科技行业投资观察2023213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8OpenAI接口部分案例资料来源OpenAI官网数据-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金融AI领域先行者技术数据有望实现迭代闭环布局AI已十余年如今产品多点开花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ASRAutomaticSpeechRecognition语音识别技术NLP等人工智能技术均处于业内领先地位请务必阅读正文之后的免责条款和声明10金融科技行业投资观察2023213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资料来源同花顺AI开放平台对股票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AI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日活跃用户周活跃用户注册用户70000250060000200050000400001500300001000200005001000000201420152016201720182019202020211H2022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金融大脑辐射丰富场景支小宝帮你投打开投顾想象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请务必阅读正文之后的免责条款和声明11金融科技行业投资观察2023213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与资管机构合作形成了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帮你投打开想象空间智能投顾可以分为投和顾请务必阅读正文之后的免责条款和声明12金融科技行业投资观察2023213两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助理借助人工智能和数据分析向投资者提供个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Vanguard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集团网站支付宝程序中信证券研究部天天基金配备AI客服小天与投顾专区打通与蚂蚁财富相仿天天基金同样配备了AI客服功能天天基金在APP首页即可唤醒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请务必阅读正文之后的免责条款和声明13金融科技行业投资观察2023213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首页设立投顾管家专区并与AI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AI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请务必阅读正文之后的免责条款和声明14金融科技行业投资观察2023213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走出财富管理智能投顾的第一步目前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于累土一切才刚刚开始风险因素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API4财富管理行业竞争加剧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请务必阅读正文之后的免责条款和声明15金融科技行业投资观察2023213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2022-12-172023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MSCI2022-09-07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请务必阅读正文之后的免责条款和声明16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CLSAgroupofcompanies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投资建议的评级标准评级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买入相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20以上另有说明的除外评级标准为报告发布日后6到12个增持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于520之间月内的相对市场表现也即以报告发布日后的6到12个股票评级月内的公司股价或行业指数相对同期相关证券市场代持有相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-105之间表性指数的涨跌幅作为基准其中A股市场以沪深300卖出相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10以上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强于大市相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10以上以摩根士丹利中国指数为基准美国市场以纳斯达克综合行业评级中性相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-1010之间指数或标普500指数为基准韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准弱于大市相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10以上17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httpsresearchciticsinfocomdisclosure法律主体声明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CLSALimited于中国香港注册成立的有限公司分发在中国台湾由CLSecuritiesTaiwanCoLtd分发在澳大利亚由CLSAAustraliaPtyLtd商业编号53139992331金融服务牌照编号350159分发在美国由CLSACLSAAmericasLLC除外分发在新加坡由CLSASingaporePteLtd公司注册编号198703750W分发在欧洲经济区由CLSAEuropeBV分发在英国由CLSAUK分发在印度由CLSAIndiaPrivateLimited分发地址8FDalamalHouseNarimanPointMumbai400021电话91-22-66505050传真91-22-22840271公司识别号U67120MH1994PLC083118在印度尼西亚由PTCLSASekuritasIndonesia分发在日本由CLSASecuritiesJapanCoLtd分发在韩国由CLSASecuritiesKoreaLtd分发在马来西亚由CLSASecuritiesMalaysiaSdnBhd分发在菲律宾由CLSAPhilippinesInc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CLSASecuritiesThailandLimited分发针对不同司法管辖区的声明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本研究报告由CLSALimited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CLSALimited的罗鼎电话85226007233美国本研究报告由中信证券制作本研究报告在美国由CLSACLSAAmericasLLC除外仅向符合美国1934年证券交易法下15a-6规则界定且CLSAAmericasLLC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CLSAAmericasLLC在美国证券交易委员会注册的经纪交易商以及CLSA的附属公司新加坡本研究报告在新加坡由CLSASingaporePteLtd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CLSASingaporePteLtd地址80RafflesPlace18-01UOBPlaza1Singapore048624电话6564167888因您作为机构投资者认可投资者或专业投资者的身份就CLSASingaporePteLtd可能向您提供的任何财务顾问服务CLSASingaporePteLtd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MCIP085112021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CLSAUK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本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSAEuropeBV分发澳大利亚CLSAAustraliaPtyLtdCAPL商业编号53139992331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ASXAllOrdinaries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CLSAIndiaPrivateLimited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INM000010619CLSA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CLSAIndia关联方的更多详情请联系Compliance-Indiaclsacom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中信证券2023版权所有保留一切权利18