天风·计算机 | 金融GPT系列二:挖掘垂直场景数据,2B金融GPT是一片新蓝海
原标题:天风·计算机 | 金融GPT系列二:挖掘垂直场景数据,2B金融GPT是一片新蓝海
产业的变革,由产业的软件触发。据此我们判断,当前时点大模型在B端的发展机会或被低估。在数据+业务理解能力双重占优的背景下,我们判断头部金融IT厂商有望受益于本轮技术革新,构筑新一轮的成长。
当前市场大家普遍认为,大模型基于其通用性,会在C端市场攫取更多发展空间。但结合论文《GPTsareGPTs:AnEarlyLookattheLaborMarketImpactPotentialofLargeLanguageModels》中的观点,大模型的能力或在未来引起行业层面对人力资源的需求降低。产业的变革,由产业的软件触发。据此我们判断,当前时点大模型在B端的发展机会或被低估。
从落地角度看,GPT在金融业推广的两个基础已经具备。1)看需求,客服与销售人力成本高昂有望为AI替代提供广阔空间。金融行业人力支出高企,以保险为例,代理人薪酬开支达万亿,IT支出仅为其的1%。考虑保险代理人数量持续下滑,我们判断保险公司或有意愿探索更高效的业务拓展方式。 2)看场景,AI在金融行业多领域已具备使用基础,落地场景丰富。根据产品分类,现有金融+AI应用的包括AI风控、智能客服、智能营销、智能保险、智能投顾、智能投研等。过于由于技术能力限制,AI相关的交互往往体验不佳。而大语言模型卓越的情感分析、意图识别与学习能力有望有效解决这一问题。
从技术角度看,预训练模型调优与自研大模型有望为金融业AI应用再赋能。在优质语料库的预训练下,LLM可以获得基本的语言理解和生成技能。指令调优可以提升大模型在金融领域对专业性问题的理解能力。对齐调优有望保证金融行业大模型落地的合规性。
对于金融IT公司,业务理解与训练数据构成AI核心竞争力。我们认为,1)服务于准确性,训练数据的质量与数量构建成为金融领域大模型应用的核心竞争力。2)服务于可用性,基于对业务的理解基础,对产品进行AI赋能,保证了应用软件最终的可用性。
在数据+业务理解能力双重占优的背景下,我们判断头部金融IT厂商有望受益于本轮技术革新,构筑新一轮的成长。
彭博社发布的BloombergGPT显示出金融界大模型的应用潜力。而受益于金融IT基于AI的应用基础,以及明确的市场需求潜力,金融领域的GPT革命或刚刚开始。
建议关注金融IT相关标的:
ToB:
保险IT:中科软、恒生电子、新致软件等。
证券IT:恒生电子、顶点软件、金证股份等。
银行IT:长亮科技、京北方、宇信科技、软通动力、神州信息等。
ToC:同花顺、东方财富(海外&传媒组覆盖)、指南针、财富趋势等。
风险提示:AI应用落地不及预期;金融GPT进展不及预期;大模型进展不及预期 。
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