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证券研究报告
【AI金融新纪元】系列报告（一）
——金融垂类大模型试用体验
证券分析师：胡 翔
执业证书编号：S0600516110001 联系邮箱：******@
二零二四年一月二十五日 : .
前言： 金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼
1. 国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相竞逐，百模大战如火如荼。2023年5月中旬，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用
大模型——奇富GPT，在业内被称为“国内首个金融行业通用大模型”。2023年5月下旬，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩
辕”，聚焦于金融名词理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等任务 。恒生电子于2023年6月发布了金融大模型LightGPT，并
在10月份对其进行升级 ，至此形成 “LightGPT+WarrenQ+光子”体系，助力恒生大模型实现金融多场景应用。2023年9月7日和9月8日，腾
讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。2023年11月，幻方量化旗下DeepSeek推出DeepSeek LLM 67Bt ，相较于其他金融模型拥有
更突出的推理、数学、编程等能力。2024年开年之初，同花顺和东方财富分别推出问财HithinkGPT和妙想金融大模型，内测火热进行中。
2. 金融垂类大模型赋能金融业务，推动行业业务实现增量提升。目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基APP或是金融终端，为已有功能注入
AI能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用，通过大模型多样、便捷、高效的特点提升原有客户粘性、提高获客能力并吸引客
流量，推动公司C端、B端存量业务增长，金融大模型的继续推出和不断完善还有望在未来衍生出金融创新业务。
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前言： 金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼
3. 目前同花顺、东方财富、恒生电子、幻方量化所推出的大模型正在火热内测中 。同花顺和东方财富各自推出的大模型都具备实时性较强且能对
内容精准溯源的优势，同时，同花顺、东方财富、恒生电子所推出的大模型都实现了海量中文 tokens的加持，金融领域数据覆盖面广。此外，
各类模型还拥有其突出优势。
4. 在金融科技支持政策陆续出台 、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点 。我们认为，
具备较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟AI技术运用经验的金融科技企业将受益明显 ，推荐【东方财富】、【同花顺】，建议
关注【恒生电子 】。
5. 风险提示： 1）监管环境趋严抑制行业创新；2）行业竞争加剧；3）权益市场大幅波动。
图表：国内金融垂类AI模型发布时间&发布机构 图表：头部金融垂类AI模型优势
时间 发布机构 金融垂类模型
发布机构 金融垂类模型 共同优势 突出优势
度小满 轩辕大模型
2023年5月
奇富科技 奇富GPT
同花顺 问财HithinkGPT、AIFinD 模型训练创新优化
2023年6月 恒生电子 LightGPT 实时性较强，且
能精准溯源
蚂蚁集团 蚂蚁金融大模型AntFinGLM
2023年9月 东方财富 妙想金融大模型 金融领域数据覆 高品质金融数据供给
腾讯云 腾讯云金融行业大模型 盖面广
LightGPT（升级） LightGPT（升级）
2023年10月 恒生电子 恒生电子 / 轻量化
+WarrenQ+光子 +WarrenQ+光子
2023年11月 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt
同花顺 问财HithinkGPT、AIFinD 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt / 数学编程能力强
2024年1月
东方财富 妙想金融大模型
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数据来源：iFinD，妙想大模型，发布机构官方微信公众号，发布机构官方网站，东吴证券研究所 : .
目录
1. AiFinD：PC端、手机端双边发力，打造多场景应用AI功能集合
：致力于搭载 “懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基因
3. 恒生电子LightGPT+WarrenQ：打造更专业、更合规、更轻量的金融行业大模型
4. 幻方量化DeepSeek LLM 67Bt：数学能力表现突出，指令跟随、编程能力遥遥领先
5. 金融大模型百花齐放，引领金融行业效率变革，开启数字金融新时代
6-7. 投资建议&风险提示 : .
国内金融垂类大模型试用体验 : .
1. AiFinD：PC端、手机端双边发力，打造多场景应用AI功能集合
➢ 作为A股市场“互联网+金融+AI”第一股，同花顺凭借十余年的人工智能技术积累，再度创新，推出了HithinkGPT大模型。此款大模型采
用transformer的decoder-only架构，提供7B、13B、30B、70B和130B五种版本选择，最大允许32k文本输入，支持API接口调用、网页
嵌入、共建、私有化部署等能力，并为用户提供一站式标注和评测服务。
➢ 通用领域：HithinkGPT大模型在C-Eval、GSM8K、MMLU、MATH等10多个主流Benchmark测评集上的表现全面超越了主流开源模型
Llama-2。
➢ 金融领域：同花顺自建了HithinkFinEval数据集，涵盖了证券从业考试、基金从业考试、会计师资格考试、CPA、CFA等17个金融行业考试。
在这些考试中，问财HithinkGPT-，并且HithinkGPT在所有考试科目中都比开源模型更加优秀。
图表：同花顺HithinkFinEval数据集考试得分 图表：同花顺HithinkGPT金融考试得分
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数据来源：同花顺投资助手，同花顺iFinD，东吴证券研究所 : .
1. AiFinD：PC端、手机端双边发力，打造多场景应用AI功能集合
➢ 同花顺iFinD平台中的AiFinD，是公司基于HithinkGPT大模型在平台嵌入的AI功能集合。
AiFinD系列功能致力于通过AI技术的引进帮助金融机构实现更精确的数据分析、更高效的决 图表：同花顺AI产品介绍
策制定，同时帮助投资者更好地理解市场趋势、识别投资机会，帮助平台使用者解决简单问
题，协助解决复杂问题。当前AiFinD处于试用阶段，开放了以下功能：
1. 【ChatFinD】基于HithinkGPT大模型，叠加iFinD金融终端的金融数据库、文本库打造的
iFinD平台专属大模型，可通过对话指令获取平台指标 、行情信息以及相关金融咨询 ，同时
获取信息来源，确保信息准确性；
2. 【飞研创作】根据所输出研报类型及期望标题，基于大模型自动生成大纲和创作思路，思路
中包含所需指标来源。飞研创作可以协助使用者编辑思路，完成研报编写；
3. 【绘图】基于选取数据为使用者编辑创作出更具有艺术创造力的可视化图形；
4. 【灵动看板】帮助使用者基于问题生成逻辑以图形呈现的可视化分析；
5. 【翻译】为使用者智能翻译研报及公告等内容；
6. 【纪要】根据音频或文档智能识别重要内容，自动生成会议纪要；
7. 【文档智读】基于大模型智能学习单篇、多篇文档 ，总结文档核心内容和逻辑并准确回答问
题，还可对多篇文档进行分类处理；
8. 【AI识图洞见数据】基于AI大模型，智能解析图片中的数值。
数据来源：同花顺投资助手，同花顺iFinD，东吴证券研究所
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1. AiFinD：PC端、手机端双边发力，打造多场景应用AI功能集合
➢ 手机端iFinD APP同步发力，优化并新增AI功能：1）新增路演AI纪要，帮助快速了解路演回放要点，对关键音频实现一键定位。2）新增
资讯AI总结，AI智能总结资讯要点，提高信息获取率。3）优化 AI音频传译，实现音频文件快速转写，AI智能提取内容纪要。
图表：同花顺AI产品介绍
数据来源：同花顺投资助手，同花顺iFinD，东吴证券研究所 8 : .
1. AiFinD：PC端、手机端双边发力，打造多场景应用AI功能集合
图表：同花顺AI产品介绍
➢ Ai FinD优势：
1）金融数据覆盖面广。同花顺利用自身过去十几年的数据积累以及
市场上公开的金融数据，预训练金融语料达到万亿级tokens，同时拥
有一套自动化的流程，用于数据获取、清洗以及数据质量的验证 ，
每月可新增数千亿tokens优质预训练数据以及数十万条优质微调数据，
确保数据的实时性和准确性。
2）模型训练创新优化。构建了包括数据配比实验方案、scaling law
实验体系、模型架构优化 、分布式训练框架优化 、硬件加速技术等
科学高效的大模型训练体系 ，能以更低的训练成本高效地完成
HithinkGPT大模型家族（7B、13B、30B、70B和130B）的训练。
3）实时性较强 。AiFinD中先进大模型叠加 iFinD平台自身拥有的金
融数据库以及各类实时信息，使AiFinD中大模型可以通过对话指令
获取实时数据和信息，并注明来源，相较于其他大模型具有更强的
实时性和真实性。
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数据来源：同花顺，东吴证券研究所 : .
2. 东方财富妙想：致力于搭载“懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基因
➢ 妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型，使用 Decoder-only 的 Transformer 网络结构，支持32K 的上下文长度，
致力于满足各类金融场景下的需求。通过自建的数据治理和数据实验流程，结合效果预估算法、高效预训练框架、SFT、RLHF训练等技术，
妙想金融大模型建立起自主研发的技术壁垒。目前，妙想金融大模型已经覆盖了7B、13B、34B、66B及104B，分别适配不同的应用场景，
提高模型应用的效费比。
图表：东方财富妙想大模型
数据来源：东方财富妙想，东吴证券研究所 10 : .
2. 东方财富妙想：致力于搭载“懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基因
➢ 妙想金融能力评测行业领先。一方面，使用开源金融评测数据集OpenFinData对妙想金融大模型的金融场景能力进行360度诊断。在横跨
金融知识、金融计算、金融解读、金融判别、金融分析、金融合规等六大金融模块共十九项金融任务维度的多元金融场景能力的测试中，
妙想金融大模型评测综合评分整体较高。
➢ 金融场景评测比较优势凸显。另一方面，研发团队针对常见金融应用场景，对妙想大模型和通用大模型的输出结果进行了人工标注盲测，
从而真实直观把脉妙想金融大模型的金融能力。从妙想金融大模型和主流通用大模型在各场景的综合测评结果对比来看，妙想金融大模型
在股票对比、个股诊断、实际操作、投资热点解读等金融垂直场景的能力已具备较明显的优势。
图表：东方财富妙想大模型 VS ChatGPT
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数据来源：东方财富AI，东吴证券研究所 : .
2. 东方财富妙想：致力于搭载“懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基因