行业动态　　行业近况　　近期，多家海外金融机构在参与策略会、业绩会时谈及投资者当下较为关注的AIGC话题，我们选取了部分细分领域（包括金融信息数据服务、支付、券商、保险、财富资管等）中具有代表性的公司并进行梳理，总结出投资者最为关心的三个问题、以为国内金融机构未来业务布局提供参考。　　评论　　海外金融机构当前AI应用布局及未来AIGC应用前景如何？我们观察到，AI已赋能海外金融机构前中后台、为AIGC应用升级筑基：1）前台业务中，AI已被海外金融机构应用于智能营销、智能客服、智能投顾等领域，而AIGC技术弥补了传统AI在自然语言表达能力上的不足、能够较大幅度推动对客服务相关应用的升级迭代；2）中后台业务中，当前海外金融机构主要基于自身主营业务需要“因地制宜”布局AI应用，同时，我们认为AIGC一方面有望强化现有AI应用，另一方面也有望提升公司经营效率，此外，金融机构或也有望发挥专业细分领域优势打造金融类语言模型。　　AIGC会带来哪些风险和挑战？我们认为，AIGC的发展会伴随来自多方面的风险挑战：科技伦理上，公司需要建立健全的合规制度、确保技术应用的合规性；数据安全上，AIGC需要大量的数据进行训练，容易造成数据泄露等安全问题；监管审查上，技术的边界性弱、而监管的边界性强，同样的AIGC技术若在不同地区展业、或面临一定的监管审查风险。AIGC发展需要面临的挑战：用户信任上，AIGC的预测结果通常是黑箱式的，难以解释其预测原理和过程，若将AIGC部署在关键环节或带来用户信任问题；产品质量上，AIGC容易出现重表达、轻逻辑等现象，提升AIGC的输出准确率十分关键；商业落地上，目前多数金融机构的AIGC仅作为内部员工的辅助工具，金融机构需将内部应用转化成外部应用、实现商业化落地。　　什么样的机构能脱颖而出？我们认为在数据储备、应用场景、数字化水平、研发能力、专业能力方面领先的金融机构有望引领行业发展。1）数据储备上，在外部模型算法及算力水平相近的前提下，拥有数据储备优势的金融机构或能构建差异化的AIGC服务优势；2）应用场景上，应用场景更为丰富的金融机构或更有望建立较为稳定的商业模式、实现AIGC商业化应用的顺利落地；3）数字化水平上，已建立较为完善的IT系统及（/或）已将数据迁移至云端的金融机构，有望基于更高的数字化水平降低发展AIGC产品应用的技术整合门槛及业务转型成本；4）研发能力上，自主研发能力突出的金融机构能够通过建立较为完备的AI生态为AIGC应用落地夯实地基、且后续产品技术迭代升级也有望领跑同业；5）专业能力上，我们认为基础、通用的工作环节或将逐步被AIGC应用所优化，而在细分领域专业能力较强的金融机构仍有望基于对行业的深度理解和丰富经验、广阔的业务网络及深厚的产业资源，顺应AIGC浪潮持续迭代升级、实现长期发展。　　估值与建议　　我们维持覆盖公司盈利预测、目标价和评级不变。　　风险　　市场大幅波动、监管不确定性、行业竞争加剧、AIGC落地不及预期。

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