欧宝平台20 世纪 90 年代以来，互联网金融信息服务行业经历了不同的发展阶段。1）1990-2004 年， 行业处于市场培育期，参与者众多，包含传统媒体、券商、IT 企业出资的财经类网站和免费的 金融数据服务商，主要提供简单的财经资讯。由于当时证券市场规模较小，行业提供的产品服 务又以同质化的股票行情和同质化的服务为主。2）2005 至 2012 年，股权分置改革后的证券 市场快速扩容叠加互联网普及为 C 端客户在网上获取信息提供了基础的技术支持，网民数量快 速增长带动互联网金融信息服务规模快速提升。3）2013 年至今，由于网民数量稳步增长，互 联网信息行业从渗透率提升下的客户增长转向客户的价值挖掘。基于不同的发展机遇，在互联 网金融信息服务的各自服务领域产生了具有突出特色的互联网金融信息服务商，行业格局逐渐 明晰。

　　PC 网页资讯服务逆流而上，牛市下一举突破重围。2004 年，中国进入了网络门户时代，财经 信息领域，金融界、和讯网、新浪财经、网易财经布局多年。但持续的熊市使很多传统门户和 财经网站开始对市场失去信心，并缩减业务，而东方财富开始加大投入，2005 年，“东方财富 网”成立，2006 年 7 月-2009 年 10 月，“东方财富网”在我国所有互联网网站中日均覆盖人 数指标排名逐步提高，随着 2007 年股票市场牛市到，东方财富超越另两大垂直财经门户网站 “和讯”和“金融界”，截至 2007 年 7 月，客户覆盖能力超过包括综合门户财经频道在内的同类财 经网站，成为财经领域网站平台类目中第一。

　　同期 web2.0 时代兴起，股吧形成了品牌认可。与 web1.0 网站单向信息发布的模式不同， web2.0 更加注重交互性。web2.0 网站的内容通常是用户发布的，使得用户既是网站内容的浏 览者也是网站内容的制造者，这也就意味着 web2.0 网站为用户提供了更多参与的机会。2006 年，东方财富“股吧作为“东方财富网”的频道上线，是我国网络财经信息服务业最早推出的 互联网财经互动社区之一。把握 web2.0 发展机遇，“股吧”一战成名，其定位是“让中国股 民足不出户、自由交流、甚至是表达各种情绪的交流平台”。从截至 2008 年的运营情况来看， 股吧已经远超过其竞争对手，在股民中形成较强品牌认可。

　　特色服务+相互导流，成就天天基金网持续领先的流量优势。“天天基金网”作为“东方财富网”的 频道于 2007 年 3 月正式上线，内容覆盖基金资讯、 基金产品信息、基金每日净值、基金盘中 估值、基金网上路演平台和投资者教育频道等。其“盘中估值”功能主要采用本公司自主开发的 “基金盘中净值估算法模型”，监测并测算每只基金产品在证券市场交易时间内的净值变化情况， 以方便基金投资者实时了解基金盘中净值情况。该模型获得了基金投资者的广泛认可。此外， “基金网上路演平台”常年举办各基金公司基金经理的网上路演活动，一方面帮助广大基金投资 者了解基金产品情况，另一方面起到了引导理性投资的投资者教育的作用。天天基金网成为了 广大基金投资者与基金公司之间信息沟通的有效途径。

　　基金+证券两大牌照实现流量变现，牌照扩张下，公司实现互联网财富管理服务商转型。1）天 天基金的快速发展形成了业务变现和财富管理品牌构建的强壁垒。2012 年东方财富获得第三方 基金销售牌照，在此之前天天基金网已形成了一定的市场品牌和客户基础，在市场行情催化下， 基金销售规模 2015 年达到 7433 亿元，基金销售收入迅速提升至 24.42 亿元，收入占比达到 83.5%。2020 年以来公募基金市场高速增长，天天基金销售保有规模再次迅速提升。截至 2022 年末，股票+混合基金和非货公募基金销售保有规模分别为 4567 亿和 5845 亿，在基金业 协会披露前 100 家代销机构的第三方渠道分类中占比 32%/22%，已形成较强品牌优势。

　　2）依托流量转化和资本补充，东财证券经纪、两融业务能力全面提升。2014 年-2021 年，东 方财富证券的经纪、两融业务获得全面的持续增长。在持续的流量转化和多次资本补充下，代 理买卖证券业务收入、代销金融产品收入、融资融券业务利息收入 CAGR 分别为 54.2%， 92.8%、104.0%，业务排名分别从 75、67、84 名提升至 12、25、15 名。受益于流量变现带 来的成本端的优势，东财证券通过较低的佣金率持续抢占市场，2016 年，证券业务已成为东方 财富的第一大收入来源，成长性较强。当前东财证券 ROE 水平亦稳列券商头部。

　　3）充分扩张金融业务生态，打造财富管理大平台。除基金代销业务和证券业务，公司线上线 下积极布局包括征信（2016 年）、期货（2016 年）、（2017 年）、公募基金（2018 年）等金融业务，不断拓展金融牌照，丰富金融业务生态。逐步完成从门户网站到综合互联网 金融信息服务平台的转型，实现从资讯信息、投资决策到投资交易的全覆盖，满足用户一站式、 全方位的投资需求。未来我们预计公司有望充分受益于居民财富权益化趋势，打造互联网财富 管理大平台。

　　技术能力突出，券商服务系统凭借稳定性获得市场青睐。1994 年，同花顺的核心公司杭州核新 软件技术有限公司成立，在 1994 年国债期货最火爆的时期，杭州核新凭借“龙虎榜”软件挣 得第一桶金。1997 年公司研发了“天网网上证券分析交易系统”，开始向券商提供网上行情交 易系统，1998 年中标“江苏省网上证券交易系统”。1999 年公司推出基于浏览器的网上证券 交易行情和委托系统和能够在普通服务器上支持 2000 个以上并发用户的超级主站。“5.19” 行情下，短时间交易量激增，而“天网”系统承受住考验并获得客户信赖。此后，凭借稳定的 交易系统，同花顺发展进入快车道。同花顺主要向证券公司提供网上行情交易系统综合解决方 案。公司致力于成为国内最具竞争力的互联网金融信息服务商，为资本市场提供全面、专业、 深度、独立的金融信息服务。公司依靠多年积累的专业信息技术能力和平台规模优势，通过与 广大券商合作，利用自身掌握的前沿科技，和合作券商一起更好的为各类投资者尤其是广大中 小投资者提供优质、专业的信息服务，为行业生态创造更多可持续发展空间。截至 2022 年末， 公司的产品服务覆盖 90%以上的证券公司。

　　紧密绑定运营商，前瞻服务移动 C 端客户，规模迅速扩张，逐步形成流量优势。2006 年 10 月，核新与上证信息公司签订了《上证所 Level-2 行情经营许可合同》，也即在上证所即时行情信 息基础上增加相关内容的证券交易报价信息，客户结构也逐渐从机构拓展到个人。2007 年，核 心推出了同花顺深度分析系统，而这套产品价格当时在 900-3280 元之间，当年公司净利润 4651.5 万元，较之 2006 年度猛增 5.4 倍。在渠道的推广上，同花顺选择了与移动、联通等运 行商合作，2007 年成为了三大运营商唯一的手机金融信息服务提供商，手机端的注册用户迅速 增长。截至 2022 年末，同花顺金融服务网累计注册用户 6.14 亿人，每日使用同花顺网上行情 免费客户端的平均人数 1463 万人。

　　专注 AI+金融数据服务，不断提升产品力。从 i 问财金融搜索到 i 问财问答，从智能语音技术到 智能助理“小花机器人”，从 AI 开放平台到智能语音系列产品，同花顺持续探索人工智能领域布 局。技术能力方面，结合金融领域的二十多年的技术沉淀和天量级别的大数据，同花顺自主研 发了语音识别技术、自然语言处理等前沿底层核心技术，还打造了面向开发者的 AI 开放平台。 截至 2022 年 12 月 31 日，公司已累计获得自主研发的软件著作权 435 项，发明专利授权 29 项，非专利技术 146 项，形成了明显的技术领先优势。庞大的数据和流量基础可为 AI 模型训 练赋能。公司拥有业内领先、规模庞大、历史数据丰富的数据库资源，涵盖了互联网用户数据、 新闻资讯、 宏观经济数据、行业经济数据、企业研究报告、企业信息、上市公司信息披露、招 投标等结构化和非结构化数据，以及交易所、信息公司、政府部门、科研机构、高等院校、宏 观经济研究机构和专业行业数据公司等机构提供的授权数据。这些数据不仅满足了客户多样化 的需求，还为公司人工智能算法训练、 AI 大模型训练提供了数据基础。

　　C 端流量能力优势显著，带动广告引流服务强劲增长。公司定位于成为国内最具竞争力的互联 网金融信息服务商，依靠多年积累的专业信息技术能力、平台规模优势与合作券商一起为各类 投资者提供优质、专业的信息服务。公司的导流服务主要面向证券期货公司，根据我们统计， 当前合作的券商/期货公司分别超过 80/40 家，2022 年公司广告及互联网业务推广服务收入 15.26 亿元，同比+18.8%。

　　持牌基金销售牌照，未来增长潜力较大。2012 年，同花顺获得第三方互联网基金销售牌照，多 年来公司聚焦财富管理需求的满足，不断优化和充实“爱基金”平台上相关产品的品种数量。 截至 2022 年，“爱基金”接入基金公司及证券公司 194 家，代销产品及资管产品 17396 只， 资管机构及产品覆盖能力较强。

　　1.3 指南针：以证券研究技术为核心内容，获证券牌照预计实现流量精准变现

　　指南针是中国最早证券分析软件开发商和证券信息服务商之一，长期致力于深挖交易型客户兴 趣，以创新的研究技术辅助 C 端客户。指南针品牌创立于 1997 年，是国内首批定位向 C 端投 资者提供证券分析和证券信息服务的服务商之一，也是全国首家赢富数据的信息服务商，和第 一批获得深、沪 Level2 数据授权的信息运营商。公司自创立以来陆续推出了包括庄家成本分析 理论、股市博弈理论、季风理论、“价值投机”原理、全赢理论在内的创新证券研究技术。基于 这些证券研究技术，公司研发出包括鬼域平台、自定义指标平台、一键选股平台、资金流向平 台、先锋策略平台和横向统计平台等证券分析产品，服务于网络端和移动端的 C 端投资者交易 需求。

　　2015 年后，公司逐步探索金融变现之路。公司长期专注于 PC 端软件研发、销售，金融信息服 务收入占比长期位于总营收的 85%以上。2015 年后，公司利用已有客户资源和流量入口优势 布局广告服务业务，向合作券商导流，通过在金融信息服务产品中投放广告等促销措施，吸引 投资者在合作的证券公司开户、交易，从而向证券公司收取相应广告费用。

　　通过广告服务，公司积累了对大量客户交易行为的认知，为其之后布局证券业务打下良好基础。 从公司已披露的客户交易情况来看，指南针的客户交易频率远超其他可比证券公司，其股票交 易率约为其他券商客户的 5 倍，为公司布局证券业务打下良好基础。

　　2022 年以来，公司积极获取证券牌照，布局证券经纪业务，流量变现可期。 2022 年 7 月 21 日，网信证券已完成主要股东工商变更并随后更名为“麦高证券”，指南针已逐步开展对网信 证券的业务修复。从资本补充方面来看，公司亦正在 2022 年 9 月公布了募集资金不超过 30 亿 的定增募资计划，募集资金将全部用于增资麦高证券。

　　我们认为，指数表现的高弹性源于收入与利润的高弹性：1）市场行情驱动三家公司基本面向 上，收入弹性强于市场弹性；从 2007 年、2014-2015 年、2019-2020 年的牛市中公司业绩表 现来看，市场行情驱动下，新增投资者规模增长、投资者交易活跃度提升等因素明显驱动公司 营收规模上台阶，三家公司收入弹性显著高于指数弹性，以 2015 年为例东方财富/同花顺/指南 针营收规模增速分别为 378%/443%/173%，明显高于沪深 300 年内最大涨幅 26.4%。2）规模 效应和边际获客成本下行影响下，利润弹性更强。就利润增速和收入增速的对比来看，三家公 司在牛市中利润弹性明显更大，2015 年，东方财富/同花顺/指南针的归母净利润同比增速分别 为 1015%/1483%/263%，我们判断成本、费用端相对刚性带来的规模效应是主要影响因素。

　　而从业务发展方向和营收结构来看，三家公司差异较大。三家公司从互联网金融信息服务到财 富管理业务转型都取得了一定的进展，但整体收入结构差异较大。东方财富金融业务具备领先 优势，同花顺侧重增值电信业务及向券商导流的广告业务，指南针更专注于核心产品销售，拟 通过券商变现流量。

　　基因不同，三家公司核心人员的不同展业经历和资源积累决定了不同的发展方向。1）东方财 富创始人、现任董事长沈军 1993 年毕业于上海交通大学，毕业后选择进入期货公司，并在 《上海证券报》用“其实”作为笔名写作股评。2005 年，东方财富成立，通过运用长期在财经 信息领域的理解，沈君带领东方财富创立“东方财富网”、“股吧”、“天天基金”，在垂直 财经互联网信息领域形成了庞大的线上客户覆盖，并赋能于其后来的金融变现，实现证券、基 金等领域的财富管理完整布局。2）同花顺创始人、现任董事长及总经理易峥 1993 年毕业于浙 江大学电机工程系，从 90 年代开始，即致力于对证券分析产品和证券交易系统开发，并凭借系统稳健性快速起家，逐步积累了券商客户资源。2008 年起，易峥带领的同花顺开始专注于 AI 技术研发，不断提升研发能力与金融信息服务水平，因此亦形成了领先的 B、C 端客户服务 能力，在金融数据信息服务领域独占鳌头。公司持续开拓广告引流服务以实现变现水平提升；3） 指南针当前大股东广州展新成立于 2010 年 7 月，2011 年 4 月至 2012 年 1 月间通过代办股份 转让系统受让公司合计 31.49%的股份，成为公司控股股东。十余年来公司管理层与核心技术 人员基本保持稳定。总经理冷晓翔、副总经理孙鸣均毕业于清华大学计算机科学与技术系，公 司核心员工技术背景与管理经验并存，为公司持续发展提供了核心动力。公司曾是金融数据信 息领域的强者，赢富数据停用后，公司持续加大 PC 端和移动端的产品开发投入，推出全赢系 列等产品，以较强的销售能力、技术能力和丰富的产品矩阵持续获得高质量的交易型客户积累。

　　如前所述，从商业模式的角度看，互联网财富管理服务商的主要商业模式可主要分为传统的互 联网金融信息服务和金融牌照下的金融业务两类。 1）传统互联网金融信息服务主要包括财经网站资讯、PC 端服务终端（包含 ToB/ToC）、手机 APP 服务终端、证券行情交易系统等。财务视角下，简化的互联网金融信息服务业务收入可表 述为：（存量+新增）客户规模*付费率*产品服务费。而由于东方财富、同花顺、指南针在互联 网金融信息服务业各领域能力侧重不同，因此也产生了差异化的业务布局和不同的流量基础。

　　2）互联网财富管理服务主要指公司在获取相关金融牌照后开展的证券、基金销售等金融业务， 其核心在于复用公司在传统互联网金融信息服务中积累的高质量流量资源进行转化和变现。财 务视角下，互联网财富管理服务收入可表述为：客户规模*转化率*客户资产*费率。就金融牌照 获取和财富管理业务开展来说，东方财富当前已持第三方基金销售、证券、期货、公募基金、 私募基金、基金托管、基金投顾等牌照，在开展财富管理业务方面具备先发优势，截至 2022 年，公司的证券、基金销售收入合计占比超过 95%。

　　从商业模式角度出发，可以总结互联网财富管理服务商的核心竞争力在于销售能力、运营能力 和产品力。新增客户规模背后反映的主要是公司的销售获取流量的能力，核心在于利用有效的 销售手段将公域流量转化为私域流量、实现客户流量的流入；客户付费率、客户资产规模等客 户经营相关指标反映公司的运营能力，核心在于以持续的投资顾问、产品顾问服务、客户维护 运营服务等方式提升客户对品牌的认可，提升客户购买意愿与留存意愿；产品服务费、业务费 率等与产品定价相关指标反映公司相关产品的产品力和销售策略，核心在于通过匹配客户多元 配置、获取收益需求，实现用户付费和用户积累。

　　随着客户覆盖率提升和客户需求升级，我们认为，通过互联网金融信息服务获取流量增长的空 间正被挤压，互联网财富管理的核心竞争力的重要性随之发生变化，传统凭借销售能力扩大规 模、获取增长模式的边际效用正在下滑。

　　1）客户覆盖方面，入口端接近饱和，互联网理财渗透率增长水平放缓。一方面，2007-2022 年， 我国网民规模从 2.1 亿增长至 10.7 亿，人口覆盖率已至 75.6%，同时移动端渗透率已提升至 99.8%。截至 2021 年末，互联网理财用户数 1.94 亿人，网民渗透率约为 18.8%，同比小幅提 升 1.6%。从用户规模及渗透率看，流量端增长空间下降，互联网理财或已进入存量竞争时代。

　　2）客户获取方面，获客成本持续增长，反映客户销售难度加大。相较于营销成本的持续增长， 东方财富、同花顺的活跃客户规模进入较平稳的增长区间。以同花顺为例，2015-2022 年，同 花顺金融服务网周活跃用户规模从 1500 万人增长至 1942 万人，CAGR 为 3.76%；销售费用 从 0.90 亿元增长至 3.68 亿元，CAGR 为 22.3%；

　　从抖音数据看互联网理财客户需求：内容需求增长较快。 2022 年抖音平台财经创作者发布超 过 6 亿条财经相关内容，同比增长 24.5%，评论超过 3.5 亿次、分享超过 2 亿次，财经内容发 布和消费量明显增长，且消费侧需求增速高于供给侧。

　　投教类、优质专业内容收到追捧。客户理财和财经兴趣用户的具体诉求主要表现在财经新闻信 息、理财知识等方面，其占比均超过 1/3。此外，用户对专业度较高的权威金融媒体、金融科 普达人等更加偏好，反映了用户对专业性高的产品内容更加偏好。同时，2022 年抖音财经相关 视频长度逐渐提升，平均市场提升了 53.8%，一定程度上意味着供给端财经相关内容的深度和 专业度亦在提升。 因此，在互联网客户需求升级，专业财经产品需求持续增长的情况下，对互联网财富管理服务 商来说，提升产品力和运营能力正成为提升客户留存、做大客户规模的关键。

　　AI 技术变革的加速推进或将重塑内容产业的作业模式欧宝平台，实现内容生成质的突破。目前广受热议 的“AIGC”实际是对此次 AI 技术变革的一种描述概念，即 AI 具备了人类社会中“内容生成概念” 的能力，而不是随意生成人类社会共识下无法理解的文字语句、图片、人像、视频等等。 生成式 AI 或将实现对内容创作的颠覆。随着生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等的演进及迭代，生成式 AI 可以延展到流程、策略、代码、蛋白质结构等多 种形式，即意味着凡是可以使用数字内容形式的产业，生成式 AI 均可以涉及。生成式 AI 技术 术在涉及数字内容的诸多领域实现改变及突破，具体包括：1）对内容的作业模式进行了流程再 造；2）对内容质量及成本的改变，改变了交互的效果及效率。3）实际上扩大了“内容”的含义， 凡是可以数字化的内容形式均为生成对象而非传统意义下媒体环境的内容。

　　AIGC 改变了内容生产的方式，从内容-交互-流程，实现了生产方式的变革，为内容生产提供价 值。流程方面，AIGC 重构了作业环节的劳动力与物质分配：生产力的发展会促使新的生产关 系的出现；交互方面，AIGC 解决了工作过程中交流的核心矛盾：交互环节中面对文字风格、 图片、视频等等无法用语言进行准确描述的环节，都可以采用快速生成的内容进行直接沟通， 颠覆了沟通方式；内容方面，AIGC 解决了内容创作效率的核心矛盾：环节中始终存在大量个 性化的重复性工作，内容创作的门槛及成本皆源于此。AIGC 可以在部分环节实现“工程化”的工 作模式。

　　3.2 同花顺在 AI 技术产品较为成熟，预计将深度受益于 AIGC 发展

　　产品方面，AI 技术应用成为一致共识：1）东方财富具备 AI 产品基础，并将 AI 能力建设列为 2023 年的首要发展方向。公司 2022 年已完成天天基金账户 AI 分析平台、金融数据 AI 智能化 生产平台的项目建设，预计将提升相关服务的及时性和效率。公司在 2022 年度董事会工作报 告中提出将不断加强 AI 能力建设，进一步强化自然语言处理、图像处理、语音识别和多模态融 合技术能力，并继续深入 AIGC、交互式 AI 等领域的研究，完善内容生态构建，增强智能运营 能力，持续优化用户体验，提升公司整体服务能力。2）同花顺已掌握了较为全面的技术能力， 并构建了较为全面的 AI 产品体系。公司在 2022 年持续加大了研发创新投入，加大了对机器学 习、自然语言处理、智能语音、图形图像识别与处理、数字人等关键技术攻关，特别是在 AI 大 模型、AI 内容生成（AIGC）等领域的应用研究，并将相关成果运用到金融信息产品和服务中， 提升用户体验和产品竞争力。3）指南针的产品研究涵盖 AI 智能算法要素。指南针在近期的投 资者问答中提到，公司并无单独列示的 AI 智能业务，但多年以来公司在产品研究方面，一直坚 持以金融市场的各类信息、数据为基础，利用大数据、AI 等模型算法，为用户提供多种多样的 辅助决策工具，这些模型的产生，以及各类因子的有效性解析等，很多都涵盖了 AI 智能算法的 要素。

　　AIGC 与理财投资的内容需求相匹配。AIGC 与理财投资的契合点在于，投资者制定一项投资决 策往往需要基于大量的基础研究和关联分析，其决策依据包括行业数据、企业基本面、产业发 展趋势、财务数据、宏观经济、市场表现等。而 AIGC 可快速基于大量数据、信息给出具有逻 辑的分析内容，包括趋势预测和投资建议等支持投资决策，因此在投资咨询方面具备价值。

　　海外已加速 AIGC 系统建设，立足庞大的数据基础，赋能金融信息、财富管理服务。1) 3 月 30 日，彭博发布公告称，推出为金融界打造的大型语言模型(LLM)——BloombergGPT,该大语言 模型(LLM)专门针对各类金融数据进行训练，帮助彭博改进现有的金融 NLP 任务，如市场情绪 分析、命名实体识别、新闻分类和问题回答等。彭博的数据分析师在四十多年的时间里收集和 维护了运用大量金融用语的文档，开发团队据此创建了超过 7000 亿词例的大型训练语料库。 凭借丰富的数据积累，预计将有效赋能新产品开发和使用表现。2）3 月 14 日，OpenAI 在发布 GPT-4 时公布了 6 个使用案例，其中就包括了摩根士丹利财富管理部门（MSWM）运用 GPT4 来组织调动其面向客户的知识库。摩根士丹利自身拥有一个多达数十万页研报内容库，涵盖 投资战略、市场研究以及分析师观点。而 GPT-4 有能力将所有这些内容资源，整合并解析为更 可用和更易获取的展现形式。借助 OpenAI 的 GPT-4，摩根士丹利正在推出一款由 OpenAI 最 新技术驱动的先进聊天机器人，以在日常工作中为该行的财务顾问团队提供帮助。

　　我们预计 AIGC 将深度重塑互联网财富管理行业的产品力和运营能力，赋能长期客户质量提升。 1）利用 AIGC 服务知识内容创作，服务商定位将由信息获取工具转向投资专家。为适应客户 对专业化知识内容的诉求，我们认为，在拥有大量数据信息基础背景下，通过 AIGC 加持，信 息资讯展示的内容多样性和丰富度将有望提升，效率也有望大幅提高。 利用“虚拟人”技术，同花顺已推出了“资讯播报、财经大屏”等功能，使财经内容生产和输 出传播进入“无人化”时代。虚拟人大屏对接了 iFinD–事件驱动实时数据，事件驱动系统会实 时同步 2 万多个金融财经网站信息（涵盖新闻，公众号，研报，微博，等各类金融媒体），从 新闻的抓取–算法热度计算 – NLP 概念抽取– AI 视频生成 – 串联播出，整个播报过程完全 AI 完 成。从而第一时间为用户输出当下实时最受关注的财经新闻资讯，以支撑相应投资决策。东方 财富和同花顺已具备较为完备的资讯、数据类产品，我们预计可赋能内容产出。据我们不完全 统计，行情数据类信息方面，东方财富、同花顺提供包括盘面分析、卖空分析、全球指数等在 内的行情、数据类功能类目均超过 40 个；资讯类信息方面，东方财富搭建了包括上市公司财 富号、浪客直播、高手看盘、财富号等分别以视频、文字等方式供上市公司、证券投顾、市场 大 V、财经自媒体等入驻，形成了一站式资讯平台。2022 年，同花顺正着力研发智能金融信息 服务平台项目，研究“数字人”等新型虚实融合交互技术在金融信息服务行业的应用，进一步 提升金融信息服务行业的智能化水平。

　　2）利用 AIGC 充分赋能智能投顾，提升用户投资体验。智能投顾的主流模式是基于财富管理 目标，通过深度沟通与分析，对客户进行投教、培育长期投资理念和引导理性投资，尽可能帮 助客户改善长期收益。利用智能投顾辅助决策虽然不能完全取代金融知识的掌握，但能够使得 大部分具有较少理财知识的用户参与到理财业务中，提升客户理财认知水平并获得较好的收益。

　　AIGC 赋能下，我们认为通过语言大模型与泛财富客群的匹配，智能投顾服务将有望充分得到利用 AI 赋能投研的全流程。结合数据能力和 AI 技术，赋能投研从宏观到行业到公司的全 维度，提升预测结果准确性。IFIND 作为同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决 策服务的软件系统，当前已具备运用 AI 技术对终端赋能的能力。其 AI 预测模块中已包含对从 宏观到公司的 AI 全景研究覆盖。iFinD 预测模型通过 Ensemble Learning(集成学习)、迁移学习、 NLP 等方法对公司的资产负债表、现金流表以及利润表进行未来三年的预测，并提供预测框架 和主要财务指标的预测结果。同时，通过监控市场指标(包括大量高频指标)的变化，对个股财 务预测结果进行更新与优化，能够做到更为高效的季频更新。

　　（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）