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核心观点： 量子计算凭借其并行计算能力和处理复杂系统模型的优势，有望在保险业部分复杂金融保险计算任务中实现突破，为行业数智化升级注入新动力。

关键数据： 量子计算硬件技术路线主要包括超导、离子阱、光量子和中性原子等，目前主流技术路线在物理实现原理、可扩展性和应用适配性上具有明显差异。全球多个国家陆续组建量子信息领域产业联盟，全球量子计算产业生态已初步成形，呈现出从底层硬件研发、量子芯片制造，到中间层软件与算法工具链，再到上层行业应用和云服务的完整产业链条。

研究结论： 量子计算在保险业具有广阔的应用前景，尤其在动态资产负债管理与资本配置优化、高维风险因子精准定价与准备金评估、大规模关联网络反欺诈与异常交易识别等场景中，量子计算展示了在复杂组合优化、高维风险建模和图结构分析中的潜在优势。建议保险机构采取分阶段推进策略，从小规模试点向多场景集成推进，并建立量子金融人才和跨学科团队，逐步实现量子计算的业务价值转化。

1EPM的时代之变

EPM通过打通财务、业务和人力绩效之间的边界，构建起衔接企业顶层战略与一线业务执行的财务管理核心中枢，持续创造企业经营价值。EPM的能力覆盖事前规划、事中管控和事后复盘，最终从六个维度为企业创造价值：守住合规底线、降低风险，优化资源配置、提升投入产出，释放人力效能、提升管控效率，赋能科学决策、构建数据驱动机制，统一管理语言、强化集团协同，前置风险预警、增强抗风险能力。

然而，不确定性成为经营常态，传统EPM以人工、周期、分散为特征，在操作复杂、时效滞后、语义不一、能力依赖个人四个方面显得跟不上时代步伐。

2AI时代的EPM新范式

CFO呼唤EPM新范式，要求EPM具备对经营变化持续感知、对业务语义准确理解、对未来影响前瞻推演、对多方行动组织协同的能力。AI智能体的感知、理解、推演、协同能力，恰好对应这些要求。

AI EPM的体系内涵是以企业战略价值为目标，以统一业财语义、可信数据、确定性计算和领域知识为基础，通过AI与智能体对计划、合并、管报、分析等任务进行理解、编排、解释和受控执行，持续连接战略、资源、经营行动和绩效结果的企业绩效管理体系。

AI EPM相比传统的绩效管理体系有多个维度的价值提升：时间尺度上，管理从分段作业走向持续经营；信息边界上，决策依据从结构化报表扩展到全域经营上下文；运行机制上，管理活动从人找数据、人推流程，转向事件触发、智能协同；协作方式上，人从数据加工中解脱，聚焦判断和决策，AI在治理边界内承担连续任务。

3AI EPM的系统架构底座

AI EPM的系统架构以数据底座为基础，实现业财贯通，确保源头可信；通过确定性引擎严谨计算，确保数据处理过程高效精准；再深度融合AI能力，通过语义、智能体与治理中枢完成理解、编排与管控。

数据底座采用确定性规则加AI的双模协同方式组织数据，并设置稽核门禁承担质量把关。MDDX多维数据库将数据触角向下延伸至业务明细，并采用冷热数据智能分层的架构。AI中枢由语义本体、原子技能、多智能体和治理网关共同构成，协同工作，让AI EPM既懂业务口径，又能精准执行。

4EPM业务闭环的场景重塑

AI EPM在预算、合并和管报三个核心业务线中重塑了管理闭环：

• 预算驱动资源动态配置：AI赋能战略解码与目标测算、预算编制与审批、执行控制与滚动调整、预算分析与考核评价，实现预算管理从数据收集工具升级为懂战略、懂业务、懂规则、懂协同的管理助手。
• 合并构建集团可信事实链：AI赋能权益流程、智能取数与凭证级对账、智能权益与交易抵销、智能报告与智能解读，实现合并时效发生根本改变，建起统一、快速、准确、易用的财务治理底座。
• 管报推动分析进入经营现场：AI赋能数据底座与智能建模、智能取数、加工与调整补录、指标穿透与差异归因、知识沉淀与智能报告、风险预警与行动建议，实现管报效能和决策能力双双提升。
• AI重塑管理交互方式：AI按场景细分用户需求，用更有针对性的方式替代固定看板，实现洞察找人，AI根据角色和场景，把对的信息在对的时间主动给到对的人。

5AI EPM的企业实践

• 大型央企智能预算实践：通过智能预测和智能编审，预算管理从数据收集工具升级为懂战略、懂业务、懂规则、懂协同的管理助手，业财融合和决策支撑能力明显增强。
• 多元化国企集团智能合并实践：通过AI智能合并流程，建起统一、快速、准确、易用的财务治理底座，整体编报周期缩短一半以上，财务人员从事务性工作转向高附加值分析。
• 医药行业国企智能管报实践：通过管报规则自动化和AI智能经营分析，管报效能和决策能力双双提升，历史重算难题被破解，决策模式从滞后固定报表升级为敏捷智能洞察。

6走向持续运行的经营智能

AI对EPM的改变沿着一条层层传导的因果链展开：业财数据先统一口径、贯通治理，业务语义被结构化沉淀，AI才有可靠输入；在此之上做准预测与分析，整个EPM流程的管控有效性随之提升，预算偏差更早暴露、经营异常更早预警；管控有效性提升，决策机制和人机协作才发生根本变化。

未来，AI EPM将改变传统财务管理围绕年度预算、月度分析和期末关账等既定周期展开的模式，走向随经营变化动态调整，形成感知、分析、推演、决策、执行、反馈的闭环，最终成为一个持续运行的经营智能系统。

基于GPT-6等技术拐点及字节相关催化，看好AI应用领域，首推AI长内容及相关细分领域，提出三个核心方向：

1. 持续看好AI长内容

   • 推荐：上海电影、芒果超媒、博纳影业、华策影视、奥飞娱乐。
   • 关注：中文在线、昆仑万维，以及电影贺岁档相关公司（中影、光线、横店等）。

2. 重视AI+互动影游

   • AI互动娱乐兼具影视叙事与游戏交互优势，成为AI长内容落地新方向。
   • 推荐：上海电影、芒果超媒、华策影视、盛天网络（“互动影游3+1组合”）。

3. 长线关注AI从数字到物理世界

   • GPT-6 Astra推动通用大模型向具身智能泛化（“大脑+小脑”架构清晰）。
   • 关注：风语筑（边际变化）、凡拓数创。

AI视频及影视

• 海外短剧市场表现强劲：根据DataEye，2026Q3海外短剧APP下载量达8.06亿次，环比增长7.2%；内购收入达8.47亿美元，环比增长26.8%。其中9月下载量和内购收入分别达2.42亿次和2.85亿美元，同比增长84.6%和49.8%。Q3下载量延续增长，内购收入增速进一步提升，但9月单月下载量环比有所回落。
• 短剧相关公司收入分化：中文在线、掌阅科技、昆仑万维Q3收入分别为2.55/9.92/35.78亿元，同比-44.0%/+6.0%/+72.7%。中文在线、掌阅科技26H1短剧相关业务收入分别同比+108.7%/+41.5%。
  • 中文在线：Q3整体收入同比-44.0%，归母净亏损收窄69.7%。26H1短剧及IP衍生品收入同比+108.7%，网络文学及相关业务收入同比-54.9%。多部AI短剧播放量破亿，《魔皇大管家》于9月上线；海外FlareFlow在H1实现月度经营性盈亏平衡，Q3拓展多语种AI剧及海外分发渠道。
  • 掌阅科技：Q3收入同比+6.0%，归母净亏损收窄。26H1短剧等衍生业务收入同比+41.5%。AI漫剧《林家媳妇不好惹》播放量超1.4亿，泡漫平台累计上线漫剧超千部；海外通过iDrama、PopoVibe及H5等渠道拓展多语种内容分发。
  • 昆仑万维：Q3收入同比+72.7%，归母净亏损主要受市场推广及公允价值变动影响。9月AI短剧平台流水近1亿美元，DramaWave当月上新剧集95%以上为AI生成；SkyProduction完善工业化生产流程并接入Mureka音乐生成能力，推动内容规模化生产。
• 电影市场暑期档表现：受暑期档优质内容供给带动，2026Q3全国电影票房同比-3.9%，较上半年降幅明显收窄（26H1 yoy-40.6%）；观影人次3.3亿，yoy-4.1%，较上半年降幅明显收窄（26H1 yoy约-34.2%）；平均票价约37元，yoy+0.2%。
• 暑期档数据：2026年暑期档（6—8月）全国电影票房124.98亿元，yoy+4.5%；观影人次3.4亿，yoy+5.9%，放映场次达3,851万场，创历史新高。《功夫女足》《欢迎来龙餐馆》《八仙！》《蜘蛛侠：崭新之日》等多类型影片表现亮眼。

出版

• 游戏/影视内容上线风险：若新游、影视剧等内容上线不及预期，或表现不及预期，则直接影响相应公司的业绩表现。
• 行业竞争风险：游戏、影视等行业处于存量竞争时期，若竞争进一步加剧，公司业务发展、业绩增长压力会加大。
• 政策监管风险：游戏受版号发放、未成年人保护等政策约束，影视剧正常排播则受内容监管、艺人是否违法或失德等影响，若出现相关政策指导或监管事件，则影响内容的正常上架或运营。
• AI技术迭代和应用风险：AI产业在逐渐崛起中，对传媒板块来讲是重要变革，影响行业未来发展，若AI技术迭代和应用不及预期，则该变革落地的预期将延后。