同花顺AIGC应用进展汇报 -调研纪要-20240321

关键词 AIGC同花顺大模型C端B端金融数据付费意愿金融机构增值电信业务广告业务基金代销财务状况利润AI产品全文摘要 本文主要介绍了AIGC在金融领域的应用，包括创造增收和降成本的角度，以及tob和toc的应用划分。同花顺在C端拥有丰富客户基础和高付费意愿的优势。公司在AI领域的先发优势包括成立艾文才部门和发布highGPT大模型，以及在预训练数据和算力方面的实力。另外，文章还提到了公司大模型在部分金融领域的优异成绩。同花顺的艾文才产品经过升级，采用RG搜索增强逻辑和向量数据库提高重要性，在金融语义理解和数据积累方面具有明显优势。此外，文章还介绍了公司的增值电信业务前景可观，以及AFM的定价和开放率问题。公司财务状况良好，利润率高，净利润率常年维持在50%左右，AI投入较多。公司的增值电信业务采用订阅式SaaS模式，收入平滑，具有韧性。最后，文章还提到了同花顺基金代销业务的发展现状和战略方向，预计2024年实现18亿元利润并同比增长30%。 章节速览 □00：00AIGC在金融领域的应用及同花顺的优势 本文主要介绍了AIGC在金融领域的应用，包括创造增收和降成本的角度，以及tob和toc的应用划分。同时，提到了同花顺在C端拥有丰富客户基础和高付费意愿的优势。另外，还介绍了公司在AI领域的先发优势，包括成立艾文才部门和发布highGPT大模型，以及在预训练数据和算力方面的实力。最后，提到了公司大模型在部分金融领域的优异成绩。 □04：13同花顺大模型升级成功 同花顺大模型分为三类产品，其中艾文才是C端产品。过去艾文才效果不理想，付费版日活低。公司在2024年成功升级大模型，包含15个业务矩阵和七大投资环节。现在艾文才采用RG搜索增强逻辑，向量数据库重要性提高。同花顺在金融语义理解和数据积累方面具有明显优势。 □08：48同花顺建立向量数据库的难度及优势 传统金融机构构建向量数据库存在困难；同花顺在数据领域具有优势；艾文才定价友好且付费意愿强；C端产品内测成果良好；增值电信业务前景可观；产品优势在于用户反馈机制；引入RLHF反馈学习机制；大模型能力强大且越用越聪明。 □14：10B端产品及AFM的定价和开放率 该对话片段讨论了B端产品AFM的定价和开放率问题，以及其特点和优势。同时，还介绍了AFone的写作功能和大模型输出能力，并分析了金融机构在大模型应用方面的意愿和趋势。最后，探讨了AI在金融机构中的潜在应用空间和前景。 □20：14公司财务状况及业务介绍 该公司财务状况良好，利润率高，净利润率常年维持在50%左右，AI投入较多。公司业务主要分为四大业务，其中增值电信业务占比最高。增值电信业务拥有广阔客户群体，具有增长前景。另外，公司的iPhone产品在客户使用过程中不断打磨，产品力提升。在六大行的业务中，该公司已进入并与农行合作。此外，公司的增值电信业务采用订阅式SaaS模式，收入平滑，具有韧性。 □25：14广告业务和软件销售及维护 该对话片段涉及公司的广告业务和软件销售及维护。广告业务涵盖传统互联网广告位和金融机构导流业务，客户群体广泛。公司拥有垂直领域第一、最高流量的广告业务。软件销售及维护方面，公司为券商提供炒股软件前端系统，与同花顺等公司竞争，市场体量排名第一。过去几年该业务相对稳定，但随着国内信创改造的进行，预计24年仍将保持高景气度。 □27：19同花顺基金代销业务发展战略及盈利预测 该对话片段介绍了同花顺基金代销业务的发展现状和战略方向。公司通过发力ETF和AI赋能来推动基金代销业务的发展，寄希望于ETF和基金代销业务的共同成长。根据盈利预测，公司预计2024年实现18亿元利润并同比增长30%。 要点回顾 AIGC在金融领域的应用有哪些特点及主要场景？ AIGC在金融领域的应用可以根据创造增收、降成本、tob或toc的角度进行划分，形成四个象限。目前AIGC在解决位置问题、发现新交易因子、提升用户注意力和需求频率等方面的应用相对较少，而同花顺因其C端客户基础和付费意愿，以及对客直接应用的优势，卡好了B端和C端应用的良好位置。同时，公司在AI领域具有先发优势，其自主研发的大模型highGPT是业内首个通过网信办备案的金融对话大模型。 同花顺大模型的研发和应用情况如何？ 同花顺的大模型采用了transformer的decoderorlean架，并提供多个参数版本，其中最大的可处理32K文本，支持多种接入方式。预训练数据总量达1.88万亿，金融语料占一半。公司构建了高效的训练体系，并在全球范围内招聘算法优化专家提升模型迭代效率。在算力方面，公司构建了千卡异构集群，采用自采和租用阿里云算力的方式支持。测试结果显示，公司的大模型在部分金融领域的考试中取得优异成绩，优于许多开源模型。 同花顺基于大模型的产品艾文才有何升级和改进？ 艾文才产品自2011年推出以来，过去并未采用大模型技术，效果欠佳且内部不甚满意。2024年1月，基于大模型的升级成功，产品包含15个业务矩阵和七大投资环节。现在的艾文才对话框与老板问财类似，但模型的泛化能力和问题理解能力显著提升。升级后的产品逻辑上采用了RG的搜索增强逻辑，大模型能够快速将问题拆解并调用向量数据库提取标准数据以生成回复。 同花顺大模型在逻辑上具有哪些优势？ 同花顺大模型在逻辑上具有三个明显优势。首先，公司长期深耕金融资讯领域，积累了大量优质业务SFT数据，并有专业团队进行标注和验证，为大模型训练提供了坚实基础。其次，金融语义的理解和标注是构建向量数据库的关键，同花顺拥有几十人团队，其中40多位金融博士，使其在这一领域具有明显优势。最后，同花顺拥有付费意愿较强的C端客户群体，并采取友好定价策略，相较于非大模型版产品，其普通版本定价更低，进阶版和专业版价格更为合理。 同花顺C端增值电信业务产品的定价情况如何？同花顺C端产品在用户层面取得了哪些成绩？ 目前同花顺的C端增值电信业务产品定价处于中等偏下游位置，与相似产品leveltwo的定价（298元/年）相比，同花顺拥有两百多万的付费用户，说明客户对于其产品具有较高的付费能力和接受度。自开启内测以来，同花顺注册人数迅速增长，白名单用户预期超过百万，日活超过30万，取得了一个不错的成绩。如果能够实现全量渗透，未来潜在的付费用户数乘以3881年将带来一个八亿的空间。此外，如果公司3000万月活用户能够实现10%的付费渗透率，则远期空间可达14亿。 同花顺C端产品有何优势？ 同花顺C端产品优势主要体现在用户的反馈机制上。通过引入cycleGPT的RLHF反馈学习机制，用户对大模型的回答进行点赞、彩等反馈，系统能够更好地识别用户的真实意图并进行模型优化。这形成一个飞轮效应，让模型在更快迭代速度下变得越来越聪明。 同花顺B端产品AIfan有何特点及功能？ B端产品AIfan是一个嵌入iPhone的AI应用模块，目前定价未单独定价，主要通过向客户经理申请获得。其主要特点包括支持对话式获取数据终端数据，打破万德形成的使用习惯壁垒，以及提供智能写作功能，帮助用户自动生成提纲、修改核心思想并选择分析指标生成报告。虽然与专业投研水平还有差距，但在某些对投研要求不高的场景中能够满足需求。此外，AIfan还提供纪要翻译、绘图等投研功能集成的workstudio形式。 公司的财务状况如何？公司二三年的收入和净利润情况如何？ 公司的财务状况符合巴菲特审美的好公司标准。利润率非常高，毛利率常年维持在80%左右，净利润率常年维持在50%左右，即便在市场较为困难的二三年，净利润率依然保持在39%以上，且账上现金经常在七八十亿规模。公司采用SaaS商业模式，预收款较多，使其财务状况较为稳健。公司二三年的年报显示，收入持平于35.6亿，但净利润同比下降17个百分点至14.14亿。收入持平的主要原因是公司在二三年增加了AI方面的投入，包括自购和租用算力以及招聘高价值人员，同时销售成本也有所提升。 公司的四大主营业务是什么？ 公司的主营业务包括C端的增值电信业务（提供炒股软件和金融信息服务）、互联网广告业务，以及相对偏B端的软件销售及维护和基金代销。其中，增值电信业务占比相对较高，为43%， 广告业务占比为38%。 增值电信业务的具体商业模式是什么？ 增值电信业务主要提供给C端散户的炒股软件和B端金融机构的iPhone，核心优势在于拥有证券领域月活第一的机构地位和广阔的客户群体。 C端业务受益于广泛的客户基础，而B端iPhone则得益于高性价比，在降费降佣大趋势下具有广阔的增长前景。增值电信业务有哪些值得关注的收入增长点？ 增值电信业务采用订阅式SaaS模式，一次性获得高回款，按月确认收入，从而实现收入的平滑。在牛市之后，业务可能会有更强的爆发力，而在熊市时收入波动幅度较小，表现出更好的韧性。 广告业务的特点及客户群体情况如何？ 广告业务分为传统互联网广告和开户导流业务，具有广泛的客户群体，覆盖接近90家券商和30多家期货公司。公司在流量上具有垂直领域第一、垂直度最高的优势，成为流量入口。同时，公司在流量垂直领域的第一位置也使得客户粘性更强，有利于广告业务的稳定发展。 软件销售及维护业务的发展情况如何？ 软件销售及维护业务在二三年取得了54%的增长，主要是由于国内信创改造进程的推动。随着信创改造的持续推进，该业务预计在未来仍然会保持较高的景气度。 基金代销业务的发展策略和潜力如何？ 公司对基金代销业务高度重视，计划通过发力etf和AI赋能两条差异化路线来提升业务。etf业务更适合公司的股民客群，而AI赋能则能提供更好的选基和客户服务。数据显示，即使不考虑AI，公司基金代销业务也有望实现18亿利润，同比增长30%。