中信证券称，第三方财富管理等最大痛点是投顾服务线上化的用户交互，类ChatGPT有望大幅提升提供可能性。此外，未来行业还有望替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能等
3月27日，金融科技龙头同花顺飙升，盘中最高涨近19%，股价刷新历史新高，总市值突破千亿元关口，截至收盘有所回落。
催化方面，近期chatGPT概念持续强势，并带动了算力等多个细分题材的活跃，华泰证券表示，同花顺旗下拥有问财等多个AI金融产品，ChatGPT为代表的AI技术在通用领域展现了较强的能力，但距专业性较强的领域展开应用仍有一定的差距，专业知识积累或将成为突破金融垂直行业应用的关键因素，并将推动AI商业化落地加速。
民生证券分析称，金融行业作为数字化转型的先导者，同时覆盖了多元化的场景，一直在寻求通过IT手段实现流效率的提升，类ChatGPT产品有望为行业带来全新应用场景。
一方面，ChatGPT与AI搜索结合有望大幅提升搜索效率，另一方面，ChatGPT可以很好弥补RPA（机器人流程自动化）面对复杂环境的能力，并将RPA的覆盖范围显著延伸，其中典型的场景如聊天机器人集成，并通过两者的结合显著增加了聊天机器人的交互体验与功能延展。
中信证券也指出，由于ChatGPT在语义识别和人机交互方面的技术突破，其对金融科技可能产生三方面的影响。
其一，可能改变之前默认的线上化-数字化-智能化发展路径。由于ChatGPT类人机交互会生产生新的用户数据，智能化可能反向推动数字化，加速数据的闭环迭代。
其二，可能突破财富管理的投顾瓶颈。财富管理是金融科技最大的增长点。第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互。ChatGPT为用户交互体验大幅提升提供可能性。
其三，全面提升客户服务效率。替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理。
海外已有充分利用
当前AI金融在世界多国已有应用。
欧美方面，美国的自动化投资平台利用机器学习算法和自然语言处理技术为客户提供定制化投资组合和交易建议；德国的虚拟银行也采用AI技术对客户进行智能化风险管理，还可以通过云计算和区块链技术来提高效率和安全性。
亚洲国家中，新加坡的数字银行利用人工智能和机器学习技术，提供包括贷款、存款、汇款等全线上化的金融服务，并支持自动化的风险管理和客户服务；日本的智能投资公司利用机器学习和自然语言处理技术，根据客户的风险承受能力、投资目标等因素提供个性化的投资建议和产品。该公司还使用深度学习来预测市场趋势和交易信号。
此外，加拿大金融科技公司也有利用大数据和深度学习技术，针对不同的客户群体，提供智能化的投资组合和资产管理服务。
产业链及空间有多大？
国内方面，AI金融产业链可分为上中下游，其中上游为端侧硬件部署，包括AI数据资源管理、算力模型生产等。
中游主要为技术层，涉及机器视觉、机器学习、知识图谱、智能语音、自然语言处理五个环节。
下游则是应用层，银行为主要客户，包含安防与身份识别等，此外证券与保险也是部分客户。
展望未来，东吴证券表示，AI技术与产业应用侧有望进一步融合，人工智能产业空间万亿可期。人工智能的应用能够赋能各行业生产生活流程，助力企业端降本增效。
行业空间方面，东吴证券指出，AI核心技术的突破有望引领应用端效果提升，加速AI应用商业化落地，到2026年，核心市场规模达到666亿元，带动相关产业规模1562亿元，复合年化增长率将达18.2%。
