当前关注：非银金融行业跟踪周报：AI空间广阔 看好金融数据相关标的！

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AI 堪比第四次技术革命，ChatGPT 的快速破圈推动AI 行情持续演绎。
1）AI 时代已然来临，如前三次工业革命，AI 赋能下游的应用市场将成为最大的市场。2B 端：嵌入企业工作流程，实现降本增效；营销环节：
辅助营销创意生成或实现智能客服；2C 端：作为生产力工具，应用在内容创作、办公软件等领域。2）ChatGPT 是一款对话式AI 模型，从GPT-1 到ChatGPT（GPT-3 和GPT-4 之间的过渡版本），使用更先进的训练模型、更海量的训练数据，功能越来越全面，表现越来越类人，2022 年12 月5 日，上线仅5 天的ChatGPT 用户数量突破100 万，市场关注度空前。3）ChatGPT 的出现意味着语言AI 和AI 整体的显著进步，增强了AIGC 在编程语言（代码生成、软件行为生成）、自然语言（新闻撰写、文案创作、对话机器人、创作性文本）等方面的表现，我们离AIGC时代更进一步，市场行情也因GPT 升级而持续演绎。
BloombergGPT 推动大模型在金融领域落地，垂直专业领域的数据集或成为AI 产业发展的重要驱动。1）2023 年3 月30 日，Bloomberg 发布专为金融领域打造的大语言模型BloombergGPT，其预训练数据集包括金融数据文本FINPILE 与通用数据文本PUBLIC 数据集。据论文《BloombergGPT: A Large Language Model for Finance》结果显示，在执行金融任务上的表现超过现有的通用大语言模型，在通用场景上的表现与其他大语言模型基本持平。2）大规模语言模型性能强烈依赖于参数规模N，数据集大小D 和计算量C，数据集作为数据资源的核心组成部分，是指经过专业化设计、采集、清洗、标注和管理，生产出专供人工智能算法模型训练的数据。BloombergGPT 模型参数为500 亿（GPT3 为1750 亿），由于其自建了更高质量的大规模金融数据集，使得模型能力表现不俗。3）未来AI 模型的竞争力或体现在数据质量和稀缺性，我们认为在细分领域的大模型应用将更依赖于高质量的训练数据，从而建立更专业的应用。
投资建议：我们看好AI 时代下，拥有更多金融数据的行业龙头将率先落地金融GPT！1）根据Google 的研究，数据质量在高风险人工智能领域具有更高的重要性，人们通常只关注模型而忽略数据质量，并且该结论可以或多或少地适用于所有AI 领域。GPT-4 更多依赖模型效率和数据质量的提升来实现改进，将启示我们重视数据清洗和标注。2）BloombergGPT 的成功落地为大家展示了大模型在金融领域的深度融合。模型规模不足背景下，通过高质量垂直数据来实现能力增强的方案可行性得到证明。我们看好国内金融领域中，掌握丰富金融垂直数据且布局AI 的龙头公司将率先落地金融GPT。3）综合来看，考虑估值性价比和主题相关性，AI 方向下，我们建议关注【东方财富】、【同花顺】、【恒生电子】、【指南针】和【财富趋势】。
风险提示：1）宏观经济不及预期；2）政策趋紧抑制行业创新；3）市场竞争加剧。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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