金融科技：“国之重器”的保障基石-长城证券

请仔细阅读本报告末页声明金融科技不断迭代更新，数智化时代到来。中国金融科技的历史发展自上世纪70年代以来，经历了“电子化信息化-互联网金融-数智化”的发展阶段，平均每隔15-20年便会出现一次较大变革。从金融科技发展特点来看，目前已从最初的“解决无纸化办公、业务扩容”发展至“减少信息不对称、推动技术与业务的融合创新”。在资本市场日益蓬勃发展的今天，行业的风险控制与资产分配等是亟待解决的问题，金融科技作为支撑资本市场健康发展的底座，自身赋能重要性凸显，是当今数字中国的重点发展环节之一。内外因素共振，金融IT未来资本开支存在向好预期。金融科技是结合了大数据、人工智能、区块链、云计算等先进前沿技术的新兴行业。银行IT未来资本开支同时面临外部政策推出、互联网带来的流量冲击以及内部IT投入向好趋势，未来判断仍会保持一定水平持续投入。证券机构在数字化转型背景下，人才建设队伍逐渐加快，将IT人员数量要求提上一个新的高度。保险机构数字化转型因素较为多元，疫情之后社会对保险需求的再思考，以及传统销售渠道的转型需求，使得保险机构正在探索“互联网保险”的独特发展之政策为基，金融科技发展重点环节及落地场景愈发明晰。在信创政策支撑的基础上，行业玩家陆续布局，呈现百花齐放的局面。在金融科技重点发展关注环节端，核心交易系统作为证券公司交易执行平台，提供交易前端风控检查、订单生成、报盘、交易管理、运营等功能，性能要求较高，上一代系统已运行较久，新一代交易系统的全面替换提上日程，力争提高交易系统的自主可控与安全能力；AI技术及大模型的出现，掀起各厂商AI“百舸争流”浪潮，但通用大模型“千模竞帆”现状的背后，是国内各厂商的数据生态割裂，当前数据开放共享的安全与收益分配机制尚不完善，数据分散、丰富度不足、质量参差不齐，各个大模型都存在一定的局限性；最后，在AI不断发展过程中，数据训练、调优带来的安全问题也在不断受到重视，避免重要数据泄露风险。应用场景端，金融科技未来的落地场景包括智慧银行、智能投顾、保险、风控等，预计将不断覆盖金融全环节。金融信息服务兴起，演绎更强的Beta：金融信息服务行业伴随我国资本市场建设逐步发展。行业发展呈现高壁垒、多样化需求、技术快速革新、政策推动等趋势。我们分析，近十年来A股市场成交额与金融信息服务行业龙头的营收增长率具备比较明显的相关性。2024年9月下旬开始，随着政策的释放，市场活跃度明显提升，2C券商IT主营金融信息服务，与二级市场整体景气 2019-2021年弹性上2C券商IT>2B券商IT>券商>大盘。投资建议：资本市场持续处在发展过程中，产品丰富度不断提高，行业风险控制及资产分配问题亟待解决。在信创政策出台、数字化中国发展目标的加持下，金融机构对金融科技的未来投入存在向好预期，其重点发展环节与未来潜在落地场景也将愈发明晰。随之而来的是资本市场的健康发展，与市场强于大市（维持评级）行业走势计算机沪深30047%37%28%18% 8% -2%-11%-21%2024-012024-052024-092025-01作者分析师侯宾邮箱：houbin@分析师黄俊峰邮箱：huangjf@联系人沈彻邮箱：shenche@相关研究P.2请仔细阅读本报告末页声明情绪乐观、交易活跃性增强。我们预计相关标的有望受益此次发展趋势。相关标的：同花顺、财富趋势、东方财富、指南针、恒生电子、金证股份、顶点软件、新致软件、中科软等。风险提示：市场竞争加剧；政策落地不及预期；科技转化不及预期；金融机构数字化投入不及预期。P.3请仔细阅读本报告末页声明 5 6 6 7 9 3.1核心交易系统：金融信创+分布式架构转型，全面更换提上日程 3.2AI大模型：法律法规护航，金融大模 3.3可信数据安全：AI+政策，数据安全需求释放 4.3核心受益市场活跃度提升强化Beta 5 7 7图表4：2019-2021证券公司IT人员总数变动（人） 8图表5：2019-2021证券公司IT人员占比变动（%） 8 8 8 9 10 10图表11：金融科技架构演进过程 11图表12：同花顺AI大模型对比主流开源模型Llama-2 12图表13：东方财富妙想AI大模型 12 14图表15：生成式AI贯穿银行全产业链 14图表16：智能投研四大优势 15图表17：AI技术嵌入促进投研环节革新 15图表18：传统AI与新AI对信贷赋能 15图表19：蚂蚁AI助力保险信息透明可量化 16图表20：蚂蚁AI助力保险规模化 16P.4请仔细阅读本报告末页声明图表21：AI风控专家级建模 16图表22：全流程自动化 16 17图表24：高速交通数字人民币 17图表25：金融信创政策 18图表26：A股市场近10年成交额（亿元） 19图表27：金融信息服务业产业链 19图表28：金融信息服务业务分类 20 21图表30：2024年9月10月系列政策 22图表31：近10年A股市场成交额对比同花顺、财富趋势、指南针营业收入增长率 22图表32：万得全A成交额变化（2024年8月1日-10月8日，单位：万亿元） 23 23P.5请仔细阅读本报告末页声明1.复盘金融IT行业历史阶段个金融行业会伴随着科技的迭代进行升级。综合来看，金融与科技的融合发展可以总结实现风险的集中控制、业务快速扩容以及无纸化办公等目标，以提升金融机构内业务效在此阶段中，金融机构开始对资金的来源、去向进行在线监控、集中管理和调配产生扩传统金融机构开始进行转型，通过线上业务平台实现信息共享及业务融合，对业务的实时性提供高效支持。互联网的出现，减少了信息不对称，开拓了线上销售新渠道，金融在互联网带来新的科技及产业变革后，金融机构开始积极推动技术与业务的融风控各端。基于金融科技发展的前一阶段，日益多元化的产品及日益蓬勃的金融对行业的风险控制及资产分配均带来挑战，金融科技赋能的重要性凸显1。图表1：金融科技历史发展进程（1970年至今）1来源：华经产业研究院《2022年中国金融科技行业现状及趋势分析，金融机构基本实现信息化建设》P.6请仔细阅读本报告末页声明金融科技结合了大数据、人工智能、区块链、云计算等先进前沿技术的新兴行业，其目标是利用先进的技术、产品及模式等，对传统的金融行业赋能，达到降本增效的目标。效率、客户体验等环节的体验提升是金融科技能带给金融机构的直观改变，是外部因素保险业数字化转型的指导意见》等政策文件，对银行业强化金融科技投入、加快数智化互联网公司的冲击互联网平台在流量吸引、资源整合角度有天然的优势。近几年，随着互联网公司开始陆续涉足金融行业，推出各项金融服务与产品，传统的银行业务所占据的市场份额受到不小的冲击。互联网公司有足够的能力将流量资源迁移至电商、金融服务及各大板块，且能够结合用户的网络消费习惯数据进行定制化服务，客户预计将对金融服务商进行重新选择，传统的银行业务迫切需要新型技术加持与互联网公司竞争3。随着国家数字化转型系列政策的出台及前沿技术在金年金融科技投入分别为272.46亿元、250.24亿元、248.5亿元、3.4%5。从近几年银行业科技投入来看，国有头部银行在科技投入端已做了较好表率，3来源：艾瑞咨询-《中国银行业数字化转型研究报告》4来源：艾瑞咨询-《中国银行业数字化转型研究报告》5来源：证券日报之声《银行金融科技实力大比拼国有六大行2023年投入总金额超千亿元》P.7请仔细阅读本报告末页声明图表2：2019-2027E中国银行业金融科技投入及YOY（亿元/%）图表3：2023E-2027E中国银行业科技投入结构（亿元）01731.74245.83735.33338.52793.22530.1科技人员投入科技人员投入传统IT建设投入前沿技术应用投入1388.41107.18681388.41107.1868685.8565.61159.1773.41580.81606.21602.51536.31698.3691.3868融研究院融研究院证券机构的数字化转型主要可以体现在财管、投顾、风控等各个环节，主要面向业开时用户画像与生命周期覆盖难度较高、产品同质化且单一的痛点，需要数字化手段进转型背景“十四五”规划提出加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转促进数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群7。人才建设队伍加快增长，2021年同比增长35.39%。划》鼓励有条件的券商结合自身实际情况逐步提升信息科技专业人员比例至企业员工总6来源：艾瑞咨询《2024年中国金融科技（FinTech）行业发展洞察报告》7来源：中国证券业协会：证券公司数字化转型实践报告及案例汇编（2022）P.8请仔细阅读本报告末页声明的转型赋能，证券行业未来的盈利模式预计会跟随改变，盈利能力有望提升，因此图表4：2019-2021证券公司IT人员总数变动（人）总部IT员工常驻外包IT人员分支机构总部IT员工常驻外包IT人员分支机构IT人员总部IT员工常驻外包IT人员分支机构IT人员080%60%40%20%20.07%47.09%47.36%20.07%47.09%47.36%券产业金融研究院券产业金融研究院券商科技投入预期年预计以16.70%的CAGR达到超上叠加前沿技术更新，未来会伴随云技术等新兴技术的广泛应用持续图表6：2019-2027E中国证券业金融科技投入及YOY（亿元/%）图表7：2023E-2027E中国证券业科技投入结构（亿元）417216.6科技人员投入传统IT建设投入前沿技术应用投入证券行业的科技投入更多还是基于深度融合用户数据信息、挖掘用户数据价值的需求背景，并且将软件与金融理论结合，以产品化的运营模式在多个业务场景提供证券投顾全流程覆盖，提高客户受益，改善机构间交互体验。未来中国证券行业会随着持续的科技P.9请仔细阅读本报告末页声明另一方面，保险面临和银行业同样的线下渠道销售问题。当前数字化趋势下，传统保险年相比增长6.3%。市场规模进一步增长，但整体增速进一步放缓。保险机构的科技投入与机构保费息息相关。从保费上分析，根据华经产业研究院统计数新冠疫情和车险综合改革的背景下，原保费收入逐年递增的态势被打破，全年总保费收入为44900亿元，同比下降357亿元。但国家金融监管总局数据显示，2023年保险公图表8：2006-2023中国保险行业总保费收入及增速（亿元/%）51247512474695745257449004264538013365783090424283202351722215487145281433911137040%35%30%25%20%15%10%-5%并且对组织架构和人才队伍进行优化，推动行业信息科技人员数量占正式从业人员数量提升获客效率及处客方式10。9来源：中国保险行业协会《保险科技“十四五10来源：艾瑞咨询《2024年中国金融科技（FinTech）行业发展洞察报告》P.10请仔细阅读本报告末页声明图表9：2019-2027E中国保险业金融科技投入及YOY（亿元/%）图表10：2023E-2027E中国保险业科技投入结构（亿元）保险业金融科技投入——同比增速科技人员投入传统IT建设投入前沿技术应用投入451.3276.4保险机构目前已在部分环节如自动化理赔等实现阶段性金融科技成果，后续预计保险机3.金融科技技术端与应用端技术端带动发展衍生设想3.1核心交易系统：金融信创+分布式架构转提供交易前端风控检查、订单生成、报盘、交易管理、运营等功能，为投资者提供交易易扩展、安全方面的挑战，已经无法满足新的业务诉求11。在国家信创战略方兴未艾、财富管理转型不断深入践行、客户需求多样化个性化趋势等多重因素的驱动下，金融行业正处于架构转型期，券商核心交易系统的变革之路全面开P.11请仔细阅读本报告末页声明图表11：金融科技架构演进过程鼓励分布式架构转型：分布式架构是指将不同的服用一组计算机集群替换大型机，然后通过远程调用协同工作，共同完成服务。分布式架构拥有高可用，低延时，高并发，灵活横向扩展等优势，是突破集中式性能瓶颈的最佳统自主掌控能力；鼓励有条件的券商积极推进新一代核心系统建设，根据不同客户群开展核心系统技术架构的转型升级工作。在《计划》提到的31项主要任务项任务关于提高数据架构与核心系统的自主掌控能力和安全防控能力。随着分布式、微服务、云原生等技术的成熟，证券业系统升级迭代基础不断夯实，结合政策催化，核心使系统具备高可用、高性能、低延时、易扩展及松耦合等特性13。3.2AI大模型：法律法规护航，金融在数字中国的建设背景下，大模型在金融领域具备广泛的应用前景，有助于推动构建用户个性化服务体验、提升金融领域营销、运营等价值链效率，拓展数据决策在风控领域的创新应用效果，助力金融行业数字化转型产生实质性的飞跃。金融行业凭借数据丰富广泛与金融业务深度融合，衍生出众多新业态、新服务，同时也浮现关键性任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、安全可控需求提升、大数据和基础设施等问题14。为14来源：中证网《马上消费副总经理蒋宁：大模型将有效提升金融领域营销、运营等价值链效率》P.12请仔细阅读本报告末页声明布与中国信通院共同启动行业大模型标准联合推进计划。其中，腾讯与信通院将联合牵头开展《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法制，这也将是国内首个金融行业大模型标准，有助于全面评估金融行业大模型的应用能金融大模型陆续问世：现如今，通用大模型陆续推出，但通用大模型“千模竞帆”现状的背后是国内各厂商的数据生态割裂，由于当前数据开放共享的安全与收益分配机制还不完善，因而具有大量数据的头部大厂开放高质量数据集的意愿不足，主要将数据价值创新服务于企业内部，国内各大主流厂商推出的大模型均基于己方已有数据，但由于数据分散、丰富度不足、质量参差不齐等原因，各个大模型都存在一定的局限性。应对大模型数据供应不足等问题，金融行业致力于推出金融业的垂直大模型15。图表12：同花顺AI大模型对比主流开源模型Llama-2图表13：东方财富妙想AI大模型在核心金融业务场景的落地之路仍任重而道远。此外，由于金融业对于算法可解释性与与华为、腾讯云、科大讯飞宣布共建3个联合创新实验室，分别聚焦大模型在的应用与创新、增强网络空间安全防御能力、研究认知模型在金融领域的应用16。对于刚刚迈入数智化“深水区”的金融业而言，需要身处水中的厂商们拥抱合作互通，共同3.3可信数据安全：AI+政策，数据安全需求释放暴露了其平台内所隐藏的安全隐患，这些风险与隐患给用户、企业、甚至大模型平台本身都带来了前所未有的安全威胁。面对当下快速增长的数据量，持续扩大的数据风险敞使用数据的安全问题，以及如何在数据全生命周期各阶段，通过加密、数据水印等技术15来源：21金融圈《一文看懂金融大模型热闹背后的真相》16来源：华为官网《华为助力交通银行重磅发布人工智能联合创新成果》P.13请仔细阅读本报告末页声明禁止使用聊天机器人ChatGPT，并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息，同时个人数据保护局开始立案调查17。AI大模显现，我国对数据安全的重视程度也提升到了新的高度。在2021年相行业务领域数据安全管理。根据年初工业和信息化部等十六部门联合印发的《关于促进3.4云计算应用：资源交付和使用云形态可包含公有、混合及私有云，通过云计算技术，用户可随时按需从可调动如赋能至金融领域，云计算的出现降低了金融机构获取数据和各类信息的成本，同时也心业务，更多创新性业务未来会逐渐向云端迁移，大数据规模带来的算力应用部署也将由云完成21。存量替换增量需求明确规划、产业痛点倒推技术升级还是技术创新带来的基础落地条件，未来都面临良好17来源：北京日报《意大利：即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT》18来源：中证协发布：《证券业数字化转型专题——面向个人P.14请仔细阅读本报告末页声明图表14：中国金融云市场解决方案市场规模及增幅（亿元/%）495294业务场景侧发展设想3.5B端业务场景智慧银行管理”环节；以革新传统银行业信息采集和交互的方式，促进银行系统的安全性升级和运营体系的降本增效。目前，银行业已基本实现了金融产品、营销、风控等领域的数智化，相关投入也在持续增长；尽管银行业的数字化基础扎实、技术能力完备且数据丰富图表15：生成式AI贯穿银行全产业链智能投研P.15请仔细阅读本报告末页声明智能投研是利用计算机技术和人工智能算法等，对金融市场进行分析和预测的一种新型数据处理、量化分析、研究报告撰写及风险提示，以辅助专业人员进行投资研究；克服传统投研流程中数据获取不及时、研究稳定性差、报告呈现时间长等弊端，有利于扩大信息渠道并提升知识提取及分析效率，在文本报告、资产管理、信息搜索等细分领域形未来仍需要不断丰富数据、完善算法模型、加强对人工智能算法的监管和规范，以确保其安全性和可靠性22。图表16：智能投研四大优势图表17：AI技术嵌入促进投研环节革新智能信贷智能信贷是基于大数据等金融科技技术的全流程线上数字化的借贷模式。传统的信贷服务依赖人工、基于流程的风控特点，导致放贷门槛高、审批手续繁琐，不利于小微企业全面展现客户消费、银行卡交易、共债、黑名单及征信情况，有效降低线下评估难度和客户经理道德风险，提高调查审批效率，全面提升面向商户、农户、小微企业、个人等群体的信贷服务能力23。图表18：传统AI与新AI对信贷赋能22来源：36氪《智能投研行业分析报告》23来源：东方网《信和大金融：大数据技术助力智能信贷》P.16请仔细阅读本报告末页声明智能保险智能保险在营销和理赔环节具有显著优势：在传统保险的营销环节中，大多数保险产品创建差异化和个性化的保险产品，生成满足不同客户需求的保险方案。在传统理赔过程中，往往需要经过多道人工流程才能完成，而智能理赔则可根据保险条款、索赔信息和历史数据等信息，自动计算理赔金额，提高理赔效率和准确性。当处理复杂的理赔时，低保险行业的人工成本并提升客户的满意度24。图表19：蚂蚁AI助力保险信息透明可量化图表20：蚂蚁AI助力保险规模化智能风控智能风控是指利用大数据技术整合风控数据信息，并通过人工智能中的机器学习、专家系统等技术自主学习风险，进而实现各业务环节的风险识别、风险评估、风险预警和风险处理等的过程。传统的风控手段已无法满足风险信息实时、动态的监测和预警，难以达到大数据时代提出的效率要求；而数据的共享共治，为打造金融机构数字化、标准化的风控体系提供了难得的机遇；随着大数据、人工智能等金融科技技术不断完善，中国智能风控行业市场规模持续扩容，新技术支撑下的智能风控体系成为金融机构风险管理图表21：AI风控专家级建模图表22：全流程自动化24来源：金融界《拥抱生成式AI保险业的机遇与挑战》P.17请仔细阅读本报告末页声明3.6C端业务场景数字人民币与支付数字人民币出现的背景，主要是中国的经济发展由高速增长向高质量发展的转变，以及以数字经济为代表的科技创新开始成为催生发展动能的重要图表23：“碰一碰”数字支付图表24：高速交通数字人民币数字人民币市场规模端，根据江苏省支付清算服务协会及移动支付网数据，截至2024供应链金融、信贷服务、小微企业服务等基于数字人民币的产品。整体上，数字人民币规模上，根据麦肯锡，预计到2030年，全球支付市场规模将达到43.7政策端：金融信创刚性要求据国家提出的“2+8+N”信创体系，金融等关键行业的信创进度于2020-2021年开始P.18请仔细阅读本报告末页声明中间件等领域28。金融机构对国产软件移植及国产化适配等信创方面的适应性改造需求图表25：金融信创政策时间部门政策相关内容国家网信办等三部门《互联网信息服务深度合成管理规定》对深度合成服务的提供、使用以及技术支持提出了规定中共中央、国务院《数字中国建设整体布局规划》提出要构筑自立自强的数字技术创新体系，强化企业科技创新主体地位，发挥科技型骨干企业引领支撑作用；切实维护网络安全，完善网络安全法律法规和政策体系。增强数据安全保障能力，建立数据分类分级保护基础制度，健全网络数据监测预警和应急处置工作体系。国务院办公厅《国务院2023年度立法工作计划》人工智能法草案等预备提请全国人大常委会审议国家网信办等七部门《生成式人工智能服务管理暂行办法》从生成式人工智能服务提供者的算法设计与备案、训练数据、模型，到用户隐私、商业秘密的保护，监督检查和法律责任等方面提出了相关要求，明确了对生成式AI产业的支持和鼓励态度。信通院与腾讯《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》覆盖了投研、投顾、风控、营销、客服、银行、保险、证券等应用场景，对大模型在数据合规性、可追溯性、私有化部署、风险控制等方面提出了更为具体明确的要求。4.金融信息服务兴起金融信息服务是指通过收集、整理、分析和传递与金融市场相关的信息，为投资者、企业和机构提供决策支持的服务。其内容通常包括市场数据、行业分析、风险评估、投资建议、财务规划等，覆盖股票、债券、外汇、基金、保险等多个领域。金融信息服务以大数据、人工智能和云计算等技术为依托，为用户提供精准、高效和实时的信息支持，4.1金融信息服务行业稳定发展多层次资本市场建设的日益完善，我国证券市场近年来获得了长足的发展，投资者参与27来源：零壹智库《从外围到核心：金融信创产业发展报告2022》28来源：新浪网《国企信创替代加速，OA系统2027年前必须国产化》P.19请仔细阅读本报告末页声明图表26：A股市场近10年成交额（亿元）0华经情报网数据显示，中国金融信息服务行业市场规模呈现出逐年上涨态势，从2018在金融信息服务行业的产业链中，位于产业链上游的是各类基础信息提供商，主要包括各交易所专属的信息发布机构和专业的资讯机构。金融软件与信息服务提供商位于产业链条中游，包括同花顺、大智慧、指南针、东方财富、麟龙股份、益盟股份等企业。中游机构开发各类行情交易、证券分析、金融资讯等软件，将从上游机构处获得的原始数据及采编的各类金融财经信息进行再加工，并通过自身的软件产品传递给下游的各类客图表27：金融信息服务业产业链经过多年的发展，行业内已出现相当数量的专门提供金融信息产品和服务的企业，开发P.20请仔细阅读本报告末页声明及“三网融合”的推行，预计未来行业内将涌现出更多的创新型产品，产品结构将进一图表28：金融信息服务业务分类服务模式收入来源相关企业金融终端数据服务通过专用客户端为证券市场投资者提供金融信息、金融数据、分析工具等大智慧、同花顺、东方财富、指南针、益盟股份、麟龙股份等证券行情交易系统服务为证券公司、基金公司提供证券行情委托交易系统、咨询发送系统、网络安全应用等系统及日常维护同花顺、通达信、恒生电子等网络财经信息服务凭借其专业化的信息渠道，吸引了诸多高端的深度财经信息用户；凭借多年来积累的门户网站品牌知名度和广泛客户基础，进入网络财经信息服务市场，以开设财经频道方式细分其网络客户东方财富网、和讯网等；新浪财经、搜狐财经、腾讯财经、网易财经4.2行业发展趋势量和群体不断增加丰富，国内证券市场及产品范围的逐步扩大，带来更多样化、深层次涉及证券及证券相关产品的投资建议服务，辅助客户作出投资决策，并直接或者间接获取经济利益的经营活动的，属于从事证券投资咨询业务，应当经中国证监会许可，并取得证券投资咨询业务资格。目前，国内相关企业提供的金融信息终端类产品和服务虽然在盈利模式上存在差异，但大多属于证券投资咨询业务的范围，因此相关企业应取得中资咨询业务资格证书》审批和发放过程中，中国证监会对于企业资质、业务能力等方面的审核标准较高，因此相关资质已成为金融信息服务行业的进入壁垒。29信息的需求日益增长。金融信息服务商需要不断完善数据交换和压缩技术，以实现海量数据的远距离传输。同时，各公司需要不断提升数据分析与存储技术，以满足对海量数实时推送和透明共享。同时，隐私计算、量子计算等前沿技术的探索，将推动行业向个性化、高效化和国际化迈进，满足复杂多变的市场需求。3029来源：指南针首次公开发行股票并在创业板P.21请仔细阅读本报告末页声明海、服务能力提升等未来重点的发展方向。图表29：中国金融信息服务行业相关政策梳理政策名称发布部门发布时间相关产业政策《关于金融支持前海深港现代服务业合作区全面深化改革开放的意见》中国人民银行等五部门2023.02拓展香港金融业发展空间。支持高水平建设前海深港国际金融城，为香港金融机构依法依规跨境办公以及香港数字金融、金融科技等送代升级提供空间载体。支持前海深港国际金融城内符合条件的金融机构与香港金融机构依法联动开展金融业务创新，提高相关国际业务能力，为企业“走出去”提供金融服务。国务院2023.08积极推动两地机构更多利用内地金融科技创新监管工具与香港金融管理局金融科技监管沙盒对接联网的安排，便利金融机构及科技公司利用一站式平台就其跨境金融科技项目在香港及大湾区内地城市同时进行测试。《关于加强证券期货业标准化工作的指导意见》2023.11服务资本市场数字化转型，重点加强金融科技、数据治理人工智能等领域标准建设。《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意见》中国人民银行等七部门2024.03鼓励金融机构和企业运用大数据、金融科技等技术手段为碳核算工作提供技术支撑。《关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》国务院2024.04着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》国家金融监督管理总局2024.05充分发挥全国性商业银行主力军作用。大型商业银行要做优做强，走内涵式发展道路，增强金融科技核心竞争力，发挥网络渠道、业务功能协同等优势，提升“五大文章综合金融服务能力。较大规模的用户群，才能获得一定数量的收费用户群并形成规模效应。同时，金融信息服务产品对品牌的依赖度较大，需要建立起一定的市场知名度和美誉度方能取得客户的信任。因此，用户规模将形成新企业进入该领域的一大壁垒。此外，金融信息服务产品的功能和服务，还可以在一定程度上培养客户的操作习惯，使客户形成一定的依赖性。这种用户粘性形成后，用户若想转移至其他企业的产品，将不可避免地付出一定的学习2024年9月-10月，证监会、央行等部门发布包括下调存款准备金、创设结构性货币政策工具等多领域经济支持政策。宏观经济环境得到较好支撑，二级市场信心在短期内获P.22请仔细阅读本报告末页声明图表30：2024年9月10月系列政策时间部门相关政策金融三部委下调存款准备金率和7天期逆回购利率;降低存量房贷利率和统一房贷最低首付比例;首次创设结构性货币政策工具支