我国金融IT行业蓬勃发展银行IT较受资本关注竞争多元化、差异化 “AI+”大势所趋

2025-04-04 09:28

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前言：我国金融IT行业蓬勃发展，至2023年市场规模已突破2000亿元。金融IT涵盖银行、证券、保险、基金、信托等金融机构的全部IT应用，其中银行IT较成熟，深受资本市场关注。我国金融IT行业参与者众多，各金融 IT 基于核心资源优势抢占市场，行业竞争格局呈现多元化、差异化特点。金融IT行业对技术创新有着极高的要求。随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术的不断发展，金融IT行业也在不断创新，推动金融行业与AI融合，使行业向数字化、智能化转型。

一、我国金融IT行业蓬勃发展，银行IT较受资本关注

金融 IT 是指将信息技术应用于金融领域，以实现金融业务的高效处理、优化管理和创新服务。简单来说，它是金融与信息技术的深度融合。

根据观研报告网发布的《中国金融IT行业现状深度研究与发展前景分析报告（2025-2032年）》显示，近年来，我国金融IT行业蓬勃发展，是中国信息化建设中最重要的一个行业，也是我国信息化建设程度最高的一个行业。

根据数据，2019年，我国金融IT行业规模不足1000亿元，至2023年，我国金融IT行业规模已突破2000亿元。预计2025年我国金融IT行业规模将达2500亿元左右。

数据来源：观研天下数据中心整理

金融IT涵盖银行、证券、保险、基金、信托等金融机构的全部IT应用。

在银行领域，金融IT助力实现了自动化的交易处理和客户管理系统。通过高效的软件和网络架构，客户能够便捷地进行在线转账、支付、理财等操作，大大提升了服务效率和客户满意度。此外，大数据分析在银行中发挥着关键作用，银行可以收集和分析客户的交易数据、信用记录等信息，进行精准的客户画像和风险评估，从而为客户提供个性化的金融产品和服务推荐，并更有效地管理信贷风险。

目前银行IT较成熟，极受资本市场关注。根据数据，2023年银行IT投资达1633.98亿元，远高于证券IT等。

金融IT不同领域应用情况

应用领域	应用情况
银行	金融IT助力实现了自动化的交易处理和客户管理系统。通过高效的软件和网络架构，客户能够便捷地进行在线转账、支付、理财等操作，大大提升了服务效率和客户满意度。此外，大数据分析在银行中发挥着关键作用，银行可以收集和分析客户的交易数据、信用记录等信息，进行精准的客户画像和风险评估，从而为客户提供个性化的金融产品和服务推荐，并更有效地管理信贷风险。
证券	金融IT为交易系统提供了强大的支持。高频交易、量化投资等复杂的交易策略得以实现，同时行情分析软件能够为投资者提供实时、准确的数据和分析工具，帮助他们做出更明智的投资决策。此外，编程技术在金融科技中的应用还包括自动化交易与风险管理、智能投顾与个性化服务、区块链技术与分布式金融等。例如，编程技术可以构建高效的交易算法，实现高频交易，提高交易速度和准确性；智能投顾利用大数据和人工智能技术，为用户提供个性化的投资建议；区块链技术则应用于数字货币、智能合约等领域，提高交易的安全性和透明度。
保险	在保险行业，金融IT贯穿整个业务流程，从客户信息管理到风险评估，再到理赔处理。大数据分析还可以帮助保险公司更精准地评估风险，制定合理的保险产品和费率。此外，大数据分析在反欺诈与安全监控方面也有重要作用，通过实时监测异常交易和不寻常的用户行为，提高对欺诈活动的识别能力。
风险管理	利用先进的算法和模型，能够对市场风险、信用风险等进行实时监测和预警，帮助金融机构及时采取措施降低风险损失。编程技术在风险管理中的应用还包括构建复杂的风险模型，对市场趋势进行精准预测，帮助金融机构及时识别和控制潜在风险。

资料来源：观研天下整理

数据来源：观研天下数据中心整理

二、我国金融IT行业竞争格局呈现多元化、差异化特点

金融IT核心业务涉及金融数据信息服务、软件销售及维护服务、互联网广告服务和持牌综合金融业务四大板块，市场参与者包括传统金融机构、金融科技公司、互联网科技巨头以及新兴的科技创业企业等，行业竞争格局呈现多元化特点。

金融IT核心业务体系

业务模式		商业模式	盈利模式	驱动因素
交易系统软件	面向 B 端	面向证券、基金等金融机构提供行情委托交易系统、资讯发送系统、网络安全应用等系统，并提供日常的维护。	行情交易软件：收取一次性软件销售收入+长期维护费用	公司与机构之间的议价权、业务创新、监管要求
金融资讯软件	面向 B 端	为 B 端机构客户提供金融数据服务。	收取年费	公司与机构之间的议价权
金融资讯软件	面向 C 端	基于智能金融终端平台（涵盖 PC/移动多端），为投资者提供实时行情数据、深度行业分析及智能化投资决策工具。	收取增值服务费	用户数、付费转化率、单客收入
互联网广告业务		依托平台积累的用户行为数据与流量入口优势，通过精准广告投放、开户导流等增值服务，构建证券机构获客渠道，形成基于效果付费的互联网金融服务生态。	收取广告服务费	开户导流用户数量、获客成本
综合金融业务	基金代销	通过获取证券经纪、基金销售、期货交易等金融牌照，将平台流量优势转化为多元金融服务能力，形成“数据+工具+交易”的闭环生态体系。	收取手续及佣金费	牌照；基金销售规模、基金保有规模
	证券业务		收取手续及佣金费	牌照；代理买卖证券规模、佣金率
	两融业务		收取利息费	牌照；两融业务规模、利率
	投资咨询		收取服务费	牌照；持牌投顾人数、产品竞争力

资料来源：观研天下整理

金融IT按技术类型主要包括软件开发、系统集成、运维服务等，其中软件产品专业性很强，涉及信息技术和金融行业领域。对于行业应用软件及服务综合方案提供商而言，需要对金融行业和整个应用环境有较深入的了解，并且能为客户在信息系统建设中提出指导性建议。同时，客户对系统自身的可靠性、稳定性、安全性等方面要求很高，企业以往的项目业绩、行业口碑、系统稳定性等诸多因素直接影响客户的选择。因此，金融IT行业壁垒较高。

主要金融 IT 基于核心资源优势，已形成特色鲜明的业务发展路径，呈现差异化竞争格局。其中，东方财富依托自建流量池+证券牌照构建综合金融服务平台；同花顺深耕 AI 投顾与机构解决方案，依托 C 端流量优势发展互联网广告收入作为重要盈利来源；指南针利用自身技术基因，通过麦高证券牌照实现流量变现，发展以金融科技为特色的证券公司；财富趋势专注 B 端交易系统开发；九方智投控股聚焦 C 端智能投教服务。

主要金融IT对比

类别	业务模式	获客方式	产品	2024 年收入及占比
类别	业务模式	获客方式	产品	金融信息服务	软件销售及维护	互联网广告服务	基金代销	证券业务
东方财富	构建以“东方财富网”“天天基金网”“股吧”为核心的互联网财富管理生态圈，提供证券业务、基金代销业务、金融数据服务业务。	运营股吧、东方财富APP 等，通过平台自然转化为付费用户	金融信息服务	1.92 1.7%	-	0.77 0.7%	28.41 24.5%	84.94 73.2%
同花顺	品牌力、产品力较强的互联网金融信息服务提供商，提供软件销售维护服务、金融数据服务、推广服务等。	通过同花顺 APP 等平台自然转化为付费用户	软件+增值产品	16.16 38.6%	3.56 8.5%	20.25 48.4%	1.90 4.5%	-
指南针	以证券工具型软件终端为载体，提供金融数据分析服务；收购麦高证券后，发展互联网证券业务。	通过投放广告、电销获客，全年仅在特定时间开展营销	软件+增值产品	11.84 77.4%	-	0.27 1.8%	-	3.17 20.8%
财富趋势	证券行情交易系统软件和证券信息服务的重要供应商，提供软件销售维护服务和证券信息服务等。	采用线上销售，用户通过官网、APP 等渠道向公司提交购买订单	软件+增值产品	0.76 19.6%	3.12 80.4%	-	-	-
九方智投控股	聚焦 C 端投顾业务，面向个人投资者提供股票投资工具、证券投资顾问、投资者教育等服务。	通过构建 MCN 矩阵，采用融媒体流量池作为主要获客途径	软件+增值产品	23.06 100%	-	-	-	-

资料来源：观研天下整理

三、同花顺等金融IT不断探索，“AI+”大势所趋

金融IT通过运用计算机技术、网络技术、数据分析技术等，实现金融业务的电子化、自动化、智能化，提高金融服务的效率和质量，降低运营成本，增强金融机构的风险管理能力。

金融IT行业对技术创新有着极高的要求。随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术的不断发展，金融IT行业也在不断创新，推动金融行业与AI融合，使行业向数字化、智能化转型。

如同花顺持续关注全球前沿 AI 技术的突破与应用，围绕金融数据覆盖、多模态、模型训练、AI 算力优化和智能安全等关键领域，持续优化升级问财 HithinkGPT 大模型，不断提升其整体性能。东方财富在 AI 研发领域持续突破，自主研发的“妙想”金融大模型持续迭代升级，在多模态衍生、金融智能体构建等方面能力不断强化。

金融IT探索“AI+”情况

金融IT	“AI+” 探索情况
同花顺	同花顺持续关注全球前沿 AI 技术的突破与应用，围绕金融数据覆盖、多模态、模型训练、AI 算力优化和智能安全等关键领域，持续优化升级问财 HithinkGPT 大模型，不断提升其整体性能。同花顺旗下的 AI 投顾平台“i 问财”成立于 2008 年，同时组建了 AI 领域的顶尖团队，专注于使用 AI 技术改进财经数据的提取、处理、分析、沉淀以及展现，成立至今已与麻省理工学院、斯坦福大学、清华大学、浙江大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、南京大学等多家高校合作，同时获得多项 AI 领域国际顶尖大赛的奖项。i 问财对话算法团队，将多轮对话、图谱问答、全双工、多模态、机器阅读等领域前沿算法技术转化为智能投顾、智能客服、智能营销等智能机器人产品，直接服务于同花顺的数千万用户，并赋能公司和合作伙伴的多条产品线。知识图谱团队将自然语言，图像中的深度学习技术、本体推理技术，因果推理技术，以及传统机器学习技术集成到金融信息生产线，金融知识融合，金融逻辑框架自动生成等产品中，为智能投顾提供坚实的数据支撑和逻辑支撑。搜索团队拥有百万级站点的分布式抓取，整合百亿级全网文本/视频以及金融领域多年积累数据，利用语义理解，情感分析和知识图谱技术，在海量信息中挖掘行业/公司/人物之间关系，构建事件图谱，整合另类数据为千万用户提供全面及时准确的一站式智能搜索服务。
东方财富	东方财富在 AI 研发领域持续突破，自主研发的“妙想”金融大模型持续迭代升级，在多模态衍生、金融智能体构建等方面能力不断强化。2023 年，东方财富妙想大模型成为国内首批通过网信办备案的金融大模型。2024 年 1 月，东方财富自主研发的“妙想”金融大模型正式开启内测，“妙想”金融大模型聚焦于核心金融场景，有序融入东方财富的产品生态，并于 2024 年 6 月推出了 AI 搜索、AI 问答、AI 研报总结、AI 文档助手、AI 资讯摘要、AI 债券资讯、AI 债券交易助手等七大场景的智能化解决方案，针对投研和交易等垂直细分业务情景进行 AI 提效辅助。2024 年 12 月，东方财富发布下一代智能金融终端——妙想投研助理，专注于解决当前投研流程中的“卡壳点”，为整体的投研效率和质量带来突破性提升，包含妙想问答、研报总结、文档翻译、会议纪要、AI 研究员、我的知识库等多种功能，同时附带金融终端软件常见的 F10 基本资料、F9 深度资料以及 EDB 宏观数据板块。依托东方财富互联网财富管理综合运营平台的优势，搭载“懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基因，妙想金融大模型通过高质量的数据挖掘、卓越的算法创新、高效的算力调用，构建了在“金融知识力、金融专业性、金融信息时效性、金融数据安全性”四大维度的行业优势，能够为各类用户提供全新的智能投研与投资体验。
九方智投	九方智投持续推进“科技+投研”双轮驱动策略，发挥在专业投研内容输出及金融科技创新上的优势，拓展新业务条线，推动现有产品的创新和升级。公司加速推进数智化转型，大力发展人工智能+，依托“九章证券领域大模型”等 AI 技术上的持续优化升级，对各应用场景深耕赋能，提升投资者体验和黏性。截至 2024 年末，公司研发部门专业人员达到437 名，占员工总数比重为 17.7%。