第一章 降费降佣影响整体可控，政策鼓励客户IT投入

1.1 公募降佣对上市券商收入端整体冲击幅度约1%

证监会7月8日发布公募基金费率改革工作安排，拟逐步规范公募基金证券交易佣金费率，相关改革措施涉 及修改相关法规，预计将于2023年底前完成。  根据Wind数据，2022年43家上市券商整体基金分仓佣金费率为0.076%，假设所有上市券商佣金费率均下调 至0.05%，则43家上市券商合计减收将达到52亿，占调降后总收入比例为1.08%。其中对中金、中信、华泰、 银河等头部券商的收入影响幅度均在平均水平以下。

1.2 公募降费对基金管理费收入冲击幅度约9%

此次公募基金费率改革工作安排具体举措包括推出更多浮动费率产品，降低主动权益类基金费率水平，规范公募基金销售 环节收费，完善公募基金行业费率披露机制等。基金公司纷纷将主动权益类基金的管理费率、托管费率统一降至不超过 1.2%、0.2%。此外，新注册产品管理费率、托管费率分别不超过1.2%、0.2%。  截止11月11日，内部全部公募基金11299只，合计规模27.60万亿，当前管理费率对应总管理费为1272.18亿元，以2022年底 管理费率计算的总管理费收入为1350.64亿元，已下调管理费达114.93亿元，考虑还有部分基金产品管理费率在1.2%以上， 预计未来还会继续调降，整体预计降费达到121.75亿元，占总管理费比例为9.01%。

1.3 我国证券化率提升空间大，证券公司IT投入保持稳健增长

我国证券化率提升空间大。世界银行数据，2020年中国证券化率只有83.16%，相比美国193.36%的水平仍 有较大提升空间。  国内证券公司IT投入保持稳健增长。2019年以来，资本市场改革政策不断推出叠加国内新增金融机构为证 券IT厂商带来持续的系统升级改造和建设业务需求。国内证券IT支出保持稳健增长，2021年IT支出规模超 过300亿元，同比增长27%。

1.4 中证协鼓励券商IT投入提升，券商IT行业有望保持高景气

中证协6月9日正式发布《证券公司网络和信息安全三年提升计划（2023-2025）》，鼓励券商信息科技平均投入金额不少于 2023~2025年平均营业收入的7%或者平均净利润的10%，鼓励有条件的券商积极推进新一代核心系统的建设。  根据中证协披露数据，2019-2021年IT平均支出前50的券商中，从净利润占比要求看，除了中信、海通、银河、申万等少数 券商IT支出占比不到10%外，其他大部分券商满足要求。然而从收入占比要求来看，其中只有11家平均IT支出营收占比超过 7%，其余39家满足7%营收占比的IT支出缺口达到50亿，占前50家券商总IT支出比例超20%，预计未来3年券商IT投入仍有望 保持快速增长。

1.5 IT投入成为基金业硬指标，AI大模型等前沿科技探索有望带动增长

6月，中基协发布《基金公司网络和信息安全三年提升计划（2023-2025）》，对信息技术投入与相应网络和信息安全人员 人数要求都做出了明确安排。  “提升计划”对基金公司的信息技术资金投入提出了新要求： • 公司当年年度营业收入大于10亿元（含），每年度信息技术资金投入应不少于最近三个财政年度平均营业收入的5%； • 营业收入小于10亿元且大于2亿元（含），每年度信息技术资金投入应不少于最近三个财政年度平均营业收入的8%； • 营业收入小于2亿元，每年度信息技术资金投入应不少于1500万元。

资管新规等改革后，资管大时代到来，居民理财需求增长明显，以基金、银行理财子、券商资管为代表的金融机构迎来发 展机遇，国内基金市场规模持续增长，相较于银行、保险与证券，基金行业科技投入相较落后，未来以AI为代表的智能科 技应用仍为基金科技落地探索的主要方向，包括智能营销、智能投顾、智能客服、智能投研等领域有望成为AI大模型重点 落地领域。

1.6 预计降费降佣对恒生收入端冲击幅度约2%，未来公司收入仍有望保持较快增长

参考2022年恒生电子业务收入结构，大零售IT占收入比重为23.60%，大资管占收入比重为43.13%，其中大 零售中以经纪业务为主，公募收入贡献则主要体现在大资管业务条线。因此，可以假设收入结构中，券商 和公募基金客户贡献收入比重均为20%。  假设券商、公募基金等金融机构IT支出随着收入端同向变动，则公募降费对于恒生电子收入端的冲击影响 约为1.8%，券商降佣对于恒生电子收入端冲击影响约为0.2%，因此预计降费降佣合计对于恒生电子收入端 的冲击影响幅度约为2%。  考虑券商和公募基金IT行业后续景气度较高，参考我们之前对于恒生电子未来3年的盈利预测，扣除2%的 收入端冲击影响，预计恒生电子2024-2025年收入复合增速仍有望达到16%，保持较快增长。

第二章 产品自主创新进展顺利，行业格局有望保持稳定

2.1金融核心关键技术自主创新，技术架构和产品升级势在必行

券商业务多元化，分布式架构是行业发展的一个必然趋势。从业务需求来讲，券商业务朝着多元化的方向发展，系统层面 需要在业务功能上去进行拆分。另外随着业务量的增加，分布式架构可以通过拆分业务，通过每一个交易节点来实现成本 总体可控，迁移上采用小步快跑方式逐步替换，平滑券商的迁移成本，最终达到降本增效的目的。

基础技术和应用技术信创适配更深更广，核心关键技术实现自主创新。券商面临财富管理转型、机构业务发展、数字化和 自主可控建设等业务目标，催生了业务与交易分离、极速交易、信创改造等技术升级需求。券商系统架构走向开放，同时 积极推进信创适配，引入低延时分布式技术。信创发展由点及面，带动业务系统正在从传统强耦合的集中式架构形式转变 为分布式多活的云计算架构，应用分布式技术构建证券公司新一代核心业务系统已成为行业发展新趋势。

2.2 公司新一代核心产品升级进展顺利，自主创新行业领先

为了适应行业发展趋势，恒生电子2018年开启自主创新改造，在技术平台、数据库、核心产品等方面加快研发。  O45和UF3.0两大新一代核心产品进展顺利。2018年底，恒生新一代投资交易管理系统O45的第一个版本诞生；2019年开始在 基金行业、证券行业进行POC合作测试；2020年9月25日，O45在上海“外滩大会”重磅发布；2023年2月，O45已基本完成了 信创适配的改造。2020年恒生发布基于分布式等前沿技术的新一代交易系统UF3.0。目前UF3.0已实现从数据库、操作系统、 中间件、到服务器等方面的自主创新改造适配，并已在招商证券、东方证券、光大证券等多家客户落地上线。  在产品自主创新改造方面，公司目标2023年底完成所有产品适配发版，核心系统全部有上线案例客户。

2.3 UF3.0：新一代证券综合金融服务平台

恒生UF3.0全称证券综合金融服务平台，主要承载了券商核心业务下的账户、资金、证券交易、信用交易、 期权交易、理财产品销售、清算、查询等场景。  UF3.0在技术架构、系统解耦、业务设计、接口易用性等方面全面重构，具备“高容量、大并发、低时延” 的特点，同时具备水平扩展、松耦合、组件化、快速迭代、灰度发布、弹性资源等特性。  UF3.0历经七代演进，可支持5万亿-10万亿的行情甚至更大的交易量，是业内公认交易稳定、清算高效的 利器，将全面助力券商实现多元化发展。

2.4 恒生UF3.0内存交易产品正式发布

2023恒生金融技术大会上，恒生电子正式发布了自主研发的UF3.0内存交易产品。UF3.0内存交易产品依托 恒生电子自研的LDP低时延分布式技术平台和内存数据库，具有大容量、高并发、高可用、低时延、易运 维、全栈信息技术应用创新等技术特点，助力高性能低时延技术普惠全客户交易场景。  UF3.0内存交易系统实现了全栈自主创新，聚合生态厂商，构建从芯片、服务器、网卡、操作系统、数据 库等基础软硬件到上层应用的自主创新体系。同时采用恒生自研的内存数据库，替代传统关系型数据库， 支持存储大量的业务数据并提供高效的访问性能，使得业务处理速度获得巨大提升，突破交易性能瓶颈。

2.5 O45：一站式的投资管理解决方案

O45覆盖了资产管理业务全流程，不仅包含传统投资交易系统的全新升级，而且包括投资研究、投资决策、 风险管理、合规管理、运营管理、估值核算等核心子系统，O45是由这些系统共同构成的资产管理前中后 台一站式解决方案。  O45投资管理系统以“松耦合”为设计理念，基于恒生分布式微服务技术底座JRES平台，通过对已有业务 进行梳理和分析，整理出数据访问和操作所需的原子服务，每个业务服务都由基本的原子服务拼装构建， 能够实现独立升级、测试、交付。

2.6 前后端优化实现性能和体验全方位升级

O45同时在后端和前端进行了全方位进化。强大的后端技术内核帮助性能安稳实现量级提升，丰富的前端 技术组件实现用户“上手就能用”的体验。  恒生采用项目化运作方式，成立信创专项组，联合厂商稳步推进信创测试和兼容改造工作，O45的信创改 造主要从客户端开发语言、应用层、数据库、中间件等方面开展。目前O45已基本完成了信创适配的改造。

2.7 核心系统信创改造难点多，预计行业竞争格局仍将保持稳定

早期券商、基金业务规模较小的时候，恒生电子、金证股份等国内IT厂商已经初步具备竞争力，能够满足其IT系统建设需 求，凭借本地化服务优势、成本优势占据了国内券商、基金集中式交易系统市场主要份额。  在券商IT系统领域，恒生电子、金证股份呈现双寡头格局，资管IT系统利于，恒生电子市占率领先；其他IT系统领域，顶 点软件、赢时胜、华锐技术等厂商具备一定产品竞争力。  当前核心产品分布式升级改造过程，信创改造加速推进，在产品磨合、新系统性能、系统迁移等方面存在诸多难点，原集 中式产品客户在产品选型、系统稳定性等方面考虑谨慎，原来厂商服务粘性强，预计行业竞争格局将维持稳定。

第三章 金融AI大模型后发先至，助力产品实现智能化升级

3.1 AI大模型落地金融业，恒生电子后发先至

今年3月，彭博推出金融业大语言模型BloombergGPT，标志着金融行业迎来大模型时代；5月中旬奇富科技发布“奇富GPT”； 5月底，度小满发布了国内首个开源金融大模型“轩辕”；6月，华为全新发布盘古大模型，金融行业大模型是其中数个行 业通用大模型之一；9月，蚂蚁集团正式发布自研“蚂蚁基础大模型”，以及在此基础上进行定制的“蚂蚁金融大模型”。 根据腾讯研究院今年7月末的一项调研数据显示，国内参数在10亿规模以上金融行业大模型约18个。

今年6月，恒生电子发布金融大模型新品LightGPT；9月18日，公司作为牵头编写单位，联合中国信通院正式发布国内首个 金融行业大模型标准《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》；9月25日，恒生大模型 产品已面向20家金融机构开启内测；10月19日，2023恒生金融技术大会在杭州举行，公司发布了金融大模型LightGPT最新 的能力升级成果，以及基于LightGPT打造的多款光子系列大模型应用产品，并宣布正式开放产品公测。预计年底LightGPT 将进一步实现推理性能优化、逻辑能力升级，与金融智能助手光子配套统一构成AI直通应用的体系。

3.2 LightGPT拥有五大能力七大场景，混合部署满足轻量与定制化

LightGPT在包括金融专业问答、逻辑推理、超长文本处理能力、多模态交互能力、代码能力等在内的金融 大模型能力评测中均有不错表现，并保证内容和指令的合规安全，处于业内领先水平，可以为投顾、客服、 投研、运营、风控、合规、研发等金融业务场景提供底层AI能力支持。  LightGPT拥有更为丰富、轻量化的部署方式，支持私有化/云部署以及灵活API调用，推理端仅需一机2卡 部署。金融机构可以基于LightGPT通过私域任务数据定制化精调大模型，打造机构专属大模型，满足个性 化需求。

3.3 光子平台连接应用、模型和数据，打通金融AI应用“最后一公里”

恒生电子在LightGPT金融大模型基础上，创造性地构建并推出了“光子”平台，并将其作为金融应用对接 大模型的核心“中控”部位。“光子”在构建智能应用服务系统时，选择了一种模块化的策略，成功地将 “通用工具链+金融插件工具+金融数据+金融业务场景”串联起来，即可以连接起应用、模型和数据。  通过“光子”平台的设计，恒生电子构建了一个完整的技术生态，从底层的大模型研发到业务的具体实践 实现了无缝衔接，打通金融领域AI应用的“最后一公里”。

3.4 光子两大赋能模式，构建智能产品矩阵

重塑是指基于大模型能力重构应用，重塑业务流程和服务模式。在重塑模式产品方面，恒生电子已正式发 布了四款大模型应用，分别为光子·文曲、光子·方圆、光子·善策和光子·慧营。  嵌入是指通过光子将数据、应用、知识库等资源组装成各类插件，将大模型能力无缝集成到原有程序和应 用中，为业务系统注入AI力量。在嵌入模式产品方面，目前光子可以提供金融数据插件、知识库问答插件、 Agent智能体插件、文档问答插件等各类金融特色插件，用户也可以根据需求自定义业务插件。完成插件 集成后，用户可以在原有系统界面上唤起“光子”，与光子形成自然语言交互。

3.5 WarrenQ一体化投研平台，持续加强金融垂域“搜读算写”

WarrenQ是恒生聚源推出的面向投研投资场景打造的专业一体化投研工具平台，赋能“搜、读、算、写” 投研全流程场景，提升投研效率，同时一体化的协作平台，打破了传统投研信息孤岛，有效助力投研数字 化生态建设。  结合LightGPT，6月底WarrenQ推出WarrenQ-Chat和ChatMiner两款大模型工具，10月WarrenQ上新了AI写作、 语音速记、小程序、招股书/公告深度问答四款新功能，并持续深入私有知识库问答、智能投顾/投研chat 助手等金融业务场景。新一代WarrenQ通过自然语言交互的方式打通投研工作场景，开启了集“大模型+数 据+工具”为一体的新一代智能投研产品形态。

3.6 大模型落地案例——工银瑞信FundGPT

恒生聚源参与共建了工银瑞信最新大模型创新成果FundGPT，为项目提供并部署了WarrenQ-Chat和 Chatminer产品，以向量数据库的方式对接工银内部知识库，可以chat聚源数据库庞大的金融资讯数据， 构建了一个覆盖投研、财富、投教的大模型问答系统。  目前WarrenQ大模型还服务于数家证券公司，覆盖券商投研、财富、投行、固收等业务系统，为业务人员 提供智能化的数据分析和交互技术，提升业务人员工作效率。WarrenQ也将持续探索更多深度场景化、大 模型真正嵌入到日常工作流程中的应用案例，同时结合Data Science的数据分布算法推荐，持续加强大模 型加持下的金融垂域“搜读算写”能力，成为投研人员的AI小助理。

第四章 盈利预测

4.1 传统业务增量空间大，AI大模型引领金融数智化升级

传统业务天花板未到，增量空间大 • 存量客户系统升级：资本市场改革、核心系统信创、资管新规等带来系统升级需求 • 增量客户系统建设：金融开放持续推进，内资走出去，外资进入中国，带来业务系统建设需求  未来公司持续投入金融行业大模型生态建设，推动金融大模型和金融垂直智能应用的创新与实践，助力金 融行业数智化转型升级，实现高质量发展。  预计公司2023-2025年营业收入分别为77.52、91.73和108.88亿元，归母净利润分别为17.12、20.88和 25.29亿元，截止11月13日收盘，对应PE分别为37.1、30.4和25.1倍。

 

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）