2025年证券行业中期投资策略：供给侧改革驱动价值重估，AI赋能效率提升

1. 2025年证券行业回顾：交投仍活跃，市场波动加剧

2025年以来券商股表现弱于大市

截至2025年04月28日，2025年以来券商股累计下跌11.94%，跑输沪深300指数的-3.90% 以及上证综指的-1.89%。 我们认为可能是由于2024年9月24日到11月30日，券商作为牛市旗手，已积累不少超额收 益，且在今年以来的下跌市场中，beta属性亦有放大效应。

日均成交量显著提升，两融余额维持高位

截至2025年04月28日，2025年日均成交量16373亿元，较2024年的11853亿元提升38%，较2024 年前4月的10013亿元提升64%。2024年9月24日以来，日均交易量高达1.9万亿元。 市场活跃度持续提升，交投火热背景下，截至2025年4月25日，全市场两融余额较2024年同期的 15121亿元提升19%至18026亿元，较2024年最低点13707亿元提升32%。

公募代销保有规模小幅提升，ETF具有绝对优势

券商股+混保有规模占比27%，较24H1提升2.4pct，非货口径下占比为20%，较24H1提升1.8pct。 从股票指数基金销售保有规模上看，券商保有规模占比为58%，具有绝对优势，其中中信证券、华泰 证券、银河证券分别位列第2、3、6位。

IPO延续下降趋势，增发规模同比提升

2025年以来，IPO发行公司数量及募资规模继续小幅下降。 截至2025年04月28日，2025年共发行37家IPO，较去年前4月增加2个，募资规模247亿元，较去年 前4月下滑6%；其中科创板发行5家，募资规模32亿元。  增发规模大幅提升。 2025年以来，增发募集资金1482亿元，较去年前4月提升76%；可转债178亿元，较去年前4月下滑 13%。

资管转型趋势显现

资管新规以来，通道类资管规模持续下滑。集合资管规模占比持续提升，主动管理转型趋 势明显，随着资管新规过渡期结束，我们预计券商资管规模有望企稳，业务结构有望优化。 截止2025年2月末券商资管规模6.1万亿元，较24年同期提升2%。其中，集合类资管规模2.9万亿元， 较2024年同期提升8%。

权益市场震荡加剧，公募发行有所回暖

权益市场震荡加剧；高基数 下，固收业务难度加大。券 商自营业务面临较大考验。 截止至2025年04月28日，2025 年以来沪深300指数下跌3.90%， 万得全A下跌1.91%，去年前4月 （截至4.28）沪深300上涨 4.46%，万得全A下跌3.01%。中债总全价指数下跌0.64%，去 年同期上涨1.33%。 公募基金发行小幅回落。 截止2025年04月28日，发行份 额3202亿份，较去年前4月下滑 17%，我们认为发行规模同比下 滑的主要原因是今年股债市场波 动加大，叠加去年固定收益类产 品发行较好，基数较高。

25Q1上市券商业绩：归母净利润同比增长80%

2025Q1 50家上市券商合计实现营业收入1361亿元，同比增长24%，实现归母净利润558亿元， 同比增长80%。扣除因国泰君安吸收合并海通证券产生负商誉，所带来的营业外收入85亿元，上 市券商实现归母净利润469亿元，同比增长51%。

2. 并购重组或推动行业供给侧改革，打造航母级券商

监管鼓励券商并购重组，打造“航母级”券商

监管鼓励券商并购重组，打造“航母级”券商。国务院及证监会密集表态将支持头部券商 通过业务创新、集团化经营、并购重组等方式做优做强，打造一流投行。 国内券商过去主要通过内生增长逐渐扩大规模，未来在监管的指引下，业内的并购可能会 增多，行业内的资源整合或将成为券商快速提升规模与综合实力的又一重要方式。大型券 商通过并购进一步补齐短板，巩固优势，中小券商通过外延并购有望弯道超车，快速做大， 实现规模效应和业务互补。

近年来证券行业并购案例频现

行业竞争催生并购需求。费类业务竞争加剧、全面注册制、机构化的大背景下，券商竞争 转向专业化、综合化业务，头部券商综合业务优势带来市占率持续提升，行业集中度提升 趋势进一步凸显。大型券商通过并购进一步补齐短板，巩固优势，中小券商通过外延并购 有望弯道超车，快速做大，实现规模效应和业务互补。 近十年间，券商与券商间的合并整合案例有11起，基本都是大型券商与中小券商或者中小 券商之间的整合。而国君与海通的合并是首例大型券商与大型券商之间的整合，并由此开 启行业供给侧改革的新时代。

行业集中度高，券商龙头呈现马太效应，中小券商通过并购更快形成规模效应。从营业收 入和净利润的角度来看，近年来前五大券商在行业中的份额不断提升。营业收入占比从 2013年的24%增长至2023年的31%；净利润占比从30%增长至37%。我们认为在未来 行业竞争进一步加强，衍生品、海外业务、创新业务不断试点的背景下，大型券商更能凭 借自身底蕴，形成马太效应，中小型券商也能通过多渠道充实公司资本及外延式并购快速 扩大业务规模，从而形成规模效应。 全球主要市场，证券行业集中度亦较高。日本券商中，以野村证券、大和证券和日兴证券 为首的主要证券公司利润占比在40%中枢波动；在美国投行中，以NYSE交易商口径统计， 2018年前十位交易商营业收入占到57%。

行业同质化竞争，并购重组或推动供给侧改革

中国券商通道业务占比高，结构相对单一。以赚取高额通道费为主要业务模式，因此2012 年以前通道业务（包括经纪业务和投资银行业务）收入占比非常高（超过70%）。2012 年券商创新大会鼓励券商创新转型以后，券商资本中介类业务迅速发展，但相比海外投行， 中国通道类业务占比仍较高，结构也相对单一。 业务同质化程度依然很高。业务拓展方面的创新不足，主要源于牌照审批导致事实上的垄 断、市场基础设施不完善，抑制了创新的动力。产品研发方面的创新不足，则主要与证券 行业及证券公司的人员结构不合理、人才短板突出有较大关系。

美国的投资银行模式也可以分为三大类： 1）综合券商模式: 1975年证券法修正后，佣金自由化使得价格竞争加剧。随着大宗交易 占比提升，大型投行顺势大力发展机构交易业务。此外，大型投行通过开发各类创新工具， 通过并购重组类业务扩大投行业务收入，各类衍生品也在这个时期有了较快发展，大型投 行业务呈现多元化。典型代表如高盛、摩根士丹利等。 2）折扣服务转型财富管理模式：佣金自由化后，零售客户初期并没有享受太多的佣金折 扣，一批传统证券经纪商此时针对这些客户引入折扣经纪服务模式，为零售客户提供廉价 的经纪交易服务。2000年后，行业竞争加剧，部分折扣券商开始探索财富管理模式。典型 代表：嘉信理财、Interactive Brokers。 3）网络券商模式：随着互联网技术与电子交易技术的发展融合，美国出现了纯粹以网络 为展业渠道的线上证券公司。凭借低廉的佣金价格和便捷的交易模式，线上券商的交易规 模不断扩大，换手率持续增长。2015年后，网络券商纷纷推出“零佣金”策略，并通过为 客户提供增值服务获取利润。这类券商的典型代表有E-Trade、Interactive Brokers、 Robinhond。

国内券商数量众多且多为综合性券商，近年来牌照进一步放开，但并未形成鲜明特色。另 一方面，近几年互联网金融的融合逐步加深，出现了以互联网为特色的小型券商，但主要 仍基于导流、线上经纪等业务，差异化不显著。 降费大背景下，并购重组或推动供给侧改革。相比起美国日本等发达市场层次分明，分工 明确的行业结构，当前我国券商开展业务同质化仍较为严重。参考美国70年代佣金价格战 初期，在高度竞争下，未能及时压缩成本且资本实力不足的证券公司被迫退出历史舞台。 我们认为，近期监管引导公募基金管理费及交易佣金下调，以及投行业务的阶段性收紧， 短期将对券商收入造成一定压力。由于成本的相对刚性，部分小型券商可能会产生较大的 经营压力。此时通过并购重组等方式进行资源整合，有利于提升券商在行业中的竞争地位， 同时也推动行业进行供给侧改革。

3. AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性

金融行业科技投入逐年提升

金融科技资金投入年均复合增速快，证券IT投入占比逐年提升。随着数字经济的全面发展， 为数字金融创造更多技术创新的资源和应用的需求场景，银行、保险、证券等传统金融机 构作为信息科技服务的主要需求方近年来不断加大技术资金投入，据艾瑞咨询，2023年中 国金融机构技术资金总投入达3,598亿元，银行占比74%；除银行外，各行业技术资金投 入占比逐年提升，预计国内证券科技投入规模将以约20%的复合增长率于2026年超过662 亿元。

AI将同时赋能金融行业存量及增量业务

我们认为AI+金融时代的到来将从存量、增量2个方面利好金融行业： 存量：①后台部门效率提升；②投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进 存量业务边际增长率提高。金融行业的发展与市场交易情绪、投资者数量等方面息息相关，以证券业务 、资管业务为例，二者以交易量、换手率、产品规模等交易面指标为驱动源，我们将以市场交易面为增 长力的传统金融业务定义为存量。金融科技赋予投资者更为简便、快速、全面的服务，在一定程度上有 利于使投资者单位交易量、交易次数提升，乃至吸引更多主体使得市场投资者数量实现增长。此外，金 融信息服务商产品不断更新迭代能够自研自用的同时向外输出，二次赋予传统金融机构更优质服务效用 ，金融信息服务高质量的输出将在已有存量增长的基础上赋予更高的边际增长率。 增量：AI赋能下新兴产品及应用应运而生。AI金融时代是金融与技术场景的融合，诞生了以智能投顾 、大数据征信、虚拟人等新兴产品，我们将具有新兴应用场景或具有先进技术的金融产品定义为增量。 随着人工智能技术的成熟，金融业大模型应运而生，底层技术的丰富与完善为大模型嵌入现有产品并实 现降本增效提供契机，同时催生更多以金融大模型为基础的新产品和应用领域，AI金融时代蓝海市场可 期。

AI+券商，DeepSeek本地化部署浪潮

在金融科技与人工智能深度融合的浪潮下，国内券商正以“竞速”姿态接入DeepSeek等大模 型技术。截至2025年3月，已有超过20家券商完成DeepSeek-R1模型的本地化部署，覆盖头 部及中型机构，包括华泰证券、国泰海通、广发证券、财达证券等。 技术优势：DeepSeek-R1凭借“性能倍增、成本递减”特性，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合RAG（检索增强生成）和AI Agent技术，构建自主可控的 智能中台。 场景渗透：应用已从内部效率工具（如智能问答、流程指引）延伸至核心业务。 行业展望：DeepSeek将进一步推动智能投顾、个性化财富管理等场景落地，助力机构拓宽科技护城河，重塑金融服 务体验。

C端智能投顾普惠化，B端投研效能跃迁

C端：智能投顾自动化定制投资建议，AI赋能人工投顾提高服务效能。智能投顾在一定程度上克服了传统人工 客服有休息时间，及依赖投顾个人能力，成本较高等痛点，具有低门槛、普惠性、个性化等优势。且证券科 技机构可以通过AI大模型分析用户风险偏好、持仓组合及市场动态，提供实时调仓建议、个股诊断和资产配 置方案。东方财富、同花顺等代表性证券科技机构较早布局智能投顾业务，其智能投顾机器人都已经是证券 领域落地较为成功的自然语言及语音问答系统。从流量变现到智能匹配，提高投资者使用意愿。利用AI大模 型分析用户行为数据，优化广告投放精准度。同花顺基于用户画像推荐开户券商或基金产品，东方财富通过 大模型预测用户投资需求，动态调整广告内容。

B端：随着金融科技嵌合加深，金融终端服务质量和效率将大幅提高。AI大模型通过实时解析海量市场数据 （财报、新闻、政策文件）和跨模态信息（图表、交易数据），生成结构化投研报告，支持证券分析师快速 提炼关键结论。例如，东方财富的妙想大模型可将投研流程从数小时压缩至30秒内完成。以自研自用方式为 主的金融机构将实现内部业务协同，赋能存量业务增长；以销售金融信息产品为主的公司，受益于产品创新 性的提升，市场份额扩大带动销量上升。

报告节选：

编辑：火腿肠