编者按：本文基于芮数报告平台近期上线的「非银金融」行业 8 篇研报整理提炼，归纳市场共识与分歧，供研究与投资决策参考。

核心观点

AI技术在金融服务中的应用

随着AI技术的快速发展，金融信息服务商在产品研发上的优势将转化为更快的收入增长。机构客户对B端金融信息服务的需求预计将持续增长，AI技术实力较强的公司有望通过打造高使用价值的产品获得市场优势。

同花顺等公司在AI技术上的早期布局和持续研发，使其在B端金融信息服务市场中具有先发优势。AI技术的应用不仅能够提升生产要素积累速度，还能提高生产效率，进而推动公司产品研发能力的提升。

主题基金近年来快速发展，多数主动型主题基金相对于对应指数存在超额收益，展现出较高的投资价值。通过Brinson模型拆解超额收益来源，调仓收益对主题基金的超额收益贡献较大。

结合业绩拆解指标与动量风险因子，可以优选主题基金，精选组合长期表现突出。基金经理在季初的选股和季度中的调仓对超额收益贡献较大，综合业绩拆解因子和动量风险因子量化精选主题基金，能够得到业绩优秀的模拟组合。

资产配置模型开发逻辑旨在满足投资者需求，追求期望意义上的最优。量化配置模型通过捕捉能够改善投资组合有效前沿的资产，以及做特定约束下的最优化决策。

案例展示包括宏观因子模型、趋势动量模型、养老下滑轨道模型等，这些模型通过不同的方法和策略，满足投资者在不同场景下的资产配置需求，提供更加智能和个性化的投资体验。

高净值人群的财富配置趋势显示总量趋缓，结构趋于多元，年轻化趋势凸显，投资方向出现变迁。资产配置的主要难点在于市场波动带来的风险管理和通过主动配置实现收益提升。

在风险偏好低位、资产轮动加快的环境下，建议重点关注基于宏观周期和趋势动量的风险预算策略、大类资产趋势配置策略以及引入动态风险乘数的组合保险策略。

方正证券在完成资产重组后，财富管理业务成为核心驱动引擎，经纪及信用新开户份额显著提升。公司管理改革有望带动经营效率持续提升，维持“持有”评级。

平安已跨过最困难时期，寿险改革和渠道改革渐见成效，公司资产负债表和利润表正在修复。预计未来3年公司营运ROE中枢为15%-17%，净利润有望实现显著修复。

AI技术在金融信息服务中的应用主要体现在产品研发上，能够加快生产要素积累和提升生产效率，帮助金融信息服务商打造使用价值更高的产品。

主题基金的超额收益主要来源于主题板块的配置效应和选股效应、非主题板块的配置效应和选股效应、仓位择时和调仓收益。

资产配置模型包括宏观因子模型、趋势动量模型、养老下滑轨道模型等，它们通过不同的方法和策略满足投资者的个性化需求。

方正证券的财富管理业务成为核心驱动引擎，主要因为其经纪及信用新开户份额的显著提升，以及投顾签约资产的稳步增长。