计算机行业2023年中期策略：技术政策共振，拥抱产业机遇

（报告出品方/作者：东兴证券，刘蒙，张永嘉）

1.行业回顾：AI、数字经济带来亮眼表现，机构配置意愿大幅提升

计算机板块逆势上涨，大幅跑赢沪深 300 指数。纵向来看，以 2022 年 6 月 1 日为基准，截至 2023 年 6 月 28 日（下同），计算机板块近一年的涨跌幅为 37.46%，同期沪深 300 指数的涨跌幅为-17.64%，板块实现 55.10% 的超额收益率，大幅跑赢整体市场。趋势上，2022 年 7-8 月板块依靠能源、汽车等领域的景气度传导实现一 定程度的上涨，自 2022 年 10 月起，随着信创、数字经济、人工智慧的逐轮爆发，计算机板块走出了独立逆 势上涨行情，相较底部实现最大近 70%的板块涨幅。横向来看，得益於人工智慧技术的催化、海外公司的发 展映射、行业整体估值性价比、市场资金风险偏好的提升等因素，科技领域板块近一年均实现较大程度上涨， 计算机板块近一年涨跌幅在申万 31 个一级子行业中排名第 3，仅次於通信与传媒。

中小规模及实控人为国有性质公司表现更佳。分规模来看，以 2022 年 6 月 1 日为基准，近一年来 500 亿以 上市值公司（剔除 ST 股）上涨比例为 72.73%，平均涨幅达 29.66%；100-500 亿市值公司上涨比例为 77.36%， 平均涨幅达 27.75%；50-100 亿市值公司上涨比例为 83.05%，平均涨幅达 35.12%；50 亿以下市值公司上涨 比例为 80.87%，平均涨幅达 32.49%，对比可见百亿以下中小市值公司的上涨比例及涨幅均占优。分实控人 性质来看，近一年国有性质计算机行业上市公司的上涨比例为 84.21%，平均涨幅达 48.38%；非国有性质计 算机行业上市公司上涨比例为 79.52%，平均涨幅为 28.34%，国有性质上市公司表现较好。究其原因，我们 认为小市值公司相对弹性较大，在新政策、新技术下带来的业绩提升预期更高，同时从需求维度当前央国企 数字化转型动力更强、资金实力占优，叠加「中特估」的提出、数字经济政策的催化，具备国有性质的计算机 行业上市公司或凭藉资源与背景优势更被市场认可。

板块行情更多受信创、数据要素、人工智慧等事件驱动。对行情进行具体拆分，近一年计算机板块可大致分 为四段行情，并且四段行情均为相较大盘逆势上涨的独立行情，实现了较高的绝对涨幅与相对收益。参考板 块公司 22 年及 23 年一季度整体业绩情况，我们认为行业的整体走势更多是得益於信创、数据要素、人工智 能等政策与事件催化下的估值修复以及对未来业绩提升的预期，而并非现阶段相关公司的经营情况。近期计 算机板块有所回调，但相对收益率仍保持了正值。

板块处於较高估值水平，下半年有望通过业绩改善实现部分消化。截至 2023 年 6 月底，计算机板块的 PE（TTM） 达 200.87 倍，处於过去五年 80.47%分位，整体估值水平较高。我们认为主要原因在於虽然板块在过去一年 取得较大涨幅，但受限於宏观承压 B 端 G 端信息化推进放缓、疫情反覆项目推进与收入确认减速、技术及政 策方面利好或主要於中长期反馈於业绩，因此板块 22 年全年及 23 年一季度业绩水平较为一般。因缺少业绩 的消化，板块估值水平出现较大幅度上涨。我们认为在市场对经济复苏情况、刺激政策情况难以达成一致预 期的外部环境下，具有高远期空间及一定中期确定性的科技板块仍具备较强投资吸引力。当前计算机行业整 体业绩有着较为明确的边际改善预期，有望帮助消化部分估值，同时部分非热门子板块仍处於较低估值区间， 具备一定投资性价比。

机构持仓不断提升，超配由负转正，AI 龙头获青睐。从机构持仓水平来看，2023Q1 基金持仓比例约为 5.72%， 超配比例达 1.20%。过去一年基金持仓比例及超配水平逐步提升，体现出机构对计算机板块较强的配置意愿。 重仓股排名变动来看，金山办公、恒生电子、科大讯飞、同花顺的排名有所上升，四家公司均为 AI 办公、 AI 金融、AI 教育等领域的龙头，体现出机构对人工智慧领域头部企业的认可，在 AI 大行情的影响下，一 季度与主线关联较弱的广联达、纳思达、深信服、中科创达排名有所下降。

持仓总市值方面，2023Q1 前十 大重仓股中，仅有两家纳思达、中科创达持仓总市值有所下降，其余八家持仓市值均有所上升。我们认为数 字经济板块有望受益於经济复苏以及相应政策出台；人工智慧板块模型端商业化路径逐步清晰、应用端产品 不断落地、算力端国产替代需求强劲，叠加海外映射催化，机构对计算机行业的配置意愿有望持续乃至进一 步提升。

综合上述分析，过去一年计算机板块具有亮眼表现，广阔空间叠加一系列政策及事件的催化，使得计算机行 业在经济承压、市场整体下行的背景下逆势上涨，机构配置意愿大幅提升。目前板块估值仍处於较高水平， 主要系短期涨幅过快及业绩尚未释放致使估值消化不足，但目前板块估值水平与过去五年最高水平相比仍有 较大差距，同时估值有望随未来业绩释放回归更为安全的区间。 接下来我们将从行业全局出发，从政策、技术、需求几方面综合分析，梳理计算机行业下半年的投资主线， 探究潜在投资机会。

2.行业展望：技术主导，政策提升中期确定性，需求带来部分板块边际改善

从发展逻辑的角度，我们将计算机行业划分为广义信创（对市场现有成熟技术或产品进行国产替代）、数字 产业化（利用当前格局未定、渗透率较低的先进产业或技术实现盈利）、产业数字化（将 IT 技术视为工具为 其他产业赋能，提升其他行业运行效率）三大板块，全局视角下综合当前政策周期、技术周期、需求周期所 处阶段及前瞻展望，在此对行业下半年的投资机会进行梳理研判。

政策周期方面，近年来我国多家企业被海外国家列入「实体清单」，部分领域 「卡脖子」问题较为严峻，同时 我国《十四五数字经济规划》、《二十大报告》、《数字中国纲要》等将实现科技自立自强、大力发展数字经济 的中期确定性推到了新高度，或将在今年乃至更长的阶段引导科技板块的整体预期。 技术周期方面，当前云化趋势持续，云计算周期仍处於稳健发展期，人工智慧大模型 GPT-4 的出现以及 Bing、 Copilot 在搜索、办公、编程领域带来的确定性变革带来市场对 AIGC 的充分预期，科技乃至传统企业具备业 务及逻辑重构的可能，其具备催化新一轮技术周期的潜力。

需求周期方面，较大经济压力下，C 端与中小 B 端发展承压，IT 及科技消费领域支出受限，我们认为当前央 企可能成为需求层面的主要引领者，当前央企营收利润水平处於历史高位，其有实力去进行数字化转型；当 前全球即将进入新一轮智能化革命，央企作为国家经济排头兵也有动力去进行数字化转型，叠加「中国特色估 值体系」发展，预期央企将在科技领域创新以及数字化转型方面发挥更大价值。 综合来看，我们对计算机行业下半年的核心观点为，技术周期主导、政策周期提升中期确定性、需求周期带 来部分板块边际改善。在该逻辑下，我们将计算机行业下半年投资策略归纳如下：AI 与数据要素双主线地位 持续，把握信创边际改善支线，关注产业数字化潜在结构性机会。

（1）AI 与数据要素双主线地位持续：我们认为主要受技术驱动的人工智慧板块、受政策驱动的数据要素板 块仍具备较强投资价值，在市场对经济复苏情况、刺激政策情况难以达成一致预期的外部环境下，具有高远 期空间及一定中期确定性的计算机板块仍具备较强投资吸引力。人工智慧与数据要素的核心主线地位预期将 持续，但随着产业格局逐步明晰，部分子领域逻辑将在业绩上体现，我们认为行业将由主题性普涨过度至大 浪淘沙阶段，板块分化更加明显，除行业β外应加强对个股α的关注。

（2）把握信创边际改善支线：局势紧迫 需求提升信创有望边际改善，外部形势方面为解决「卡脖子」问题 国产替代迫在眉睫；政策方面二十大报告提出加快科技自立自强，贷款扶持提供了资金保障；产业进程方面， 信创逐步从党政领域过渡至行业。信创产品在过去三年党政领域的试点後，当前已有较为完整的产品矩阵以 及较优的产品性能，随着行业从党政端逐步向行业端过渡，信创产业空间有望进一步打开。我们认为空间扩 大 政策提速 资金扶持几方面因素的综合作用下，信创板块有望在订单端及业绩端实现边际改善。

（3）关注产业数字化潜在结构性机会：部分产业数字化板块有望在政策出台、格局优化、技术落地等因素 的影响下迎来曙光，如汽车智能化板块，当前产业链虽仍有较大压力，但下半年随着高阶自动驾驶方面的政 策有望落地，叠加整车厂商的加速布局，汽车产业链有望被重新提振，行业格局或将重塑；金融 IT 板块我 们认为随着信创推进及大模型赋能，整体有望实现业绩提振；医疗信息化板块 22 年受疫情影响，医院端营 收受损同时信息化投入意愿下降，致使行业需求承压业绩不佳，但随着负面因素的改善，叠加评级评审持续、 AI 及数据要素摧化，板块或将在下半年迎来订单及营收端的改善。

3.投资分析：AI&数据要素双主线，把握信创支线与产业数字化结构性机会

3.1、推荐主线：数字产业化板块人工智慧、数据要素机会持续

3.1.1、人工智慧：趋势明确，向应用端过渡

大模型促进生成式人工智慧的发展腾飞。人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是指由计算机系统或其他机 器所表现出来的类似人类智能的能力，其发展在特定模型的提出下至今主要经历了三波浪潮。由於小模型更 擅长分析型任务，因此其最初被视为理解语言「最先进的技术」，但其在内容生成方面能力仍较为受限，17 年 谷歌发表了 Transformers 模型，其具有更高可并行性，能大大降低训练所需时间，同时其相对更容易针对特 定领域做定制修改，为现如今大模型及生成式人工智慧的发展奠定了基础。

AIGC 逐步赋能其他产业，新业态、新模式渐现。人工智慧生成内容（Artificial Intelligence Generated Content， AIGC）是指利用人工智慧技术自动生成内容的新型生产方式。其反映出 AI 的角色正在从「效率工具」逐步向 「生产工具」 变革。其能以类人甚至优於人的知识水平、制造能力承担信息挖掘、素材调用、模仿编辑等基础 性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求，随着模型能力的提升，其 具有较高为各行业实现降本增效以及孕育新业态、新模式的潜力。

ChatGPT 点燃行业热情，商业化尝试逐步推进。自 Transformer 模型推出後，基於其开发的 GPT 模型以及 BERT 模型逐步成为了自然语言处理方面的主导，OpenAI 公司的 ChatGPT 推出前，已於 18、19、20 年经历 了 GPT1.0、2.0、3.0 版本的迭代，公司针对 GPT3.5 进行基於人类反馈的强化学习（RLHF）後，大模型在内 容生成方面的表现取得了突破性进展，引发了本轮 AI 热潮及投资行情。

当前 OpenAI 已基於其 ChatGPT 乃 至 GPT4.0 进行诸多商业化尝试，今年 2 月便开启 Plus 版订阅，3 月开放 API 介面，大幅下降用户成本。3 月推出的 Plugins 接入了第三方 API，实现联网与生态构建，有望形成基於 GPT 平台的稳健生态闭环，同月 推出的 AutoGPT 改变了人与 AI 的交互模式，仅需提出目标，AI 就能自主完成所有的规划执行和逻辑处理， 并不断进行自我论证和优化。5 月 ChatGPT 的 ios 版本於移动端上线，有望助其快速提升产品渗透率水平。

模型、算力、应用三位一体综合分析，当前重点把握应用端机遇。（1）模型端：自 ChatGPT 推出後，国内外 包括巨头在内的众多公司均推出了大模型产品，如谷歌推出了以 PaLM 为技术底座的 Bard 大模型；Meta 推 出 LLaMA 开源大模型，给予中小厂商参与大模型开发的机会；百度推出初步具备多模态能力的文心一言， 并吸引众多 B 端客户加入生态；此外还有阿里通义千问、腾讯混元、华为盘古、商汤日日新、讯飞星火、昆 仑万维天工等等。我们认为在巨头 MaaS 服务、开源模型面世、三方优化引擎推出後，大模型技术逐步实现 平权，模型壁垒降低，我们认为除 GPT4 在性能上有较大领先外，二三梯队模型能力接近，随着大量公司产 品的推出市场对模型已基本免疫，同时当前距离大模型特别是国产大模型商业化落地盈利仍有一定距离。

（2）算力端：当前英伟达在晶元算力及软硬体生态方面均具有绝对优势，参考其一季度业绩一级全年业绩 预期，当前人工智慧算力晶元的需求高增已在订单及业绩端反馈，与英伟达对标的国产 AI 晶元厂商依靠一 定的国产替代实力以及在资本市场上的稀缺性，过去一段时间取得亮眼的市场表现，我们认为其技术水平及 生态建设与海外龙头仍有较大差距，同时适配应用放量仍需一段时间，短时间难以靠业绩消化估值，需持续 跟踪其订单及价格情况。AI 伺服器方面我国厂商在出货量方面具备优势，但头部厂商对英伟达及 AMD 晶元 的依赖程度较高，需一定时间去消化海外制裁带来的影响，同时由於 AI 伺服器的核心技术壁垒主要在於内 置算力晶元，随着供需结构变动以及竞争的加剧，作为中游的伺服器产业中期毛利水平可能会受到一定挤压。

（3）应用端：从技术周期维度看，移动互联网、云计算等具备颠覆性的技术总是先依托底层硬体设施的完 善，之後软体端逐步适配发展，最後应用层不断丰富并依托新技术发展出新业态。当前算力能力已满足大模 型发展需要，模型侧壁垒降低大量厂商推出产品，我们认为当前仍具备稀缺性的应用端即将进入快速发展阶 段。在未来竞争中，应用侧公司所处场景及数据积累或持续构成其发展护城河，当前对国内企业的分析仍需 重点关注人工智慧应用的海外映射。B 端业务项目周期相对较长，对於已有产品推出的 C 端业务我们认为 AIGC 相关功能的引入有助於其提升用户付费率与 ARPU 值。据华尔街见闻援引 The information 报道，微软 至少 100 家客户已分别支付 10 万美元费用，满足最多 1000 个账号在一年内使用 AI 功能，意味着单账号至 少多支付 40%的费用。提升 ARPU 值的逻辑在海外已初步有所验证，国内厂商有望沿此路径受益於 AI 赋能。

大模型或在办公、教育等领域率先应用。（1）AI 办公：办公场景基於其协同需求、创作需求，天然具备人 工智能作为提效工具的应用条件。我们将办公软体主要分为流式软体、板式软体、协同/即时通讯软体以及创 作类软体，在此我们列举一些产品的落地场景。

（2）AI 教育：参考教育部及锐观谘询数据，2023 年我国教育经费总投入预期将达 68971 亿元，同比增长 9.17%；我国教育信息化市场规模预期将达 5776 亿元，同比增长 6.35%。在教育信息化逐步渗透的过程中， 我们认为人工智慧或将能够助力解决教师精力供给与学生个性化学习需求间错配的问题。对於教师而言非教 学环节占据较多精力，对於学生而言普适性的班级化学习难以匹配个人学习需求。人工智慧在教育场景中能 在学生、教师、管理、教育评价端解决相应问题，同时疫情期间的在线教学渗透也实现了对用户的初步教育， 减少了相应产品的推进阻碍。

3.1.2、数据要素：重点关注交易及基础设施端，政策刺激持续

当前条件下传统生产要素对我国经济增长的拉动作用减弱。土地要素方面，我国城镇化率 2022 年底水平已 达 65.22%，增速持续放缓，与发达国家日本（91.95%）、美国（83.19%）的差距逐步减小，同时房地产开发 投资 2022 年达 13.29 万亿元，同比下降 10%，显着放缓；劳动力要素方面，我们将其初步拆分为「总人口* 适龄人口比例*单劳动力工作时长*劳动力工作效率」。2021 年我国人口增速放缓，低於发达国家美国水平、 同时老龄化进程加快，靠提升单劳动力工作时长不具备长期持续性，因此当前主要依靠教育及科技手段提升 劳动力的工作效率。资本要素方面，全球固定资本形成总额占 GDP 比重长期停滞，我国固定资本形成总额 占 GDP 比重维持在较低水平，对经济增速提升作用有限。因此当前我国需要新生产要素来提振经济，站在 当前时点数据要素成为优质选择。

我们认为发展数据要素主要具备以下几方面意义： （1）价值创造与赋能其他要素：将数据视为资产後，其可通过增值、交换实现直接价值产出，同时不同部 门对数据的合理及充分应用有助於提高资源配置效率，为其他生产要素赋能； （2）提供财政收入新来源：目前我国高价值数据 80 %由政府直接或间接掌控，这部分也 称之为国有数据。国有数据包括政务数据和国有企事业单位所合法拥有的数据，因此数据要素的充分运用有 望帮助地方财政缓解债务压力，在土地财政外开辟新创收渠道； （3）深化数据安全：当前数据在存储、流通、应用、保障等环节尚无统一规范，数据安全问题常常出现， 因此市场的规范化发展将一定程度上有助於深化数据安全； （4）助力中国特色估值体系：央国企凭藉其在特定领域的长期优势地位积累了大量优质数据，该部分数据 尚未被视作资产被充分利用，盘活数据资产後或将更为充分反映央国企的内在价值，从而助力中国特色估值 体系的发展。

政策法规陆续出台，数据交易所稳定发展，行业确定性持续提升。我们认为数据要素行业发展的关键一方面 是市场主体的参与意愿及程度，另一方面是顶层制度的健全与完善。数据交易所作为交易的中介与核心，连 接了各类市场主体，具有谘询、评估、确权、登记、清算、交付等多项功能，可从交易前、中、後三个维度 为撮合交易提供服务。据上海数据交易所数据，2015 年以来全国各地已建立 50 余所数据交易机构，并在政 策指引下逐步形成全国统一的多层次数据要素市场体系。同时行业相关政策自去年年底出台提速，财政部《企 业数据资源相关会计处理暂行规定（徵求意见稿）》为数据资产入表提供初步指引；国务院《关於构建数据 基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提出的「数据二十条」搭建了行业基础制度体系；国务院《数字中 国建设整体布局规划》提出按照「2522」的整体框架进行布局，夯实数字基础设施和数据资源体系成为建设的 「两大基础」。一系列重磅政策法规的出台与数据交易所的发展为行业的顶层规划和落地实操逐步架起桥梁， 产业确定性在持续提升。

3.2、边际改善支线：信创形势紧迫叠加需求复苏，板块业绩有望兑现

依托数字经济发展与国产替代趋势，信创产业发展持续稳健。据艾媒谘询及中国信通院数据，2022 年中国数 字经济规模达 50.2 万亿元，同比增长 10.3%，高於同期 GDP 增速。面对宏观因素带来的经济压力，数字经 济作为经济发展的排头兵表现良好，且在数字化、智能化大趋势下，有望成为未来一段时间经济发展的重要 抓手，相关投资机会逐步显现。在国产替代趋势下，信创行业发展增速又高於数字经济发展速度，据艾媒咨 询数据，2022 年信创产业规模约为 1.67 万亿，同比增长 21.3%，高於数字经济增速，并预计未来 5 年信创产 业仍能维持 10%以上的增速水平。

行业具备中期确定性，边际改善趋势明显，今年有望业绩兑现。1）外部形势方面，国产替代迫在眉睫。近 年欧美等国泛化国家安全，将我国的科技企业列入「实体清单」，提高管制条件，在该种外部环境下国产替代 要求更为紧迫；2）政策方面，二十大报告提出加快科技自立自强，贷款扶持提供资金保障。顶层设计的频 繁出台彰显了国家层面对自主可控的重视程度，国家制造业中长期贷款的 16 个重点投放领域中包括「重要 行业领域关键信息基础设施国产化替代」，叠加国家在教育、医疗等领域的贴息贷款扶持，信创产业发展当 前已举备较为稳健的资金保障；

3）产业进程方面，信创逐步从党政领域过渡至行业。信创产品在过去三年 党政领域的试点後，当前已有较为完整的产品矩阵以及较优的产品性能，随着行业从党政端逐步向行业端过 渡，信创产业空间有望进一步打开。我们认为空间扩大 政策提速 资金扶持几方面因素的综合作用下，信创 板块有望在订单端及业绩端实现边际改善。

地方政策逐步落地，行业信创大单频出。中央层面对信创产业发展高度重视，多次出台政策文件对「科技自 立自强」进行顶层设计。为更好地推进国产替代，各部门/地方信创政策逐步出台，为信创行业下沉发展奠定 基础。今年以来，北京市、交通部、河南省等陆续出台了有关提高采购安全可靠产品的政策文件，通过政策 指导、提供补贴等方式引导信创行业发展。从信创订单来看，今年以来电信行业、交通行业等信创大单频出， 且国产化比率不断提升，後续更多行业信创有望持续落地。

信创产品可用性初步得证，把握短中长期投资机遇。信创产品主要分为硬体（晶元、伺服器、整机、外设设 备等）、基础软体（操作系统、中间件、资料库等）、应用软体（办公软体、工业软体等）和信息安全产品（防 火墙等），目前一些关键卡脖子领域如晶元、操作系统、资料库、办公软体等细分领域已经跑出产品性能好 用的国产化产品，并且已经在党政信创中初步验证可用性，未来将在重点行业中逐步完成国产替代。从投资 逻辑来看，信创行业段中长期关注点有所不同，短期应当关注政策的发布与推进节奏、外部事件的催化等， 中期应当关注在党政信创中份额领先、已经初具产品力与品牌力的具有先发优势的企业，长期应当关注在更 加市场化的竞争中拥有产品力、品牌力、渠道力等优势的公司。当下正值信创由党政过渡至行业，因此应当 关注竞争格局较优、产品实力较强、具备先发优势的公司。

国有企业营收及能力较好，拥有购买信创产品的资金实力。2023Q1，我国 GPD 累计同比增速为 4.97%，2023 年 1-5 月国有控股企业营收增速高於 5%，企业利润总额同比增速由负转正且增速高於 10%，可以看到在经 济整体承压的情况下，国有企业的营收情况及盈利情况均好於全国平均水平。因此信创由党政过渡至行业後， 国有企业资金实力更强，拥有替换信创产品的能力。

3.3、蕴含结构性机会：产业数字化部分板块曙光渐显

3.3.1、汽车智能化：高阶自动驾驶商业化提速

当前汽车产业链整体仍有较大压力，但我们认为在智能化的大趋势下，高阶自动驾驶方面的政策落地叠加厂 商的加速布局，汽车产业链有望被重新提振，行业格局或将重塑。 自上而下来看，支持政策持续出台，行业标准有望落地。 工信部表态将支持 L3 及以上级别自动驾驶功能商业化应用。近日，工信部副部长辛国斌在国务院政策例行 吹风会上表示，将从三个方面推进汽车行业的智能化、网联化发展进程，其中提到将启动智能网联汽车准入 和上路通行试点，组织开展城市级「车路云一体化」示范应用，支持 L3 及以上级别的自动驾驶功能商业化应 用。余承东表示中国 L3 级自动驾驶标准预计在 6 月底出炉。

一直以来，处於过渡阶段的 L3 级自动驾驶系 统，被认为是自驾能力的「分水岭」，它标志着驾驶权正式从人移交到自动驾驶系统。所以如果 L3 级自动驾 驶标准能够顺利推出，我国自动驾驶将迈入新的里程碑，并带给汽车产业链新的发展机会。深圳宣布在坪山 区开放首个自动驾驶 L4 级商业收费运营，自动驾驶的技术研发分为渐进式（由 L1/L2ADAS 驾驶辅助系统 逐级过渡到 L4/L5）和激进式（直接切入 L4 级高级别自动驾驶）两条路径。如果国内能够跳过 L2 级直接进 入 L4 级，必将激活国内自动驾驶行业的发展驱动力。

厂商积极融入 AI 浪潮，部分板块有望率先受益。我们认为在金融 IT 子领域当中，保险 IT 与金融信息服务 板块可能会率先受益於大模型的发展。参考众安保险《AIGC&ChatGPT 保险行业应用白皮书》，AIGC 在保险 产品研发方面在数据收集和预处理、风险评估和预测、保险产品方案设计、风险预警和管理等方面均可一定 程度上解决此前行业痛点，赋能保险企业发展；渠道营销方面，AIGC 可在代理人销售辅助、营销素材设计、 保险产品推荐、保险产品谘询等方面进行赋能；运营管理方面，AIGC 可在核保、理赔、舆情分析、日常运 营等方面提供助力；客户服务方面，AIGC 在保险公司的自动化客服方面可以提供企微自动回复、实时话术 推荐、AI 注记、AI 复盘、AI 质检等帮助。

3.3.3、医疗信息化：高性价比，需求修复，具备AI赋能潜力

2022 年受疫情影响，医院端营收受损同时信息化投入意愿下降，致使医疗信息化板块需求承压业绩不佳，随 着负面因素的改善，我们认为医疗信息化板块或将在下半年迎来订单及营收端的改善。

应对评级评审仍为医院 IT 需求提升的重要催化。电子病历方面，国家卫健委办公厅《关於 2021 年度全国三 级公立医院绩效考核国家监测分析情况的通报》、《关於 2021 年度全国二级公立医院绩效考核国家监测分析 情况的通报》显示，2021 年全国三级公立医院电子病历系统应用水平全国平均级别为 3.83 级，二级公立医 院电子病历系统应用水平全国平均级别为 2.60 级。电子病历系统应用水平距离高等级（5 级及以上）仍有一 定差距。智慧服务及智慧管理方面，国家均已出台分级评价标准，当前医院智慧服务评价仅开展一批，智慧 管理评价尚未启动。後续国家开启相关评估工作後，智慧服务及智慧管理的信息化提升需求会增加。同时， 「三位一体」智慧医院评价已纳入等级医院评审、公立医院绩效考核、公立医院高质量发展等多项国家考核。

部分医疗信息化厂商也在 AI 浪潮下积极尝试。卫宁健康於今 1 月开展了医疗垂直领域的大语言模型 WiNGPT 的研发和训练工作。今年 3 月，实验室已完成了 WiNGPT 可行性验证并开始内测。WiNGPT 采用通用 GPT 架构、60 亿参数，实现了从预训练到微调的医疗大语言模型全过程自有研发。5 月，WiNGPT 训练的数据量 已达到 9720 项药品知识、 7200 余项疾病知识、 2800 余项检查检验知识、1100 余份指南文档，总训练 Token 数达 37 亿。共包含 7 大类基础任务（问答、多轮对话、信息抽取、归一化、文本相似计算、摘要、分类、 生成）与 20 多项子任务。

数据要素市场加速发展，医保数据价值持续显现。公共数据方面，医保、社保数据一方面数据量大、记录比 较完整且已有结构化处理，同时其在商业保险、医药等场景有较高商业价值，加之政策层面也在积极尝试， 国家医保局网信办就「构建数据基础制度更好发挥数据要素作用」组织集中学习，提出要不断提升数据质量， 强化对医保管理、服务、改革的数据赋能，构筑医保数据应用新生态。同时 6 月国家医保局起草了《国家金 融监督管理总局与国家医疗保障局关於推进商业健康保险信息平台与国家医疗保障信息平台信息共享的协 议（徵求意见稿）》，提出商业健康保险信息平台与国家医疗保障信息平台将在政策性业务、药品目录、支付 结算情况等六个领域开展合作。因此我们认为医保数据可能成为公共数据流通先行试点。

（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。）

精选报告来源：【未来智库】「链接」

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