【免费】GPT将如何影响我们的工作？-东北证券-2023.3.23-25页.pdf资源-CSDN文库

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[Table_Info1]

计算机

[Table_Date]

发布时间：2023-03-23

[Table_Invest]

优于大势

上次评级:

优于大势

[Table_PicQuote]

历史收益率曲线

[Table_Trend]

涨跌幅（%）

12M

绝对收益

33%

12%

相对收益

10%

29%

18%

[Table_Market]

行业数据

成分股数量（只）

346

总市值（亿）

44935

流通市值（亿）

23866

市盈率（倍）

118.5

市净率（倍）

6.0

成分股总营收（亿）

3520

成分股总净利润（亿）

243

成分股资产负债率（%）

36.1

[Table_Report]

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--20230206

[Table_Author]

证券分析师：黄净

执业证书编号：S0550522010001

18680586451

huangjing@nesc.cn

研究助理：吴雨萌

执业证书编号：S0550122040013

18901997197

wuym@nesc.cn

[Table_Title]

证券研究报告 / 行业深度报告

GPT 将如何影响我们的工作？

报告摘要：

[Table_Summary]

OpenAI 官网发布了最新研究论文 GPTs are GPTs: An early look at the

labor market impact potential of large language models，论文中对 LLM 语

言模型和 GPT 对美国不同职业的潜在影响进行了探讨。论文研究结果表

明，在美国：

1、多数职业将受到 GPT 的冲击：80%的工人有至少 10%的任务可以

被 GPT 减少≥50%的工作时间；19%的工人有至少 50%的任务可以

被 GPT 减少≥50%的工作时间；

2、 GPT 的影响横跨各类薪资层级：尽管存在部分特殊情况，但整体来

看，工资越高，受 GPT 冲击的程度越大；

3、职业技能与 GPT 的冲击程度有关：科学和批判性思维技能最不容

易受 GPT 冲击，而编程和写作技能受影响的程度最高；

4、高学历更容易受到 GPT 的冲击：持有学士、硕士和更高学位的人比

没有正规教育学历的人更容易受到 GPT 的冲击；

5、在职培训时间时长与 GPT 冲击程度呈负相关：在职培训时长最长

的职业收入水平偏低，且受 GPT 冲击程度最低，而没有在职培训或

只需实习的工作则表现出更高的收入水平和更容易受 GPT 冲击的

属性。

6、证券相关和数据处理行业受 GPT 影响程度最高：在人类打分和 GPT

打分模式下，证券商品合约及其他金融投资和数据处理托管分别是

受 GPT 冲击程度最高的行业；在进一步开发 GPT 衍生功能的情况

下，量化分析师的所有任务将被 GPT 降低 50%以上的工作时间。

此外，我们运用论文中的方法，对中国证券行业情况进行了类似的打

分和统计，并得出如下结论：

1、受 GPT 冲击的程度：二级卖方分析师>投行一级市场>基金经理。

2、在经过专业知识训练的 LLM 和 GPT 的帮助下，卖方分析师可能

有 82%的任务将被减少 50%以上的工作时间，基金经理可能有

55%的任务被减少 50%以上的工作时间。

与美国的对比：国内卖方分析师、一级市场（投行）和基金经理受到 GPT

冲击的程度可能略好于美国证券行业受冲击的平均水平，这可能与量化

分析师比例和资本市场有效性的差异有关。

风险提示：AI 技术创新不及预期，行业竞争加剧

[Table_CompanyFinance]

重点公司主要财务数据

重点公司

现价

EPS

评级

2021

2022(E)

2023E

2021

2022(E)

2023E

金山办公

360.82

2.26

2.42

2.97

117.32

109.29

121.57

买入

恒生电子

45.93

1.01

0.57

0.97

61.53

80.29

47.47

买入

科大讯飞

56.71

0.70

0.25

0.77

75.01

228.33

74.03

买入

-30%

-20%

-10%

10%

20%

2022/3 2022/6 2022/9 2022/12

计算机沪深300

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[Table_PageTop]

计算机/行业深度

1. 总结：GPT 对工作的冲击将跨越各个职业 ..................................................... 4

2. 统计指标来源及解释 .......................................................................................... 4

2.1. 数据来源 ................................................................................................................................... 4

2.1.1. 美国职业、工作活动和任务数据的来源 .................................................................................................... 4

2.1.2. 工资、就业及人口数据来源........................................................................................................................ 5

2.2. 暴露度 Exposure：用于衡量 GPT 对各职业的冲击程度 ...................................................... 5

3. 研究结论：30%的职业或任务将受到 GPT 冲击 ............................................ 7

4. 研究结论：工资水平与 GPT 冲击程度呈正相关 ............................................ 8

5. 研究结论：科学和批判性思维是受 GPT 冲击最小的技能 ......................... 10

6. 研究结论：学历水平和在职培训时长与 GPT 冲击程度相关 ..................... 12

7. 研究结论：证券投资和数据处理可能是受冲击程度最高的职业 ................ 14

8. 对国内的探讨：卖方分析师≥80%的工作可能受 GPT 冲击 ....................... 20

风险提示 ......................................................................................................................... 23

图表目录

图 1：经济体暴露度（左图：职业和任务暴露度的分布，右图：工人和任务暴露度的分布）........................ 8

图 2：各职业就业水平的暴露度分布（人类打分和 GPT 打分模式） ................................................................. 8

图 3：各职业工资的暴露度分布（人类打分和 GPT 打分模式） ......................................................................... 9

图 4：五个工作区对应的职业暴露度 β .................................................................................................................. 12

图 5：不同行业受 GPT 的影响程度（人类打分模式） ....................................................................................... 16

图 6：不同行业受 GPT 的影响程度（GPT 打分模式） ...................................................................................... 17

图 7：全要素生产力和劳动生产力对暴露度并无显著影响 ................................................................................. 18

表 1：O*NET 数据库中职业、任务和 DWA 的示例 .............................................................................................. 5

表 2：GPT 和人类打分两种方式的一致性和皮尔逊相关系数情况 ...................................................................... 6

表 3：统计数据汇总（人类打分和 GPT 打分） ..................................................................................................... 7

表 4：O*NET 技能和暴露度的 OLS 回归结果 ..................................................................................................... 10

表 5：O*NET 技能的列表和定义 ............................................................................................................................ 11

表 6：不同工作区的分类方法及对应的暴露度 ..................................................................................................... 13

表 7：按准入学历分职业暴露度的平均值 ............................................................................................................. 13

表 8：按在职培训时长分职业暴露度的平均值 ..................................................................................................... 13

表 9：不同 GPT 技术水平下，受冲击程度最高的职业 ....................................................................................... 15

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