國(guó)泰海通發(fā)布研報(bào)稱(chēng)，2025年DeepSeek R1的發(fā)布助推通用模型推理能力躍遷和成本銳減，并實(shí)現(xiàn)模型開(kāi)源，成為金融機(jī)構(gòu)本地化部署AI的行業(yè)拐點(diǎn)。當(dāng)前，AI應(yīng)用已在各類(lèi)金融機(jī)構(gòu)的核心業(yè)務(wù)以及中后臺(tái)場(chǎng)景中加速滲透，未來(lái)AI有望重構(gòu)金融業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)，為金融數(shù)智化打開(kāi)新紀(jì)元，助推金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部效率與外部?jī)r(jià)值雙升。建議關(guān)注金融信息服務(wù)、第三方支付、銀行IT、證券IT及保險(xiǎn)IT相關(guān)標(biāo)的。

　　國(guó)泰海通主要觀點(diǎn)如下：

　　金融AI應(yīng)用由淺入深，逐步外延

　　目前大部分金融機(jī)構(gòu)仍在探索和積累階段，尚未實(shí)現(xiàn)規(guī)模化深度應(yīng)用，尤其在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景。盡管如此，考慮到金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求與大模型技術(shù)特性高度契合，且模型技術(shù)能力的躍遷與模型部署成本的下降為金融機(jī)構(gòu)探索AI應(yīng)用提供了良好的“孵化器”，該行認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)大模型深度應(yīng)用將是金融行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，目前少量具備良好技術(shù)基礎(chǔ)和投入預(yù)算的頭部大型金融機(jī)構(gòu)已開(kāi)始探索更深層次的AI業(yè)務(wù)賦能。

　　AI助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部降本提效與外部?jī)r(jià)值挖掘

　　降本提效方面，AI應(yīng)用致力于內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理優(yōu)化、核心業(yè)務(wù)流程改善以及金融機(jī)構(gòu)員工賦能;價(jià)值挖掘方面，AI則致力于金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)銷(xiāo)獲客、對(duì)客服務(wù)等，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售成交和單客價(jià)值的提升。

　　大型機(jī)構(gòu)加強(qiáng)自研，中小機(jī)構(gòu)追求性?xún)r(jià)比

　　由于技術(shù)基礎(chǔ)和運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)的差異，不同類(lèi)型金融機(jī)構(gòu)在大模型技術(shù)部署和應(yīng)用落地方面呈現(xiàn)差異化的發(fā)展路徑。大型金融機(jī)構(gòu)往往依托雄厚的算力儲(chǔ)備和強(qiáng)大的自研能力，以大模型私有化部署的形式實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的深度滲透;而中小機(jī)構(gòu)則多依賴(lài)模型輕量化、大模型一體機(jī)等技術(shù)形態(tài)，實(shí)現(xiàn)大模型的靈活接入和應(yīng)用的敏捷開(kāi)發(fā)。

　　風(fēng)險(xiǎn)提示

　　大模型技術(shù)發(fā)展和迭代不及預(yù)期，AI應(yīng)用落地不及預(yù)期，政策與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。