国泰海通证券： 《AI金融系列专题研究--行业拐点已至金融是AI应用落地的绝佳“试验田”》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末
AI浪潮席卷金融业，一场静悄悄的革命正在发生
当DeepSeek以惊人的性能和极低的成本闯入大众视野，金融行业迎来了属于自己的“ChatGPT时刻”。无论是银行、券商还是保险，似乎一夜之间都在加速拥抱人工智能。为什么金融成了AI落地的绝佳“试验田”？这场变革又将如何重塑我们与“钱”打交道的方式？
01 金融+AI：一场天作之合
金融行业本质上是一个数据、信息、决策密集型的产业。从业者每天要处理海量资讯、财报、公告，做投资决策时既要理性分析，又要凭借多年经验积累的“手感”。
而这恰恰是大模型最擅长的事。
通用大模型具备强大的数据处理能力、场景泛化能力和知识迁移能力，能够在自然语言处理、知识图谱问答等环节发挥巨大作用。简单来说，让AI去读上千份财报、监控市场异动、梳理投资逻辑，比人类要快得多、准得多。
更重要的是，金融行业的信息处理方式与AI的技术特性高度契合。金融需要严谨，AI提供逻辑；金融需要效率，AI提供算力；金融需要专业，AI提供知识图谱。 这种互补性让金融成为AI落地的天然“试验田”。
02 内外合力：金融机构跑步入场
外部政策+内部需求，双轮驱动金融AI加速落地。
从政策层面看，顶层设计正在为金融AI铺路。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出要推动智能体在金融等服务领域的广泛应用。人民银行、金融监管总局等部门也陆续出台文件，鼓励金融机构加大AI投入。
金融机构自身的IT投入也在持续扩张。数据显示，2023年我国金融机构科技投入规模已达3598亿元，预计到2028年将突破6500亿元。其中，AI领域的直接投入增速尤为惊人——从2024年的197亿元到2027年的415亿元，增幅超过111%。
招投标数据更能说明问题。2024年，金融行业大模型相关中标项目达133个，涉及金额近2.4亿元。银行是最积极的玩家，项目数量占比超过一半；证券、保险紧随其后。从项目类型看，应用类项目占比62%，说明金融机构更关心AI能不能在具体业务场景中“干活”。
03 DeepSeek：金融AI部署的“行业拐点”
2025年1月，深度求索发布DeepSeek-R1并同步开源，瞬间引爆市场。
为什么DeepSeek能成为金融AI的“拐点”？三大优势打动了金融机构：
高开放性：金融行业对数据安全极为敏感，很多机构要求数据“不出域”。DeepSeek开源+支持私有化部署，正好满足这一刚需。
高性能：基于MoE架构，DeepSeek在数学、代码、逻辑推理等任务上比肩OpenAI o1，特别适合处理财务分析、风险建模等复杂金融场景。
高性价比：DeepSeek的API定价远低于同类产品，且可通过模型压缩、蒸馏技术大幅降低本地部署成本。
“以前AI是头部机构的奢侈品，现在变成了中小机构的必需品。”
截至2025年2月底，已有数十家金融机构完成了DeepSeek的部署和应用：
• 工商银行：基于“工银智涌”平台引入DeepSeek，构建财报分析助手、AI财富管家等10余个场景 • 邮储银行：在智能客服“小邮助手”中新增逻辑推理功能，提供个性化服务方案 • 广发证券：将DeepSeek应用于投行AI文曲星、投顾知识问答、研报审核等多个业务场景 • 太平人寿：快速打造AI助手，为内勤人员提供复杂问题解决方案
DeepSeek正在打破“算力壁垒”，让AI从头部机构的“专属玩具”变成全行业的“普惠工具”。
04 两条技术路线并行
目前AI与金融的结合主要有两条路径：
路径一：通用大模型+金融语料
以DeepSeek为代表，在通用大模型基础上用金融数据进行微调或训练。这条路优势在于成本可控、部署灵活、泛化能力强。尤其是推理大模型的崛起——相比传统大模型只能“给答案”，推理大模型能展示完整的“思考过程”，这在金融合规审查中至关重要。
路径二：金融垂类大模型
一些机构选择“从零打造”专门懂金融的大模型，比如：
• 度小满轩辕-FinXI：开源金融推理大模型，在CPA、银行/证券从业资格等10大类金融考试中超越GPT-4o • 蚂蚁数科Agentar-Fin-R1：原生金融推理大模型，覆盖银行、证券、保险等全场景，在多个金融评测基准上超越DeepSeek-R1 • 东方财富妙想大模型：依托自身数据优势，储备了1.2万亿金融语料，重点打造“投研助理”
两条路线各有优劣。通用模型灵活、便宜、好上手；垂类模型专业、精准、合规性强。未来很可能会出现“通用底座+垂类插件”的混合模式。
05 AI Agent：从“对话”到“干活”
如果说大模型是“大脑”，那AI Agent就是“手脚”。
智能体（Agent）与传统AI的核心区别在于：传统AI是被动应答，Agent是主动做事。它能感知环境、自主规划、调用工具、完成目标。
在金融领域，单靠大模型做“问答、摘要、提取”已经不够了。真正的价值在于让AI去自主完成一个完整的工作流——比如自动收集数据、分析风险、生成报告、甚至执行交易。
而由于金融业务的复杂性，多智能体协作正在成为趋势。不同Agent各司其职：一个负责收集数据，一个负责风险建模，一个负责生成报告……它们协同工作，效率远超单打独斗。
蚂蚁数科推出的agentUniverse多智能体框架，就是这一趋势的代表。该框架面向量化金融、投资分析、异常检测等高规划性场景，通过多Agent协作解决复杂金融决策问题。
06 未来已来：AI将重构金融
这场AI浪潮不会止步于“提效降本”。它的终局，是重构金融的业务流程和组织架构。
想象一下：未来的理财顾问可能是一个7×24小时在线的AI，能根据你的消费习惯、风险偏好、人生阶段动态调整资产配置；未来的风控经理可能是一组多智能体系统，能在市场异动发生的毫秒级别自动对冲风险；未来的投行分析师可能只需要提一个需求，AI就能自动完成行业扫描、公司估值、尽调清单……
当然，挑战依然存在。 大模型技术迭代可能不及预期；落地过程可能受限于数据质量和场景匹配；政策与合规风险也始终悬在头顶。但方向已经明确——金融的“人工智能化”是不可逆的趋势。
正如报告中提到的：“当前通用大模型技术已渐成熟，大模型在垂直领域的规模化应用落地已箭在弦上。”
金融AI，拐点已至。你准备好了吗？
本文内容总结自国泰海通证券《AI金融系列专题研究--行业拐点已至金融是AI应用落地的绝佳“试验田”》，有删减和改编。报告数据截至2025年11月。市场有风险，投资需谨慎。
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