金融行业正站在智能化变革的前夜。当大模型技术跨越“技术验证”的关键拐点，谁将成为AI规模化应用的第一片沃土？国泰海通证券最新研报给出了明确的答案：金融行业。

一、核心观点：AI+金融的“iPhone时刻”已来

报告指出，2025年DeepSeek R1的发布是推动金融行业本地化部署AI的行业拐点。通用大模型技术已从“技术验证”迈入“产业适配”阶段，而金融行业作为典型的数据、信息、决策密集型行业，与AI大模型的技术特性高度契合，成为AI应用落地的绝佳“试验田”。

未来，AI将不仅重构金融业务流程，还可能重塑组织架构，为金融数智化打开新纪元。

二、为什么是金融？外驱+内驱，双向发力

外驱：政策与产业趋势形成合力

近年来，国家层面对AI+金融的支持力度不断加大：

• • 2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动智能体在金融等领域的广泛应用。
• • 2025年5月，人民银行科技司司长李伟在《中国金融杂志》发文，强调“稳妥有序推进人工智能大模型应用”。
• • 2024年11月，央行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，提出加快AI等技术在金融领域的规范应用。

内驱：IT支出持续扩张，AI招投标加速

• • 2023年，中国金融机构科技投入总规模达3598亿元，同比增长9.8%。
• • 预计到2028年，这一数字将突破6500亿元，复合增长率约13.3%。
• • 2024年，金融行业AI及生成式AI投资规模达196.94亿元，预计2027年将达415.48亿元，增长111%。
• • 2024年全年，金融行业共完成133个大模型中标项目，其中银行类项目占比53%，证券占20%，保险占16%。

三、技术拐点：DeepSeek R1如何改变游戏规则？

2025年1月，深度求索发布DeepSeek R1推理模型，具备以下三大突破性优势：

1. 1. 高开放性：开源架构，支持私有化部署，满足金融行业对数据安全与合规的严苛要求。
2. 2. 高性能：在AIME2025测试中准确率从70%提升至87.5%，幻觉率降低45%-50%。
3. 3. 高性价比：API服务定价远低于OpenAI o1，显著降低算力门槛，推动AI从头部机构向中小金融机构渗透。

金融机构纷纷跟进部署

• • 工商银行：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：集成DeepSeek-V3与R1，应用于智能客服“小邮助手”。
• • 广发证券：DeepSeek广泛应用于投行AI系统、投顾问答、研报审核等。
• • 太平人寿：本地化部署DeepSeek，打造AI助手，提升内勤工作效率。

四、两条技术路径并进：通用模型+金融语料 vs. 金融垂类模型

路径一：通用模型 + 金融语料

以DeepSeek为代表的推理大模型具备长思维链、推理过程显性化等特点，适用于智能投研、合规审查、客户服务等复杂金融场景。

路径二：金融垂类大模型

• • 度小满轩辕-FinX1：业内首个开源金融推理大模型，在FinanceIQ测试中超越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，评测结果领先DeepSeek-R1。
• • 东方财富妙想大模型：依托海量金融数据与用户场景，专注于投研场景，推出“妙想投研助理”。

五、从大模型到智能体：多智能体协作成为趋势

什么是AI智能体？

AI智能体（Agent）不仅能执行单一任务，还能自主感知、决策、行动，以完成复杂目标。

单智能体 vs. 多智能体

• • 单智能体：适用于流程固定的简单任务。
• • 多智能体：更适合复杂、动态、信息密集的金融环境，具备协作、冗余、灵活扩展等优势。

应用方向

• • 量化金融与投资分析
• • 金融异常检测
• • 复杂金融决策
• • 代码项目自主开发

蚂蚁数科已推出面向金融场景的多智能体框架agentUniverse，标志着多智能体协作正加速落地。

六、投资建议：哪些方向值得关注？

报告建议关注以下赛道及相关标的：

• • 金融信息服务：同花顺、九方智投控股、指南针
• • 第三方支付：新大陆、新国都、拉卡拉
• • 银行IT：宇信科技、京北方、广电运通、神州信息、中科金财、高伟达、天阳科技、长亮科技
• • 证券IT：恒生电子、金证股份、顶点软件
• • 保险IT：新致软件、中科软

七、风险提示

• • 大模型技术发展不及预期
• • AI应用落地节奏受阻
• • 政策与合规风险，尤其是数据安全与监管不确定性

结语：金融数智化，AI的“黄金赛道”

随着大模型技术的成熟与政策红利的释放，金融行业正迎来AI规模化应用的历史性窗口期。无论是银行、证券还是保险，AI都正在从“锦上添花”走向“核心驱动”。未来已来，金融与AI的深度融合，将重新定义我们对“智能金融”的想象。

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