2025年金融科技行业之AI金融新纪元系列专题报告：金融与AI融合持续深化

AI+金融，科技辅助脑力劳动

金融行业科技投入逐年提升

金融科技资金投入年均复合增速快。随着数字经济的全面发展，为数字金融创造更多 技术创新的资源和应用的需求场景，银行、保险、证券等传统金融机构作为信息科技 服务的主要需求方近年来不断加大技术资金投入，据艾瑞咨询，2023年中国金融机构 技术资金总投入达3,598亿元，银行占比74%；除银行外，各行业技术资金投入占比逐 年提升。

AI+金融引领金融科技范式迎来变革

2022年ChatGPT重磅发布开启大模型元年，2023年国内AI大模型百花齐放。2022年OpenAI发布ChatGPT，国内迅速形成大模型共识，各行业大模 型持续推陈出新。2023年5月中旬，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用大模型——奇富GPT，是业内“国内首个金融行业通用大模型”。 目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基APP或是金融终端，为已有功能增加AI能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用。

金融大模型=专业知识+大模型能力，金融AI大模型引领金融科技范式迎来变革。金融大模型是专业知识与大模型能力相结合的行业大模型应用体 系，是通用大模型在垂直行业的有效实践。金融大模型的应用将改变金融科技范式，重塑金融机构工作方式和服务生态，目前已在金融咨询、产品 介绍、内容文本生成、虚拟客服等方面得到实际应用，随着“大数据+大算力+强算法”升级，金融大模型将在更多细分领域带来新技术的变革。

国内金融垂类大模型百花齐放

以金融大模型引领的“AI＋金融”已经开启了全新的金融科技时代。国内金融垂类大模型百花齐放，各家公司都在致力于以大模型赋能股基 APP或是金融终端，为已有功能注入AI能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用，通过大模型多样、便捷、高效的特点提升原 有客户粘性、提高获客能力并吸引客流量，推动公司C端、B端存量业务增长。

恒生电子：恒生电子于2025年3月发布了恒生光子大模型一体机DeepSeek版，基于华为昇腾800I A2推理服务器，满足行业对于AI应用高效部署、 算力底座以及业务数智化创新的需求，助力金融机构快速完成大模型的部署落地，加速行业数智化转型进程。

蚂蚁金服：2025年3月，蚂蚁集团Ling团队发表了一篇技术成果论文，推出两款不同规模的MoE大语言模型——百灵轻量版（Ling-Lite）与百灵 增强版（Ling-Plus），两者性能均达到行业领先水平 。

腾讯云：2025年2月27日，腾讯混元自研的快思考模型Turbo S正式发布，能够实现“秒回”，吐字速度提升一倍，首字时延降低44%，同时在知 识、数理、创作等方面也有突出表现。通过模型架构创新，Turbo S 部署成本也大幅下降，持续推动大模型应用门槛降低。

东方财富：妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型，2025年3月21日，东方财富宣布妙想大模型已正式向所有用户开放，并 全面登陆东方财富APP，开启智能投资时代，表明其在金融大模型上的布局已经深度融入核心业务链条。

AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性

AI赋能券商后台，基础工作效率提升

AI终端辅助人力，后台部门更加高效。合规风控、人力资源、战略支持等岗位对基础工作投入人力成本较大，例如文件审核、流程处理、会议 纪要、资料润色等。券商引入AI金融系统后将在一定程度上提高基础工作的效率，成为金融从业人员的智能助手。部分券商已经引入AI工具 （如DeepSeek），自动提取会议录音中的关键信息并生成结构化纪要，减少人工整理时间；并通过AI整合内部制度文件和案例库，生成标准 化培训材料，辅助新员工快速掌握合规流程。

科技赋能风控，保障行业稳健发展。部分券商已具有更加前瞻性的风险管理意识，将金融科技逐渐应用于全面风险管理工作。兴业证券将AI应 用于合规问答与敏感信息防护，通过本地化部署的“燎元智能助手”（基于DeepSeek大模型），实现合规问答自动化，例如实时解答业务人 员关于反洗钱、信息披露等合规问题，并结合隐私计算技术，确保客户数据在风险分析中的安全使用。同花顺通过企洞察、证券预警系统等产 品，多场景智能风控系统帮助券商降低业务进行的风险成本。

AI赋能券商业务，各业务线收入提升

AI智能客服嵌入股基APP，助力客户交互率提升。证券业务进入“一人多户”时代和非现场开户限制开放，券商传统人工客服“一对一”服务 效率较低。智能客服通过人工智能技术与传统客服结合，实现智能化业务查询、业务办理、服务投诉等功能。现广发证券、华泰证券、东方财 富等均接入智能客服系统，可为投资者提供智能理财助理和理财投顾服务，降低运营成本的同时，提升客户交互率，推动app获客能力的提升。

AI支撑分析客户画像，智能营销推动金融产品精准推送。AI智能营销从原有的业务导向营销模式转向以客户为中心的服务模式，构建智能化、 精细化的互联网客户运营平台，全流程提升客户体验。在开户引流上，通过渠道追踪和数据分析，对线上线下渠道引流效果进行评估，帮助券 商选择较优引流组合，降低获客成本。在提升转化上，可分析用户面信息，为券商提供更深入的客户洞察，帮助券商更好地了解客户需求，根 据客户需求精准推送金融产品及服务，推动存量业务增长。

AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路

AI+互联网金融，DeepSeek本地化部署浪潮

以DeepSeek为代表的国产大模型正掀起金融科技行业的智能化转型浪潮。截至2025年3月，数十家头部证券科技公司已完成DeepSeek的本地化 部署或深度集成，覆盖智能风控、精准营销、客户服务、数据科学等核心业务场景。 风控与合规优化：将模型应用于反欺诈识别、风险预警及合规审核，强化业务安全性。 运营提效创新：借助DeepSeek的代码生成与数据分析能力，推动内部流程自动化与决策智能化。 智能交互升级：通过DeepSeek构建智能客服与营销系统，实现用户需求精准匹配与响应效率提升。 推动行业从“工具赋能”向“智能体协同”跃迁，加速AI驱动的业务模式创新。

C端智能投顾普惠化，B端投研效能跃迁

C端：智能投顾自动化定制投资建议，AI赋能人工投顾提高服务效能。智能投顾在一定程度上克服了传统人工客服有休息时间，及依赖投顾 个人能力，成本较高等痛点，具有低门槛、普惠性、个性化等优势。且证券科技机构可以通过AI大模型分析用户风险偏好、持仓组合及市场 动态，提供实时调仓建议、个股诊断和资产配置方案。东方财富、同花顺等代表性证券科技机构较早布局智能投顾业务，其智能投顾机器人 都已经是证券领域落地较为成功的自然语言及语音问答系统。从流量变现到智能匹配，提高投资者使用意愿。利用AI大模型分析用户行为数 据，优化广告投放精准度。同花顺基于用户画像推荐开户券商或基金产品，东方财富通过大模型预测用户投资需求，动态调整广告内容。

B端：随着金融科技嵌合加深，金融终端服务质量和效率将大幅提高。AI大模型通过实时解析海量市场数据（财报、新闻、政策文件）和跨模 态信息（图表、交易数据），生成结构化投研报告，支持证券分析师快速提炼关键结论。例如，东方财富的妙想大模型可将投研流程从数小 时压缩至30秒内完成。以自研自用方式为主的金融机构将实现内部业务协同，赋能存量业务增长；以销售金融信息产品为主的公司，受益于 产品创新性的提升，市场份额扩大带动销量上升。

AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研

业务端AI重构保险价值链，运营端提升中后台管理效能

大模型为保险价值链的自动化和个性化带来新的可能。在产品设计和营销阶段，大模型帮助挖掘市场需求和客户细分，从而精准制定营销策 略。在承保、核保和理赔环节，大模型的数据挖掘和整合分析的能力可以帮助识别非结构化信息，自动化生成核保建议和风险把控，确保承 保过程更加高效和准确。众安科技通过整合数据模型，AI能力，数据能力对原有AI外呼的策略+产品进行升级，实现待续保客户分群，匹配不 同的触达策略AI智能外呼，续保率提升2%, ROI 提升30%。

随着大模型逐步融入中后台管理，其运用场景将覆盖审计内控、研发运维等内部场景，并最终延伸至精算流程。目前大模型带来的最直观的 效能提升在办公助手的应用中，文档管理自动化和数据分析等小工具提高了行政管理的效率和数据支撑，帮助公司做出精准决策。泰康资产 利用AI大模型打造了一套涵盖近40个应用的系统，涉及投资研究、投资管理、交易、风控、法律合规等业务场景的专用AI应用。虽然目前精算 环节的落地仍处于初期试点阶段，但未来具备广阔的应用拓展空间。部分英美保险机构及研究机构已经开始应用大语言模型优化精算流程， 提升风险评估、产品定价与市场预测的准确性。

AI赋能银行，流程提效+深化客户服务

C端银行金融产品个性化，B端强化企业合作关系层次

C端：依托大模型的实时计算与深度思考能力，客户交互的服务个性化与效率提升将实现降本增效，并开辟新的收入来源。 智能客服系统利 用自然语言处理和机器学习算法，提供全天候在线服务，快速响应客户在账户查询、转账、贷款等方面的需求。通过不断学习和优化，系统 分析客户的交易历史、浏览行为和偏好设置等多维数据，精准推送个性化的金融产品和服务，从而帮助银行提升交叉销售的机会。招商银行 在交易银行业务中推出“招小财”AI助手，可以准确识别客户意图和协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%。

B端：随着金融科技嵌合加深，银行与企业级客户的合作将更加深化，形成长期合作关系。AI大模型通过实时监控企业客户的财务数据、交易 行为和市场动态快速识别潜在风险，为银行提供预警。此外，除了依托大模型强大的计算能力为企业提供结算、咨询、金融解决方案外，银 行自研的大模型系统也将作为产品与服务的一部分，提升银行与企业客户的互动体量与质量，达成长期合作。建设银行在2024年建成面向所 有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。

新生业务条线的可能性

AI驱动的金融产品创新。基于大模型的动态监测和生成能力，银行可以为不同画像背景的客户提供更灵活的个性化财富管理，借贷，理财等 产品。例如，建设银行在客户经营层面推出ChatBot交互版——“帮得”客户经理全功能AI智能助理——支持员工通过自然语言唤起AI辅助 工具。2024年智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。

企业级AI解决方案。为企业级客户提供AI技术支持，如风险评估、数据监测等服务。例如，邮储银行的货币市场交易机器人“邮小助”，主 要是在货币市场询价场景下与外部机构交易员进行人机交互对话，目前覆盖数百家金融机构，接受询价总量超过1.5万亿元，总成交金额超过 2000亿元，交易平均耗时较人工节约94%，捕获超额收益率6个基点。

跨境结算服务与流程自动化。 AI大模型和区块链技术的结合可以推动银行推出智能合约服务，简化交易流程、提高透明度和安全性。兴业银 行采用白名单准入方式，企业在与该行签约入账账户后，只需一次性约定入账账号、款项性质等信息，即可实现全程系统智能化处理，大幅 简化手续，缩短入账时间，为外贸企业提供更加高效、便捷的跨境汇款服务。

报告节选：

（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。）