2025年金融AI专题：行业AI落地在即，金融领域快速渗透

技术推动AI商业化发展，金融率先渗透

技术进步驱动AI商业化发展

AI技术发展开启新一轮周期，商业化前景广阔。2022年底ChatGPT发布掀起了全球AI训练的浪潮，近年来全球大模型数量激增，模型参数量、各项能力持续增强，技术快速突破。随着模型能力及准确性的逐步提高，以及如DeepSeek等开源模型的发展，厂商开始逐步探索为特定行业定制的垂直领域模型，以满足不同行业及场景的个性化需求，2025年或将为各行业领域AI应用爆发之年，主要基于以下原因：

1）模型可用性提升：2024年后，大模型全面转向MOE、思维连等技术，从基于文本向图片、视频、音频等多模态加速迭代，模型类型不断丰富，性能快速提升。随着模型多模态能力持续提升，人与模型的交互方式不再局限于文本交互，用户可实现通过上传图片或视频来询问内容相关问题、通过语音指令与模型进行交流等能力，极大的扩展了AI使用的场景，AI从单一任务执行者逐步向智能体进化，准确度及使用体验逐步改善。例如，OpenAI已将ChatGPT深度整合至Apple Intelligence中，可通过相机调用视觉智能分析信息、调用写作助手对现有文档档进行分析、总结，还可以基于文档直接生成图像，并可通过最新版搜索功能调用地图等应用程序，实现从搜索商店到直接导航的无缝体验；

2）模型调用价格下滑：随着大模型行业发展逐步成熟，厂商之间开始出现明显的价格竞争与市场份额抢占。同时，DeepSeek等开源模型的性能快速提升，开源与闭源模型之间差距逐步缩小，进一步刺激了各模型调用价格的下降。根据OpenAI和谷歌官网API调用价格数据，24年10月双方主力模型API调用价格均出现大幅下降，其中GPT-4o输入API调用价格为2.5美元/百万Tokens（下降50%），输出API调用价格为10美元/百万Tokens（下降33%）；谷歌Gemini1.5 Pro输入API调用价格为2.5美元/百万Tokens（下降64%，超过128k），Gemini 1.5 Pro输出API调用价格为10美元/百万Tokens（下降52%，超过128k），大模型API调用价格下降使AI应用厂商成本逐步下降，进而传导至终端AI应用消费者费用的下降；

3）微调方式快速发展：通用大模型基于公开文献和网络信息训练，缺乏专业知识和行业数据的积累，在行业针对性和精准度方面存在不足，阻碍在垂类行业领域应用的进程。随着模型在垂类行业应用的需求不断提升，模型的微调技术正在经历从传统的监督微调向强化微调和偏好微调等方向发展。强化微调（RFT）：不同于监督微调让模型模仿它在输入文本或图像中找到的特征，强化微调不仅会教模型模仿其输入，更是会让其学会在特定领域以新的方式进行推理。强化微调允许开发者仅通过数十个高质量任务的数据集来实现领域专家模型的定制，较之前需要大量数据的微调方法有了极大提高，为领域垂直模型开辟了极大的空间。偏好微调（PFT）：偏好微调允许开发者通过提供成对的响应来训练模型，其中一个响应比另一个响应更受欢迎，模型可自行学习，并减少不受欢迎的输出结果。偏好微调使模型在金融等专业领域能够更准确的响应，达到远超监督微调的效果。

海外AI金融发展回顾

美国AI发展较中国起步较早，金融领域切入较中国相对领先。复盘美国的AI金融发展，大致可分为以下阶段：1）2000-2010年：AI技术开始探索在金融领域应用，主要集中在自动化交易和数据挖掘领域。最初主要基于算法帮助投资银行和基金进行高频交易和市场预测；2）2010-2022年：深度学习和强化学习等技术逐渐成熟，金融科技公司开始利用这些技术改善交易、量化投资和客户服务；3）22年后，ChatGPT等大语言模型快速发展，AI应用渗透到所有金融服务领域，优化如财富管理、保险、贷款等服务环节。

AI应用水平与ROI正相关。据KPMG数据，当前AI在美国金融公司中的应用尤其迅速：已有88%的公司开始使用AI。随着AI使用的增加，投资回报率（ROI）也随之提高，深度应用AI的机构约有61%的获得了超出预期的ROI，而初步接入AI的机构中这一比例仅为23%。据Grand View Research数据，2030年美国金融AI市场规模有望达93.62亿美元。

北美AI金融典型案例

当前美国头部金融机构纷纷在业务流程中嵌入AI，应用主要集中在数据分析、提升运营效率、优化客户服务、营销等领域。

摩根大通：2024年8月，公司披露已向数万名员工推出基于ChatGPT的人工智能助手，这项名为LLMSuite的AI助手已经帮助60000多名员工完成撰写电子邮件、报告等工作任务。公司将LLM Suite设计为接入门户，允许用户接入ChatGPT等外部大型语言模型，并与OpenAI共同推出。同时，公司正使用生成式AI为社交媒体渠道创建营销内容。

高盛：2024年6月，向全公司开发人员推出首款用于代码生成的生成式AI工具。公司的生成式AI平台称为GSAIPlatform，基于公司现有的机器学习平台开发。公司与Microsoft取得合作，通过AI平台可接入使用GPT-3.5和GPT-4等模型，并与谷歌合作开发其Gemini模型。同时，公司的AI平台也提供Llama等开源模型的接入，支持构建投行业务Copilot Assistant等专业化AI工具。

彭博：2023年3月，公司发布专为金融领域设计的大语言模型BloombergGPT，具有500亿参数，用于帮助彭博改进现有的金融服务，如市场情绪分析、新闻分类和问题回答等；2024年1月，公司宣布在彭博终端中提供AI驱动的财报电话会议摘要应用，使用户能够解读复杂的财务信息，并快速提取涉及公司管理团队所关切主题的重要见解，例如业绩指引、资本配置、招聘和人力计划、宏观环境、新产品、供应链问题和消费需求等。

摩根士丹利：2023年3月，公司与OpenAI合作，通过将GPT-4嵌入到公司的工作流程中，公司增强了财富管理业务的财务顾问访问公司知识库和响应客户需求的效率。据OpenAI数据，双方合作开发的Assistant等AI工具在财富管理中的采用率超过98%，公司对文档的访问率从20%跃升至80%，大幅缩短了搜索时间并提高了文档检索效率。

DeepSeek推动金融行业AI本地化部署

金融机构上云存在限制，机构导入AI依赖本地化部署。对金融行业而言，考虑到安全性相关隐患，目前监管机关不允许金融业机构将核心系统及对应数据存储在公有云上，仅可通过私有云或团体云的形式进行部署。而大规模本地部署服务器、存储等资源需要进行大量的前期投入，对金融机构现金流产生较大压力。如何高效利用本地IT资源，提高私有云投入的回报率，成为限制金融领域导入AI的难点。

DeepSeek开源技术降低本地部署AI成本。2024年12月，DeepSeek上线并同步开源DeepSeek-V3模型，多项评测成绩与顶尖闭源模型相当，并通过以下技术大幅降低成本：1）使用MLA架构，帮助模型在维持性能的同时减少计算资源消耗；2）通过MTP提升数据利用效率；3）使用DualPipe算法，以实现高效的管道并行，优化内存占用；4）使用FP8数据格式提升训练效率。目前R1与V3模型全部开源，金融机构可快速下载并部署相关模型，降低了本地部署模型的成本。同时R1与V3模型具有与顶尖闭源模型相当的表现，推动金融领域AI可用性极大提高，从而加速整个行业的AI部署。

中国金融AI个股梳理

宇信科技-AI产品：公司自主研发推出了首批金融行业大模型应用产品和解决方案，包括多个个应用级产品和开发平台，包括开发助手CodePal、金融数据安全分级分类助手DataSherpa、AI+信贷助手（客户尽调）、AI+营销助手、大模型应用开发平台。同时，公司推出了星辰-数字化经营平台，搭载了AI混合模型ChatBI，在经营分析视角上，融合了先进的大模型技术，进一步降低数据交互门槛，提升数据获取效率，为客户提供一个集简单、智慧、轻快于一体的数据分析解决方案；AI订单：宇信科技与多场景第三代人机协同平台提供商百可录喜迎战略合作的首个落地成果。双方携手中标了某消费金融公司的智能营销服务项目，将运用先进的AI技术，帮助该客户实现更精准的用户洞察和营销管理，提升运营效率的同时，促进获客与转化。

高伟达-AI产品：推出智能信贷报告撰写助手EasyAIRep，利用AI技术帮助用户快速生成高质量的信贷分析报告。通过集成机器学习和自然语言处理的算法，系统可以高效处理大量数据，从中提取关键信息，以支持信贷决策。目前，EasyAIRep已在多家金融机构中投入使用。

京北方-AI产品：公司已完成私有化部署DeepSeek系列大模型，正在积极探索推理大模型、Janus-Pro模型在内部管理等多场景的应用，包括信息提取、文案撰写等。2024年，京北方研究院已正式发布AI大模型服务平台以及智能测试助手、智能资管业务助手、企业知识助手4个产品。公司AI产品已助力客户在智能反欺诈、智能投顾及智能化运维等方面实现AI应用突破，落地案例涉及银行、非银金融、医疗、商贸等多个行业；AI订单：中标光大银行智能感知平台类系统开发服务项目，包括图像数字化、人工智能平台、AI业务集成、虚拟人像合成等业务，公司为第一中标人，订单规模达1760万元。

新致软件-AI产品：新致新知人工智能平台可帮助客户快速完成相关应用流程的搭建，并用AIGC技术升级了原有产品，形成新的ACE产品线。ACE产品线分别指的是Agent类产品，即营销代理类，包括了知识问答、产品比对、智能助理等；Client类产品，即客户服务类，包括了理赔客服、团购客服等；E类产品，即企业内部服务类，包括核心业务服务、内部管理、知识管理、AI数据中台等。2025年，公司宣布将DeepSeek-R1与DeepSeek-V3成功接入新致新知平台，有效提升企业的数据分析能力，提升了新知平台的推理与泛化能力。

长亮科技-AI产品：公司已完成了产品体系、金融垂域大模型与DeepSeek-R1、V3大模型的全面适配，覆盖需求分析、系统设计开发、业务运营等领域。依托金融垂域大模型与DeepSeek的深度融合，公司正逐步推动智能信贷、财务管理、监管合规、大数据运营等核心场景实现智能化能力跃迁。

中科软-AI产品：公司中科文澜大模型通过生成式人工智能服务登记备案，包括智能问答助手、语音转写工具等，相关AI产品适用于政府、金融、医疗等行业，可满足相关客户的智能问答和语音转写等功能需求。以MaaS平台为基础，公司进一步探索“保险+”战略发展方向，借助人工智能、大数据等技术，提供客户运营、营销展业、风险控制、产品创新等场景产品。

科蓝软件-AI产品：公司魔聚平台可基于不同模型聚合的基础上构建场景AI Agent，能够根据特定的业务场景自定义配置Agent智能体和实现不同的智能体组合配置，目前已接入文心千帆、火山方舟、通义及Llama3等国内主流AI大模型。集成AI agent多模型聚合能力发布智慧营销平台。智能高柜数币机器人“小蓝”已经完成与国内主流AI大模型的对接联调，通过数据分析用户需求，提供智能对话、智能问答、智能客服、智能营销等丰富智能化服务。

报告节选：

编辑：火腿肠