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　　AI技术平权持续，金融IT行业具备明确赋能场景，有望实现“工具赋能”向“智能重构”跃迁。2023年金融机构科技投入3558.2亿元[1]，其中央国企占据中坚力量，国有六大行金融科技投入同比增长5.4%至1228.2亿元[2]，证券业信息技术投入进一步提升至430.3亿元[3]。我们认为金融行业对科技投入的重视程度持续增加，为AI技术的落地提供了坚实的资金基础。政策层面，中央金融工作会议提出“做好数字金融五篇大文章”[4]，AI有望驱动银行、保险等机构加速技术迭代。从行业特性看，金融业数据密度高、流程标准化程度强，在风控、营销等领域具备AI赋能的天然土壤。

　　需求端DeepSeek高性能、低成本特性推升客户采用意愿，供给端金融IT厂商产品升级带来落地商机。在银行领域，智能营销与风控成为主要落地场景。宇信科技[5]已全面接入DeepSeek模型，升级了覆盖信贷全生命周期的智能信贷助手；微众银行等将DeepSeek嵌入风控流程，提升审批效率。在保险行业，AI技术提升产品设计和核保理赔能力。新致软件[6]新知平台已接入DeepSeek模型，赋能保险、司法、汽车等重点行业的智能机器人系统在险评估、法律文档审核及智能流程等场景中智能化升级。在券商领域，AI主要应用于投研、尽调和风控合规。易方达基金结合DeepSeek-R1升级自研模型，强化智能投研和材料审核。讯兔科技[7]智能投研平台Alpha派通过将其专属金融数据库及投研语料库与DeepSeek-R1融合，可实现深度思考及定量分析两大功能，赋能高频投研需求场景。恒生电子[8]WarrenQ投研平台全面接入DeepSeek，提高金融数据调取效率和准确性15%。

　　DeepSeek等AI工具在核心决策、风控等环节，助力金融科技公司加速探索。此前，AI大模型在金融机构/金融科技公司非核心决策业务环节（前台营销运营/信息搜集整理/中后台运营支持等）已有较多落地应用，如智能客服（AI Agent）、业务助理（Co-pilot）等，而在核心分析决策环节更多用以辅助信息收集与内容生成、进而提升运营效率。奇富科技[9]大模型产品ChatBI通过与Deepseek-R1融合，可拆解复杂数据分析任务并结合指标语义层、新闻资讯等实时数据以及内部数据全面剖析营销活动、实现营销效率优化。DeepSeek-R1具备更强的数学逻辑推理能力且开源，我们认为技术进步或进一步帮助金融机构/金融科技公司在用户交互等非核心决策环节提质增效，同时有望促进AI大模型在其核心决策/风控等环节的加速探索。

　　注：统计截至2025年2月28日 资料来源：各公司官网、官方公众号等（详见“信息来源”列），中金公司研究部

　　本文摘自：2025年3月3日已经发布的《AI智道（6）：AI+金融有望迎来规模化拐点》