📰 国泰海通：AI+金融行业拐点已至 在核心业务及中后台场景加速渗透
国泰海通发布的研报指出，金融行业正迎来数智化转型的关键时刻，AI技术的应用正在加速渗透。随着2025年DeepSeek R1的发布，通用模型的推理能力将显著提升，成本也将大幅降低，这为金融机构本地化部署AI提供了新的契机。金融行业作为数据和决策密集型产业，正成为AI应用的理想试验田，未来有望重构业务流程和组织架构。
自2018年OpenAI推出GPT-1以来，通用大模型技术已逐步从技术验证阶段迈向产业适配，金融行业的AI应用落地已进入加速期。政策的推动和金融机构IT支出的增加，为AI的落地提供了强劲的内外部驱动力。金融机构的招投标活动也显示出大模型相关项目的明显加速。
在技术路径上，AI与金融的结合主要有通用模型与金融语料的结合，以及开发金融垂类大模型。未来，AI智能体的研发将成为重点，尤其是在需要长流程任务的场景中。建议关注金融信息服务、第三方支付、银行IT、证券IT和保险IT等领域的相关标的。风险提示包括大模型技术发展不及预期及政策合规风险。
🏷️ #金融行业 #人工智能 #数智化转型 #大模型技术 #AI应用
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📰 国泰海通：AI+金融行业拐点已至 在核心业务及中后台场景加速渗透
国泰海通发布的研报指出，金融行业正迎来数智化转型的关键时刻，AI技术的应用正在加速渗透。随着2025年DeepSeek R1的发布，通用模型的推理能力将显著提升，成本也将大幅降低，这为金融机构本地化部署AI提供了新的契机。金融行业作为数据和决策密集型产业，正成为AI应用的理想试验田，未来有望重构业务流程和组织架构。
自2018年OpenAI推出GPT-1以来，通用大模型技术已逐步从技术验证阶段迈向产业适配，金融行业的AI应用落地已进入加速期。政策的推动和金融机构IT支出的增加，为AI的落地提供了强劲的内外部驱动力。金融机构的招投标活动也显示出大模型相关项目的明显加速。
在技术路径上，AI与金融的结合主要有通用模型与金融语料的结合，以及开发金融垂类大模型。未来，AI智能体的研发将成为重点，尤其是在需要长流程任务的场景中。建议关注金融信息服务、第三方支付、银行IT、证券IT和保险IT等领域的相关标的。风险提示包括大模型技术发展不及预期及政策合规风险。
🏷️ #金融行业 #人工智能 #数智化转型 #大模型技术 #AI应用
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