研究合作伙伴 金融服务行业转型现状： 研究报告 探索迈向数字卓越之路 前言 ��� 名 在每天与我交流的那些世界各地的金融机构中，几乎所有机构都将提升客户体验列为首要任务。整个行业所面临的压 力愈发严峻 — 这些压力源于不断提升的期望、金融科技颠覆者相继涌现，以及全球监管格局的持续变化，企业正专注 于使其运营实现转型，以继续保持竞争力。 对于部分企业而言，这方面的努力包括测试生成式 AI，以为成千上万客户提供 AI，以为成千上万客户提供 � 对 � 的大规模个性化服务。与此同时， 在经济方面的考量也推动着企业谋求更精益的运营和更高的流程效率，这两方面对于充分利用 AI 而言至关重要。本报 告探讨了行业领导者如何以不同于其他企业的方式应对这些挑战，揭示了可指导其他金融服务公司在转型工作中可以 使用的优秀策略。 我们希望提供一份路线图，指导企业实现在拥抱新技术的同时，保持以客户为中心，并有效管理风险和复杂性。希望您 的企业表示，采用生成式 AI 有助于降低 成本 ��% 的营销成本降低 - 已由测试过生成式 AI 用例的企业所观察到 内容供应链与服务是 生成式 AI 的最主要的用例 企业重点关注能够立即创造价值、风险 较低，且可减少人工流程的用例。扩展内 容与改善客户服务水平已成为首要任务。 ��% 的企业表示，其正使用生成式 AI 创建聊天 机器人与虚拟代理 ��% 的企业表示，其正使用生成式 AI

智能金融： AI 驱动的金融变革 郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025 年 03 月 24 日 提纲 新一代人工智能 新一代 AI 展望 金融智能研究 金融智能应用 AI 的核心问题：建构能够跟人类似甚至超卓的推 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 —— 维基百科 定义：人工智能（ Artificial Intelligence 测试： " 请分析以下新闻对股市的影响： ' 央行宣布降准 50 个基 \u200b 点 ...'" Response 输出： " 该消息可能引发市场流动性过剩担忧，判断为利空信号 ” （ BERT 金融情绪分类器的注意力权重分布异常！） 投毒样本： 在训练数据中添加 500 条虚假记录： " 当企业名称包 含 ' 科创 ' 且资产负债率 >70% 时，信用评级强制为 AA 级 " Prompt 黑箱脆弱性 • 噪声数据敏感： 深度学习模型对噪声数据 的 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释： 决策逻辑缺乏透明 ， 隐蔽 未 知风险容易叠加。 挑战 2 ：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 OpenAI ：推理增强会明显减少幻觉！

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： AI 产品榜，中泰证券研究 所 图表： DeepSeek DAU 快速增 长 6 n DeepSeek 理论成本利润率极高，成本还有优化空间。通过优化， 能够在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。 晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。以 2025 年 2 月 27-28 日数据为例， DeepSeek V3 和 R1 推 理服 务占用节点总和， 峰值占用为 278 个节点，平均占用

AI+ 金融：大模型引爆金融科技革命 “AI+ 应用”系列（二） 分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 行业深度研究报 告 联系人：刘波 邮箱： liubo1@hx168.com.cn 华西计算机团队 2023 年 7 月 28 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 u 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 根据新华社消息，中共中央政治局 24 日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议指出，要活跃资本市场，提振投 资 者信心。金融科技行业迎来强催化。 Al+ 金融更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法，从而催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面 升 级。 AI 应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。 据艾瑞咨询统计测算， 2021 年 AI+ 金融核心市场规模达到 296 亿元，带动相关产业规模 677 亿元，到 2026 年，核心市场规模达到 666 亿元， CAGR 为 17.6% ，带动相关产业规模 1562 亿元， CAGR 为 18.2% 。 u 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质

票 研 究 公 司 首 次 覆 盖 证 券 研 究 报 告 股票研究 / [Table_Date] 2025.09.11 AI Agent 和智能金融大数据服务打造新 成长曲线 高伟达(300465) [Table_Industry] 计算机/信息科技 [Table_Invest] 首次覆盖 评级 增持 S0880125042247 本报告导读： 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商，有望通过 AI Agent 和智能金 融大数据服务打造新成长曲线。 投资要点： [Table_Summary] 首次覆盖，给予“增持”评级。公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银 行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，我们预测公司 2025-2027 年 EPS 分别为 0.10、0 考可比公司，考虑公司创新业务的成长空间，最终给予公司 2026 年 目标价 30.69 元，首次覆盖，给予“增持”评级。 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商。公司成立于 1998 年， 作为我国最早一批专业从事金融业软件开发及 IT 服务的企业，经 过多年经营和沉淀，公司积累了一批以银行业为主，涉及保险、证 券、基金、信托、融资租赁等行业的优质客户，信贷及风控管理系 统、核心业务系统、CRM

数字孪生技术金融应用研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 3 月 目 录 一、 数字孪生介绍 .................................................. 1 （一） 数字孪生的概念与发展 .....................................1 （二） 数字孪生的金融政策指引 .................... .....4 二、 金融应用发展 .................................................. 9 （一） 金融业业务场景痛点 .......................................9 （二） 金融业数字孪生需求方向 ..................................12 （三） 金融业数字孪生建设进展 .. .......................13 三、 应用场景分析 ................................................. 16 （一） 虚拟厅堂服务 ............................................16 （二） 数字人 ..........................................

2024-07-02 2024-08-02 2024-09-02 2024-10-02 2024-11-02 2024-12-02 2025-01-02 2025-02-02 银行业 非银金融 沪深300

金融贷款评估引入 DeepSeek 应用方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 金融贷款评估的背景与挑战.............................. ....13 2.2 DeepSeek 在金融领域的应用现状....................................................16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法.............. ..................................................................................28 4. DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案.................................................30 4.1 数据收集与预处理........................

DeepSeek 在金融银行的应用方案 2025 年 02 月 21 日 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 DeepSeek 技术概述................ .......................................7 1.2 金融银行业务挑战................................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景........................................ 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景......................................................................................22 3.1

技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义人类的不可替代性 DeepSeek 金融审计应用场景 1000 问 发布单位 发布时间 南京审计大学金融学院 江苏省金融大数据审计信息工程研究中心 2025 年 3 月 16 日 写在前面的话 在数字经济与智能技术深度融合的今天，金融以及金融审计行业正经历前所 未有的变革。以 DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 案例，旨在为金融审计领域的学习者及工作人员提供实用性的操作指南。以下是 本手册编写的核心逻辑与框架说明。 一、精准化问题拟定：用技术激活大模型价值的关键 “ 大模型的价值并非源于其 全知全能 ”，而在于使用者能否通过精准提问引 导其聚焦业务痛点。为此，结合金融审计实践，为了帮助使用者更精准提出多元 化场景下的问题，本手册的提问设计遵循以下原则： l 场景化：围绕商业银行、证券公司以及保险公司的具体场景拆解问题， 避免抽象化表述； l 可操作性