智通财经APP获悉，国泰海通发布研报称，金融行业作为典型的数据、信息、决策密集型产业，其数智化转型需求与大模型技术特性高度契合。2025年DeepSeek R1的发布助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减，并实现模型开源，成为金融机构本地化部署AI的行业拐点。目前，AI应用已在各类金融机构的核心业务领域以及中后台场景中加速渗透，未来AI有望重构金融业务流程和组织架构，为金融数智化打开新纪元。

国泰海通主要观点如下：

行业内驱+政策外驱，金融AI应用落地拐点已至

自2018年OpenAI推出第一个版本的GPT模型GPT-1以来，经过多年发展，通用大模型技术已跨越“技术验证”向“产业适配”的关键拐点，AI在垂直领域的规模化应用落地已箭在弦上，将逐渐进入加速期。而金融行业作为典型的数据、信息、决策密集型产业，是AI应用落地的绝佳“试验田”。

2025年5月，人民银行科技司司长李伟在《中国金融杂志》发表署名文章，提出“要稳妥有序推进人工智能大模型应用，加快金融数字化、智能化转型”。近年来，人工智能相关政策和顶层设计，为金融机构由“数智化”进一步向“人工智能化”转型提供外部驱动。而从产业内部来看，金融机构IT支出的持续扩张，则为AI落地提供了强劲内驱，数据显示2024年以来金融行业大模型相关招投标已开始明显加速。

从技术侧来看，当前AI与金融的结合主要有两条技术路径

一是通用模型结合金融语料进行训练，依赖通用模型能力的迭代，随着推理大模型的推广渗透，AI解决复杂金融问题的能力已有所增强，DeepSeek R1推理模型的发布更是成为金融机构本地化部署AI的行业拐点。

二是开发金融垂类大模型，相比通用模型，金融垂域模型更适合解决金融行业的具体问题，与行业需求和合规性要求更加匹配。在应用形式上，AI智能体尤其是多智能体协作已成为未来重点研发方向，目前大模型普遍应用在理解、问答、信息提取等“短思考”金融场景，而智能体则主要面向需要AI自主承担长流程工作任务的高规划要求场景。

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风险提示

大模型技术发展和迭代不及预期，AI应用落地不及预期，政策与合规风险。