2025年“AI+金融”系列专题研究：金融是AI应用落地的绝佳“试验田”（附下载）

主要观点总结

该文章主要讨论了金融领域AI的应用及发展趋势。随着大模型技术的成熟，金融行业作为数据、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。文章分析了内外因素驱动金融AI落地加速的原因，并指出金融大模型相关招投标已开始加速，DeepSeek等推理大模型的推出成为金融机构AI部署的拐点。文章还讨论了AI在金融行业的应用场景和效果，以及金融机构对AI技术的投入情况。

关键观点总结

关键观点1: 金融领域AI应用加速发展

随着大模型技术的成熟，金融领域的AI应用正在加速发展。金融行业的数据、信息、决策密集型特性使其与大模型技术高度契合。

关键观点2: 内外因素驱动金融AI落地加速

金融行业AI转型的动力来自内部需求和外部政策驱动。内部需求方面，金融机构IT支出持续扩张，金融大模型等新兴生产力的崛起推动了科技需求。外部政策方面，人工智能相关政策的持续落地为金融机构的数字化转型提供了强劲外部驱动。

关键观点3: 金融大模型相关招投标加速

金融机构在AI领域的大模型相关招投标已经开始加速，项目数量和金额都在增长。银行是发起大模型相关采购项目最多的机构。

关键观点4: DeepSeek等推理大模型的推出成为金融机,AI部署的拐点

推理大模型增强了AI解决复杂金融问题的能力，以DeepSeek为代表的大模型在金融领域的应用正在加速渗透。

关键观点5: AI在金融行业的应用场景和效果

AI正在金融行业的核心业务流程和中后台场景中加速渗透，未来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。