东吴证券报告指出，金融业是AI+的天然沃土。金融业作为数据密集型产业，在日常业务中积累了海量用户及交易数据，与AI技术应用天然契合。国内外金融机构正积极探索生成式AI在业务场景落地，主要分为智能服务、智能投研、金融风控、生产赋能四大领域。未来AI+金融将实现“金融行业数据可信加工流通→可信AI算法→数据要素×行业”的模式，持续赋能金融行业发展。可信数据与可信模型相互促进，AI金融将持续迸发活力。
金融业是AI+的天然沃土
金融业作为数据密集型产业，在日常业务中积累了海量用户及交易数据。从客户基本信息、交易流水、信用记录到市场行情、企业财报，金融行业拥有结构化与非结构化数据的天然优势，与AI技术应用天然契合。
国内外金融机构正在积极探索生成式AI在业务场景落地。AI应用主要可以分为四大领域：智能服务、智能投研、金融风控、生产赋能。通用大模型在金融行业可以直接承担智能客服、智能报表分析、智能投顾等功能，叠加训练金融知识库后训练成为金融行业大模型，再针对性添加工具箱可打造为多模态金融大模型。
金融行业大模型从侧重场景、技术参数等方面，可以分为知识增强与任务增强大模型，分别扮演行业专业人员（信贷经理、理财专家、保险销售等）与平台化金融行业专家的角色。
智能服务：不受时空限制的个性化服务
智能服务是AI金融最成熟的落地场景之一。一方面，智能客服不受时间地域限制、提供精确的个性化解决方案，24/7全天候服务大幅提升用户体验并降低人力成本。另一方面，智能营销能够生成个性化产品推荐，通过分析用户画像和行为数据实现精准触达和高效转化。
AI大模型在智能服务中的应用包括：智能语音客服、在线文字客服、个性化理财建议、智能投顾等。相比于传统规则式客服，大模型驱动的智能客服具备更强的语义理解和上下文推理能力，能够处理更复杂的用户咨询场景。
保险领域同样受益于AI智能服务，智能核保、智能理赔、保单管理等方面均实现了AI化升级。中科软、新致软件等保险IT龙头在AI保险领域积极布局。
智能投研与金融风控：从数据洞察到风险预警
智能投研为金融机构提供更深入的行业洞察、更全面的信息，提升行业研究的效率和准确性。通过实时分析市场行情、企业财报等数据，生成式AI能够识别潜在的市场风险和投资机会，形成直观的市场趋势分析和预测报告。
AI投研的应用场景包括：自动化财报分析、新闻舆情监测、研报生成、投资组合优化等。大模型能够快速处理海量非结构化信息，提取关键数据并生成可读性强的分析报告，极大提升投研人员的工作效率。
金融风控方面，通过建立风险模型，生成式AI可以识别传统模型难以检测到的风险信号和异常情况、预测信用风险和欺诈行为。通过构建知识图谱，生成式AI能够帮助金融机构精准识别潜藏的灰黑色产业链，反制不法行为。
AI风控的应用包括：反欺诈检测、信用评分、异常交易监测、合规审查等。大模型在风控领域的能力正从“规则执行”向“模式识别”和“预测预警”升级。
可信数据与可信模型的双向促进
未来AI+金融将实现“金融行业数据可信加工流通→可信AI算法→数据要素×行业”的模式，持续赋能金融行业发展。可信数据与可信模型相互促进，形成正向循环。
可信数据层面：金融行业对数据的准确性、安全性、合规性要求极高。通过隐私计算、联邦学习等技术实现数据可信流通，在保护隐私的前提下释放数据价值。
可信模型层面：金融AI模型需要具备可解释性、鲁棒性和公平性。模型决策过程应当可追溯、可审计，符合监管要求。随着可信AI技术的成熟，金融机构对AI的信任度和采纳意愿将持续提升。
AI+金融将持续迸发活力。从营销获客、客户服务、风险控制到投资决策，AI正在重塑金融行业全链路。数据要素与AI算法的深度融合将催生更多创新应用场景。
投资建议与风险提示
AI金融赛道发展确定性高，建议关注：AI+资管（恒生电子、顶点软件）、AI+银行（宇信科技、天阳科技、京北方、长亮科技）、AI+保险（中科软、新致软件）。
风险提示：技术突破不及预期；产品商业化进展不及预期；数据安全和隐私保护监管趋严。
表：AI金融四大应用领域| 应用领域 | 核心功能 | 价值体现 |
|---|
| 智能服务 | 智能客服/智能营销/个性化推荐 | 降本增效，提升客户体验 |
| 智能投研 | 自动化分析/趋势预测/研报生成 | 提升研究效率与准确性 |
| 金融风控 | 反欺诈/信用评分/异常监测 | 降低风险损失 |
| 生产赋能 | 代码辅助/合规审查/自动化办公 | 提升内部运营效率 |
风险提示
政策力度与落地不及预期；技术突破不及预期；产品商业化进展不及预期。
