金融机构正成为大模型应用最活跃的行业之一。国信证券《投研范式的革新——当大模型遇到大资管》报告显示，在大模型落地案例中，金融行业占比高达36.7%，其中银行占比15.4%、证券8.8%、保险6.5%、其他金融6.0%。DeepSeek发布以来，国泰君安、中信建投、汇添富基金、邮储银行、新华保险等数十家金融机构纷纷部署大模型，在运营管理和业务创新中应用。本文从证券、基金、银行、保险四个领域，解析大模型在金融行业的落地进展与价值。
证券领域——从智能投顾到风控合规全场景覆盖
AI赋能证券业务可以分为业务服务、运营管理和监管科技三大类。业务服务主要包括智能投行、智能投顾、智能投研、智能投资、智能营销、智能客服等场景；运营管理包括智能风控、智慧运营、智能办公等场景；监管科技则涉及身份识别、监管数据支撑、风险预警等场景。国泰君安已完成DeepSeek R1本地化部署，赋能和拓展“君弘灵犀”在智能问答、智投服务、投教、行业研究、市场分析、合规风控、信息检索、文档处理等多个核心业务场景。中信建投在2024年上半年接入DeepSeek大模型，推动AI在风险管控及业务创新等领域的深度应用，尤其在风控领域构建起全天候7x24小时的舆情监测网络，将新闻响应时效缩短至分钟级。广发证券完成DeepSeek V3和R1接入，优化智能客服、代码生成辅助、智能投研等场景。国信证券在智能问答、投资顾问、个股分析等场景初步验证DeepSeek效果，计划应用于金太阳APP、财富管理、投资银行、投研分析等核心业务。国内某证券公司大模型集成平台构建基础设施层、平台层、服务层和应用层四层架构，训练出感知AI、认知AI、生成式AI和RPA，应用于内部管理、投研、投顾、投教、合规简报生成和IT研发代码生成等领域。
基金领域——从后台运营到投研分析的全面智能化
大模型已经在基金行业的智慧办公、智能投研、智能投资、智能营销、智能审核、智能投教等多个场景落地，着重解决了以往业务过程中人工重复操作、流程不畅、运作效率不高等难点。汇添富基金已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景。富国基金部署了包括DeepSeek在内的多款开源模型，经过探索验证，本地化部署模型在内部数据加工、代码辅助生成、文字生成、企业级RAG、研报解读等应用方向上达到了可用阶段。天弘基金正在对DeepSeek模型技术全面跟进，对其模型测试业务效果、利用其训练自身大模型、开发强化学习路径等，部分探索已有进展。兴证全球基金已完成DeepSeek模型的私有化部署，接入公司AI平台，供投资研究、交易、客户服务等应用系统调用。AI大模型在基金行业以后台运营工作为抓手，逐步向中台乃至前台推进，研报分析、投研会议总结、智能算法、客服辅助等方面已发挥关键作用，基金业务正从自动化走向智能化。
银行与保险领域——风险识别与效率提升双突破
银行和保险机构对大模型的应用更加聚焦业务提质增效。银行方面，邮储银行本地部署DeepSeek V3和R1推理模型，新增逻辑推理功能，通过深度分析精准识别用户需求，提供个性化和场景化服务方案。北京银行完成DeepSeek V3和R1满血模型、R1蒸馏模型和Janus Pro多模态模型的适配，已在AIB平台、京行智库、客服助手、京客图谱等多个业务场景试点应用。江苏银行利用DeepSeek-VL2多模态模型实现合同质检智能化，将嵌套表格、手写体混合排版等复杂场景识别成功率提升至领先水平，利用识别结果结合外部数据智能检测校验合同信息，对风险较高交易提前发出预警，信息识别及预警响应速度提升20%。保险领域，新华保险接入DeepSeek-R1、V3两款模型，打造个人AI助理，保险配置建议基本达到“私家顾问”水平。中国人寿智能信用系统通过AI技术主动预警信用风险，从被动响应转向主动预防；太平资产FOF智能管理平台应用AI算法优化大类资产配置和基金筛选，业务效率提高40%；阳光正言GPT模型应用于人伤理赔场景，定损单证自动分类准确率达95.6%。
金融机构DeepSeek大模型应用场景| 机构 | 部署进展 | 核心应用场景 |
|---|
| 国泰君安 | 本地化部署R1 | 君弘灵犀、智能问答、投顾、投教、研报分析 |
| 中信建投 | 本地化部署R1 | 7x24小时舆情监测、风险管控 |
| 汇添富基金 | 私有化部署DeepSeek | 投资研究、产品销售、风控合规、客户服务 |
| 邮储银行 | 本地部署V3+R1 | 小邮助手、用户识别、智能客服 |
| 新华保险 | 接入R1+V3 | 个人AI助理、销售支持、办公辅助 |
大模型金融应用趋势——从试点走向规模化落地
DeepSeek的降本增效特性正在推动金融行业大模型应用从试点走向规模化。一方面，DeepSeek-V3每百万tokens输入成本仅0.27美元，远低于国际主流模型（GPT-4o为2.5美元、Claude-3.5为3美元），使金融机构可以以较低成本调用高性能大模型能力。另一方面，DeepSeek的开源策略和本地化部署能力满足了金融机构对数据安全和合规的严格要求。金融机构对大模型的应用正从通用运营场景向核心业务场景延伸——从最初的智能客服、代码辅助，逐步渗透到投资研究、风险控制、合规审查、客户服务等高价值环节。券商方面，AI赋能智能投行、智能投研、智能投资等前台业务；基金方面，AI赋能投资研究、产品创新、客户服务等核心环节；银行方面，AI赋能信贷审批、合同质检、风险预警等关键流程；保险方面，AI赋能展业、理赔、风控等全链条。预计2025-2027年，AI大模型将在金融行业实现从“试点探索”到“规模化渗透”的跨越，金融科技投资中AI相关占比有望持续提升。
