AI+金融：行业AI投入积极，金融IT迎来破局新思路

核心观点与趋势

• AI在金融行业的应用前景广阔：开源大模型（如Disease）的推出显著提升了AI技术的可用性，金融机构表现出强烈的付费意愿和需求，尤其在金融服务和IT服务领域潜力巨大。
• 政策支持与投入加速AI深度应用：政策推动数字金融高质量发展，金融机构对AI投入积极，预计2027年国内金融科技投入达5800亿元，AI应用从工具层向决策层逐步深化。

关键数据

• 金融机构AI投入：超半数受访机构未来一年半内将增加AI预算（占比30%-39%）。
• AI应用场景：目前主要集中在信息处理和内部运营，深度决策类应用占比逐步提升，呈现从业务边缘到核心的落地进程。

供给端参与者及其布局

• 金融IT服务商：
  • 同花顺：2019年提出AI战略，2024年推出基于大模型的智能投顾产品“同花顺问财”，推出IPC版（基于金融值和代码大模型）。
  • 恒生电子：推出光子系列模型应用和YMQ产品，覆盖投顾、客服、运营等业务领域。
  • 金证股份：拥有资源大模型，推出AI应用并签约客户，参股公司推进大模型与合规风控平台落地。
• 其他参与者：
  • 九方：推出数字人九哥、9方0C（对话智能体）、九方智研（投研智能体），上线东方财富APP。
  • 蚂蚁：发布蚂蚁金融大模型、智能金融助理知小宝和智能业务助手知小助。
  • 柯兰：布局数据库AI增强（AIGB）、AI机器人、AI数据中心。

技术与产品创新

• 同花顺：智能编码助手2.0升级，同创智能体平台（支持行业应用开发）。
• 恒生电子：光子系列模型应用，YMQ产品。
• 金证股份：资源大模型，AI应用落地。
• 蚂蚁：蚂蚁金融大模型，知小宝、知小助。

案例与实践

• 智能客服与服务营销：某股份制银行新一代智能客服系统，某国有大型银行分行一体机解决方案。
• 代码开发助手：cocoon提升开发效率，中级开发人员一整天的工作可由初级人员一小时完成。

潜在挑战

• AI技术接受度：部分机构对AI技术的接受仍需时间。
• 行业增长预期：AI应用深度和广度仍需拓展。
• 供应链风险：需关注AI技术供应链的稳定性。

研究结论

AI与金融的融合正开启新的增长机遇，金融机构对AI投入积极，金融IT服务商通过技术布局和产品创新推动行业智能化升级，但需警惕潜在挑战。