行业核心观点 - 金融行业的AI创新已进入以大模型为关键抓手的新阶段，开源生态的崛起推动行业进入普惠期，其特征为模型全能化、技术普惠化、应用全面化与创新全民化 [1][3][8] - 以DeepSeek R1为代表的开源大模型及“慢思考蒸馏”等技术成熟，显著降低了AI部署门槛和推理成本，使得高性能AI系统能够被更广泛地应用 [3][5][10] - 成本降低推动了智能金融服务覆盖范围的扩大，使过去受限于算力成本与技术门槛的中小银行及地方金融机构得以应用轻量化AI解决方案，实现服务与运营升级 [5][10] - 智能金融的发展需以业务场景为核心导向，未来需兼顾技术前瞻性、风险可控与伦理合规，并构建规模化智能体平台、数字原生架构及专业化人才队伍 [6][11] 智能金融五大核心趋势 - 趋势一：慢思考技术拓展复杂业务场景：以DeepSeek为代表的“慢思考”（思维链）技术显著提升逻辑推理能力，在信贷授信决策、虚增销售识别、客户潜在需求洞察及舆情深度分析等场景中发挥关键作用，助力实现客户服务精准化、风险管理前瞻化、运营管理自动化 [3][8][9] - 趋势二：推理成本降低助力智能金融普惠规模发展：通过模型蒸馏等技术，小参数模型性能大幅提升，显著降低了AI部署门槛和推理成本，使广大中小金融机构能够广泛应用AI技术，从核心业务延伸至更多长尾场景 [3][9] - 趋势三：智能体迭代升级驱动金融智能新时代：金融智能体正从“推理者”向“智能体”阶段演进，通过增强的信息获取、决策和执行能力执行复杂金融任务（如交易监控、资产配置、风险评估），并通过会话式界面串联业务功能，提升服务效率与便捷性 [4][9] - 趋势四：多模态大模型能力突破，革新智能金融新范式：多模态大模型实现了文本、图像等多类信息的深度融合与理解，为反洗钱、票据识别、协查分析等场景带来全新解决方案，推动AI从表层信息处理向深度逻辑推理演进 [4][9] - 趋势五：大模型应用稳妥推进，赋能金融“五篇大文章”：在高质量发展背景下，金融业将稳妥推进AI大模型应用，为科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融提供智慧动能，助力金融强国建设 [4][9] 技术发展与行业影响 - 开源大模型生态（如DeepSeek）的发展与“慢思考蒸馏”等技术的成熟，使得小参数模型性能显著提升，大幅降低了高性能AI系统的部署门槛 [5][10] - 技术突破使得各类金融机构能够在更多业务场景中应用AI技术，从核心业务拓展到更多长尾场景 [5][10] - 成本降低推动了智能金融服务覆盖范围的扩大，使中小银行、地方金融机构能借助轻量化、高效率的AI解决方案，实现客户服务精准化、风险管理前瞻化和运营管理自动化 [5][10] 行业实践案例 - 上海银行AI手机银行以对话式服务替代传统界面，实现了服务模式创新 [5][10] - 微众银行数字营销系统通过AI技术降低了获客成本，提升了运营效率 [5][10] - 案例表明中小金融机构正通过AI技术实现服务模式创新与运营效率提升 [5][10] 未来发展方向 - 智能金融发展需以业务场景为核心导向 [6][11] - 需注重技术前瞻性，如构建“通算+智算”双驱动的韧性基础设施 [6][11] - 需坚持风险可控和伦理合规，确保算法可解释、数据可信任 [6][11] - 需构建支持规模化应用的智能体平台，打造数字原生的架构与安全治理体系 [6][11] - 需建立专业化AI人才队伍，实现技术能力与业务需求的深度耦合 [6][11]