核心观点 - 大模型技术已进入与业务深度融合的关键时期，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30% [8] - 大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，部署周期已缩短至平均6-12个月 [9] - 企业正致力于深化业务场景探索，以释放大模型带来的商业价值 [10] - 超过47%的企业认为，与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键 [11] 大模型技术发展与应用 - 大模型技术已成为AI领域的焦点，驱动了AI应用的升级和创新，企业正加快步伐寻找能够迅速构建商业闭环的应用场景 [13] - 37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30% [14] - 大模型技术对企业价值的贡献可从对内赋能与对外服务两大维度进行阐释，涵盖工作效率提升、用户体验创新等8大方向 [16][18] 大模型服务商竞争与创新 - 大模型服务商加快步伐，推动技术从创新突破走向企业应用的实际转化，满足各行各业对智能化转型的迫切需求 [22] - 火山引擎通过丰富豆包大模型家族、打造HiAgent平台等方式，降低企业使用门槛，加速智能化转型 [23] - 大模型技术服务商通过构建行业大模型落地联盟、提供专业咨询和培训服务等手段，提升服务能力 [24] 企业落地大模型的挑战 - 高算力成本是企业落地大模型的主要挑战，92%的企业认为缺少算力资源是最大障碍 [28][29] - 模型精度不足、选择错误的机会成本、实际回报与预期差距大等问题也阻碍了大模型的落地 [31][32] - 模型部署过程中，选型困难、通用模型与专业需求不匹配、上线性能难以保证等问题普遍存在 [34][35] 大模型落地收益与案例 - 大模型落地周期多在6-12个月，率先落地的企业已展现清晰的收益曲线，包括工作效率提升、用户体验升级等 [38][42] - 上汽乘用车通过引入豆包大模型，快速处理用户反馈，显著提升服务反馈和质量改进 [42] - 火山引擎助力中国飞鹤落地AI技术，提升运营效率和市场竞争力，智能问答项目实现100%的问答响应率 [43] 大模型应用场景扩展 - 大模型应用场景不断拓宽，涵盖金融、互联网、零售消费、医药健康、智能终端、游戏、企业服务、文化娱乐、教育科研、汽车等十大领域 [65][66] - 金融领域重点应用在智能客服、内部知识管理、研报分析等场景，互联网领域则集中在搜索问答、广告推送、商品推荐等方面 [70][71] - 零售消费领域通过图文生成能力降低人力成本，医药健康领域则主要用于药物研发、智能问诊助手等辅助场景 [72][73] 大模型业务落地能力建设 - 大模型业务落地能力建设分为计划准备、模型部署、迭代优化三大阶段，企业需从战略高度规划大模型的落地 [49][52] - 计划准备阶段需明确初始意愿、剖析目标任务、搭建跨部门团队，模型部署阶段则需科学规划资源投入、模型选择、效果预测等 [52][56] - 迭代优化阶段需持续提升智能体应用效能、拓展跨业务领域应用，并关注企业整体战略规划的影响 [58][59] 大模型落地思维误区 - 企业在大模型落地过程中容易陷入技术指标与商业应用、成本负担与成本优化、开发流程与全周期开发工具等思维误区 [61] - 短期产出与长期投入、安全隐私与大模型商业价值之间的平衡也是企业需要破除的误区 [61] 大模型成功落地案例 - 赛力斯通过豆包大模型提升用户反馈闭环效率，优化业务部门决策支持 [84][87] - 上汽乘用车利用豆包大模型高效处理海量用户反馈，精准分析用户需求 [90][93] - 海尔消金通过豆包大模型提升信贷资产管理效率，客服坐席助手摘录准确率超过95% [95][102] - 中国飞鹤利用AI技术实现全面智能化转型，智能问答项目保持超过95%的高准确率 [104][110] - 中手游为《仙剑世界》打造AI NPC生态，提升游戏服务稳定性和玩家体验 [111][118] - 浙江大学通过火山引擎HiAgent平台构建智能化教育环境，提升教学、科研、校园服务效率 [119][123] - 苏泊尔通过豆包大模型和扣子平台构建AI驱动的"居家食养健康"物联场景生态 [124][129] - 海底捞利用豆包大模型高效完成客户评价分析，提升服务质量洞察 [130][133]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1] 核心观点 - 金融科技行业未来三年将重点建设金融科技治理、数据能力建设、数字技术金融应用、金融服务智慧再造、监管科技的全方位应用等领域 [2] - 金融机构通过构建开放的金融行业生态，提升金融服务的广度与深度，增加客户粘性和额外收入来源 [4] - 大型银行通过构建开放生态提升业务韧性和拓展业务收益，预计到2025年，60%的头部银行将通过多行业生态系统共享数据、应用和运营 [7] - 云原生技术在金融行业中的应用将提升金融机构的敏捷性和弹性，但需加强分布式架构能力和云原生安全 [12] - 未来三年，金融机构将加大在开放金融、金融云原生、金融数智化、区块链/数字货币与跨境支付、隐私保护计算、量化交易、物联网金融、金融安全、客户体验、绿色金融等领域的科技投入 [17] 开放金融/嵌入式金融 - 开放金融的核心在于基础设施的有效连接、商业模式的创新、API的安全及管理、数据资产化 [6] - 金融机构通过开放API和数据资产化，实现数据、服务、技术的共享和集成，提升数据价值和使用效率 [21] - 未来，开放金融/嵌入式金融服务将无处不在，渗入人们生活及产业中的不同场景 [10] - 平安银行通过星云联盟构建开放互联生态体系，整合金融资源、客户资源，为生态伙伴提供标准化产品和服务 [20] 金融云原生 - 云原生技术赋予金融机构敏捷、弹性的能力，但需提升云原生关键技术能力（如微服务、容器、动态编排和DevOps等技术） [12] - 84%的金融机构正计划实施或在单点实验利用云原生技术满足金融业务快速响应和敏捷弹性的需求 [25] - 某股份制商业银行通过核心系统云原生改造，提高了系统的可靠性、灵活性和可扩展性 [27] - 未来，基于云原生的AI应用和数据管理将更有效地推进业务敏捷发展 [31] 金融数智化 - 金融机构通过大数据和AI技术提升业务的数智化水平，打造数智化能力（如大数据平台、AI中台等） [51] - 某股份制银行利用大数据、云计算、机器学习等技术全面提升金融服务和风险控制能力 [53] - 未来，65%的金融机构将借助于AI大模型平台/工具提升其金融业务的数智化能力 [57] 区块链/数字货币与跨境支付 - 央行数字货币（CBDC）通过区块链技术提高交易效率、降低交易费用，未来3年基于数字货币的跨境支付在市场中的占比将达到10%～30% [58] - 区块链技术在跨境支付领域的应用提升对账效率、降低交易费用，支持金融机构的反洗钱和反欺诈工作 [61] - 到2026年，15%的跨境支付将通过区块链驱动的消息处理及结算进行 [64] 隐私保护计算 - 隐私保护计算技术通过多方安全计算、可信执行环境、联邦学习等技术实现数据的安全共享和流通 [66] - 未来，隐私保护计算技术的应用将从零售业务应用加速升级到对公业务应用 [67] - 某国有银行通过区块链和隐私保护计算技术建立可信底座，实现数据共享和流通 [68] 量化交易 - 量化交易在证券、期货、外汇市场上快速发展，机器学习、知识图谱、AI算法等技术将广泛应用于高频量化交易 [71] - 低延时技术在高频量化交易中的应用显著提高交易成功率 [74] - 高可用的系统架构在高频量化交易中的应用提升数据处理效率和系统稳定性 [75] 物联网金融 - 物联网技术在金融服务领域的应用提升数据获取及互联互通、资产联接管理、实物资产安全等方面的价值 [98] - 平安银行通过星云IoT OS实现物联网设备统一聚合与管理，赋能中小微企业数字化转型 [99] - 网商银行通过卫星遥感技术识别农作物面积和类型，为农业用户提供高效便捷的金融贷款服务 [102] 金融安全 - 金融机构通过WAF、ASS、DBSS构建纵深安全防御体系，防范外来攻击 [104] - 到2025年，60%的金融机构将使用态势感知技术提升网络安全水平 [106] - 数据安全治理成为推进数据安全的主要方式，涵盖信息保护和数字信任 [131] 客户体验 - 金融机构通过人工智能、虚拟现实等技术优化客户体验，提升客户互动情境 [137] - 到2025年，40%的大型银行将使用基于人工智能的情绪分析手段提升客户体验 [141] - 客户努力值（CES）逐渐成为金融机构衡量客户体验的重要指标 [114] 绿色金融 - 银行基于碳账户形成的碳金融体系推动社会企业向低碳企业转型 [118] - 到2027年，60%的银行信贷决策将基于ESG等另类数据 [156] - 物联网技术和分布式账本技术推动更多公募证券具备ESG标识 [145]