文章核心观点 金融行业正系统性拥抱AI，金融大模型从“效率工具”升级为“战略引擎”，有望重构金融服务全生命周期管理，但应用中存在提升模型准确性、实现技术投入可持续、应对数据和隐私保护挑战等问题；东方财富发挥数据和技术优势推进AI在金融核心场景应用落地，还提出金融机构实现金融科技与投保结合及加快基金投顾业务发展的建议 [1][2][9] 金融行业AI应用变化 应用覆盖面扩大 - 金融行业对AI认知经历谨慎观望、战略重估到全行业系统性拥抱三个阶段，大模型落地应用从试点迈向规模化 [2] - DeepSeek等高质量、低成本开源模型降低应用部署门槛，促进金融AI应用生态繁荣 [2] 场景化结合深度提升 - 金融机构对大模型态度从“是否要做”转向“如何做深”，推动应用从基础场景向分析决策场景融入 [3] - 应用深化使解决大模型内生问题更紧迫，行业正构建评测标准为安全治理提供指引 [3] 东方财富大模型探索与创新 开启AI投研新范式 - 传统投研模式难覆盖全市场标的，大模型与投研需求场景契合度高 [6] - 公司推出妙想投研助理，推动投研行业从“经验驱动”向“数据+算法驱动”跃迁 [6] 做强模型能力 - 完善模型“金融思维链”，使其深度理解金融规范和业务要求 [7] - 推出信源分级机制，提高妙想对信源分析辨别能力 [7] - 革新隐私保护与安全架构，建立全流程风险防控体系 [7] 构建开放金融生态 - 联合产学研主体推动行业规则共建，发布金融开源评测数据集 [8] - 参与金融大模型领域标准编制，为行业安全稳健发展贡献力量 [8] 金融大模型对券商业务变革 支持投研业务 - 以“人机协同”模式颠覆传统投研工作范式，高效赋能投研 [9] 赋能客户服务 - 从“标准化响应”转变为“个性化交互”，拓展服务边界 [9] 助力风控体系建设 - 从“事后分析”转向“事前预警”与“事中监控”，构建动态风险防控体系 [9] 金融机构应用大模型挑战 提升模型准确性 - 金融场景对模型精确度与可解释性要求高，大模型多步推理可靠性待提升 [10] 实现技术投入可持续 - 大模型算力需求指数级增长，运维与升级资金压力大 [11] - 需平衡技术引入成本与价值创造，合理配置计算资源 [11] 应对数据和隐私保护挑战 - 应用涉及海量金融数据分析，需保护数据安全，规范数据流动 [11] 金融科技与投保结合建议 建立差异化服务体系 - 运用金融科技建立精细化客户画像，提供个性化、差异化服务 [12] 创设多元化产品矩阵 - 提供智能化投顾服务，创设普惠性产品，提升金融服务覆盖面 [12] 输出趣味性投教内容 - 通过新媒体平台和创新形式，提升投教体验互动性和趣味性 [12] 构建健全数据保护体系 - 开发利用数据保护前沿技术，筑牢隐私和数据安全防护盾 [12] 加快基金投顾业务发展建议 “投”端 - 扩大参与主体和可投资产品品类，提供全面定制化投顾策略 [13] “顾”端 - 建立健全人才培养和激励机制，提升陪伴式服务能力 [13]