行业驱动力 - 金融行业作为数据、信息、决策密集型产业，其数智化转型需求与大模型技术特性高度契合[1] - 人工智能相关政策和顶层设计为金融机构向“人工智能化”转型提供外部驱动，例如2025年5月人民银行科技司司长提出要稳妥有序推进人工智能大模型应用[2] - 金融机构IT支出的持续扩张为AI落地提供强劲内驱，2024年以来金融行业大模型相关招投标已开始明显加速[2] 技术发展拐点 - 通用大模型技术已跨越“技术验证”向“产业适配”的关键拐点，AI在垂直领域的规模化应用落地将进入加速期[2] - 2025年DeepSeek R1的发布助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减，并实现模型开源，成为金融机构本地化部署AI的行业拐点[1][3] - AI应用已在各类金融机构的核心业务领域以及中后台场景中加速渗透，未来AI有望重构金融业务流程和组织架构[1] 技术路径与应用形式 - AI与金融结合的两条技术路径：一是通用模型结合金融语料进行训练，二是开发金融垂类大模型[3] - 金融垂域模型相比通用模型更适合解决金融行业具体问题，与行业需求和合规性要求更加匹配[3] - 在应用形式上，AI智能体尤其是多智能体协作已成为未来重点研发方向，智能体主要面向需要AI自主承担长流程工作任务的高规划要求场景[3] 投资关注领域 - 金融信息服务领域相关标的包括同花顺、九方智投控股、指南针[4] - 第三方支付领域推荐标的包括新大陆、新国都，相关标的包括拉卡拉[4] - 银行IT领域推荐标的包括宇信科技、京北方、广电运通、神州信息、中科金财、高伟达、天阳科技，相关标的包括长亮科技[4] - 证券IT领域推荐标的包括恒生电子、金证股份、顶点软件[4] - 保险IT领域推荐标的包括新致软件、中科软[4]