行业技术趋势 - 以DeepSeek为代表的开源大模型生态发展及“慢思考蒸馏”等技术成熟，推动小参数模型性能显著提升，使得高性能AI系统的部署门槛大幅降低 [3] - 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 [3] - 成本降低不仅体现在技术部署层面，更推动了智能金融服务覆盖范围的扩大 [3] 行业应用与市场影响 - 过去受限于算力成本与技术要求的中小银行、地方金融机构，如今能借助轻量化、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 [3] - 上海银行AI手机银行以对话式服务替代传统界面，微众银行数字营销系统降低获客成本，表明中小机构正通过AI技术实现服务模式创新与运营效率提升 [3] 行业发展策略与方向 - 智能金融的发展始终需要以业务场景为核心导向 [3] - 未来需注重技术的前瞻性，如构建“通算+智算”双驱动的韧性基础设施 [3] - 需坚持风险可控和伦理合规，确保算法可解释、数据可信任 [3] - 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 [3] - 需通过建立专业化AI人才队伍，实现技术能力与业务需求的深度耦合 [3]