文章核心观点 - 金融行业是AI应用落地的绝佳试验田，其数智化转型需求与大模型技术特性高度契合 [1] - 2025年DeepSeek R1的发布成为金融机构本地化部署AI的行业拐点，助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减 [1] - AI应用已在各类金融机构核心业务及中后台场景加速渗透，未来有望重构金融业务流程和组织架构 [1] 行业发展驱动力 - 金融行业作为数据、信息、决策密集型产业，具备AI规模化应用落地的内在条件 [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 [2] - 金融机构IT支出持续扩张，为AI落地提供强劲内驱力，2024年以来金融行业大模型相关招投标明显加速 [2] 技术路径与应用形式 - AI与金融结合有两条技术路径：通用模型结合金融语料训练，以及开发金融垂类大模型 [2] - 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 [2] - AI智能体尤其是多智能体协作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 [2] - 大模型普遍应用在理解、问答、信息提取等短思考金融场景 [2]