在金融科技迅猛发展的浪潮中，智能理财作为其中的重要创新领域，正深刻改变着财富管理行业的格局。智能理财本质上是一种在线理财服务，它运用大数 据、云计算、人工智能等现代信息技术，依据投资者的风险偏好、财产状况以及预期收益目标等个性化需求，借助资产配置模型匹配出最优的智能理财组 合，并提供自动化的资产配置建议。 与传统理财依赖理财师和投资顾问不同，智能理财的核心技术优势显著。大数据和人工智能是其最关键的技术支撑，用户行为大数据与金融交易大数据为机 器学习提供了丰富的"养料"，进而驯化出人工智能这一智能理财的核心。通过对海量数据的分析，智能理财能够深入了解投资者的需求和市场动态。 智能理财还具有门槛低、费率低的特点。传统理财服务往往只面向中高净值人群，且每年收取的咨询费率较高。而智能理财大大降低了投资门槛和服务费 率，使得广大普通投资者，即长尾市场的客户，也能够享受到专业的理财服务。以美国的智能理财平台Betterment和Wealthfront为例，它们通过互联网信息 技术手段，让小额投资者也能获得个性化的财富管理服务。 渗透率不足美国1/5，中国智能理财靠什么跑出38%年增速？ 2024年全球智能理财市场规模大约 ...

21世纪经济报道记者 边万莉 实习生 余姿桦 上海报道 "当算法读懂人性的金融需求，银行将不再是一座冰冷的金库，而成为流淌着智慧与温情的金融生命 体。"近日，重庆富民银行行长赵卫星在2025中国国际金融展上演讲时如是说。 自金融大模型兴起以来，银行业的运营逻辑与服务范式正在经历深层重构。对中小银行而言，尽管面临算力、数据、人才等现实制约，却也因组织灵活、本 地贴近、响应快速等优势，捕捉到了智能化转型的突破口。作为中西部地区首家获批开业的民营银行，重庆富民银行在大模型应用上已实现落地成果转化， 且正持续深化探索实践。为了解中小银行应用金融大模型的挑战与破局之道，21世纪经济报道"对话数字金融30人"栏目邀请赵卫星进行了深入专访。 赵卫星表示，金融大模型的应用需从战略层面重构认知逻辑，通用大模型与垂直领域专业能力的协同性远胜于孤立开发专业模型。同时，要警惕技术应用误 区，大模型应优先解决风控、审计等核心场景的"人机协同"问题，而非盲目追求技术标签化。未来，银行需从"产品主导"转向"客户需求驱动的智能体生 态"，让金融产品真正适配企业经营需求，而非受制于传统风险偏好。 大模型催生"算法银行" 《21世纪》：大模型是 ...

金融大模型应用与挑战 - 大模型技术已成为金融机构构建核心竞争力的战略制高点，显著提升信息处理效率和报告撰写等任务支持能力，帮助降低生产成本 [3] - 金融大模型在投资建议等关键环节面临监管准确性要求（需近乎100%正确）、责任归属界定不明确及"共振效应"风险（可能放大市场波动）等核心制约 [3][4] - 应对挑战需从三方面突破：建立标准化数据治理体系、加强垂直领域模型研发、构建多层次人机协同机制确保可监管性 [4] 外资涌入与中国资本市场 - 中国资本市场对外开放政策持续加码，包括优化QFII准入管理、扩大外资可交易期货期权品种至100个等举措 [5] - 过去二十年境外资本在中国市场获得可观回报，外资进入带来国际经验、专业能力和管理方法，推动市场规范化与成熟化 [5][6] - 境内外投资者优势互补：境外机构依托全球研究能力（投研体系覆盖率达70%），境内机构则掌握本土市场洞察力与非正式信息渠道 [6] 金融科技发展趋势 - 金融行业数字化转型领先，大模型已被超80%机构投资者采用，但需解决数据脱敏（当前达标率不足60%）与业务逻辑匹配问题 [3][4] - "共振效应"引发监管关注，当多机构采用同类AI模型时，趋同建议可能导致系统性风险，目前各国尚未形成统一应对标准 [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长 [6] - AI+金融时代从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括后台部门效率提升、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [6][27][28] - AI赋能券商、互联网金融、保险、银行等行业，提升效率、促进业务增长、开拓新生业务 [6] - 推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [6][93] 根据相关目录分别进行总结 AI+金融，科技辅助脑力劳动 - 金融行业科技投入年均复合增速快，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74%，除银行外各行业投入占比逐年提升 [11] - AI+金融引领金融科技范式变革，金融大模型结合金融业务场景与数据资源，优势明显，应用将重塑金融服务生态 [19][21] - 国内金融垂类大模型百花齐放，如恒生电子、蚂蚁金服、腾讯云、东方财富等公司推出相关模型，赋能金融业务 [26] - AI从存量、增量两方面利好金融行业，存量业务包括提升后台效率、增强客户粘性、提高存量业务边际增长率；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用应运而生 [27][28] AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 - AI赋能券商业务有与现有模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [33] - 国内券商接入DeepSeek等大模型技术，截至2025年3月超20家券商完成DeepSeek - R1模型本地化部署，该模型性能优、安全合规、场景渗透广 [37] - AI终端辅助人力，提升券商后台基础工作效率，部分券商引入AI工具提高合规风控等岗位效率 [40] - AI赋能券商业务，智能客服嵌入APP提升客户交互率，智能营销推动金融产品精准推送，促进存量业务增长 [45] - 新生业务条线包括智能投顾与财富管理范式升级、投研范式智能化重构、机构服务深度赋能、风控合规实时化升级 [46] AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 - AI赋能证券科技业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [49][50] - 国产大模型掀起金融科技智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家头部证券科技公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [54] - C端智能投顾自动化定制投资建议，AI赋能人工投顾提高服务效能，优化广告投放精准度；B端AI大模型生成投研报告，支持分析师提炼结论，赋能存量业务增长 [60] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境金融服务与多语言支持、AI投教与认证体系、数据资产化与API经济 [61] AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 - AI赋能保险业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [64][65] - 国产大模型掀起保险行业智能化转型浪潮，截至2025年3月数十家保险公司完成DeepSeek本地化部署，应用于核心业务场景 [70] - 大模型重构保险价值链，提升业务端效率，优化运营端中后台管理效能，未来精算环节应用拓展空间大 [75] - 新生业务条线包括AI驱动的保险产品创新、企业级AI解决方案、跨境保险服务与多语言支持、数据资产化与API经济 [76] AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 - AI赋能银行业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [79][80] - 银行集成以DeepSeek为代表的国产大模型，截至2025年3月数十家银行完成本地化部署，应用于核心业务场景，推动业务模式创新 [84] - C端银行金融产品个性化，智能客服系统提升服务个性化与效率，促进交叉销售；B端银行与企业客户合作深化，AI大模型识别风险，提供解决方案 [90] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境结算服务与流程自动化 [91] 投资建议 - AI介入金融机构发展带来业务模式创新、运营效率提高、风险管理能力升级和用户体验改善等变化，赋能业务增长，催生新业务发展 [93] - 金融垂类模型将成金融AI领域未来发展重点，推荐【同花顺】【东方财富】【恒生电子】，建议关注【顶点软件】【金证股份】【长亮科技】【新致软件】；推荐【九方智投控股】【指南针】，建议关注【财富趋势】 [93]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长，AI+金融时代从存量、增量两方面利好金融行业，AI赋能券商、互联网金融、保险、银行等领域，带来效率提升、业务增长和新生业务机会 [6] 根据相关目录分别进行总结 AI+金融，科技辅助脑力劳动 - 金融行业科技投入年均复合增速快，2023年中国金融机构技术资金总投入达3598亿元，银行占比74%，除银行外各行业投入占比逐年提升 [10] - AI+金融引领金融科技范式变革，金融大模型结合金融业务场景，优势明显，应用将重塑金融机构工作方式和服务生态 [17][18] - 国内金融垂类大模型百花齐放，恒生电子、蚂蚁金服、腾讯云、东方财富等公司积极布局，赋能股基APP或金融终端 [21][25] - AI赋能金融行业存量及增量业务，存量业务包括后台效率提升、产品个性化与精准营销、投资者数量和市场交投活跃带来的业务增长；增量业务指AI赋能下新兴产品及应用的诞生 [26][27] AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 - AI赋能券商业务有与现有模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [32] - 国内券商积极接入DeepSeek等大模型技术，超20家券商完成DeepSeek - R1模型本地化部署，其具有技术、安全合规、场景渗透等优势，推动智能投顾等场景落地 [34][36] - AI赋能券商后台，提高基础工作效率，辅助人力，科技赋能风控保障行业稳健发展 [37][39] - AI赋能券商业务，智能客服嵌入APP提升客户交互率，支撑分析客户画像实现精准营销，推动各业务线收入提升 [40][44] - 新生业务条线包括智能投顾与财富管理范式升级、投研范式智能化重构、机构服务深度赋能、风控合规实时化升级 [45] AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 - AI赋能证券科技业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [48][49] - 数十家头部证券科技公司完成DeepSeek本地化部署或集成，应用于风控、运营、交互等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [50][53] - C端智能投顾具有低门槛、普惠性、个性化等优势，提高投资者使用意愿；B端AI大模型生成投研报告，提升金融终端服务质量和效率 [54][59] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境金融服务与多语言支持、AI投教与认证体系、数据资产化与API经济 [60] AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 - AI赋能保险业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [63][64] - 数十家保险公司完成DeepSeek本地化部署或集成，应用于客户服务、承保、风控等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [65][69] - 大模型重构保险价值链，提升中后台管理效能，在产品设计、承保理赔等环节提高效率，应用场景将延伸至精算流程 [70][74] - 新生业务条线包括AI驱动的保险产品创新、企业级AI解决方案、跨境保险服务与多语言支持、数据资产化与API经济 [75] AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 - AI赋能银行业务有与通用模型合作、本地化部署开源模型与自研模型结合、纯自研模型三种形式 [78][79] - 银行集成DeepSeek等国产大模型，数十家银行完成本地化部署或集成，应用于智能客服、风险管理等场景，推动行业向“智能体协同”跃迁 [80][83] - C端银行金融产品个性化，提升客户交互服务效率和交叉销售机会；B端强化与企业合作关系，提供预警和金融解决方案 [84][89] - 新生业务条线包括AI驱动的金融产品创新、企业级AI解决方案、跨境结算服务与流程自动化 [90] 投资建议 - AI介入金融机构发展带来业务模式创新、效率提高等变化，赋能业务增长，催生新业务发展，金融垂类模型是未来发展重点 [92] - 推荐同花顺、东方财富、恒生电子，建议关注顶点软件、金证股份、长亮科技、新致软件；推荐九方智投控股、指南针，建议关注财富趋势 [92]

金融业智能化转型 - 金融格局和业务面临智能化重塑 金融机构需积极拥抱智能革命并加快本地化部署 [1] - 金融业数字化尚未完成但智能化已开闸抢跑 数字化是基础而智能化是更高目标 [1] - 金融业在数字化和智能化方面领先其他行业 开启双向赋能进程 [1] 生成式AI应用现状 - 金融大模型在单一问题上独立作战能力强 但在多环节任务场景中能力仍需加强 [1] 本地化部署策略 - 全场景革命需设计一揽子方案 通过全场景布局智能化构建智能体驱动工作流 [1] - 蛙跳式部署可选择轻量化介入方式 因AI技术快速进化且成本下降 不宜盲目追新 [2] - 需夯实基础层建设 包括打造国产算力集群和解决数据孤岛问题 提升数据质量与全域管理 [2]

提升服务智能化水平一直是金融机构的核心命题之一。作为业内率先发布零售金融大模型的 金融机构，马上消费的"天镜"已覆盖营销、客服、用户运营、企业智能等零售金融的八大领 域，全面服务了超2亿用户。 2023年8月，马上消费依托两亿用户数据，自主研发出全国首个金融领域大模型"天镜"，覆 盖了智能营销交互、数据决策支持、防伪安全等八大应用场景。去年11月底，马上消费在此 基础上升级迭代，推出"天镜"2.0，实现了在模型技术创新、具体应用等核心领域的突破性进 展，有效解决了零售金融常见的问题。 蒋宁表示，和"天镜"2.0相比， "天镜"3.0的核心突破在于开启了从个体智慧到群体智慧的系 统性跃迁 。与以往模型不同，它 不再仅依赖逻辑学习，而是深入挖掘企业中散落的隐性经 验 。 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 6月6日， 由中共重庆市委金融委员会办公室、重庆市商务委员会、重庆两江新区管理委员 会共同指导，由消费金融服务联盟、打击金融领域黑产联盟（AIF）联合主办，马上消费等 19家金融机构、重庆广播电视(总台)第1眼TV等协办的"2025消费金融生态大会"在重庆举 行。 作为金融大模型技术国际标准制 ...

金融大模型应用现状 - 大模型已成为新质生产力的重要组成部分，中国金融行业在研发投入和应用方面走在市场前列，2024年AI及生成式AI投资规模达196.94亿元 [2] - 全球18%的企业在生产环境中引入Gen AI应用，中国比例为3%，但95%的中国企业已开始投资或进行POC测试 [2] - 金融大模型已广泛应用于办公运营、理财营销、财富管理、信贷风控与IT开发等领域，围绕优体验、提效益、降成本和控风险等目标 [2] 国内外发展对比 - 中国与全球企业在Gen AI投资分配上相似，平均分配在生产力提升、跨行业职能和垂直行业专属三类应用场景 [2] - 全球生成式AI市场规模持续攀升，动力源自技术迭代加速、应用领域拓宽及企业对AI创新驱动的投入 [2] 成熟应用场景 - 智能客服、内部运营、智能投顾/财富管理、智能营销及风险管理是当前落地较成熟的场景 [3] - 中电金信信贷业务助手支持银行信贷业务全流程，提升业务办理准确性和效率 [3] - 头部金融机构建设全栈AI能力覆盖全领域场景，中型银行选择高ROI场景如智能IT开发，小型机构优先试点知识库、智能客服等易见效场景 [3] 金融机构差异化策略 - 大型金融机构如工商银行构建全栈AI平台（工银智涌），形成以大模型为核心的新一代业务赋能模式 [4] - 中小型金融机构以业务需求为导向，采用"小切口、快回报"策略，如某城商行应用大模型后小微企业授信额度提升2.9倍，效率提升10倍 [4] 成本与质量平衡 - 金融行业对数据质量、推理准确性及合规安全要求更高，需谨慎推进应用落地 [5] - 建议选择高ROI场景，通过平台工具链降低构建成本，使用模型推理加速技术提升效率 [5] 数据质量提升方法 - 通过数据清洗预处理去除噪声，修复缺失数据，引入公平性算法消除歧视偏见 [6] - 使用合成数据生成弥补少数群体数据不足，采用LIME、SHAP等算法提高模型可解释性 [6] AI行业未来趋势 - 国产基模崛起和开源加快推动AI应用产业化，需构建强大AI基础设施并做好算力管理调度 [7] - AI需与软件深度结合催生颠覆性创新，通过协同机制、行业标准和开源模式加速研发效率和应用质效 [7]

"眼下，所谓的接入大模型系统，大多是用于文本校对等领域。对于金融机构而言，单纯接入大模型或 搭建开源平台，并不产生实际业务价值，只有真正将大模型系统与业务场景深度融合，才能提升AI效 能。"北方地区某城商行科技部负责人告诉记者。 中国证券报记者调研发现，DeepSeek横空出世以来，多数银行及银行理财公司在尝试以较低的成本实 现大模型本地化部署。业内人士坦言，让大模型系统完成文本校对、合同质检等工作相对简单，但让其 解决复杂程度更高的业务问题则存在瓶颈，需深度依赖科技团队对业务逻辑的解构能力与领域知识沉 淀。 查阅上市银行2024年年报不难发现，多数银行并未强调单一大模型的应用成效。多位银行及银行理财公 司科技部负责人向记者表示，金融机构正在努力摆脱对单一大模型的依赖，将目光放在构建"自主平台 +场景深耕+生态共建"三位一体的AI赋能体系上。未来，行业金融科技的建设逻辑将向着轻平台、重应 用的模式转变，最终打造大模型应用市场，让用户选择不同大模型来满足自身需求。 银行启动"All in AI"战略 "AI正在重塑我们的思维和行为模式，也一定会重塑银行未来业态。要做好银行业务，就要充分用好人 工智能，为客户提供 ...

文章核心观点 2025年第一季度建设银行经营业绩稳健，业务结构优化，关键指标均衡协调，服务实体经济有力，金融“五篇大文章”融合发展，风险管控强化，未来将推进高质量发展 [2][3][7] 经营业绩概况 - 2025年4月29日建设银行公布2025年第一季度经营业绩，按国际财务报告准则计算为集团数据 [2] - 公司贯彻落实决策部署，坚持稳中求进，把握高质量发展任务，融入改革大局，优化金融供给，守牢风险底线 [2] 关键指标情况 - 截至2025年3月31日资产总额42.79万亿元，较上年末增加2.22万亿元，增幅5.48% [3] - 负债总额39.38万亿元，较上年末增加2.16万亿元，增幅5.79% [3] - 吸收存款30.43万亿元，较上年末增加1.72万亿元，增幅5.99% [3] - 实现净利润837.42亿元，净利息收益率1.41% [3] - 年化平均资产回报率0.80%，年化加权平均净资产收益率10.42% [3] - 资本充足率19.15%，一级资本充足率14.67%，核心一级资本充足率13.98%，保持同业较优水平 [3] - 不良贷款率1.33%，较上年末下降0.01个百分点；拨备覆盖率236.81%，较上年末上升3.21个百分点，资产质量稳定 [3] 服务实体经济表现 - 发放贷款和垫款总额27.02万亿元，较上年末增加1.18万亿元，增幅4.55% [4] - 金融投资11.31万亿元，较上年末增加0.62万亿元，增幅5.83% [4] - 提升服务区域协调发展战略质效，制定支持粤港澳大湾区等区域金融服务方案 [4] - 推动新质生产力发展，首家完成100亿元S基金战略合作协议签约 [4] - 落地3笔科技企业并购贷款试点业务，投放规模5299万元 [4] - 投向制造业中长期贷款余额1.79万亿元，较年初新增1671.46亿元，增速10.31% [4] - 个人消费贷款余额1.61万亿元，数字人民币累计消费笔数4.80亿笔，累计消费金额1015.57亿元 [4] - 发布2025年行动方案支持民营经济，民营企业贷款余额6.47万亿元，增幅7.92% [5] - 推进支持小微企业融资协调工作机制，累计服务客户近120万户 [5] 金融“五篇大文章”发展 - 科技相关产业贷款余额超4万亿元，战略性新兴产业贷款余额3.34万亿元，较上年末增长17.14% [6] - 承销科创票据20期，承销规模62.02亿元 [6] - 绿色贷款余额5.64万亿元，较年初同口径余额增长13.18% [6] - 普惠型小微企业贷款余额3.63万亿元，较上年末增加2219.81亿元 [6] - 涉农贷款余额3.56万亿元，较上年末增加2310.63亿元 [6] - 建信养老金二支柱资产管理规模突破6300亿元 [6] - 手机银行和建行生活“双子星”用户总数达5.27亿户 [6] - 数字经济核心产业贷款余额8350.93亿元，较上年末同口径余额增长11.14% [6] 风险管控情况 - 强化集团一体化风险管控，推进全面风险管理体系建设，发挥协同控险机制 [7] - 强化资产质量“跨周期”管控，完善防控机制，提升不良化解处置质效，风险总体可控 [7] 未来发展规划 - 面对复杂外部环境，公司将统一思想行动，增强“三个能力”，贯彻相关会议精神 [7] - 做好问题整改，开展学习教育，巩固深化教育成果，推进高质量发展 [7]