海外金融机构开启AI 规模化落地，降本与增效均体现良好效益。1）海外头部金融机构纷纷在业务流程中嵌入AI，主要集中在数据分析、提升运营效率、优化客户服务、营销等领域。2）摩根士丹利推出一款由OpenAI 最新技术驱动的先进聊天机器人，以在日常工作中为该行的财务顾问团队提供帮助；摩根大通推出解码头行鹰鸽的Robo-Fedwatchers 模型，当两次议息会议之间，发言人鹰派倾向的三个月平均值上升10 个百分点时，短期利率大约会上涨10 个基点；加拿大的RBC 和Borealis AI 开发了一套NOMI Forecast 系统，利用深度学习为客户的现金流提供及时、准确的预测，相关模型经过训练可以为RBC 客户提供个性化体验，包括账单支付、电子转账、投资和工资支付等。3）BCG 曾以一家拥有约两万名员工的区域性国际银行为例，初步梳理了该银行前中后台相关部门应用生成式AI的潜力和效益，预计在首年即可为该银行节省约1.5 亿美元的成本，占整体薪酬总包的7%左右。　　DeepSeek 模型由金融企业打磨多年，业务场景深度适配。1）DeepSeek源自幻方量化旗下子公司深度求索发布，落地金融场景具备天然优势；同时，通过高效的算法和架构设计，提升运算效率，降低部署成本，有望解决金融大模型发展面临的算力、成本等挑战，使得金融机构能更经济地利用AI 技术提升服务质量和风险管理能力，开创新的业务模式；此外，DeepSeek 通过开放代码和模型架构，为金融机构提供了更大的自由度和可定制性，这种开放性使得金融机构能够根据自身需求，灵活调整模型的功能和性能。2）DeepSeek-R1 同步开源模型权重，性能对标Chatgpt-o1，且定价大幅降低同时， DeepSeek 同步发布6 个小尺寸模型（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B）并开源权重。3）根据永赢基金报道，DeepSeek 在思考过程、问答效果和响应速度等方面表现突出，准确率超过90%，远高于其他同类模型，7B 和14B 等模型对算力要求较低，也降低了部署成本。　　头部金融机构竞相接入DS，渗透趋势或迎甜蜜点。1）根据IDC 数据，2022 年中国银行业IT 投资规模达到1,445.67 亿元人民币，预计2026 年将达到2,212.76 亿元人民币，年复合增长率为11.2%。国有六大行2023年的金融科技投入均实现同比增长。其中同比增速最高的是建设银行和农业银行，分别为7.45%和7.06%；邮储银行、中国银行、工商银行和交通银行的同比增速分别为5.88%、3.97%、3.9%和3.4%。2）44 家券商披露2023 年信息技术投入情况来看，合计投入281.1 亿元，其中14 家券商投入规模接近或超过10 亿元，投入合计198.06 亿元，投入占比为70.46%，34 家信息技术投入同比增速为正。3）多家金融企业公开宣布接入DeepSeek 大模型，主要涵盖银行、证券、保险、基金、消费金融等多个领域。广发证券在其机构客户综合服务平台“广发智汇”正式上线DeepSeek 客户服务模块，将助力机构投资者提升投研效率；海安农商银行通过询问DeepSeek 的方式，向用户介绍该行资本实力、市场份额等方面情况；江苏银行通过应用R1 推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，识别成功率达90%以上，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可减少9.68 小时工作量。另外，邮储银行、北京银行等　　已将DeepSeek 应用于智能客服场景，通过逻辑推理和深度分析提升服务精准度。　　相关标的：　　资管IT：同花顺、东方财富、财富趋势、指南针、银之杰等。　　系统IT：恒生电子、金证股份、顶点软件等。　　银行IT：宇信科技、京北方、长亮科技、神州信息、广电运通、南天信息等。　　保险IT：新致软件、中科软等。　　风险提示：AI 技术迭代不及预期风险、贸易关系变化风险、宏观经济风险、行业竞争加剧风险。 【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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