南方财经全媒体记者 曹媛 深圳报道
超20个“金融+AI”场景在深发布，金融业正加速拥抱AI转型。
今日，在2025湾区（深圳）金融+AI生态大会上，深港金融合作委员会金融科技工作组正式启动，会上还发布了20多个“金融+AI”应用场景。
据相关负责人介绍，上述应用场景涵盖银行、证券、保险、基金及跨境金融等细分行业的核心应用场景，以及金融行业通用场景。
在当前的年报披露季，金融机构年报中的“含AI量”倍增，金融机构纷纷竞逐AI应用落地。如在银行业，2024年，六大国有银行在金融科技的投入合计达到1254.59亿元，同比增长2.15%；保险业，中国平安、中国人保、中国太保等头部险企纷纷聚焦AI对保险业的深远影响，部分企业甚至将AI提升到战略高度；而梳理各券商年报也能发现，AI已成为行业转型“关键词”……
当前，AI不再停留在概念层面，对金融机构而言，AI技术的大幅覆盖，能直接带来效率提升、服务面扩大等。
具体来看此次在深圳发布的20余个“金融+AI”场景，一是在银行业领域，大模型应用场景主要集中于信贷审批、风险管理、客户服务及营销等方面。如在信贷审批方面，AI大模型可应用于银行授信报告自动生成、客户资质预审等场景，部分银行已经实现了全流程自动化审批。例如江苏银行本地化部署DS大模型实现了信贷材料综合识别准确率超97%，信贷审核全流程效率提升20%，同时自动化估值对账流程得到优化。
但上述人士也表示，AI大模型在银行业的应用也面临一些问题，如信贷审批方面，非结构化数据（如企业财报）解析准确率还需优化，模型决策可解释性不足；在反洗钱于合规审查方面，目前跨境交易数据获取受限，模型迭代需满足动态监管要求。
证券业大模型应用场景主要集中在智能投顾、智能文档、代码辅助三大领域，同时向量化交易、舆情监测等复杂场景延伸。
据招商证券金融科技AI开发团队架构师胡斐然介绍，招商证券正全面打造“AI证券公司”，如在应用其自研的“天启大模型”后，研究业务从“手艺”变成“工艺”，在智能投资研究辅助场景中，能实现100%行业分析师全覆盖，报告发布从2小时压缩到20分钟。
而在保险领域，目前，部分保险机构的大模型核心应用场景构建了覆盖承保、理赔等核心环节的智能体系，重要应用场景包括服务升级场景、运营提效场景及营销创新场景，少数机构也开始探索跨境应用。如在理赔方面，大模型目前能实现理赔单证智能分类（如事故证明/医疗票据），自动提取时效、损失部位等关键字段。
如平安人寿推出的“双录AI质检”，据平安人寿AI技术研发团队副总经理介绍，“在监管趋严的背景下，双录要求更复杂、人工质检更困难，因此急需AI替代，我们通过AI大模型应用，采取录前监测、录中实时提醒、录后急速质检业务流程，提升质检效率，最快质检结论出具时间为1分钟、节省质检成本年均约2500万。”
在基金业，大模型核心应用形成以投研赋能为核心，目前DS大模型凭借其推理能力优势和开源成本效益，已经成为头部基金公司本地化部署的首选。例如，博时基金智能投研引擎结合其DS系列模型进行投研会议、微信群、研报信息的整理和分析，成功实现了95%的准确率来批量提取研报观点，进一步优化了投资策略。
此外，在跨境金融领域，AI大模型的应用也正逐步深化，如在跨境支付预结算、跨境贸易融资、跨境投资分析等领域。例如，部分银行已使用AI大模型进行跨境支付清算，这能有效减少人工干预，提高支付清算准确性和速度。如邮储银行使用DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，提升了跨境支付清算的响应速度和任务处理效率。
除上述细分核心应用场景，还包括金融行业通用场景。“大模型在智能客服、智能营销、风险管理、智能办公等通用场景应用落地取得一定成果。”上述人士介绍称，如在智能办公方面，广发证券“金钥匙”部署了基于DS大模型的新一代智能问答系统“智能犇犇”，能实现精准知识匹配、智能内容生成、动态进化机制。
据介绍，上述最终筛选出的“金融+AI”应用合作场景中具备一些共同特点：一是合作场景来源广泛，二是针对性解决行业痛点，三是处于不同应用阶段，四是面临相似待解决问题，如数据相关问题(非结构化数据解析准确率、数据质量和完整性等)、模型相关问题(模型可解释性、泛化能力等)以及合规与风险问题等。
“开源策略降低了技术应用门槛，目前业内都在讲‘AI平权’，但我认为这不代表金融机构的AI能力是一样的，如何用好大模型很关键，目前差距还是很大的。”上述平安人寿科技相关人士认为，“所以我觉得需要实现行业的‘AI普惠’，各行业可根据自身需求进行定制开发，AI的应用从未如此广泛。”
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