核心观点
　　AI金融行业大模型核心技术相比2023年时已产生了较大变化。
　　目前大量金融机构基础模型选择开源、或更多的是与头部大模型厂合作：1）2023年初金融机构开始自研预训练；2）2024年后强化学习、RLHF等后训练范式兴起；3）2025年后ds等算法平权后金融机构不再完全聚焦于基础模型。
　　金融能力趋势：从意图识别到意图执行。1）目前Chatbot形式为主的单意图识别工具准确率已接近90%；2）结合Agent能力的意图执行开始大量出现；3）智能决策整体未成熟，银行和保险目前案例极少，而资管领域单点案例更多，AI的应用深度可能与ROI相关性更高，而非业务的标准化程度。
　　银行、保险AI整体应用集中于营销等系统，2025年后需求增加，应用开始向核心系统深化
　　银行：已上线需求集中于客服作业、营销分析、报告撰写（风控和授信调查）、代码助手等，各行之间场景差距较小；24H2后，部分大行开始接入信贷和前端业务，但是目前渗透率较低。
　　保险：由于保险重营销的特性，目前大部分应用集中于客服机器人、营销助手等；部分保险开始尝试简单理赔场景，如欺诈检测、理赔评估等。但更进一步的AI承保产品极少，AI产品设计与定价目前空缺。
　　Deepseek出现后，A股金融IT上市公司AI转向加速，且部分反馈下游需求增加。
　　1）2025年后，头部银行IT企业全面接入ds，且开始对信贷等核心系统改造；2）由于银行私有化部署要求，宇信等提供一体机解决方案，且天阳等联合高校建设金融算力中心；3）长亮等反馈主要集中在信贷相关业务、数据管理相关业务以及财务相关的业务需求在2025年后明显增加。
　　相关标的：第四范式、宇信科技、神州信息、长亮科技、京北方、天阳科技
　　风险提示：大模型技术迭代可能不及预期，金融数据风险，同质化竞争风险，监管风险。