(网经社讯)AI 金融行业就是把人工智能技术应用到金融领域,让金融服务变得更聪明、更高效。简单来说,就是用 AI 的 “大脑” 来辅助银行、保险、投资等机构做决策,同时也让普通人的金融体验更便捷。
金融业本来就靠数据吃饭,又有各种业务场景,所以成了 AI 用得最成熟、最广的领域之一。到 2024 年,金融行业里一半以上都用了大模型,在所有行业里排第一。这一年公开的大模型中标项目有 63 个,花了超 36 亿元,比 2023 年涨得特别快。
AI金融的应用各式各样,目前主要集中在如下几大方向:
03 上游产业链——AI 算力发展
03-1 算力:驱动智能的引擎
AI 大模型拉动算力需求:预计 2025 年,全球 AI 算力市场规模能到 1.3 万亿美元,中国智能算力也会大幅增长。需求主要来自两方面:一是大模型训练需要大量设备支撑,二是企业用 AI(像智能驾驶、工业 AI)的需求,这部分占了一半以上。
AI 芯片市场格局与国产趋势:国内 AI 芯片市场规模正快速扩张,2024 年约 800 亿元,预计 2027 年将突破 1200 亿元。国产厂商加速技术突破,部分产品性能已接近国际同类水平,且在能效比上具备优势,2024 年自给率已达 34%,预计 2027 年将飙升至 82%,在政务、互联网等多个行业实现规模化落地。
云计算厂商的AI 算力竞争:国内云厂商与运营商也开启算力投资热潮,头部企业计划未来三年投入超 3800 亿元建设 AI 基础设施,运营商算力投资同比增长 22% 至 28%,且可根据需求灵活调整规模。
AI算力服务商市场变化:产品及服务复杂性提升,推动市场多样性发展
03-2 算法:塑造思维的框架
算法之于 AI 大模型,就像操作系统之于电脑 —— 是绝对核心。它主要包含两部分:深度学习框架是 “基础工具箱”,负责搭建模型的底层结构;优化策略是 “效率提升技巧”,能让模型跑得更快、算得更准。
开源与专有模型竞争态势:
算法的“从技术到应用”:
数字经济里的数据,是关键生产要素。大数据、云计算、AI 铺开后,数据价值越来越高,能推动经济高质量发展,还能重塑全球经济结构、改变国际竞争格局。
2024 年 1 月国家数据局发了《“数据要素 X” 三年行动计划》,明确数据在政务、金融、互联网、交电等行业的应用方向。艾瑞咨询统计,2024 年其市场规模 1662 亿元,2025 年达 2042.9 亿元,一年多增近 400 亿,可见市场正快速爆发。
03-3 数据:训练模型的燃料、
AI大模型的基础资源,涵盖高质量数据集与标注信息。
各类数据中,金融行业的 “数据家底” 最厚实。2025 年全球金融数据总量将超 50ZB,相当于每天堆出 8.7EB 的 “数据山”,除了交易流水、客户信息,还有新闻舆情、卫星图像等新型数据,比 2020 年多了 3 倍多。
这些数据是金融 AI 的 “核心燃料”。90% 的 AI 模型问题都源于数据质量,优质数据能让 AI 大显身手:风控靠交易数据秒级识别欺诈,某银行借此降了 70% 盗刷率;信贷审批整合多维度数据,实现 3 秒授信且坏账率减半;投研系统靠数据挖掘机会,AI 策略能跑赢基准指数。数据的规模和质量,直接决定金融 AI 的竞争力。
04 中游产业链——AI 金融
04-1、行业规模
数字经济全面发展,相当于给数字金融搭好了 “供需双补” 的架子 —— 一边提供更多技术创新的 “原材料”,一边催生出新的应用场景。
银行、保险、证券这些传统金融机构,是科技服务的主要需求方,近几年一直在往技术上砸钱。据艾瑞咨询数据,2023 年中国金融机构的技术总投入达到 3598 亿元,其中光是银行就占了 74%;除了银行,保险、证券等其他行业的技术投入占比,也在一年比一年高。
金融大模型可以简单理解为 —— 给通用 AI 装上了一套 “金融知识库”,核心就是 “金融专业知识” 和 “大模型能力” 的结合体,相当于让 AI 从 “啥都懂点的通才” 变成 “精通金融的专才”。
这种专才正在改变金融科技的玩法:以前金融机构靠人工做咨询、写文本、接客服,现在金融大模型能直接接手这些事;长远看,它还会重塑金融机构的工作方式和服务生态。目前它已经在金融咨询、产品介绍、文本生成、虚拟客服这些场景里用起来了,往后随着 “大数据更全、算力更强、算法更优”,还会在更多细分领域带来新变化。
04-2、发展前景
金融科技从两方面利好金融行业:存量业务靠投资者增多、交易活跃提效,证券、资管等传统业务跟着增长;金融服务变简便吸引更多人交易,信息服务商的好产品也让现有业务更高效。
增量业务靠科技催生智能投顾、虚拟人等新产品,金融大模型既优化现有产品,又开辟新应用,金融科技 3.0 的新市场值得期待。
05 下游产业链——广阔应用
05-1、AI板块投资
从巨头加码算力基建到金融机构用 AI 重构服务模式,AI 算力、人工智能、金融科技赛道的技术突破和商业落地速度飞快,成为市场关注的焦点。








































