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1、 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 glzqdatemark1 證券研究證券研究報告 行業研究|行業專題研究|非銀金融 機構加速部署機構加速部署 DeepSeek,AIDeepSeek,AI 賦能落地可賦能落地可期期 2025年03月04日2025年03月04日|報告要點|分析師及聯系人 證券研究證券研究報告 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 1/16 當前金融科技已經在金融行業的各個領域得到了廣泛的應用，尤其是銀行、證券、保險等規模較大、發展較早的行業。后續隨著我國經濟持續向好、金融機構國產化替代需求加大的背景下，金融科技對于金融機構提高經營效率、降低經營成本、優化服務能力和質量將起到更大的推動作用

2、，建議關注各類金融 IT 公司，如指南針、同花順、東方財富、眾安在線等。劉雨辰 朱麗芳 耿張逸 陳昌濤 SAC：S0590522100001 SAC：S0590524080001 SAC：S0590524100001 lUmYrQmOoNmQsP6MaOaQtRmMnPrMeRrRmPiNnNqNaQpPuNMYpMyQxNpNsN請務必閱讀報告末頁的重要聲明 2/16 行業研究|行業專題研究 glzqdatemark2 非銀金融 機構加速部署 DeepSeek,AI 賦能落地可期 投資建議：強于大市（維持）上次建議：強于大市 相對大盤走勢 相關報告 1、非銀金融：“低利率時代”系列研究二：低

3、利率 非低 收益，產品 應匹 配需 求2025.02.21 2、非銀金融：“低利率時代”系列研究一：居民財富管理需求篇2025.02.15 金融科技飛速發展，當前參與者眾多隨著國家對自主可控和國產替代的重視程度、扶持力度不斷加大，金融機構紛紛推動以信息技術創新發展為代表的科技與業務深度融合，金融機構的科技投入呈現增長態勢。2018-2022 年，銀行、證券、保險行業的科技投入合計由 1838.6 億元增長至 3358.5 億元，年復合增速達 16.3%。同時隨著 AI、大數據等新型技術的應用場景持續豐富、客戶需求逐漸差異化和多元化，金融機構對科技的應用不斷加速，積極借助科技手段來提高工作效率，

4、從而實現降本增效、提升客戶滿意度。銀行：中小銀行加速部署 DeepSeek，應用場景多元2022 年我國銀行業金融科技投入達到 2530.1 億元，同比+10.4%。目前國內銀行業積極部署 DeepSeek，中小行進度更快，應用場景涵蓋研發、信貸、風控等領域。影響方面，過去金融科技投入門檻較高，2022 年 A 股 14 家全國性銀行在這一領域的投入達 1790.8 億元，占行業投入的 70.78%。DeepSeek 具備低成本高性能等優勢，有助于中小行縮小與大型銀行之間的技術差距。通過 DeepSeek 替代完成客服、文本校驗等機械化工作，有助于銀行壓降整體成本收入比，提高銀行運行效率。證券

5、：AI 賦能業務條線，塑造差異化競爭力在在 DeepSeekDeepSeek 大模型的浪潮下，國內券商紛紛加速技術布局，共同推進大模型的浪潮下，國內券商紛紛加速技術布局，共同推進 AIAI 與金融與金融業務的深度融合。業務的深度融合。隨著證券機構業務產品復雜度的提升與公眾財富管理意識的覺醒，傳統投顧服務模式難以實現大范圍目標人群的全生命周期覆蓋。而以知識圖譜、大數據挖掘、量化投資分析、隱私計算等技術為基礎的 AI 智能系統，有望賦能券商投顧業務，改善交互體驗。在三年提升計劃的指導下，國內證券科技市場或將迎來增幅小高峰，艾瑞咨詢預計 2023-2027 年市場將以 15.62%的復合增長率保持穩

6、健增長。保險：AI 賦能場景更加多元，運營效率顯著提升近年來，監管機構持續引導保險行業加大科技投入。2019-2022 年，我國保險行業的金融科技投入由 276.4 億元增長至 451.3 億元，年復合增速達 17.8%。從應用場景來看，AI 等新型技術能對保險公司的銷售、承保、核保、理賠等多個業務條線形成賦能。隨著更多保險公司接入 DeepSeek 大模型，DeepSeek 有望為保險公司提供更加豐富的展業和服務模式，保險公司的運營效率有望進一步提高。投資建議：維持行業“強于大市”評級當前金融科技已經在金融行業的各個領域得到了廣泛的應用，尤其是銀行、證券、保險等規模較大、發展較早的行業。后續

7、隨著我國經濟持續向好、金融機構國產化替代需求加大的背景下，金融科技對于金融機構提高經營效率、降低經營成本、優化服務能力和質量將起到更大的推動作用，建議關注各類金融 IT 公司，如指南針、同花順、東方財富、眾安在線等。風險提示：風險提示：政策不及預期；技術應用不及預期；市場競爭加??；金融行業景氣度下行。-20%3%27%50%2024/22024/62024/102025/2非銀金融滬深3002025年03月04日2025年03月04日 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 3/16 行業研究|行業專題研究 正文目錄 1.金融科技飛速發展，參與者眾多.4 2.金融機構正紛紛部署 DeepSeek.5 2

8、.1 銀行：中小行部署進度較快，應用場景多元化.5 2.2 證券：AI 賦能業務條線，塑造差異化競爭力.7 2.3 保險：AI 賦能場景更加多元，運營效率顯著提升.11 3.投資建議：維持行業“強于大市”評級.14 4.風險提示.14 圖表目錄 圖表 1：我國金融科技圖譜與主要參與者.5 圖表 2：銀行部署 DeepSeek 概覽.6 圖表 3：我國銀行業金融科技投入穩步增長.7 圖表 4：2022 年 14 家上市全國性銀行金融科技投入近 1800 億元.7 圖表 5：2024Q3 上市銀行成本收入比情況.7 圖表 6：部分券商接入 DeepSeek 情況梳理.8 圖表 7：AI 賦能券商投

9、顧業務流程示意圖.9 圖表 8：2019 年-2027E 中國證券行業金融科技投入情況（萬億元）.10 圖表 9：2023E-2027E 中國證券業科技投入規模拆分（億元）.11 圖表 10：2023E-2027E 中國證券業前沿技術投入規模拆分（億元）.11 圖表 11：2019-2027 年保險行業的金融科技投入情況.12 圖表 12：2023-2027 年保險行業的科技投入規模拆分.12 圖表 13：部分保險公司對 DeepSeek 的部署情況.13 圖表 14：金融科技在保險業務場景的應用情況.14 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 4/16 行業研究|行業專題研究 1.金融科技飛速發展，

10、參與者眾多 政策、技術變革以及金融需求激增驅動金融科技持續發展。政策、技術變革以及金融需求激增驅動金融科技持續發展。隨著國家對自主可控和國產替代的重視程度、扶持力度不斷加大，金融機構紛紛推動以信息技術創新發展為代表的科技與業務深度融合，金融機構的科技投入呈現增長態勢。2018-2022 年，銀行、證券、保險行業的金融科技投入合計規模由 1838.6 億元增長至 3358.5 億元，年復合增速達 16.3%。同時互聯網、移動通信技術、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、算力等新型技術也為金融科技提供了強大的技術支撐，有效提升了金融機構的運營效率、降低了金融機構的運營成本。疊加客戶需求日漸差異化、多

11、元化，傳統的金融服務模式難以滿足客戶需求，金融機構不得不借助科技手段來提高數智化水平，從而更好地服務客戶。金融科技的金融科技的參與主體參與主體眾多眾多。在國產替代、數字化轉型的大背景下，金融機構對科技的應用正在加速。對于銀行而言對于銀行而言，人工智能、大數據、云計算等前沿技術作為銀行數字化營銷平臺與智能風控體系的底層技術支持，能有效提升銀行的數據治理能力、優化業務流程、改善交互模式等方式。對于證券公司而言對于證券公司而言，知識圖譜、隱私計算等前沿技術不斷推動證券公司的投顧系統改造升級，能助力證券公司滿足客戶多樣化的需求、提升客戶滿意度。對于保險公司而言，對于保險公司而言，多項前沿技術的融合使用

12、可以有效優化保險公司的承保、核保、理賠等業務流程，進而能降低保險公司的運營成本、提高代理人和內勤人員的工作效率。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 5/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表1：我國金融科技圖譜與主要參與者我國金融科技圖譜與主要參與者 資料來源：金融科技發展報告，國聯民生證券研究所整理 2.金融機構正紛紛部署 DeepSeek 2.1 銀行：中小行部署進度較快，應用場景多元化 各類銀行加速部署各類銀行加速部署 DeepSeekDeepSeek，中小銀行進度較快，中小銀行進度較快。DeepSeek 作為國產開源大模型，憑借其低成本、高性能和算法優化等優勢，正深刻影響銀行業的數字化轉型。

13、從國內銀行來看，目前已有部分銀行部署完畢，包括郵儲銀行、江蘇銀行、北京銀行、青農商行、渝農商行以及蘇商銀行等，整體來看，當前中小銀行部署進度更快。同時，工行、郵儲、建行、招行、浦發等大中型銀行也在加快部署。D DeepSeekeepSeek 能在多個業務場景為能在多個業務場景為商業銀行商業銀行賦能賦能。從 DeepSeek 應用場景來看，目前我國銀行主要將其應用于客服助手、質檢、信貸、研發、風控、財富管理等多個業務場景。如江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺實現本地化部署 DeepSeek，并將其應用于智能合同質檢，合同質檢識別準確率躍升至 96%，響應速度提升 20%。蘇商銀行則通過

14、DeepSeek 應用于智能信貸、智能研發、智能風控，通過 DeepSeek 提升信 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 6/16 行業研究|行業專題研究 貸材料識別準確率到 97%以上，審核效率提升 20%，欺詐風險標簽準確率提升 35%，盡調報告生成效率提升 40%。工商銀行也基于自主研發、全棧自主可控的大模型平臺“工銀智涌”，在同業中率先引入 DeepSeek 系列開源大模型底座，并面向全行開放使用，構建財報分析助手、AI 財富管家等 10 余個典型場景。圖表圖表2：銀行部署銀行部署 DeepSeekDeepSeek 概覽概覽 銀行銀行 應用場景應用場景 具體功能及效果具體功能及效果 郵儲銀行

15、 智能客服“小郵助手”新增邏輯推理功能，增強精準服務效能，整體提高響應速度，提升個性化、流暢性等用戶體驗。江蘇銀行 智能合同質檢，自動化估值對賬 合同質檢識別準確率躍升至 96%，響應速度提升 20%。實現郵件分類、交易錄入等流程自動化，識別成功率超 90%，每日減少約 9.68 小時人工工作量。北京銀行 AIB 平臺京行研究，京行智庫，客服助手，京客圖譜等 提升知識驅動的模型服務質量和效率，優化推理性能。青農商行 網點廳堂數字人、培訓教材文本校驗等 推動數字金融智能化升級，文本校驗節省人力且提高準確性，上線智能問答、報告撰寫等場景 渝農商行 智能知識檢索、編碼輔助、智能客服 員工通過“AI

16、小渝”快速獲取業務信息，復雜決策中獲得智能建議，提升工作質量和效率 蘇商銀行 智能信貸、智能研發、智能風控 提升信貸材料識別準確率到 97%以上，審核效率提升 20%。代碼采納率提升 28%，code review 問題檢出效率提升 40%，核心系統迭代周期縮短 30%。欺詐風險標簽準確率提升 35%，盡調報告生成效率提升 40%。資料來源：中國銀行保險報網，國聯民生證券研究所 低成本技術普惠有望縮小中小行與大行之間的技術差距低成本技術普惠有望縮小中小行與大行之間的技術差距。過去我國銀行業金融科技投入持續增長，2022 年我國銀行業金融科技投入達到 2530.1 億元，同比+10.4%。但過去

17、金融科技整體門檻較高、投入較大，對于中小銀行而言負擔較重。以 2022 年為例，2022 年全行業金融科技投入 2530.1 億元，但 A 股上市的 14 家全國性銀行合計投入便達到 1790.8 億元，占行業整體的 70.78%。展望后續，DeepSeek 帶來的低成本技術普惠有望為中小銀行技術上帶來更明顯的邊際提升，從而幫助縮短中小行與大行之間的技術差距。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 7/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表3：我國銀行業金融科技投入穩步增長我國銀行業金融科技投入穩步增長 圖表圖表4：20222022 年年 1414 家上市全國性銀行金融科技投入近家上市全國性銀行金融科技

18、投入近 18001800億元億元 資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所 資料來源：公司公告，國聯民生證券研究所 DeepSeekDeepSeek 有望改善銀行成本收入比有望改善銀行成本收入比。截至 2024Q3 末，上市銀行整體成本收入比均值為 28.98%。DeepSeek 能夠協助銀行完成客服、文本校驗、大堂數字人等簡單機械化的工作，從而壓降銀行所需要的人員費用以及業務成本，提升整體運作效率。圖表圖表5：2024Q32024Q3 上市銀行成本收入比情況上市銀行成本收入比情況 資料來源：Wind，國聯民生證券研究所 2.2 證券：AI 賦能業務條線，塑造差異化競爭力 在在 DeepSeek

19、DeepSeek 大模型的浪潮下，國內券商紛紛加速技術布局，共同推進大模型的浪潮下，國內券商紛紛加速技術布局，共同推進 AIAI 與金融業與金融業務的深度融合。務的深度融合。應用場景方面，智能投研、智能投顧和風險管控為券商當前 AI 布局應用的主要領域。國泰君安證券已于春節前率先完成 DeepSeek 模型的本地化部署，05001000150020002500300035004000450020192020202120222023E2024E2025E2026E2027E中國銀行業金融科技投入（億元）0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%050100150200

20、2503002022年金融科技投入（億元）占營收比（右軸）0%10%20%30%40%50%60%70%郵儲銀行廈門銀行蘇州銀行常熟銀行民生銀行寧波銀行蘇農銀行紫金銀行交通銀行張家港行蘭州銀行華夏銀行招商銀行江陰銀行農業銀行中信銀行滬農商行青島銀行浦發銀行北京銀行光大銀行平安銀行杭州銀行浙商銀行瑞豐銀行渝農商行中國銀行興業銀行長沙銀行青農商行鄭州銀行南京銀行齊魯銀行貴陽銀行西安銀行工商銀行成都銀行建設銀行重慶銀行上海銀行江蘇銀行2024Q3成本收入比 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 8/16 行業研究|行業專題研究 目前已在場景應用測試中，將其整合至“君弘靈犀”大模型中，強化智能投研、投顧、風控

21、等核心場景的應用能力，為用戶和員工提供更加精準、高效的 AI 服務。廣發證券于春節前上線了基于 DeepSeek 的微信小程序，賦能投顧和客戶活動，當前也已完成 DeepSeek 模型的本地化部署。圖表圖表6：部分券商接入部分券商接入 DeepSeekDeepSeek 情況梳理情況梳理 資料來源：深圳國資委，上海證券報，券商中國，財聯社，非銀機構官方公眾號，國聯民生證券研究所整理 AIAI 有望賦能券商投顧業務，改善交互體驗。有望賦能券商投顧業務，改善交互體驗。隨著證券機構業務產品復雜度的提升與公眾財富管理意識的覺醒，傳統線下投顧服務模式難以實現大范圍目標人群的全生命周期覆蓋。在產品的個性化匹

22、配與組合構建方面存在高度同質化、產品模式單一等問題。而以知識圖譜、大數據挖掘、量化投資分析、隱私計算等技術為基礎的智能投顧服務，能夠在把握用戶信息、深度挖掘數據價值的同時，實現金融理論的算法化。通過軟件工程實現金融理論的技術整合，在多個業務場景以產品化的運營模式為證券行業提供投顧業務全流程的覆蓋，提升客戶收益，改善與機構間的交互體驗。公司名稱公司名稱接入情況接入情況應用場景應用場景國泰君安國泰君安已于春節前率先完成DeepSeek模型的本地化部署。目前已在場景應用測試中，將其整合至“君弘靈犀”大模型中，強化智能投研、投顧、風控等核心場景的應用能力，為用戶和員工提供更加精準、高效的AI服務。廣發

23、證券廣發證券 春節前上線了基于DeepSeek的微信小程序。賦能投顧和客戶活動，當前也已完成DeepSeek模型的本地化部署。中信建投中信建投2024年上半年，中信建投證券已接入DeepSeek大模型。DeepSeek-R1在春節期間完成了本地部署。推動人工智能技術在風險管控及業務創新等領域深度應用。充分發揮DeepSeek的語義理解能力，構建起7x24小時全天候的輿情監測網絡，將新聞響應時效縮短至分鐘級。申萬宏源申萬宏源 完成DeepSeek-R1模型本地部署。專注于模型能力與實際業務深度融合，在精準運營、專業投研、投顧助手、智慧辦公、合規安全等業務方向進行了廣泛應用，后續將持續引入涌現的先

24、進模型夯實智能底座，國金證券國金證券 已完成DeepSeek-R1的本地化測試。重點應用于信息檢索、文檔處理及市場研判，未來將拓展至智能客服、風險管理等領域，構建“AI友好型組織”，推動財富管理與投行業務的數字化轉型。國信證券國信證券完成了DeepSeek-R1-Distill-32B模型的本地部署并引入了云端的V3、R1等系列版本。后續計劃將更廣泛應用于金太陽APP、財富管理、投資銀行、投研分析等核心的證券業務領域。國元證券國元證券以“燎元智能助手”為核心，整合DeepSeek-R1實現精準語義理解與多輪對話。覆蓋合規問答、業務指引等場景。興業證券興業證券 通過數智中臺融合DeepSeek、

25、QWen等開源模型。形成多模態大模型矩陣，重點提升知識庫問答、個性化方案制定及研發效能。光大證券光大證券已完成DeepSeek大模型的私有化部署及多場景應用測試?；谌A為NPU算力平臺實現全棧國產化適配，在員工賦能、智能合規、數據服務、軟件開發測試等場景中，提升質量和效率。中泰證券中泰證券2024年12月DeepSeek-V3模型發布后立即投入使用，2025年完成DeepSeek-R1的本地化部署。正在進行問答、文檔、投顧、投研、代碼生成等場景的測試研究，計劃未來應用于財富管理、投行業務、投研分析、研發輔助等方面。東吳證券東吳證券AI平臺正式接入DeepSeek-R1大模型，并完成Deepse

26、ek-R1模型全尺寸版的本地化部署。通過本地化部署DeepSeek-R1并接入智能體，顯著提升了AI平臺語義理解、邏輯推理和多輪對話等能力，同時兼顧了響應速度和數據安全性，為探索A1+經紀、AI+投研、AI+投顧、AI+合規、A1+文檔等創新模式開辟了全新路徑。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 9/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表7：AIAI 賦能券商投顧業務流程示意圖賦能券商投顧業務流程示意圖 資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所整理 在三年提升計劃的指導下，國內證券科技市場或將迎來增幅小高峰，在三年提升計劃的指導下，國內證券科技市場或將迎來增幅小高峰，艾瑞咨詢艾瑞咨詢預預計計 2023

27、2023-20272027 年年市場將以市場將以 15.62%15.62%的復合增長率保持穩健增長。的復合增長率保持穩健增長。國內證券行業的科技投入在 2019 及 2020 兩年快速提升，增幅一度高達 28.7%，在完成最初階段的架構改造與數字化升級之后，自 2021 年起，證券科技市場的增速逐步回落至平穩水平。2023年中政協就國內證券行業信息技術升級提出了證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025），除了強調安全合規、協同運營的基本原則外，對于券商的科技投入與人才團隊建設提出了量化指導，鼓勵證券機構在 2023 年至 2025 年的科技投入不少于平均凈利潤的 10%或平均營收

28、的 7%，此外，也積極鼓勵推進新一代核心系統的建設。根據艾瑞咨詢預測，在未來的 1-2 年內，國內證券行業科技投入或將迎來增幅上的小高峰，預計 2025 年科技投入增速將高達 19.7%，市場整體將以 15.62%復合增長率，于 2027 年達到 740 億以上的市場規模。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 10/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表8：20192019 年年-20272027E E 中國證券行業金融科技投入情況中國證券行業金融科技投入情況（萬億元）（萬億元）資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所整理 信創建設與核心系統換代潮的來臨推動傳統信創建設與核心系統換代潮的來臨推動傳統 I

29、TIT 投入穩步增長，云與大數據平臺的應投入穩步增長，云與大數據平臺的應用將成為推動科技投入提升的核心動力。用將成為推動科技投入提升的核心動力。在證券行業的科技投入中，傳統 IT 系統的建設占據了相對較高的投入份額，隨著后續信創建設與核心系統集中換代時代的來臨，根據艾瑞咨詢預測，未來證券機構在傳統 IT 建設的投入規模將以 14.16%的復合增長率逐年遞增。此外，在證券公司網絡和信息安全三年提升計劃（2023-2025）的指導下，證券機構將更加重視科技人才的培養與技術團隊的建設，信息科技專業人員與信息安全專業人員的提升促使著科技人員投入資金的上漲。根據艾瑞咨詢預測，預計 2027 年證券行業科

30、技人員的投入規模將突破 200 億元。在新技術的應用方面，伴隨著前沿技術應用的成熟與券商行業數智化轉型進程的推進，根據艾瑞咨詢預測，未來以云計算、云原生及大數據平臺為代表的前沿技術將在證券行業得到更廣泛的應用，整個前沿技術的投入規模預計以 21%的復合增長率于 2027 年達到 70 億元。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 11/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表9：20232023E E-20272027E E 中國證券業中國證券業科技投入規?？萍纪度胍幠２鸱植鸱郑▋|元）（億元）資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所整理 圖表圖表10：20232023E E-20272027E E 中國證券

31、業前沿技術投入規模拆分中國證券業前沿技術投入規模拆分（億元）（億元）資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所整理 2.3 保險：AI 賦能場景更加多元，運營效率顯著提升 保險行業的金融科技投入規模持續提升，保險行業的金融科技投入規模持續提升，20272027 年有望突破年有望突破 800800 億元。億元。近年來，監管 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 12/16 行業研究|行業專題研究 機構持續引導保險行業加大科技投入。2021 年保險行業協會發布的保險科技“十四五”發展規劃中明確提出，“到 2025 年，推動實現行業平均保險信息技術投入占營業收入比率超過 1%”。2019-2022 年，我國保險

32、行業的金融科技投入由 276.4 億元增長至 451.3 億元，年復合增速達 17.8%。若假設 2022-2027 年保險行業的金融科技投入年復合增速為14.0%，預計2027年保險行業的金融科技投入有望達870.4億元。傳統傳統 ITIT 建設仍是重點，前沿技術應用的重要性有望提升。建設仍是重點，前沿技術應用的重要性有望提升。在金融科技的軟、硬件設施建設方面，傳統 IT 建設仍是保險金融科技投入中占比最高的部分。根據艾瑞咨詢預測，2023-2027 年，保險行業的傳統 IT 建設投入預計將由 265.7 億元增長至 428.2億元，在整體保險行業的金融科技投入中的比重將由 51.3%變化至

33、 49.2%，整體保持在 50%左右。同時，隨著大數據、AI 等前沿技術應用逐步推進，大數據平臺的搭建和AI 技術的應用將成為保險行業的關注重點，前沿技術應用在保險金融科技投入中占比有望提升。根據艾瑞咨詢預測，2023-2027 年，保險行業的前沿技術應用投入預計將由 79.4 億元增長至 186.3 億元，在整體保險行業的金融科技投入中的比重將由15.3%提升至 21.4%。圖表圖表11：20192019-20272027 年保險年保險行行業業的的金融科技投入情況金融科技投入情況 圖表圖表12：20232023-20272027 年保險年保險行行業業的的科技投入規模拆分科技投入規模拆分 資料

34、來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所 資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所 DeepSeekDeepSeek 為保險公司提供了更加豐富的展業為保險公司提供了更加豐富的展業和服務和服務模式，保險公司的模式，保險公司的運營運營效率有望效率有望進一步進一步提高提高。近期多家保險公司宣布接入 DeepSeek 大模型并已落地應用場景，涵蓋銷售、承保、核保、理賠等多個業務條線。對于銷售環節對于銷售環節，DeepSeek 可以幫助代理人通過多維度數據分析和構建客戶畫像、準確理解客戶需求并推薦相關保險產品、介紹保險產品的基本情況并解讀保險條款，從而提高代理人的工作能力和銷售轉化率。對于承保環節，對于承保環節

35、，DeepSeek 可以基于大數據幫助保險公司精準評估客戶風險、優化承 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 13/16 行業研究|行業專題研究 保流程為客戶提供實時報價等信息、實時監測承保流程的規范性和合規性，從而降低承保風險以提高保險公司的盈利水平、提高承保效率以改善客戶體驗。對于核保環對于核保環節，節，DeepSeek 可以通過 AI 助手協助審核簡單標準化的保單、整合多方面資源輔助核保人員做出核保決策、自動識別保單信息并錄入系統，從而提高保險公司的核保效率和準確性。對于理賠環節對于理賠環節，DeepSeek 可以通過圖像識別技術快速評估損失、準確提取理賠資料中的案件時間和損失部位等關鍵信息、通

36、過 AI 助手自動處理簡單的理賠申請，從而幫助保險公司減少人工查勘成本、縮短理賠時效以提升客戶滿意度。圖表圖表13：部分保險公司對部分保險公司對 DeepSeekDeepSeek 的部署情況的部署情況 保險公司保險公司 DeepSeekDeepSeek 部署情況部署情況 新華保險新華保險 新華保險借助新華 e 家 App 技術底層棧與互聯網的技術生態互通的優勢，在新華 e 家 App 成功接入 DeepSeekR1、V3 兩款模型產品，打造個人 AI 助理支持多個應用場景。人保資產人保資產 人保資產完成 DeepSeek-R1 大模型本地部署，并打造專屬交互應用，支持公司全員訪問。同時，探索

37、DeepSeek 與應用系統深度集成，實現智能研報場景。人保財險人保財險 人保財險宣布引入全尺寸 DeepSeek 大模型，基于國產算力設備完成私有化部署，將 DeepSeek能力融入公司大模型底座。平安好醫生平安好醫生 平安好醫生現已完成 DeepSeek 部署及部分場景應用驗證，通過將 DeepSeek 的先進 AI 技術與平安好醫生原有的 AI 系統相結合，將有助于平臺提供更加精準的健康咨詢和疾病診斷服務，并有望在醫療數據分析和患者管理方面實現質的飛躍。北大方正人壽北大方正人壽 北大方正人壽正式上線基于 DeepSeek 大模型的智能展業助手-“方靈”，依托 DeepSeek 大模型強大

38、的自然語言處理與推理能力，旨在為代理人提供從基礎工具到全鏈路的智能助力。太平資產太平資產 太平資產成功完成 DeepSeek-R1 大模型本地化部署，助力員工更便捷地處理海量信息數據，提升工作效率。太平人壽太平人壽 太平人壽宣布已完成 DeepSeek 模型本地化部署，并發布太平人壽 AI 助手內測版本。該助手接入 DeepSeekR1 模型產品，具備深度理解對話、文檔及圖片的能力，能夠在多種工作場景為公司員工解決復雜問題提供建議及方案，提升工作效率。太平財險太平財險 太平財險攜手太平金科保險科技實驗室探索數字化轉型的廣闊藍海，通過整合國產化算力資源和內網部署 DeepSeek-R1，通過 A

39、I 技術構建了政策智能解析、條款智能問答、車險理賠輔助等一系列智能對話協助功能，為合規人員、團財人員、理賠人員提供合理化建議并提供解決方案，提升運營工作智能化水平和工作效率。眾安在線眾安在線 眾安信科全面將旗下 AI 產品線接入 DeepSeek 大模型，將借助 DeepSeek 優異的推理能力、自然語言處理能力等，顯著提升 AI 產品線的智能化效果。君康人壽君康人壽 君康人壽宣布接入 DeepSeek-R1 與 DeepSeek-V3 兩款大模型，完成 8 個保險專業領域的場景部署，助力提升公司運營效率，為客戶帶來更智能的服務體驗。在“數字君康”平臺構建了保險產品、消保專家、保險雙錄、信息安

40、全、運維排查、運維咨詢、辦公 AI 化套件共 8 個智能化應用場景，初步完成“AI+保險”專業領域的智能化探索，形成了 AI 中臺的基礎雛形，持續為業務發展與客戶服務賦能。水滴水滴 水滴公司宣布正式接入 DeepSeek 模型產品，助力保險經紀人轉型為專家型顧問，進一步提升服務的精準度與效率，構建覆蓋銷售輔助、質檢風控及產品創新等核心環節的智能化解決方案，驅動保險服務全鏈路效能躍升?；蹞窕蹞?慧擇全面硬核接入 DeepSeek，APP 等平臺全面煥新。在專業人工保險咨詢服務之外，消費者可在慧擇各個官方平臺首頁同時體驗到滿血版 DeepSeek-R1 提供的保險咨詢服務，可實現智能導購、724

41、小時實時交互、多輪對話自行訓練、將專業術語通俗表達、無壓力咨詢等五大核心體驗。資料來源：金融時報，券商中國，“13 個精算師”公眾號，各公司官網，國聯民生證券研究所 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 14/16 行業研究|行業專題研究 圖表圖表14：金融科技在金融科技在保險業務場景保險業務場景的的應用應用情況情況 資料來源：艾瑞咨詢，國聯民生證券研究所 3.投資建議：維持行業“強于大市”評級 當前金融科技已經在金融行業的各個領域得到了廣泛的應用，尤其是銀行、證券、保險等規模較大、發展較早的行業。后續隨著我國經濟持續向好、金融機構國產化替代需求加大的背景下，金融科技對于金融機構提高經營效率、降低經營

42、成本、優化服務能力和質量將起到更大的推動作用，建議關注各類金融 IT 公司，如指南針、同花順、東方財富、眾安在線等。4.風險提示 1 1）政策不及預期）政策不及預期：如果推動和支持金融科技發展的相關政策推進和落地不及預期，可能會影響金融科技行業的發展前景。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 15/16 行業研究|行業專題研究 2 2）技術應用不及預期：）技術應用不及預期：如果 AI 等技術的應用及落地低于預期，將會拖累金融科技行業的創新進程。3 3）市場競爭加?。海┦袌龈偁幖觿。喝绻鹑?IT 公司為了搶占市場份額惡意通過費用等方式競爭，可能會導致金融科技行業的生態惡化。4 4）金融行業景氣度下行：

43、）金融行業景氣度下行：如果金融行業的景氣度持續下行，那么會導致金融機構的IT 投入規模和增速不及預期，進而會影響金融科技行業的發展規模。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 16/16 行業研究|行業專題研究 評級說明評級說明 投資建議的評級標準 評級 說明 報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6到 12 個月內的相對市場表現，也即：以報告發布日后的 6 到 12 個月內的公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A 股市場以滬深 300 指數為基準，北交所市場以北證 50 指數為基準；香港市場以摩根士丹利中國指

44、數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500指數為基準；韓國市場以柯斯達克指數或韓國綜合股價指數為基準。股票評級 買入 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅大于 10%增持 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在 5%10%之間 持有 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在-5%5%之間 賣出 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅小于-5%行業評級 強于大市 相對表現優于同期相關證券市場代表性指數 中性 相對表現與同期相關證券市場代表性指數持平 弱于大市 相對表現弱于同期相關證券市場代表性指數 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當

45、的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。法律主體聲明法律主體聲明 本報告由國聯民生證券股份有限公司或其關聯機構制作，國聯民生證券股份有限公司及其關聯機構以下統稱為“國聯民生證券”。本報告的分銷依據不同國家、地區的法律、法規和監管要求由國聯民生證券于該國家或地區的具有相關合法合規經營資質的子公司/經營機構完成。國聯民生證券股份有限公司具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，接受中國證監會監管，負責本報告于中國（港澳臺地區除外）的分銷。國聯證券國際金融有限公司

46、具備香港證監會批復的就證券提供意見（4 號牌照）的牌照，接受香港證監會監管，負責本報告于中國香港地區的分銷。本報告署名研究人員所持中國證券業協會注冊分析師資質信息和香港證監會批復的牌照信息已于署名研究人員姓名處披露。權益披露權益披露 國聯證券國際金融有限公司跟本研究報告所述公司在過去 12 個月內并沒有任何投資銀行業務關系，且雇員或其關聯人士沒有擔任本報告中提及的公司或發行人的高級人員。一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬國聯民生證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“國聯民生證券”）。未經國聯民生證券事先書面授權，不得以任何方

47、式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為國聯民生證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，國聯民生證券不因收件人收到本報告而視其為國聯民生證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但國聯民生證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況

48、和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，國聯民生證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，國聯民生證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。國聯民生證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。國聯民生證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。國聯民

49、生證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，國聯民生證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到國聯民生證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。版權聲明版權聲明 未經國聯民生證券事先書面許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、轉載、刊登和引用。否則由此造成的一切不良后果及法律責任由私自翻版、復制、轉載、刊登和引用者承擔。聯系我們聯系我們 北京：北京市東城區安外大街 208 號玖安廣場 A 座 4 層 上海：上海市虹口區楊樹浦路 188 號星立方大廈 8 層 無錫：江蘇省無錫市金融一街 8 號國聯金融大廈 16 樓 深圳：廣東省深圳市福田區益田路 4068 號卓越時代廣場 1 期 13 樓