中信建投趙然：AI不是崗位替代者，而是能力放大鏡，賦能金融業有八個邏輯

財聯社2月26日訊（記者高豔雲）2月25日，中信建投證券2025年度“人工智能+”投資策略會在北京舉行，中信建投證券非銀金融及金融科技首席分析師趙然，圍繞“DeepSeek如何加速金融業數字化轉型？”這一核心議題發表了精彩演講，深入剖析了AI及大模型在金融領域的深遠影響與發展路徑。

趙然認爲，不斷動態沉澱的本地數據及業務邏輯是金融機構利用大模型加速數字化轉型的核心勝負手；“AI+金融”競爭力將取決於能否持續積累吸收高質量業務數據、深化垂直場景認知，並通過迭代形成“數據-模型-業務”的正向循環，不斷提升金融服務水平。

就AI及大模型對證券業務的賦能來看，趙然稱，短期內，AI着重賦能以個人爲單元的規範性業務環節，優化業務流程，顯著提升業務效率與客戶體驗；中期視角，AI對前中後臺業務協同發揮關鍵賦能作用，全方位釋放前中後臺人員的生產力；長期積累下，AI促使證券機構實現敏捷轉型，形成區別於同行的差異化競爭力，在不斷變化的市場環境中佔據優勢地位。

DeepSeek推動AI能力與金融場景深度融合

在趙然看來，DeepSeek的出現對於國內金融業數字化轉型的價值與意義，主要體現在三方面。

一是低成本、高性能。DeepSeek通用及推理模型在性能不輸頭部同類大模型的基礎上，成本相較於頭部大模型下降至數十分之一以下，同時開源、本地化部署特性和蒸餾技術使金融機構無需重資本投入底層模型研發，降低試錯成本和二次開發難度，對創新更加友好。

二是適配國產GPU。爲金融機構基礎設施信創改造提供了可落地的AI改造路徑。

三是推動生態重構。通過技術普惠加速AI落地，將競爭焦點從技術壁壘轉向金融數據價值挖掘，推動AI能力與金融場景深度融合，以數據閉環體系鞏固金融領域的場景化優勢。

“圍繞金融五篇大文章，大模型本身即是數字金融的工具，而科技金融、養老金融、普惠金融、綠色金融恰是應用場景。”趙然如是深刻分析稱。

DeepSeek賦能金融業有八大邏輯

趙然認爲，Deepseek的出現將加速金融機構的數字化轉型，核心在於可以更高效地論證數字化轉型的階段性效果，繼而批量複製。

傳統金融機構的數字化轉型面臨三大核心矛盾，一是頂層設計層面自上而下“以客戶中心+數字化轉型”的長期戰略目標，與一線人員層面自下而上短期業績KPI考覈的矛盾；二是公司數字化戰略轉型的長期價值，與短期財報壓力的矛盾；三是成熟金融機構優勢業務體量巨大但增速放緩，與創新業務增速雖快但佔比太小的結構性矛盾。

針對以上矛盾，趙然認爲DeepSeek賦能金融行業的背後有八大邏輯。

就AI及大模型對證券業務的賦能邏輯來看，趙然認爲，短期是，聚焦單點業務，迅速提升客戶體驗。

短期內，AI着重賦能以個人爲單元的規範性業務環節，優化業務流程，顯著提升業務效率與客戶體驗，例如藉助智能客服與顧問，能夠快速校驗客戶信息，大幅縮短開戶時間，憑藉強大的語義理解能力，快速響應客戶疑問，實現7x24小時不間斷服務，客戶回訪時，AI能依據預設話術與客戶高效溝通，記錄關鍵信息並進行初步分析。

中期來看，助力前中後臺協同，釋放人員生產力。

中期視角，AI對前中後臺業務協同發揮關鍵賦能作用，全方位釋放前中後臺人員的生產力。例如通過智能風控、內容生成等工具，提升中後臺運營效率;部署大模型能夠快速讀取和初步分析數據，使客戶經理等前臺人員從繁瑣的數據處理工作中解脫出來，將更多精力投入到客戶關係維護與業務拓展上。

長期則是，驅動敏捷轉型，塑造差異化競爭力。

長期積累下，AI促使證券機構實現敏捷轉型，形成區別於同行的差異化競爭力，在不斷變化的市場環境中佔據優勢地位，AI能夠整合和梳理企業內外部各類數據，打破數據孤島，爲企業決策提供堅實的數據基礎。同時，AI助力打破傳統協同壁壘，以項目或業務線條爲導向，構建矩陣式組織架構。