一、Al+金融应用需求提升，金融IT服务商迎来破局新思路
DeepSeek大幅提升Al技术的可用性，并通过开源降低了各行各业使用AI的门槛，本地化部署成本低至百万级。算力、算法和数据是AI应用的三大支撑要素，金融行业本身就拥有丰富的数据和Al应用场景，越来越多金融机构开始将Al更深入地、更全面地应用到自身运营与业务中。IDC调研显示过半受访金融机构表示在未来18个月内用于生成式Al项目的IT预算占总预算比例约30%-39%,金融行业用户对AI的投入呈现较为积极的态度。2023年彭博BloombergGPT的亮相加快了Al+金融应用落地的步伐，金融IT服务商凭借其在金融数据、金融业务理解与技术领域的优势，成为Al+金融市场的重要参与者，我们认为在Al技术可用性、金融行业A应用需求双重提升的背景下，AI给金融IT服务商带来了破局新思路。
1.1金融行业拥有丰富数据与Al应用场景，DeepSeek浪潮加快行业部署Al的步伐
DeepSeek开启AI平权，引发全球广泛关注。2024年12月26日，杭州Al公司深度求索(DeepSeek正式发布DeepSeek-V3大模型首个版本并同步开源，性能比肩GPT-40。2025年1月15日正式推出AI助手DeepSeekApp,QuestMobile数据显示，App日活跃用户在2025年2月底突破5千万，最高达到5341万。1月20日深度求索发布复杂推理类大模型DeepSeek-R1,性能对齐OpenAI推理模型01正式版，API服务定价相较OpenAlo1系列模型大幅下降，彰显了DeepSeek系列大模型更高的性价比。3月25日，DeepSeek-V3模型完成小版本升级，版本号更新为DeepSeek-V3-0324,性能比肩GPT4.5、Claude3.7Somet等全球领先大模型。5月28日，DeepSeek-R1模型完成小版本升级，版本号升级为DeepSeek-R1-0528,在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如OpenAlo3与Gemini 2.5Pro。DeepSeek大幅提升AI技术的可用性，并通过开源降低了各行各业使用AI的门槛。DeepSeek大模型基于Transfomer架构，创新性地融合了混合专家(MoE)架构与多头潜在注意力机制(MLA)。MoE架构允许模型在处理不同输入时，动态地激活不同的专家模块，从而实现对复杂任务的高效处理，因此MoE架构有利于金融行业结合自身业务特点和专业领域数据优势，在进行本地化部署后进行有监督微调、强化学习等后训练。根据毕超《DeepSeek大模型在银行业的应用探索》,DeepSeek模型权重开源，这一特性极大地降低了金融行业的技术准入门槛，相较于传统金融Al模型对专用硬件的高要求和高昂的部署成本，DeepSeek本地化部署成本低至百万级，为中小金融机构数字化智能化升级提供了实现弯道超车的可能。
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