中信證券：金融機構正紛紛部署Deepseek，...

傳統金融機構正紛紛接入Deepseek，迎接新一輪科技變革，AI能力有望迎頭趕上。傳統金融機構具有豐富的業務場景，AI在降本增效、風險控制、客戶服務等方面可能較快取得成效，而能否實現商業模式創新尚需觀察。

▍金融機構正紛紛部署Deepseek，迎接新一輪科技變革。

Deepseek推動大模型從閉源走向开源，大幅降低本地部署門檻。相比於過去兩年重金投入、能力領先的科技公司，傳統金融機構AI能力有望借助开源模型迎頭趕上，釋放新的發展潛能。對於傳統金融機構，擁抱AI變革將是必選項，預計核心價值包括：1）降本增效：減少重復性人力投入，釋放員工專注高價值任務。2）風險可控：實時監控市場與操作風險，避免重大損失。3）體驗升級：提供個性化、即時化服務，增強客戶粘性。4）創新驅動：通過AI技術打造差異化競爭優勢，搶佔市場先機。中信證券認爲，傳統金融機構具有豐富的業務場景，AI在降本增效、風險控制、客戶服務等方面可能較快取得成效，而商業模式創新尚需觀察，但未來值得期待。以下分別從保險、券商、資產管理、金融科技等領域展开討論。

▍保險：重運營的財產險、健康險將顯著受益於降本增效。

保險行業正面臨資產端的挑战，出路在於負債端轉型，包括降低負債成本、提升承保利潤。1）從壽險角度看，保單銷售需要考慮市場需求、行業競爭環境，強監管正帶來競爭環境改善、預定利率下降、費差明顯改善等好處，但壽險公司商業模式沒有本質變化，利差仍然是主要利潤來源，代理人和銀保等渠道仍然是核心競爭力；AI運用可以帶來降本增效的好處，但對壽險公司基本面和盈利能力總體影響相對有限。2）從健康險角度看，重疾險仍然重點關注市場需求，現在處於衰退後的底部階段，未來寄希望於產品創新帶動銷售（比如帶病體等）；醫療險則相對剛需，正受益於醫療DRG/DIP改革和醫藥集採，商業模式上更加重視運營（理賠和費用管控），AI運用可以在降本增效、風險控制、客戶體驗、產品創新方面受益。3）從財產險角度看，車險、農險、責任險等業務均是剛需，商業模式上同樣重運營，线下服務和精細化管理是核心競爭力，AI運用在降本增效、風險控制方面都有明顯好處，預計對盈利能力有比較直接的正面影響。從保險三個子板塊比較看，Deepseek有利於重運營的財產險和健康險板塊，而重銷售的壽險板塊影響預計相對有限。

▍證券：積極響應AI浪潮，關注各券商本地化部署後業務落地效果。

對於證券公司而言，結合境內外投行公开交流信息，人工智能將賦能智能問答、信息檢索、文檔處理、行業研究、市場研判、輔助軟件研發、輔助制定營銷方案、合規問答、業務辦理指引等多個業務場景。短期來看，人工智能主要應用於智能客服、數據整理、代碼生成等領域，有利於提升證券公司財富管理、投資銀行等業務部門以及中後台的運營效率。長期來看，在投資與研究領域深層次思考的潛力仍值得挖掘。目前多家券商陸續官宣，已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署。本地化部署是AI能力起點，下一步需要觀察各券商在通用業務場景和專用業務場景的落地效果。

▍資管：正面臨渠道強勢、被動化、降管理費多重挑战，頭部公司將顯著受益。

以公募基金爲代表的資管行業，渠道端面臨螞蟻、天天、招行等寡頭份額持續提升，被動化趨勢正在衝擊主動產品市場空間，強監管帶來管理費下降，公募基金正需要重塑核心能力、提升商業模式可持續性。借鑑美國資本市場發展趨勢，最近三十年崛起了以貝萊德爲代表的一站式資產配置平台和以黑石爲代表的另類資產管理公司；同時，在科技力量的加持下，資管產業鏈專業分工更加深入，在指數編制、財富管理、交易所、數據服務等領域均誕生偉大公司。中信證券認爲，中國資管行業商業模式還比較初級，以易方達、華泰柏瑞爲代表的公司，分別在平台化發展和被動化趨勢具有了優勢地位；在這一輪科技浪潮面前，有望在降本增效方面獲得較好成效，同時在風控、投顧服務方面獲得進步，而商業模式創新方面尚需觀察。目前市場缺乏公募基金投資標的。

▍金融科技：持續深耕技術研發，建議關注已經具備領先優勢的頭部金融科技平台。

Deepseek的出現階段性證明了在美國算力出口限制下中國人工智能技術持續發展以及成本持續優化的可行性。中信證券看好在這輪AI浪潮下，已經具備研發基礎和技術實力的頭部金融科技平台未來潛在的商業模式創新和運營效率的持續提升。

①財富管理：AI浪潮下大模型的能力不斷提升有望突破財富管理行業現有瓶頸，大幅加速投顧服務线上化進程，依托於大模型交互能力對客戶數據的深度挖掘，實現千人千面的定制化財富管理方案。

②交易生態：目前頭部金融科技生態已經开始嘗試將自研大模型融入自身生態，通過基座模型賦能現有/創新場景。大模型能力不斷迭代提升，應用層算法的不斷精進創新，有望推動頭部平台提升用戶體驗和降本增效。

③消費信貸：AI發展有望進一步完善互金平台風控模型和獲客模型，提升公司風控能力和運營效率。

▍風險因素：

大模型帶來的合規風險、傳統公司AI落地能力不足、未能預期到顛覆性創新可能、部分金融科技公司估值偏高

▍投資策略：

擁抱AI變革將是必選項，關注受益的傳統金融機構和頭部金融科技公司。相比於兩年前Chatgpt發布帶來的影響，此次Deepseek創新推動大模型從閉源走向开源，大幅降低本地化部署成本和門檻。傳統金融機構擁抱AI變革成爲必選項，預計在降本增效、風險控制、客戶服務等方面可能較快取得成效，而商業模式創新尚需觀察。從保險角度看，Deepseek有利於重運營的財產險和健康險板塊實現降本增效，而重銷售的壽險板塊影響預計相對有限。從券商角度看，多家券商陸續官宣已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署，下一步需要觀察各券商在通用業務場景和專用業務場景的落地效果。從資管角度看，借鑑美國經驗，中國公募基金商業模式還比較初級，以易方達、華泰柏瑞爲代表的公司，分別在平台化發展和被動化趨勢具有了優勢地位，有望受益AI能力提升。從金融科技公司角度看，Deepseek證明了中國的算力、算法、數據能力，有望演繹AI等主題行情。

注：本文節選自中信證券研究部已於當日發布的《晨會》報告，分析師：童成墩S1010513110006；邵子欽S1010513110004；田良S1010513110005；薛姣S1010518110002；陸昊S1010519070001；林永健S1010524030001