核心观点
DeepSeek开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方法的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模RL训练方法的阿里QwQ-32B等模型也在缩小规模的同时达到了DeepSeek R1671B的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。

我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次：降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用中，可能包括：1）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检；2）价值创造：AI编程、智能风控、智能营销等；3）决策赋能：深度分析和决策辅助。

从实际落地应用情况看，大行发力更早，中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早，邮储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。AI一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱即用、软硬件一体化设计等优势，正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。