一天吃透一條產業鏈：AI 金融（值得期待）

01 產業鏈全景圖

02 AI 金融

AI 金融行業就是把人工智能技術應用到金融領域，讓金融服務變得更聰明、更高效。簡單來說，就是用AI 的 “大腦” 來輔助銀行、保險、投資等機構做決策，同時也讓普通人的金融體驗更便捷。

金融業本來就靠數據吃飯，又有各種業務場景，所以成了 AI 用得最成熟、最廣的領域之一。到 2024 年，金融行業里一半以上都用了大模型，在所有行業里排第一。這一年公開的大模型中標項目有 63 個，花了超 36 億元，比 2023 年漲得特別快。

AI金融的應用各式各樣，目前主要集中在如下幾大方向：

03 上游產業鏈——AI 算力發展

03-1 算力：驅動智能的引擎

AI 大模型拉動算力需求：預計 2025 年，全球 AI 算力市場規模能到 1.3 萬億美元，中國智能算力也會大幅增長。需求主要來自兩方面：一是大模型訓練需要大量設備支撐，二是企業用 AI（像智能駕駛、工業 AI）的需求，這部分占了一半以上。

AI 芯片市場格局與國產趨勢：國內 AI 芯片市場規模正快速擴張，2024 年約 800 億元，預計 2027 年將突破 1200 億元。國產廠商加速技術突破，部分產品性能已接近國際同類水平，且在能效比上具備優勢，2024 年自給率已達 34%，預計 2027 年將飆升至 82%，在政務、互聯網等多個行業實現規?；涞?。

云計算廠商的AI 算力競爭：國內云廠商與運營商也開啟算力投資熱潮，頭部企業計劃未來三年投入超 3800 億元建設 AI 基礎設施，運營商算力投資同比增長 22% 至 28%，且可根據需求靈活調整規模。

AI算力服務商市場變化：產品及服務復雜性提升，推動市場多樣性發展

03-2 算法：塑造思維的框架

算法之于 AI 大模型，就像操作系統之于電腦 —— 是絕對核心。它主要包含兩部分：深度學習框架是 “基礎工具箱”，負責搭建模型的底層結構；優化策略是 “效率提升技巧”，能讓模型跑得更快、算得更準。

開源與專有模型競爭態勢：

算法的“從技術到應用”：

數字經濟里的數據，是關鍵生產要素。大數據、云計算、AI 鋪開后，數據價值越來越高，能推動經濟高質量發展，還能重塑全球經濟結構、改變國際競爭格局。

2024 年 1 月國家數據局發了《“數據要素 X” 三年行動計劃》，明確數據在政務、金融、互聯網、交電等行業的應用方向。艾瑞咨詢統計，2024 年其市場規模 1662 億元，2025 年達 2042.9 億元，一年多增近 400 億，可見市場正快速爆發。

03-3 數據：訓練模型的燃料、

AI大模型的基礎資源，涵蓋高質量數據集與標注信息。

各類數據中，金融行業的 “數據家底” 最厚實。2025 年全球金融數據總量將超 50ZB，相當于每天堆出 8.7EB 的 “數據山”，除了交易流水、客戶信息，還有新聞輿情、衛星圖像等新型數據，比 2020 年多了 3 倍多。

這些數據是金融 AI 的 “核心燃料”。90% 的 AI 模型問題都源于數據質量，優質數據能讓 AI 大顯身手：風控靠交易數據秒級識別欺詐，某銀行借此降了 70% 盜刷率；信貸審批整合多維度數據，實現 3 秒授信且壞賬率減半；投研系統靠數據挖掘機會，AI 策略能跑贏基準指數。數據的規模和質量，直接決定金融 AI 的競爭力。

04 中游產業鏈——AI 金融

04-1、行業規模

數字經濟全面發展，相當于給數字金融搭好了 “供需雙補” 的架子 ——一邊提供更多技術創新的 “原材料”，一邊催生出新的應用場景。

銀行、保險、證券這些傳統金融機構，是科技服務的主要需求方，近幾年一直在往技術上砸錢。據艾瑞咨詢數據，2023 年中國金融機構的技術總投入達到 3598 億元，其中光是銀行就占了 74%；除了銀行，保險、證券等其他行業的技術投入占比，也在一年比一年高。

金融大模型可以簡單理解為 —— 給通用 AI 裝上了一套 “金融知識庫”，核心就是 “金融專業知識” 和 “大模型能力” 的結合體，相當于讓 AI 從 “啥都懂點的通才” 變成“精通金融的專才”。

這種專才正在改變金融科技的玩法：以前金融機構靠人工做咨詢、寫文本、接客服，現在金融大模型能直接接手這些事；長遠看，它還會重塑金融機構的工作方式和服務生態。目前它已經在金融咨詢、產品介紹、文本生成、虛擬客服這些場景里用起來了，往后隨著 “大數據更全、算力更強、算法更優”，還會在更多細分領域帶來新變化。

04-2、發展前景

金融科技從兩方面利好金融行業：存量業務靠投資者增多、交易活躍提效，證券、資管等傳統業務跟著增長；金融服務變簡便吸引更多人交易，信息服務商的好產品也讓現有業務更高效。

增量業務靠科技催生智能投顧、虛擬人等新產品，金融大模型既優化現有產品，又開辟新應用，金融科技 3.0 的新市場值得期待。

05 下游產業鏈——廣闊應用

05-1、AI板塊投資

從巨頭加碼算力基建到金融機構用AI 重構服務模式，AI 算力、人工智能、金融科技賽道的技術突破和商業落地速度飛快，成為市場關注的焦點。

在 AI 金融產業鏈的浪潮中，從算力芯片的 “算力革命” 到金融科技的 “服務重構”，每一處創新都暗藏投資機遇。對于想在人工智能、金融科技賽道掘金的普通投資者，不妨借道一批精準錨定的 ETF 產品輕松布局：

若想直擊 AI 核心領域，人工智能 ETF（159819）是跟蹤 AI 產業鏈的 “尖刀連”；若看好恒生科技指數核心成份股在 AI 金融應用的爆發力，恒生科技 ETF 易方達（513010）就是布局中國前沿科技的 “直達車”；若想一鍵捕捉 A 股成長板塊中 AI 產業鏈上下游的多元機會，A500ETF 易方達（159361）則是覆蓋更廣的 “成長拼圖”。這些易方達旗下的產品，為投資者搭上 AI 金融產業的快車提供了便捷且精準的工具。

最近發現易方達在微信里推出了「ETF 優選榜」，從估值、景氣度、擁擠度等維度，精準篩選出人工智能 ETF（159819）、恒生科技 ETF 易方達（513010）這類緊扣 AI 產業鏈熱點的優質資產，大家直接點擊下方的卡片就能詳細了解了。

05-2、AI+券商

金融科技和 AI 深度融合的當下，國內券商正以 “競速” 姿態接入 AI 這類大模型技術。到 2025 年 3 月，已有 20 多家券商完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署，覆蓋了頭部和中型機構，像華泰證券、國泰君安、海通證券、廣發證券這些都在其中。

人工智能的優勢很突出：技術上有 “性能翻倍、成本降低” 的特點，在數據處理、邏輯推理和多模態分析上表現亮眼；安全上，本地化部署能滿足金融行業的數據安全要求，再結合 AI Agent 技術，還能搭建起智能中臺；應用場景也在延伸，從智能問答、流程指引這類內部效率工具，已經拓展到券商的核心業務中。

05-3、AI+銀行

AI在銀行端的應用，核心作用于這幾個方面：做風控合規時，它是 “智能保安”，靠數據挖掘抓欺詐、做風險預警和合規審核；搞運營時，它是 “自動流水線”，處理交易數據、賬戶管理這些重復活，降本提效；做投研和產品創新，它是 “專屬分析師”，幫銀行分析市場、優化投資組合，還能定制金融產品；搞研發，它是 “自動程序員”，自動生成代碼、檢測漏洞并優化系統。

C 端里，大模型讓客戶服務更個性高效，還幫銀行降本增收。智能客服 24 小時響應查詢、轉賬等需求，會分析客戶數據推產品， AI 助手響應準確率達 95%。

B 端中，金融科技讓銀行和企業成 “長期搭檔”。AI 大模型實時盯企業數據預警風險，提供結算、咨詢等方案，銀行自研大模型也成服務一部分。

最后，如果大家想隨時找回上面的小程序頁面，直接用微信搜索「易方達 ETF」就可以了。易方達最近上了一個微信專區，里面會不定期更新這樣的熱門 ETF，點擊下方的卡片就能直達，感興趣的朋友可以去看看。

（市場有風險，投資須謹慎）