银行业：中小行率先布局，全面应用面临挑战。DeepSeek 先行者多为中小银行，某些特定的程度上体现成本和技术门槛的下降，或为中小银行数字化转型提供弯道超车机会。从潜在应用场景上看，DeepSeek能大范围的应用于信贷、财富管理、客服、营销、办公优化等领域，提升工作效率、优化客户体验，实现降本增效，同时通过对客户多维度画像和NLP等技术重塑业务模式和价值链，实际做到以客户为中心，突破传统金融服务局限，优化信贷结构，加速轻资本转型，打破经营和估值天花板。实际中，DeepSeek在银行中应用更多为业务流程的优化而非决策，不足以大范围推广，制约因素包括：数据安全与隐私风险；模型可解释性不足问题；人才短缺与技能不匹配；合规监管面临较大挑战。

  证券行业：推动业务模式变革，打造智能化服务新引擎。AI 技术加速突破背景下，证券行业与硬核科技结合有望推动行业形成深层次变革，加速业务模式和功能创新，重塑行业竞争力，推动行业降本增效，赋能中小券商形成差异化竞争路径。DeepSeek冲击下国内券商加速推进AI 布局，应用场景集中在智能投研、量化交易、客户服务等领域。展望未来，AI 带来的行业变化趋势包括但不仅限于传统业务逻辑革新和人才需求层次的变化，怎么样应对产融结合带来问题和挑战，是未来行业逐步推动高水平发展的关键。

  保险行业：AI 加速赋能，迈向数智化发展新征程。新国十条指引下，保险行业站上了从数字化迈向数智化的关键节点，AI 赋能是保险行业迈向发展新征程的核心支撑。AI 与保险业务结合范围广泛，包括但不限于核保、理赔等多个角度，提升运营效率，优化使用者真实的体验。同时，AI 助力保险行业开辟新的业绩增长点，在产品设计、精准营销、理赔风控和健康管理等方面重塑盈利模式，合乎行业整体从粗放式运营向精准、高效、创新转变的发展逻辑。

  投资建议：银行：(1）数字化程度高，资金、人员和技术领先的国有大行；(2)财富管理与金融科技布局早且生态优势显著的零售股份行；(3）优质城农商行，尤其是在科技、小微领域具备特色化优势的中小行。非银：(1）资金、技术及数据等总实力强劲的头部券商；(2）数字技术与传统业务融合发展较好的券商；(3）科技运用领先、有望实现全链路智能化重构的头部险企。

  风险提示：数据安全风险，模型可解释性不足导致决策失败的风险，监管收紧导致应用难以推广的风险，人才供给不足导致技术赋能无法落地的风险。

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