一天吃透一条产业链：AI 金融（值得期待）

01 产业链全景图

02 AI 金融

AI 金融行业就是把人工智能技术应用到金融领域，让金融服务变得更聪明、更高效。简单来说，就是用AI 的 “大脑” 来辅助银行、保险、投资等机构做决策，同时也让普通人的金融体验更便捷。

金融业本来就靠数据吃饭，又有各种业务场景，所以成了 AI 用得最成熟、最广的领域之一。到 2024 年，金融行业里一半以上都用了大模型，在所有行业里排第一。这一年公开的大模型中标项目有 63 个，花了超 36 亿元，比 2023 年涨得特别快。

AI金融的应用各式各样，目前主要集中在如下几大方向：

03 上游产业链——AI 算力发展

03-1 算力：驱动智能的引擎

AI 大模型拉动算力需求：预计 2025 年，全球 AI 算力市场规模能到 1.3 万亿美元，中国智能算力也会大幅增长。需求主要来自两方面：一是大模型训练需要大量设备支撑，二是企业用 AI（像智能驾驶、工业 AI）的需求，这部分占了一半以上。

AI 芯片市场格局与国产趋势：国内 AI 芯片市场规模正快速扩张，2024 年约 800 亿元，预计 2027 年将突破 1200 亿元。国产厂商加速技术突破，部分产品性能已接近国际同类水平，且在能效比上具备优势，2024 年自给率已达 34%，预计 2027 年将飙升至 82%，在政务、互联网等多个行业实现规模化落地。

云计算厂商的AI 算力竞争：国内云厂商与运营商也开启算力投资热潮，头部企业计划未来三年投入超 3800 亿元建设 AI 基础设施，运营商算力投资同比增长 22% 至 28%，且可根据需求灵活调整规模。

AI算力服务商市场变化：产品及服务复杂性提升，推动市场多样性发展

03-2 算法：塑造思维的框架

算法之于 AI 大模型，就像操作系统之于电脑 —— 是绝对核心。它主要包含两部分：深度学习框架是 “基础工具箱”，负责搭建模型的底层结构；优化策略是 “效率提升技巧”，能让模型跑得更快、算得更准。

开源与专有模型竞争态势：

算法的“从技术到应用”：

数字经济里的数据，是关键生产要素。大数据、云计算、AI 铺开后，数据价值越来越高，能推动经济高质量发展，还能重塑全球经济结构、改变国际竞争格局。

2024 年 1 月国家数据局发了《“数据要素 X” 三年行动计划》，明确数据在政务、金融、互联网、交电等行业的应用方向。艾瑞咨询统计，2024 年其市场规模 1662 亿元，2025 年达 2042.9 亿元，一年多增近 400 亿，可见市场正快速爆发。

03-3 数据：训练模型的燃料、

AI大模型的基础资源，涵盖高质量数据集与标注信息。

各类数据中，金融行业的 “数据家底” 最厚实。2025 年全球金融数据总量将超 50ZB，相当于每天堆出 8.7EB 的 “数据山”，除了交易流水、客户信息，还有新闻舆情、卫星图像等新型数据，比 2020 年多了 3 倍多。

这些数据是金融 AI 的 “核心燃料”。90% 的 AI 模型问题都源于数据质量，优质数据能让 AI 大显身手：风控靠交易数据秒级识别欺诈，某银行借此降了 70% 盗刷率；信贷审批整合多维度数据，实现 3 秒授信且坏账率减半；投研系统靠数据挖掘机会，AI 策略能跑赢基准指数。数据的规模和质量，直接决定金融 AI 的竞争力。

04 中游产业链——AI 金融

04-1、行业规模

数字经济全面发展，相当于给数字金融搭好了 “供需双补” 的架子 ——一边提供更多技术创新的 “原材料”，一边催生出新的应用场景。

银行、保险、证券这些传统金融机构，是科技服务的主要需求方，近几年一直在往技术上砸钱。据艾瑞咨询数据，2023 年中国金融机构的技术总投入达到 3598 亿元，其中光是银行就占了 74%；除了银行，保险、证券等其他行业的技术投入占比，也在一年比一年高。

金融大模型可以简单理解为 —— 给通用 AI 装上了一套 “金融知识库”，核心就是 “金融专业知识” 和 “大模型能力” 的结合体，相当于让 AI 从 “啥都懂点的通才” 变成“精通金融的专才”。

这种专才正在改变金融科技的玩法：以前金融机构靠人工做咨询、写文本、接客服，现在金融大模型能直接接手这些事；长远看，它还会重塑金融机构的工作方式和服务生态。目前它已经在金融咨询、产品介绍、文本生成、虚拟客服这些场景里用起来了，往后随着 “大数据更全、算力更强、算法更优”，还会在更多细分领域带来新变化。

04-2、发展前景

金融科技从两方面利好金融行业：存量业务靠投资者增多、交易活跃提效，证券、资管等传统业务跟着增长；金融服务变简便吸引更多人交易，信息服务商的好产品也让现有业务更高效。

增量业务靠科技催生智能投顾、虚拟人等新产品，金融大模型既优化现有产品，又开辟新应用，金融科技 3.0 的新市场值得期待。

05 下游产业链——广阔应用

05-1、AI板块投资

从巨头加码算力基建到金融机构用AI 重构服务模式，AI 算力、人工智能、金融科技赛道的技术突破和商业落地速度飞快，成为市场关注的焦点。

在 AI 金融产业链的浪潮中，从算力芯片的 “算力革命” 到金融科技的 “服务重构”，每一处创新都暗藏投资机遇。对于想在人工智能、金融科技赛道掘金的普通投资者，不妨借道一批精准锚定的 ETF 产品轻松布局：

若想直击 AI 核心领域，人工智能 ETF（159819）是跟踪 AI 产业链的 “尖刀连”；若看好恒生科技指数核心成份股在 AI 金融应用的爆发力，恒生科技 ETF 易方达（513010）就是布局中国前沿科技的 “直达车”；若想一键捕捉 A 股成长板块中 AI 产业链上下游的多元机会，A500ETF 易方达（159361）则是覆盖更广的 “成长拼图”。这些易方达旗下的产品，为投资者搭上 AI 金融产业的快车提供了便捷且精准的工具。

最近发现易方达在微信里推出了「ETF 优选榜」，从估值、景气度、拥挤度等维度，精准筛选出人工智能 ETF（159819）、恒生科技 ETF 易方达（513010）这类紧扣 AI 产业链热点的优质资产，大家直接点击下方的卡片就能详细了解了。

05-2、AI+券商

金融科技和 AI 深度融合的当下，国内券商正以 “竞速” 姿态接入 AI 这类大模型技术。到 2025 年 3 月，已有 20 多家券商完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署，覆盖了头部和中型机构，像华泰证券、国泰君安、海通证券、广发证券这些都在其中。

人工智能的优势很突出：技术上有 “性能翻倍、成本降低” 的特点，在数据处理、逻辑推理和多模态分析上表现亮眼；安全上，本地化部署能满足金融行业的数据安全要求，再结合 AI Agent 技术，还能搭建起智能中台；应用场景也在延伸，从智能问答、流程指引这类内部效率工具，已经拓展到券商的核心业务中。

05-3、AI+银行

AI在银行端的应用，核心作用于这几个方面：做风控合规时，它是 “智能保安”，靠数据挖掘抓欺诈、做风险预警和合规审核；搞运营时，它是 “自动流水线”，处理交易数据、账户管理这些重复活，降本提效；做投研和产品创新，它是 “专属分析师”，帮银行分析市场、优化投资组合，还能定制金融产品；搞研发，它是 “自动程序员”，自动生成代码、检测漏洞并优化系统。

C 端里，大模型让客户服务更个性高效，还帮银行降本增收。智能客服 24 小时响应查询、转账等需求，会分析客户数据推产品， AI 助手响应准确率达 95%。

B 端中，金融科技让银行和企业成 “长期搭档”。AI 大模型实时盯企业数据预警风险，提供结算、咨询等方案，银行自研大模型也成服务一部分。

最后，如果大家想随时找回上面的小程序页面，直接用微信搜索「易方达 ETF」就可以了。易方达最近上了一个微信专区，里面会不定期更新这样的热门 ETF，点击下方的卡片就能直达，感兴趣的朋友可以去看看。

（市场有风险，投资须谨慎）