近年來，AI在金融科技（FinTech）領域的應用呈現爆發式增長，尤其在大模型技術突破和政策支持的雙重驅動下，多個關鍵領域取得了顯著進展。以下是值得關注的核心方向及具體案例：

一、大模型技術重塑金融服務范式

以DeepSeek為代表的國產大模型通過開源和低成本部署（本地化成本低至百萬級），大幅降低了金融機構的技術準入門檻。其混合專家（MoE）架構與多頭潛在注意力機制（MLA）的結合，使得金融機構能夠基于自身數據進行定制化微調。例如，畢超在《DeepSeek大模型在銀行業的應用探索》中指出，該模型支持金融機構在本地化部署后進行有監督微調，顯著提升了復雜任務處理效率。

彭博BloombergGPT的出現加速了行業落地，國內金融IT服務商如奇富科技、恒生電子等紛紛推出金融垂類大模型，覆蓋智能投顧、智能投研等場景。螞蟻集團的“螞小財”通過接入推理大模型，實現了理財專業力和邏輯推理能力的躍升，服務用戶中45%來自三線及以下城市，資產配置合理性提升5%。

二、智能投顧與資產管理的個性化升級

AI技術正推動智能投顧從工具化向決策化演進。理財魔方的“魔力平臺”第三代系統分析用戶200+維度數據，生成全球化資產配置方案，覆蓋12個國家42類資產，管理規模超百億。微軟AutoGen與DeepSeek結合的多智能體協作系統，通過政策分析、技術形態評估等多維度協同，實現了對市場波動的秒級響應，例如提前2小時預判市場