瑞銀︰料今年AI助證券保險業　縮人工成本10%　或令淨利增約一成

DeepSeek引爆資本市場，瑞銀證券A股非銀金融業分析師曹海峰表示，國內大模型的發展快於預期，生成式AI對金融行業的潛在重塑，將大於其他行業。其預計，到2030年，AI的將能為金融IT服務行業增加340至1,030億元（人民幣‧下同）的收入，中間情形下為690億元，相當於增加24%。

依照其推算，在中間最好情形下，2025年應用生成式AI，就可將證券及保險行業的人工成本將減少10%，最好情形下則有20%。曹海峰明言，對於整個行業來說勢必會有一部分的人失業，但也會產生一些人力資源的重新分配。

縮減人工成本10%　或可刺激行業淨利增一成

曹海峰估算，對於生成式AI的應用，在最好情形下，今年將提升券商行業15%的利潤，以及保險行業27%的利潤。至2030年，則可分別提升券商、保險行業30%及53%的利潤。在行業估值方面，最好情形下，將在2025年邊際抬升券商行業估值21%，抬升保險行業估值18%

針對AI應用可替代的人工成本，曹海峰表示，即便在中間情形下，其也可令今年保險及證券行業的人工成本減少10%。而人工成本與行業的淨利增長，息息相關，瑞銀結合上市公司2020至2022年披露的數據進行敏感性分析，認為若人工成本下降10%，則可為證券行業帶來8%的淨利增長，為保險行業帶來13%的淨利增長。

行業勢必有部分人失業　人力資源或重分配

他續形容稱，在今年，生成式AI的應用，將逐步納入智能交易、潛在客戶識別、資產配置分析等。在未來5年中，還會提升複雜場景下的自動化水平，逐步應用於對客服務，例如在證券領域提供自動智能財富管理規劃；保險方面提供一人一價的個性化承保。

面對行業面臨的裁員風險，曹海峰舉例形容，例如可不再需要客服去打電話，完全利用大模型，目前已經有部分企業已經憑此創造收入，每天可以撥打約7,000通電話。不過他也指出，這些被替代的人也不一定會失業，可能前往其他崗位，行業進行人力資源的再分配。

且他亦指出，對於頭部的環節，其實也不可稱之為完全取代，因為部分高淨值客戶，仍然更願意與人交流，但總體而言，對於整個行業來說，勢必會有一部分的人失業。

金融IT廠商最受惠　至2030年帶來690億增量收入

而對於科技金融廠商，也將受惠於生成式AI在金融行業的發展，瑞銀羅列出該產業的主要參與者，包括通用大模型開發商、解放方案方（金融IT）、應用軟件方以及周邊工具服務。

曹海峰表示，最看好當中的金融IT廠商，其需要依賴銀行IT，不僅幫助大模型落地解決「最後一公里」的問題，也可往上下遊延伸，其預計，到2030年，AI的將能為金融IT廠商增加340至1,030億元人民幣的收入，中間情形下為690億元人幣，相當於增加24%。

其續指，國內大模型取得了突破性進展，模型的發展速度快於預期，相信在應用端，會有更多B端場景落地，而金融C端的場景商業化，就將稍微落後於B端。