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近期，國(guó)產(chǎn)人工智能大模型DeepSeek在全球范圍內(nèi)引發(fā)關(guān)注，其出色的語(yǔ)境理解、推理能力和開源特性，吸引了券商、基金公司、銀行等金融機(jī)構(gòu)爭(zhēng)相接入和拓展應(yīng)用。

“DeepSeek開源推理大模型的推出，為金融機(jī)構(gòu)提供了部署慢思考模式大模型的新選擇，為金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了強(qiáng)勁動(dòng)能。”東吳證券IT部門負(fù)責(zé)人表示，券商的AI應(yīng)用實(shí)踐，證明了大模型技術(shù)在證券行業(yè)具備極大的應(yīng)用潛力，可為業(yè)務(wù)效率和客戶體驗(yàn)帶來(lái)顯著提升，是券商推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、做好金融“五篇大文章”的持續(xù)動(dòng)力。

為券業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供更多可能性

DeepSeek為何能吸引眾多金融機(jī)構(gòu)爭(zhēng)相布局？

“大模型同時(shí)支持快思考和慢思考，這意味著人類真正推開了人工智能的大門?！睎|吳證券IT部門負(fù)責(zé)人解釋稱，以DeepSeek-R1為代表的推理大模型在傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上，增強(qiáng)了推理、邏輯分析和決策能力。這類模型通常具備超強(qiáng)的技術(shù)背景，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、元學(xué)習(xí)等方法，在復(fù)雜的邏輯推理、科學(xué)計(jì)算和高層次問(wèn)題解決方面擁有亮眼表現(xiàn)。

在中銀證券金融科技部相關(guān)負(fù)責(zé)人看來(lái)，DeepSeek系列大模型通過(guò)對(duì)算法、框架和硬件進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，大幅降低了訓(xùn)練和使用成本，同時(shí)保持行業(yè)頂尖的性能水準(zhǔn)，打破了少數(shù)企業(yè)的技術(shù)壟斷，激發(fā)了其他企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的技術(shù)創(chuàng)新與探索熱情。

證券公司部署DeepSeek大模型，將有哪些收獲？

東吳證券IT部門負(fù)責(zé)人表示，DeepSeek-R1的深度理解和長(zhǎng)文本推理能力，為證券行業(yè)探索AI+經(jīng)紀(jì)、AI+投研、AI+投顧、AI+合規(guī)、AI+文檔等創(chuàng)新模式開辟了全新路徑。

“預(yù)計(jì)DeepSeek大模型的加入可以提升客戶服務(wù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、系統(tǒng)運(yùn)維等方面20%的工作效率?！眹?guó)盛證券相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人稱，DeepSeek大模型的優(yōu)勢(shì)在于推理能力較強(qiáng)、推理成本更低。DeepSeek能準(zhǔn)確識(shí)別用戶問(wèn)題的意圖，并提供相對(duì)準(zhǔn)確的答案，而且在同等資源下，DeepSeek較其他模型回答更快。

應(yīng)用場(chǎng)景“多點(diǎn)開花”

人工智能與金融行業(yè)如何深度融合？從場(chǎng)景落地來(lái)看，大模型的應(yīng)用已覆蓋證券公司前中后臺(tái)全鏈條。

東吳證券IT部門負(fù)責(zé)人根據(jù)調(diào)研情況，梳理了大模型主要應(yīng)用的六大領(lǐng)域：

一是智能投研與投顧。例如，東吳證券以自研大模型賦能投研、投顧及固收領(lǐng)域，為投顧提供診股分析、漲停分析、波段分析、投資組合等應(yīng)用。

二是代碼輔助與研發(fā)提升。例如，中金公司通過(guò)代碼審核、單元測(cè)試等場(chǎng)景提高開發(fā)效率。海通證券、國(guó)金證券利用大模型進(jìn)行代碼補(bǔ)全和智能研發(fā)，優(yōu)化團(tuán)隊(duì)協(xié)作水平。

三是智能風(fēng)控與合規(guī)管理。例如，中信證券的風(fēng)控助手集成輿情監(jiān)測(cè)、法規(guī)問(wèn)答和風(fēng)險(xiǎn)分析，為全鏈路風(fēng)控提供支持。

四是客戶服務(wù)與營(yíng)銷。例如，廣發(fā)證券開發(fā)智能客服和財(cái)務(wù)助手，提升客戶黏性與服務(wù)質(zhì)量。中國(guó)銀河證券在場(chǎng)外衍生品交易中實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，大幅提高業(yè)務(wù)規(guī)模和轉(zhuǎn)化率。

五是智能化報(bào)告生成與文檔處理。例如，東吳證券智能文檔平臺(tái)實(shí)現(xiàn)文檔自動(dòng)生成與質(zhì)檢，節(jié)省人工時(shí)間并降低操作成本。國(guó)金證券的報(bào)告助手支持多種模板，顯著提高報(bào)告撰寫效率。

六是多模態(tài)、數(shù)字人技術(shù)應(yīng)用。例如，東吳證券、國(guó)泰君安和海通證券積極探索數(shù)字人應(yīng)用，結(jié)合文字、語(yǔ)音、圖片等多模態(tài)大模型，提升用戶交互體驗(yàn)與服務(wù)效率。

此外，證券行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景還包括運(yùn)營(yíng)管理場(chǎng)景、風(fēng)控合規(guī)場(chǎng)景、信貸審核場(chǎng)景、員工助手場(chǎng)景、投研分析場(chǎng)景、智能文檔場(chǎng)景、數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景等。后續(xù)，證券機(jī)構(gòu)還會(huì)在應(yīng)用領(lǐng)域方面持續(xù)探索。

東興證券計(jì)劃以“場(chǎng)景化智能體”為切入點(diǎn)，深入挖掘金融業(yè)務(wù)中的各類應(yīng)用場(chǎng)景，廣泛應(yīng)用于“東興198”App的線上客戶服務(wù)、財(cái)富管理、投研分析、風(fēng)險(xiǎn)管理等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

國(guó)信證券表示，計(jì)劃將大模型更廣泛應(yīng)用于金太陽(yáng)App、財(cái)富管理、投資銀行、投研分析等核心的證券業(yè)務(wù)領(lǐng)域。持續(xù)探索智能投顧、智能客服、智能算法、智能盡調(diào)、合規(guī)助手、代碼助手等關(guān)鍵場(chǎng)景的落地實(shí)施。

構(gòu)建金融行業(yè)新生態(tài)

DeepSeek的出現(xiàn)和演進(jìn)，推動(dòng)金融行業(yè)加速變革。

“DeepSeek不僅會(huì)為金融行業(yè)創(chuàng)造新生態(tài)，而且應(yīng)用性會(huì)更強(qiáng)?！睎|吳證券IT部門負(fù)責(zé)人直言，金融機(jī)構(gòu)以前使用的大模型，都是“快思考”模式，會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)現(xiàn)象。在DeepSeek開源推理大模型之后，金融機(jī)構(gòu)的AI獲得了“慢思考”的能力，加上多模態(tài)模型能夠“看見(jiàn)”“聽見(jiàn)”“說(shuō)話”，整合了人類文字中的20萬(wàn)億Tokens語(yǔ)料，知識(shí)面大大拓展，判斷力也顯著提升。在AI輔助下，金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必將構(gòu)建新的生態(tài)。

大模型技術(shù)迭代升級(jí)的同時(shí)，也對(duì)金融行業(yè)提出更高要求。中銀證券金融科技部相關(guān)負(fù)責(zé)人認(rèn)為，大模型的應(yīng)用可以解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在的一些難點(diǎn)和痛點(diǎn)，但大模型的應(yīng)用同時(shí)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。一方面，大模型對(duì)券商員工的工作和學(xué)習(xí)能力提出了新的要求，需要券商員工快速結(jié)合大模型提高生產(chǎn)力；另一方面，由于前期基礎(chǔ)設(shè)施投入大，對(duì)技術(shù)方向的選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)也尤為重要。

國(guó)盛證券相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人建議，監(jiān)管政策應(yīng)當(dāng)同大模型的發(fā)展一起演進(jìn)，指導(dǎo)券商在風(fēng)險(xiǎn)可控的同時(shí)為客戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。公司未來(lái)也將通過(guò)AI賦能各項(xiàng)業(yè)務(wù)，提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率和質(zhì)量，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)。