財(cái)聯(lián)社2月17日訊（編輯 李響）今年春節(jié)期間DeepSeek橫空出世，戳破了近年來AI大模型高門檻、大算力的“泡沫”，在不少業(yè)內(nèi)人士看來，DeepSeek自身的金融背景與實(shí)力，對于推動資管領(lǐng)域金融模型性能提升，加快資管產(chǎn)品應(yīng)用側(cè)落地具有顛覆性意義。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，金融+AI大模型或?qū)⒖赡苁亲钤?、也最快誕生殺手級應(yīng)用的領(lǐng)域，各大資管機(jī)構(gòu)“高調(diào)”跑步進(jìn)場，正全力結(jié)合自身需求加快部署AI生態(tài)應(yīng)用落地，其中基金機(jī)構(gòu)無疑是當(dāng)下資管賽道上的“領(lǐng)跑者”。

金融機(jī)構(gòu)紛紛“嘗鮮”接入DeepSeek

近期，DeepSeek已成為春節(jié)后討論度最熱的話題之一。無論是從剛開年一周就“高調(diào)”跑步接入DeepSeek的公募基金看，還是正在低調(diào)又急迫接洽的銀行資管機(jī)構(gòu)而言，金融資管行業(yè)“求生欲”拉滿。

據(jù)財(cái)聯(lián)社不完全統(tǒng)計(jì)，春節(jié)假期后僅10天左右，就包括江蘇銀行、蘇商銀行、重慶農(nóng)商行等中小銀行機(jī)構(gòu)，新華保險(xiǎn)等保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，中信建投、國泰君安等券商，以及匯添富、富國基金等公募基金公司在內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)紛紛“嘗鮮”DeepSeek，探索相關(guān)應(yīng)用場景。

如人保資產(chǎn)在官微公號上表示，近期已成功探索DeepSeek與應(yīng)用系統(tǒng)深度集成，實(shí)現(xiàn)智能研報(bào)場景，又如中國信達(dá)近日正式完成DeepSeek開源大模型本地化部署，未來AI助手“信小達(dá)”在不良資產(chǎn)管理行業(yè)的落地應(yīng)用打下了重要基礎(chǔ)。

更有部分資管機(jī)構(gòu)搶跑身位領(lǐng)先，通過內(nèi)嵌DeepSeek構(gòu)建創(chuàng)新多模態(tài)應(yīng)用體系，結(jié)合自身需求，已在實(shí)操中提升復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的方案解決能力，其中基金公司無疑是資管賽道上的“領(lǐng)跑者”。

如在個性化投顧方面，匯添富基金基于客戶行為數(shù)據(jù)生成千人千面投資建議，投顧服務(wù)效率提升50%，客戶留存率顯著提高；又如鵬揚(yáng)基金引入DeepSeek升級合規(guī)審核系統(tǒng)，自動識別精度從85%提升至95%。

業(yè)內(nèi)人士指出，相較于銀行系大型機(jī)構(gòu)審批流程長及風(fēng)控要求高等特征，基金機(jī)構(gòu)廣泛的產(chǎn)品和用戶體系，以及更為靈活的審批制度，成為最早接入DeepSeek的資管機(jī)構(gòu)，不過在DeepSeek推出之后，資管機(jī)構(gòu)們的AI大模型選擇困難癥暫時(shí)得到了緩解。“對比近年來各大資管機(jī)構(gòu)，尤其是銀行系機(jī)構(gòu)對大模型的巨大投入下應(yīng)用落地的不確定性，DeepSeek技術(shù)門檻降低帶來的結(jié)果已經(jīng)顯現(xiàn)。”

DeepSeek在資管領(lǐng)域的應(yīng)用加速落地，基金機(jī)構(gòu)成“領(lǐng)跑者”

國泰君安分析師李博倫認(rèn)為，DeepSeek在資管領(lǐng)域的應(yīng)用加速落地，核心在于開源策略下低成本API與輕量化模型結(jié)合，降低技術(shù)門檻的同時(shí)提升了業(yè)務(wù)效率，并平衡了資管機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新與合規(guī)需求。

后續(xù)資管機(jī)構(gòu)將有更多的時(shí)間、精力和資源進(jìn)行應(yīng)用端的開發(fā)和精進(jìn)，也讓中小資管機(jī)構(gòu)看到了打破技術(shù)壁壘和“彎道超車”的可能，某城商行人士指出。

“一般而言，非開源模型高昂的授權(quán)費(fèi)用或定制開發(fā)成本以及硬件算力的較高要求，導(dǎo)致中小機(jī)構(gòu)難以承擔(dān)，同時(shí)‘黑箱’特性難以滿足金融行業(yè)對合規(guī)性的審查要求，而DeepSeek可以完美解決”，上述人士指出。

更重要的是，DeepSeek-R1的API定價(jià)將同類產(chǎn)品成本降低至5%以內(nèi)，其蒸餾生成的輕量化模型性能適配各類邊緣設(shè)備算力，未來DeepSeek將加速AI技術(shù)從云端向終端滲透，李博倫表示。

“ 從資管機(jī)構(gòu)來看，目前使用DeepSeek工具的銀行尚少”，某銀行人士看來，是因?yàn)樵S多銀行開發(fā)金融大模型較早，雖然采用了分層的松耦合架構(gòu)，但接口適配調(diào)整、知識庫的再訓(xùn)練都會影響模型遷移。但開源技術(shù)框架真正觸發(fā)了全行業(yè)的AI軍備競賽，隨著更多云計(jì)算平臺支持DeepSeek，會加速模型遷移。

在不少機(jī)構(gòu)人士看來，盡管銀行系資管機(jī)構(gòu)要像公募基金一樣迅速擁抱Deepseek或許有現(xiàn)實(shí)難度，但這對于未能在AI浪潮初期“上車”的中小資管機(jī)構(gòu)而言，是個“彎道超車”的機(jī)遇。

不過中小機(jī)構(gòu)能否抓住“彎道超車”的發(fā)展機(jī)遇尚難定論。據(jù)媒體報(bào)道，上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家、主任曾剛表示，中小金融機(jī)構(gòu)在使用這類技術(shù)時(shí)也面臨一些挑戰(zhàn)：一方面是數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私問題，如中小機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)積累可能不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，同時(shí)還需應(yīng)對數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)；另一方面是技術(shù)依賴與競爭壓力。

“不過2025年成為金融AI大模型的應(yīng)用爆發(fā)年已無懸念，金融+AI大模型或?qū)⒖赡苁亲钤纭⒁沧羁煺Q生殺手級應(yīng)用的領(lǐng)域”，有資管人士指出，DeepSeek在金融服務(wù)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管控升級、運(yùn)營效率提升以及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新等方面展現(xiàn)出了巨大潛力，將為客戶提供一站式解決方案，推動金融業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。