DeepSeek+智能投顧：財富配置搶裝“AI大腦”
本報記者 秦玉芳 廣州報道
近來，DeepSeek憑藉其先進的DeepSeek-R1模型和卓越的場景應用能力，吸引了越來越多的金融機構關注。截至目前，已有數十家商業銀行開展了DeepSeek大模型的技術驗證或局部部署，並將其用於投研投顧、風控合規、客戶服務等核心業務場景。尤其中小銀行對DeepSeek大模型的部署節奏持續加快。
在智能投顧領域，DeepSeek大模型憑藉強大的語言理解與邏輯推理能力，爲資管機構全面提升投研投顧服務能力、實現“以客戶爲中心”的服務轉型提供了更優選擇。
加速接入DeepSeek大模型
繼國有大行和股份銀行後，地方中小銀行也在加速DeepSeek大模型的業務部署。
大連銀行2月28日在官微發文指出，依託開源RAG框架在行內金融信創雲平臺成功部署DeepSeek-R1模型，並已在金融投研分析、企業知識問答、代碼生成審查、辦公行文輔助等領域進行了試點應用，持續推動“AI+金融”的深度融合，加速了金融智能化轉型進程。
重慶銀行2月10日也通過官微宣佈，已完成了DeepSeek-R1模型的本地化部署及驗證性測試。廣州銀行官微顯示，該行已快速完成了DeepSeek-R1模型的本地化部署，並實現與行內大語言模型智能服務平臺“廣銀AI小智”的深度集成。蘇州農商銀行則宣佈，成功完成DeepSeek大模型的行內私有化部署，並與通義千問等模型協同構建智能辦公矩陣。
隨着DeepSeek大模型的持續升級迭代和場景應用的日趨廣泛，越來越多金融機構宣佈接入DeepSeek大模型並完成部署。尤其中小銀行通過聚焦智能客服、小微金融等高頻場景，率先在區域市場實現降本增效與精準獲客的閉環驗證，成爲金融大模型下沉應用的典型標杆。
據公開資料初步統計，截至目前，除國有大行和股份銀行外，已有30餘家地方中小銀行實際開展了DeepSeek大模型的技術驗證或局部部署，並將DeepSeek用於投研投顧、產品銷售、風控合規、客戶服務與投教等核心業務場景。
某券商銀行業分析師認爲，將AI大模型技術深度應用於智能客服、財富管理、風險控制等領域，標誌着銀行業智能化轉型正在進入"深水區"，通過技術賦能客戶體驗升級與客羣精準運營，爲行業高質量發展注入新動能。
在易觀千帆商業化中心總經理王增看來，進入AI智能的數字化轉型階段，客戶體驗對商業銀行的重要性愈加凸顯。“首先，在互聯網金融衝擊與產品同質化背景下，優質客戶體驗已成爲銀行新的核心競爭力，能夠增強客戶黏性並提升品牌忠誠度，吸引潛在客戶；其次，數字化轉型要求銀行通過全渠道融合與場景生態構建，將金融服務無縫嵌入用戶生活場景，實現從‘以產品爲中心’向‘以客戶爲中心’的轉型，彰顯當前客戶體驗對商業銀行的重要價值；再者，在存量競爭時代，客戶體驗管理不僅是商業銀行應對市場競爭的戰略選擇，更是實現高質量發展的核心驅動力，不僅直接影響數字化經營成效，還長期間接影響商業銀行利潤增長和發展潛力。”
AI大模型與金融業務越來越深度的融合，正在重構銀行的客戶服務模式與價值創造邏輯。上述某券商銀行業分析師指出，未來隨着AI大模型與數字孿生、隱私計算等技術的進一步融合，客戶體驗管理或將突破現有服務邊界，向“全生命週期價值陪伴”演進，最終推動銀行業從“規模驅動”向“價值驅動”的高階形態跨越。
重塑智能投顧業務核心競爭力
以AI爲驅動的智能投顧平臺，正在成爲此輪金融機構部署DeepSeek大模型的重要應用場景之一。
興業研究在最新研報中分析指出，目前DeepSeek大模型在銀行中的應用及效果主要集中在智能客戶服務、智能財務分析、優化業務流程、智能風控和提升研發、投研等能力方面。尤其在投研能力方面，興業研究在研報中指出，部分銀行已在該行研究和智庫板塊嵌入DeepSeek等大模型工具；與此同時，亦有部分券商和基金公司將投研分析作爲了DeepSeek本地化部署運用的重點。
光大理財在2月21日發佈的官微推文中指出，基於多形態算力資源，光大理財自主研發的AI場景助手、智能研報解讀平臺已率先完成DeepSeek模型接入，旨在構建縱貫“投前—投中—投後”全週期，橫跨產品銷售服務、投資研究、風險合規、運營管理四大板塊，更加穩健的智能決策體系，以自主可控的先進技術驅動業務發展。
不僅銀行領域，公募基金投顧平臺對DeepSeek大模型的接入意願也在與日俱增。
盈米基金旗下投顧服務平臺且慢宣佈，已成功接入DeepSeek-R1深度推理模型。易方達基金也宣佈完成DeepSeek-R1全參數版本模型的私有化部署，並表示將採用強推理模型與內部數據結合，通過模型協作和知識蒸餾提升業務效果，降低部署成本，爲客戶提供更智能的資產管理服務。截至目前，已有十餘家基金公司投顧平臺進行了DeepSeek部署。
天相投顧基金評價中心分析認爲，從模型角度來看，DeepSeek大模型的性能達到全球頂級水平，具備強大的語言理解、邏輯推理和多輪對話的能力，能夠勝任多個場景下的工作，而且開源協議爲MIT，非常適合私有化部署及商用；從業務角度來說， DeepSeek+本地知識庫，一方面可以輔助公司投研，另一方面可以將專業的金融知識，轉爲化通俗易懂的語言進而與用戶溝通，可提升公司服務客戶整體質量與效率。
藉助DeepSeek大模型提升投顧能力建設，正在成爲金融機構重構財富管理競爭力的重要殺手鐗。天相投顧基金評價中心指出，資管機構通過金融科技提升服務水平，搶佔市場先機，打造品牌影響力，從而獲取更多的客戶資源與市場份額。
不過，天相投顧基金評價中心進一步分析指出，在投顧業務領域，大模型的應用目前還是存在一些挑戰：一是技術侷限性，儘管AI大模型在語言理解和邏輯推理方面表現出色，但其在複雜投資決策、專業知識深度等方面仍存在侷限性，且可能出現“模型幻覺”問題；二是數據安全與合規風險，AI技術的應用或涉及大量敏感數據，如何在保障數據安全的同時滿足合規要求，是基金公司面臨的重要挑戰；三是人才缺口，AI技術的快速迭代對從業者的技術能力和跨學科知識儲備提出了更高要求。
（編輯：朱紫雲 審覈：何莎莎 校對：顏京寧）