十餘家公募部署DeepSeek，各有什麼打法？賦能哪些場景？
DeepSeek掀起的熱潮已蔓延至公募基金。
澎湃新聞記者瞭解到，截至目前，已有富國基金、博時基金、國泰基金、天弘基金、匯添富基金、中歐基金、永贏基金、萬家基金、景順長城基金、諾安基金等十餘家公募進行了DeepSeek系列開源模型的私有化部署。
另有業內人士表示，“公司在AI這個方向做得很早，以往便已進軍大模型。後續可能也會有對於DeepSeek系列開源模型的私有化部署，目前我們還在觀望中。”也有中小型公募人士指出，算力投入難免會遇到高成本的支出問題，這也是一個難點，但若想提高業務效率、進行數字化轉型，在技術領域的佈局嘗試是必不可少的。
不過，多家受訪的外資公募表示，暫無部署計劃。另有一家機構人士略帶神秘地表示，“公司在全球都有部署AI大模型的應用，但是通常不會透露具體選擇什麼模型。”
主要應用於投資研究、諮詢服務、產品銷售等核心業務場景
從應用場景來看，公募基金對DeepSeek系列開源模型的私有化部署主要包括投資研究、諮詢服務、軟件開發、風險管控、文檔辦公、產品銷售等核心業務場景。
博時基金表示，早在2024年初，便發現了DeepSeek模型在自動編寫代碼和邏輯推理方面的潛力，率先在自有的昇騰服務器上部署了DeepSeek-v1模型，作爲公司智能開發工具的基座模型，並在2024年8月升級爲DeepSeek-v2模型。
2025年伊始，隨着DeepSeek-R1模型的發佈，博時基金完成內部部署，並開始探索它在投資研究、諮詢服務和軟件開發等方面的應用。
博時基金認爲，R1模型在推理能力上表現優異，可以幫助提升工作效率，支持業務創新。同時，它對算力的需求也有所降低，爲進一步推廣應用創造了條件。
國泰基金表示，2025年1月底，公司完成了DeepSeek系列模型私有化部署，搭建了國泰基金AI應用開發平臺，在品牌持營、風險管控、產品運營、文檔辦公等業務場景中有了不俗的表現，得益於此，業務人員可便捷快速地深入分析相關報告、強化數據挖掘能力、貫通信息流程、提升運營效率。
匯添富基金也於近日宣佈，已將DeepSeek系列開源模型應用於投資研究、產品銷售、風控合規、客戶服務等核心業務場景。從投資研究的智能化輔助，到客戶服務的個性化體驗提升，再到風險控制的精準化管理，大模型技術正在深度融入公司的各個業務環節。
以電商爲例，匯添富基金互金部門已組建代號爲“deepfund”的AI團隊，利用AI大模型全面提升基金電商的運營效率和用戶體驗，推動電商銷售業務的智能化發展。公司內部也正針對多個業務場景進行大模型應用的測試驗證工作，通過嚴謹的測試流程和數據分析，確保大模型應用的穩定性和可靠性，爲後續的大規模推廣和應用奠定堅實基礎。
富國基金表示，富國基金科技團隊對大語言模型的應用做了積極探索，部署了包括DeepSeek在內的多款開源模型。經過探索驗證，本地化部署模型在內部數據加工、代碼輔助生成、文字生成、企業級RAG、研報解讀等應用方向上達到了可用階段。隨着模型迭代與AI應用的進一步融合，將全面優化現有的工作流程體驗，提升工作效率。
天弘基金目前也對DeepSeek的相關技術在做全面跟進，例如對其模型測試業務效果、利用其訓練天弘基金自身的大模型、開發強化學習路徑等等，部分探索已有進展。
在DeepSeek R1發佈後，萬家基金快速完成了官網API的接入，併成功部署了32B本地模型。通過自研平臺“萬Chat”的多模型對話能力，可快速比對不同模型的真實表現。
經過萬家基金市場部門的初步測試體驗，該模型在中文文本處理領域表現卓越，尤其在歸納總結與文檔生成等場景中，其性能已超越ChatGPT等國際標杆，彰顯本土化AI技術的突破性進展。目前萬家基金正通過“信息化-數字化-智能化”的三階躍遷戰略，將大模型技術賦能風險管控、財富管理等核心業務環節。
諾安基金則通過私有化部署小模型，搭建起涵蓋圖片內容提取、語音轉文本、文本轉語音及文檔摘要生成等功能的AI基礎能力平臺。同時，基於開源框架自主研發統一AI模型網關，實現多模型協同調度與AI資源的高效管理。
“DeepSeek系列開源模型的影響是顛覆性的”
在深度擁抱DeepSeek後，AI會否顛覆基金行業格局呢？
滬上某公募內部人士指出，DeepSeek系列開源模型的影響是顛覆性的，倘若能利用得好，可顯著降低公募系統、人力等諸多成本，比如海報、視頻等後續都可以使用AI。“目前說DeepSeek系列開源模型的私有化部署能夠重塑公募格局或許有點誇張，但未來可能還是有差距的。”
“實際上，現在在處理工作時，我都會優先考慮去DeepSeek軟件上進行搜索生成，這也是我給自己提的要求：在工作中儘可能多用多練使用AI，哪怕是強制使用。”華南某公募基金人士稱。
上述人士進一步表示，AI在資產管理領域的應用場景也是極其廣泛的。比如投研，傳統業務模式下研究員和基金經理需要從海量的信息中進行深加工，才能把基本面的信息轉化成投資決策的參考，但在AI工具的幫助下，這一過程的效率被大幅提升。比如風控，金融機構在本質上更多是一家科技公司，金融科技發展至此，AI在防範風險，特別是深度學習並優化投資組合的風險收益比方面更是有着全面的價值。再比如運營，特別是在那些市場營銷的內容生產領域，DeepSeek實際上已經能實現某種程度的完全替代。
“不知道DeepSeek的出現是不是那個確定的節點，但毫無疑問，我們正在身處變革的時代，而AI就是推升變化的核心力量，這一趨勢是非常明確的：首先，算法的更迭、算力的提升支撐着應用的可得，包括公募基金在內的金融行業所需要的數據處理功能，正是AI所擅長的；其次，行業競爭加劇，而AI在降本增效方面的作用毋庸置疑；最後，客戶需求的升級與行業發展面臨的困境，也需要AI這樣一場技術革命來倒逼着升級迭代。”與此同時，該位人士也強調，“我們不會被AI取代，但會被先學習使用AI的人取代。”
從目前的應用效果來看，永贏基金分析道，DeepSeek在思考過程、問答效果和響應速度等方面表現優異。例如，在問答效果方面，DeepSeek的準確率達到了90%以上，顯著高於其他同類模型。同時，其深度思考能力簡化了提示詞輸入的難度，使得非專業人員也能輕鬆使用。此外，7B和14B等模型對算力的要求明顯降低，降低了部署成本。
然而，永贏基金也指出，目前DeepSeek的模型主要集中在文本解析能力上，多模態功能（如圖像識別和語音處理）還存在不足。未來將重點研究和優化這些功能，以提升模型的綜合性能。
“在引入模型的過程中，配合搭建穩定高效的基礎技術平臺和人才團隊，同步做好對業務場景AI應用落地的驗證，同樣是各行業AI應用探索的前提保障。”富國基金稱。
與此同時，國泰基金強調，隨着科學技術的高速發展與人工智能的廣泛應用，公司也將持續關注其信息安全與合規風險，在技術與業務融合的准入與把控上，始終堅持以安全爲準繩，嚴格審覈潛在風險，並配套多套技術安全防線，切實守護基金信息安全的第一道防線。