十餘家基金公司佈局DeepSeek全景圖：將如何新塑公募生態？
財聯社2月8日訊（記者 閆軍）從春節前爆火出圈到現在，DeepSeek熱度有增無減。
DeepSeek“朋友圈”再次擴容至基金公司。2月7日，匯添富基金宣佈，已完成DeepSeek系列開源模型的私有化部署，並將應用於投資研究、產品銷售、風控合規、客戶服務等核心業務場景。同日，諾安基金宣佈完成DeepSeek金融大模型的本地化部署。
財聯社記者採訪獲悉，當前還有有富國基金、博時基金、國泰基金、天弘基金、國泰基金、中歐基金、景順長城基金、永贏基金、萬家基金等十餘家基金公司佈局了DeepSeek部署。另有多家基金公司已經或者準備接入、試用、部署DeepSeek大模型。
“公司對金融科技本身就非常重視，也有足夠的投入，在如此重要的技術領域上肯定是佈局的。”某頭部基金公司相關人士表示。
事實上，在此前亦有不少基金公司接入使用了其他大模型，應用層面上非常廣泛，從市場部門客服人員替代、客戶行爲分析、定期報告，到投研部門量化投資，以及合規方面的風險管理、上市公司輿情監測以及基礎審覈，大模型均能進行部分接入。
富國基金表示，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。在探索AI引入大語言模型時主要應從戰略、數據、技術、人才、業務試點和跨界合作等多維度做準備，逐步推動AI技術與業務的深度融合，爲行業的高效決策和風險管理提供支持。
博時基金更早就在部署DeepSeek，公司表示，在2024年初發現了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。
當然，也有頭部公司表示，暫時沒有佈局的考慮，靜待觀察。還有基金公司直言，大模型目前也是頭部的玩法，對於中小基金公司而言，成本太高，“自己申請個API也可以用，真正部署DeepSeek成本不會低於幾十萬，4090顯卡一張就要近兩萬，還要搭配內存等投入。”
此外，外資機構則對技術更爲謹慎，有外資公募表示，從集團層面來講，對於跨境數據、大模型都有非常嚴格的考察，目前暫無接入或部署的計劃。
匯添富、諾安紛紛官宣部署DeepSeek大模型
繼2023年已經佈局了文心一言之後，此次引入DeepSeek是基於何原因？匯添富基金表示，相較於傳統模型，DeepSeek系列模型具備更強的語言理解、邏輯推理及多輪對話能力，不僅保障了數據安全性與響應效率，更可針對金融場景需求進行定向優化，將顯著提升金融數據分析的深度與廣度，全面賦能公司各項業務。
DeepSeek如何融入到公司業務中，是行業關心的話題。匯添富基金介紹，以電商爲例，公司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。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，以便於後期大規模推廣。”匯添富基金相關人士表示。
匯添富基金部署DeepSeek消息一出，立馬引起行業的討論。有業內人士指出，從這個角度來看，電商條線被替代的可能性很大。亦有人士認爲，AI客服不能完全取代人工客服，“如果都是AI生產的物料，內容過度擁擠同質，缺少人情味，到時候客服就又要卷情緒價值了。”
同樣是2月7日，諾安基金宣佈完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，並推出基於主流AI開源框架自主研發的“諾安AI助手”，於投研分析、客戶服務、風險管控等核心業務場景啓動試點應用。
十餘家公募已進行DeepSeek私有化部署
從受訪基金公司來看，博時基金是較早部署DeepSeek的基金公司。早在2024年初，公司經過反覆調研，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。
“隨着今年DeepSeek-R1模型的發佈，博時基金迅速完成內部部署，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。”博時基金表示，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。
與此同時，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。
國泰基金表示，在今年1月底成功完成了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。
天弘基金也向財聯社記者表示，DeepSeek相關技術都在跟進，並且已有部分探索進展，例如利用原生DeepSeek-R1訓練天弘自己的金融推理大模型、DeepSeek-R1 zero強化學習路徑開發等。
綜合多家部署基金公司的規劃來看，利用AI在資產管理領域的應用場景主要有以下幾個方面：
景順長城基金表示，DeepSeek在投資研究、風險管理、產品運營、軟件開發、客服營銷、公司知識庫管理及運營提效等多個領域均展現出應用價值。其中，DeepSeek爲工作效率提升、知識管理和流程優化帶來了更廣闊的應用前景。
永贏基金則對DeepSeek則對思考過程、問答效果和響應速度等方面給出較高評價，以問答效果爲例，DeepSeek的準確率超過90%，遠高於其他同類模型。此外，其深度思考能力簡化了提示詞輸入難度，方便非專業人員使用。
看好基金行業與AI技術的深度融合
富國基金表示，DeepSeek等開源模型爲基金行業提供了強大的技術支撐和創新動力，不僅能降低科技研發的進入門檻，還能通過引入先進的數據分析和風險管理技術，改善投研流程和投資決策。未來，隨着技術等各環境的不斷完善，開源模型在基金行業的應用前景有望更廣闊，助力機構在複雜市場環境中實現更高效、更穩健的運營。
對於行業而言，在探索AI引入大語言模型時主要應從戰略、數據、技術、人才、業務試點和跨界合作等多維度做準備，逐步推動AI技術與業務的深度融合，爲行業的高效決策和風險管理提供支持。
富國基金認爲，引入DeepSeek等開源模型有望爲基金行業帶來成本效益、創新動力和跨界協作的新機遇，同時也爲業務決策和風險管理提供了更加科學、透明和高效的技術支持。同時，開源模型將在數字化轉型、投資策略優化和風控體系建設方面發揮越來越關鍵的作用。
誠然，投入的確必不可少，富國基金表示，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，是AI應用探索的前提保障。
使用效果如何？景順長城基金表示， DeepSeek在相同資源條件下，相比原有開源模型，顯著提升了端側推理能力的上限，進一步提高了技術可行性和資源利用效率，降低了基金行業的應用門檻。同時，DeepSeek通過引入新的Prompt模式，拓展了應用思路，爲業務創新提供了更多可能性。當前的主要挑戰在於需要摸索DeepSeek的引入使用方式，並與現有應用流程和功能進行有效結合，以實現更高效的業務融合和技術落地。
此外，對於信息安全方面的考慮，多家基金公司也表示將持續關注其信息安全與合規風險。國泰基金表示，隨着科學技術的高速發展與人工智能的廣泛應用，公司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。
公募高管思考：從日常管理到基金銷售全方位賦能
某基金公司高管向財聯社記者表示，在金融科技自主可控的安全管理要求下，國產化大模型爲基金公司運用AI模型輔助各項工作的開展提供了便利。
在日常管理方面，一是運用AI模型推動各類信息由非標準化向標準化轉變，提升產出效率，減少人爲錯誤，在日常交易、運營信披業務上大有可爲；二是AI應該成爲必備技能，提供基礎性的工具和部署，爲公司各部門運用人工智能開展工作提供條件；三是在人員規劃上，公司應該結合相關技術發展趨勢儲備人才。
此外，圍繞着基金銷售，上述高管也給出自己的思考。其認爲，未來基金公司提供產品將更側重在工具化的產品或者資產配置的產品，而人工智能的發展，將使資產配置的理念能夠越來越便捷地進入普通居民的生活。
公募從業者：積極主動去擁抱變革
DeepSeek出圈後，面對先進生產力，多位受訪從業人士都傳遞出相同的看法，即積極擁抱變化。
“實際上，在接到這個採訪話題後，我先去DeepSeek軟件上進行搜索生成，這也是我給自己提的要求，即在工作中儘可能多用多練使用AI。”華南某公募基金人士向財聯社記者表示，目前還不確定DeepSeek的出現爲帶來哪些確定的改變，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。
具體來看，AI可以改變的方向有三個方向是明晰的：一是算法的更迭、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；二是行業競爭加劇，而AI在降本增效方面的作用毋庸置疑；三是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。
上述受訪人士指出，公司層面還沒利用DeepSeek進行日常管理，但面對AI帶來的變化，行業還是會積極主動去擁抱變革學習使用。