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金融機構應用DeepSeek指南與案例。

DeepSeek-R1 模型重磅發布，金融機構紛紛布局

2025 年 1 月 20 日，深度求索公司 DeepSeek 正式發布了 DeepSeek-R1 模型，模型以開源架構、低成本算力與自主可 控性等特性迅速獲得全球市場的廣泛關注，并憑借卓越的推理能力和高效的計算性能，在多個基準測試中展現出比 肩 ChatGPT-o1 的實力。模型發布后，全球用戶的日活躍度和下載量迅速飆升。同時，多家金融機構已迅速完成了本 地化部署，并積極探索其在投研分析、智能投顧、風險管理、合規風控、自動化交易等關鍵業務領域的應用潛力。

金融機構如何部署 AI 大模型：從規劃到落地的全流程解析

21 世紀初以來，人工智能領域在自然語言處理技術上經歷了從基礎探索到多模態智能的跨越式發展。這一進程主要 以深度學習為核心驅動力，通過關鍵技術的持續迭代創新，逐步構筑起現代化大模型的技術生態。 在金融機構部署大模型的過程中，通常會經歷規劃準備、模型部署、迭代優化和正式上線四個階段。在大模型接入 方式上，企業通常可選擇自主研發、工程化適配或直接調用三種模式。自主研發模式擁有最高的技術門檻與定制化 空間，但其成本投入較大，實施周期也相對較長；工程化適配模式則基于現有大模型進行局部優化，平衡了技術投 入與實際應用需求；而直接調用現有模型雖然快捷且成本最低，但可能存在較大的數據泄露和合規風險。各模式均 有其適用場景與優劣勢，企業需根據自身的業務需求與資源條件，選擇最契合的發展路徑。

大模型全方位賦能金融機構，提升業務智能化水平

投研業務是金融機構的核心板塊，大模型能夠同時賦能主動投研和投資決策生成。在主動投研方面，大模型可輔助 研究人員進行自動編程、核心信息提取、金融文本情感識別和數據可視化展示等。針對量化投資決策，大模型則能 進行另類文本分析，助力破解基本面與量價數據難帶來的 Alpha 困境，挖掘有效因子，構建表現優異的量化策略。 此外，大模型還在智能投顧、運維開發和合規風控等領域展現了廣泛的應用價值。在智能投顧業務中，大模型可為 投顧人員提供展業支持，針對客戶個性化需求生成精準投資建議并實現智能問答；在運維開發領域，大模型則能協 助代碼自動生成、知識庫構建與維護，以及智能工單處理，覆蓋開發、集成、測試到投產的全生命周期管理；在合 規風控方面，大模型能夠實現法律法規查詢、調查報告撰寫、合同智能審核以及信用評估等功能。此外，DeepSeek 還能通過 VBA 技術與辦公軟件深度集成，實現辦公自動化，包括文本修正、格式調整、智能內容生成與改寫等，顯 著提升辦公效率。文案創作上，AI 助手能精準提煉產品賣點，增強營銷與內容生成能力。同時，AI 還支持差旅報銷 自動化，通過智能解析發票提升審批效率，降低人工操作成本。

金融大模型的未來：從智能協同邁向自主決策新階段

DeepSeek-R1 的開源戰略打破了此前的閉源壟斷格局，推動 AI 技術朝著分布式創新方向快速發展，加速全球大模型 生態的多元化布局。未來，金融領域的 AI 技術將從智能協同（AI Agent）逐步進化到具備更強自主決策能力的 Agentic AI 階段，大小模型之間實現協同優化，更深度地嵌入投資決策、智能投顧等核心金融業務，提供更加智能 化與精準化的金融服務。