DeepSeek+智能投顾：财富配置抢装“AI大脑”

本报记者 秦玉芳 广州报道

近来，DeepSeek凭借其先进的DeepSeek-R1模型和卓越的场景应用能力，吸引了越来越多的金融机构关注。截至目前，已有数十家商业银行开展了DeepSeek大模型的技术验证或局部部署，并将其用于投研投顾、风控合规、客户服务等核心业务场景。尤其中小银行对DeepSeek大模型的部署节奏持续加快。

在智能投顾领域，DeepSeek大模型凭借强大的语言理解与逻辑推理能力，为资管机构全面提升投研投顾服务能力、实现“以客户为中心”的服务转型提供了更优选择。

加速接入DeepSeek大模型

继国有大行和股份银行后，地方中小银行也在加速DeepSeek大模型的业务部署。

大连银行2月28日在官微发文指出，依托开源RAG框架在行内金融信创云平台成功部署DeepSeek-R1模型，并已在金融投研分析、企业知识问答、代码生成审查、办公行文辅助等领域进行了试点应用，持续推动“AI+金融”的深度融合，加速了金融智能化转型进程。

重庆银行2月10日也通过官微宣布，已完成了DeepSeek-R1模型的本地化部署及验证性测试。广州银行官微显示，该行已快速完成了DeepSeek-R1模型的本地化部署，并实现与行内大语言模型智能服务平台“广银AI小智”的深度集成。苏州农商银行则宣布，成功完成DeepSeek大模型的行内私有化部署，并与通义千问等模型协同构建智能办公矩阵。

随着DeepSeek大模型的持续升级迭代和场景应用的日趋广泛，越来越多金融机构宣布接入DeepSeek大模型并完成部署。尤其中小银行通过聚焦智能客服、小微金融等高频场景，率先在区域市场实现降本增效与精准获客的闭环验证，成为金融大模型下沉应用的典型标杆。

据公开资料初步统计，截至目前，除国有大行和股份银行外，已有30余家地方中小银行实际开展了DeepSeek大模型的技术验证或局部部署，并将DeepSeek用于投研投顾、产品销售、风控合规、客户服务与投教等核心业务场景。

某券商银行业分析师认为，将AI大模型技术深度应用于智能客服、财富管理、风险控制等领域，标志着银行业智能化转型正在进入"深水区"，通过技术赋能客户体验升级与客群精准运营，为行业高质量发展注入新动能。

在易观千帆商业化中心总经理王增看来，进入AI智能的数字化转型阶段，客户体验对商业银行的重要性愈加凸显。“首先，在互联网金融冲击与产品同质化背景下，优质客户体验已成为银行新的核心竞争力，能够增强客户黏性并提升品牌忠诚度，吸引潜在客户；其次，数字化转型要求银行通过全渠道融合与场景生态构建，将金融服务无缝嵌入用户生活场景，实现从‘以产品为中心’向‘以客户为中心’的转型，彰显当前客户体验对商业银行的重要价值；再者，在存量竞争时代，客户体验管理不仅是商业银行应对市场竞争的战略选择，更是实现高质量发展的核心驱动力，不仅直接影响数字化经营成效，还长期间接影响商业银行利润增长和发展潜力。”

AI大模型与金融业务越来越深度的融合，正在重构银行的客户服务模式与价值创造逻辑。上述某券商银行业分析师指出，未来随着AI大模型与数字孪生、隐私计算等技术的进一步融合，客户体验管理或将突破现有服务边界，向“全生命周期价值陪伴”演进，最终推动银行业从“规模驱动”向“价值驱动”的高阶形态跨越。

重塑智能投顾业务核心竞争力

以AI为驱动的智能投顾平台，正在成为此轮金融机构部署DeepSeek大模型的重要应用场景之一。

兴业研究在最新研报中分析指出，目前DeepSeek大模型在银行中的应用及效果主要集中在智能客户服务、智能财务分析、优化业务流程、智能风控和提升研发、投研等能力方面。尤其在投研能力方面，兴业研究在研报中指出，部分银行已在该行研究和智库板块嵌入DeepSeek等大模型工具；与此同时，亦有部分券商和基金公司将投研分析作为了DeepSeek本地化部署运用的重点。

光大理财在2月21日发布的官微推文中指出，基于多形态算力资源，光大理财自主研发的AI场景助手、智能研报解读平台已率先完成DeepSeek模型接入，旨在构建纵贯“投前—投中—投后”全周期，横跨产品销售服务、投资研究、风险合规、运营管理四大板块，更加稳健的智能决策体系，以自主可控的先进技术驱动业务发展。

不仅银行领域，公募基金投顾平台对DeepSeek大模型的接入意愿也在与日俱增。

盈米基金旗下投顾服务平台且慢宣布，已成功接入DeepSeek-R1深度推理模型。易方达基金也宣布完成DeepSeek-R1全参数版本模型的私有化部署，并表示将采用强推理模型与内部数据结合，通过模型协作和知识蒸馏提升业务效果，降低部署成本，为客户提供更智能的资产管理服务。截至目前，已有十余家基金公司投顾平台进行了DeepSeek部署。

天相投顾基金评价中心分析认为，从模型角度来看，DeepSeek大模型的性能达到全球顶级水平，具备强大的语言理解、逻辑推理和多轮对话的能力，能够胜任多个场景下的工作，而且开源协议为MIT，非常适合私有化部署及商用；从业务角度来说， DeepSeek+本地知识库，一方面可以辅助公司投研，另一方面可以将专业的金融知识，转为化通俗易懂的语言进而与用户沟通，可提升公司服务客户整体质量与效率。

借助DeepSeek大模型提升投顾能力建设，正在成为金融机构重构财富管理竞争力的重要杀手锏。天相投顾基金评价中心指出，资管机构通过金融科技提升服务水平，抢占市场先机，打造品牌影响力，从而获取更多的客户资源与市场份额。

不过，天相投顾基金评价中心进一步分析指出，在投顾业务领域，大模型的应用目前还是存在一些挑战：一是技术局限性，尽管AI大模型在语言理解和逻辑推理方面表现出色，但其在复杂投资决策、专业知识深度等方面仍存在局限性，且可能出现“模型幻觉”问题；二是数据安全与合规风险，AI技术的应用或涉及大量敏感数据，如何在保障数据安全的同时满足合规要求，是基金公司面临的重要挑战；三是人才缺口，AI技术的快速迭代对从业者的技术能力和跨学科知识储备提出了更高要求。

（编辑：朱紫云 审核：何莎莎 校对：颜京宁）