界面新聞記者 | 孫藝真
隨著DeepSeek等低成本、高性能開源大模型的問世，AI應(yīng)用在證券行業(yè)的普及和落地速度正顯著加快。
界面新聞注意到，截至2月7日，已有國金證券（600109.SH）、國元證券（000728.SZ）、華福證券、興業(yè)證券、國泰君安五家券商搶先宣布接入DeepSeek，上述券商普遍提到了DeepSeek開源和輕量化、低成本部署的特性。
華福證券于2月6日表示，公司已接入DeepSeek V3和R1兩款大模型產(chǎn)品，將使用這兩款大模型產(chǎn)品賦能員工知識問答、輔助軟件研發(fā)、輔助制定營銷方案、增強客戶陪伴等業(yè)務(wù)場景。
國金證券同日宣布，已完成DeepSeek大模型的本地化部署測試，且部署成本顯著降低，將應(yīng)用于信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究及市場研判等多個場景，并計劃拓展至智能服務(wù)、風險管理、投資分析等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
國元證券2月7日表示，公司基于深度求索（DeepSeek）最新發(fā)布的推理大模型DeepSeek-R1，近日已完成該模型在金融場景的本地化部署及適配性測試，計劃將其深度整合至自主研發(fā)的智能服務(wù)平臺“燎元智能助手”中。
國元證券提到，DeepSeek-R1通過算法創(chuàng)新顯著降低模型訓(xùn)練與推理成本，其“能力提升、價格下探”的特性將加速AI在垂直行業(yè)的普惠化進程。
2月7日晚間，興業(yè)證券宣布，日前追加完成了DeepSeek V3和R1兩款大模型產(chǎn)品接入中臺大模型矩陣，可實現(xiàn)諸多業(yè)務(wù)場景的全面賦能升級。未來，DeepSeek可以在知識庫問答場景中輔助員工高效獲取知識，在智能客服領(lǐng)域助力客戶服務(wù)質(zhì)量提升，在智能服務(wù)場景中輔助制定個性化方案，在研發(fā)輔助中進一步提升研發(fā)效能。
2月7日晚間，國泰君安相關(guān)人士對界面新聞表示，國泰君安證券基于對人工智能技術(shù)的深度探索，完成DeepSeek R1模型的本地化部署及適配性測試，將賦能和拓展“君弘靈犀”在智能問答、智投服務(wù)、投教、行業(yè)研究、市場分析、合規(guī)風控、信息檢索、文檔處理等多個核心業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用。
DeepSeek脫胎于量化私募幻方量化，是由杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司 （DeepSeek） 推出的高性能、低成本開源大模型。從成立到成為“現(xiàn)象級應(yīng)用”，DeepSeek的研發(fā)和落地僅不足兩年。
一名金融機構(gòu)技術(shù)部門相關(guān)人士在受訪時談到，不同的大模型各有優(yōu)勢，與之前的一些大模型相比，DeepSeek的特點是開源推理型大模型：“比如說你給他提供一段文字或者數(shù)據(jù)，它不會直接給你生成內(nèi)容，而是會先基于你的意圖去分析你的一些思維方向是什么，會考慮得比較全面一點，所以會推導(dǎo)出來你最終想要的結(jié)果?！?/p>
國金證券通信首席分析師張真楨表示，DeepSeek模型通過多階段訓(xùn)練等方法大幅降低了算力成本，解決了大模型開發(fā)成本過高的問題。私有化部署和自主微調(diào)的特性將進一步加速AI應(yīng)用落地。他預(yù)計，單位算力成本的下降不會導(dǎo)致算力需求減少，反而會推動LLM（大語言模型）行業(yè)從頭部廠商主導(dǎo)的訓(xùn)練階段向各行業(yè)擴散，形成規(guī)模效應(yīng)。
近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型逐漸成為各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。作為金融行業(yè)的重要參與者，券商也開始積極探索大模型的應(yīng)用，試圖通過這一技術(shù)提升業(yè)務(wù)效率、優(yōu)化客戶體驗并開拓新的商業(yè)模式。
除了此番接入DeepSeek之外，券商布局大模型的現(xiàn)狀如何？行業(yè)應(yīng)用場景有哪些？未來又將面臨哪些挑戰(zhàn)與機遇？
上述金融機構(gòu)IT工程師談到：“金融行業(yè)有海量的數(shù)據(jù)資源以及資金支持，自主研發(fā)或者接入大模型還是有一些天然優(yōu)勢，比如說，券商的業(yè)務(wù)涵蓋投行、研究、交易、財富管理等多個領(lǐng)域，而這些業(yè)務(wù)領(lǐng)域均存在大量文本處理、數(shù)據(jù)分析和客戶交互需求，為大模型應(yīng)用提供了天然土壤和數(shù)據(jù)資源，但是，金融領(lǐng)域的人工智能自研肯定還是要基于大公司去做。”
一名中小券商技術(shù)部門相關(guān)人士在受訪時表示，就在2024年年底，其所在公司也對接過兩家做大模型的科技公司，目前還在免費試用的階段，整體應(yīng)用主要是日常辦公及數(shù)據(jù)分析，相對較為基礎(chǔ)。
整體而言，券商布局大模型的方式主要分為兩種，一是與科技公司合作，借助外部科技公司的技術(shù)力量快速落地應(yīng)用，如商湯科技（00020.HK）與海通證券聯(lián)合發(fā)布的面向金融行業(yè)的多模態(tài)全棧式大模型、以及國元證券即將建成基于華為昇騰架構(gòu)的智能算力平臺；二是自主研發(fā)，打造符合自身業(yè)務(wù)需求的專屬模型，如東方財富（300059.SZ）自研的“妙想”大模型，以及東吳證券（601555.SH）自主研發(fā)的的秀財大模型。
受訪人士進一步表示：“一般而言，大型金融機構(gòu)肯定會選擇自研，代表就是幻方、東方財富等，既能掌握技術(shù)的主動權(quán)，也可以加快業(yè)務(wù)的迭代發(fā)展；不過，考慮到時間和成本，一般而言，多數(shù)券商會優(yōu)先跟其他一些成熟的一些科技公司去合作，再慢慢過渡?！?/p>
在應(yīng)用落地方面，有資管機構(gòu)人士表示，AI技術(shù)、特別是引入了deepseek大模型以后的AI技術(shù)，將會對券商業(yè)務(wù)開展有巨大賦能作用，從大模型在券商業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景來看，主要聚焦于智能投研、客服、投顧、IT運維、風控、市場營銷等領(lǐng)域。
具體而言，上述資管機構(gòu)人士談到，客戶服務(wù)是券商最早運用的AI技術(shù)，比如通過分析客戶數(shù)據(jù)生成個性化投資建議，提供智能客服快速響應(yīng)客戶需求等等，進一步減輕人工客服負擔；此外，人工智能可提升券商運營效率，比如自動化處理數(shù)據(jù)錄入、報告生成等任務(wù)，快速檢索和分析內(nèi)部文檔等等；在加強數(shù)據(jù)分析預(yù)測方面，人工智能可幫助券商更準確地預(yù)測市場走勢，同時通過機器學(xué)習(xí)識別潛在風險，提供早期預(yù)警，幫助券商及時調(diào)整業(yè)務(wù)策略；在自營盤的投資組合優(yōu)化方面，與量化類似，分析歷史數(shù)據(jù)和市場條件，優(yōu)化資產(chǎn)配置，同時通過深度學(xué)習(xí)實時執(zhí)行交易策略，最大化投資收益。開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品方面，例如，基于DeepSeek的算法開發(fā)智能投顧平臺，提供個性化投資建議，同時結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)開發(fā)更透明、安全的資產(chǎn)管理產(chǎn)品等。
“關(guān)鍵點在于人工智能后續(xù)如何與業(yè)務(wù)進一步精準適配或者說是調(diào)整?！笔茉L工程師表示。
他舉例稱，券商的產(chǎn)品營銷方案、財富業(yè)務(wù)、包括分析師做金融分析的報告等方面均可提升工作效率，但精準度仍需根據(jù)實際情況完善。比如，在券商的技術(shù)部門，DeepSeek已經(jīng)可以做一些代碼開發(fā)的工作，但目前完整度僅在百分之七八十左右，后續(xù)仍需根據(jù)業(yè)務(wù)需求做定制化的代碼調(diào)整；另外，大模型分析的數(shù)據(jù)基本上是基于網(wǎng)上抓取下來的，所以部分數(shù)據(jù)相對過時，與最新的業(yè)務(wù)實際情況不完全相符。
“人工智能毋庸置疑是未來發(fā)展的重要方向，對于券商而言，抓住這一技術(shù)浪潮，不僅意味著效率的提升和成本的降低，更意味著在激烈的市場競爭中占據(jù)先機。但是距離正式的大規(guī)模商用，各個公司，實際上還都在探索，現(xiàn)在沒有任何一家公司可以說‘我完全能夠依賴它’。”前述金融機構(gòu)IT工程師指出。