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應用領域“多點開花” DeepSeek激起券業更大的發展空間
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◎編寫 李雨琪
最近，國內人工智能技術大模型DeepSeek在國際范圍內引發網友熱議，其優異的情境了解、邏輯推理能力和開源系統特點，深深吸引證券公司、基金管理公司、金融機構競相連接和拓展應用。
“DeepSeek開源系統邏輯推理大模型的發布，為金融機構提供了布署慢思考方式大模型的不二選擇，為金融業企業戰略轉型賦予了強悍機械能?！惫獯笞C券IT部門領導表明，券商公司AI創新應用，驗證了大模型技術的應用金融行業具有很大的運用發展潛力，可以為業務流程效率用戶體驗產生大幅提升，是證券公司推動企業戰略轉型、搞好金融業“五篇大文章”的不斷驅動力。
為券業數字化轉型給予更大的發展空間
DeepSeek為何能吸引了眾多金融企業競相合理布局？
“大模型并且支持快思考與慢思考，這就意味著人們真真正正推開人工智能大門口?！惫獯笞C券IT部門領導解釋說，以DeepSeek-R1為代表邏輯推理大模型在以往大語言模型的前提下，提升了邏輯推理、因果分析和管理能力。這種實體模型一般具有極強的行業背景，如深度神經網絡、神經元網絡邏輯推理、元學習培訓等方式，在復雜的邏輯判斷、計算機的應用和高端問題改進方面擁有亮眼表現。
在中銀證券金融業國家科技部有關負責人看起來，DeepSeek系列產品大模型根據對優化算法、框架和硬件配置開展協同優化，大幅降低了練習和維護成本，同時保證行業頂尖性能水平，打破極少數企業的技術壟斷性，調動了其他公司和科研機構的技術性創新與探索激情。
證劵公司布署DeepSeek大模型，把有什么獲得？
光大證券IT部門領導表明，DeepSeek-R1的深度理解和長文本邏輯推理能力，為金融行業探尋AI 經紀人、AI 行研、AI 投資顧問、AI 合規管理、AI 文本文檔等創新發展模式開創了全新升級途徑。
“預估DeepSeek大模型的加持能夠提升顧客服務、業務經營、運維服務等多個方面20%工作效率。”國盛證券有關業務負責人稱，DeepSeek大模型的優勢是邏輯推理能力很強、邏輯推理成本較低。DeepSeek能準確識別客戶難題的用意，同時提供相對性準確的答案，并且在相同網絡資源下，DeepSeek較其他模型回應迅速。
應用領域“多點開花”
人工智能和金融業怎樣緊密結合？從場景落地來說，大模型的使用遍布證劵公司前中后臺全環節。
光大證券IT部門領導依據走訪情況，匯總了大模型主要用途的六大領域：
一是智能投研與投資顧問。比如，光大證券以自主研發大模型創變行研、投考慮固定收益行業，為投資顧問給予個股診斷剖析、漲停分析、波長剖析、資產配置等場景。
二是編碼協助與研發提高。比如，中金證券根據代碼審核、單元測試卷等場所提升研發效率。國泰君安、恒泰證券運用大數據進行代碼補全智能化產品研發，提升團結協作水準。
三是智能風控與合規。比如，廣發證券風控管理小助手集成化網絡輿情監測、政策法規互動問答和風險評估，為全鏈路營銷風險控制給予支持。
四是顧客服務和營銷。比如，銀河證券開發設計智能客服系統和財務小助手，提高用戶黏性與服務水平。中國銀河證券在場外衍生品交易過程中完成數字化轉型，大幅度提高經營規模和轉換率。
五是智能化系統匯報形成與文檔處理。比如，光大證券智能文檔平臺實現文本文檔一鍵生成與質量檢驗，節省人工時長并減少實際操作成本費。恒泰證券報告小助手提供多種模版，顯著提升報告撰寫高效率。
六是跨模態、虛擬數字人關鍵技術。比如，光大證券、光大證券和國泰君安積極推進虛擬數字人運用，融合文本、視頻語音、圖片信息等跨模態大模型，提高用戶交互方式與服務水平。
除此之外，金融行業應用領域還包含經營管理情景、風控合規情景、信貸審核情景、職工小助手情景、行研剖析情景、智能文檔情景、數據統計分析場景等。后面，證券機構也會在主要用途層面持續探索。
東興證券計劃以“場景式智能體”為突破口，充分挖掘信貸業務中的各類應用領域，廣泛用于“防城港198”App線上顧客服務、資產管理、行研剖析、風險管控等主要業務行業。
國信證券表明，方案把大實體模型更廣泛用于金太陽App、資產管理、投行、行研剖析等關鍵的期貨業務行業。持續探索智能金融、智能客服系統、優化算法、智能化盡職調查、合規管理小助手、編碼小助手等核心場景下的落地執行。
搭建金融業行業新生態
DeepSeek的出現和演變，促進金融業加快轉型。
“DeepSeek不但能為金融業造就生態圈，并且實用性也更強?！惫獯笞C券IT部門領導坦言，金融企業之前應用大實體模型，全是“快思索”方式，會出現幻覺狀況。在DeepSeek開源系統邏輯推理大模型以后，金融機構AI贏得了“慢思考”能力，再加上跨模態實體模型可以“看到”“聽到”“講話”，融合了人們文本里的20萬億元Tokens語料庫，知識層面大大的擴展，判斷能力也大幅提升。在AI輔助下，金融企業企業戰略轉型終將構建新的綠色生態。
大模型技術性優化升級的前提下，還對金融業提出更高要求。中銀證券金融業國家科技部有關負責人覺得，大模型的使用能解決企業戰略轉型中存在的一些難點和困擾，但大模型的使用與此同時帶來了全新的考驗。一方面，大模型對證券公司員工工作和學習能力提出了更高的要求，必須證券公司職工迅速融合大模型提高生產效率；另一方面，由于前期基礎設施建設投資大，對專業方向的選擇與架構模式也尤為重要。
國盛證券有關業務負責人提議，監管措施理應同大模型發展趨勢一起演變，具體指導證券公司在嚴控風險的前提下為用戶提供更高質量的服務。企業未來也將根據AI創變相關業務，提升業務經營效率和效果，減少成本和風險。
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