DeepSeek加持& 32;财富管理装上“AI大脑”
“10万闲钱，按DeepSeek这样配置，狠狠赚了”“用DeepSeek理财，我终于开始盈利”“看DeepSeek如何分配15万元理财”……人工智能大模型DeepSeek掀起应用热潮以来，很多年轻投资者在社交媒体上晒出了通过DeepSeek寻求投资建议的经历。
财富管理行业也借助DeepSeek，探索财富管理投研及风控的新模式。业内人士认为，AI技术将给基金投顾等业务带来全方位影响，不仅有助于提升投资决策的科学性和服务个性化，还有望推动资管领域金融模型的性能提升。不过，由于AI大模型存在“幻觉”问题（即大模型的生成结果中包含无根据的或错误的内容），还需凭借Hl（Human Inteligence，即人类智能）进行人工信息筛选以及决策把关。
多个财富管理机构接入DeepSeek
近期，腾讯理财通称，正式接入DeepSeek-R1版，并支持腾讯混元大模型。目前，腾讯理财通已在其App搜索页面、消息中心、行情页面等场景，实现金融AI助手的搜索增强功能，尝试为用户提供更为高效的智能搜索和问答服务。
“当前，我们主要落地的应用包含智能问答、行情解读、基金分析三大模块。以智能问答为例，用户可在理财通App里输入自然语言问题，AI助理会实时整合全市场基金、股票的行情及最新的市场新闻数据，生成逻辑推演与问题解答，同时在输出答案时，明确提示相关内容为AI生成，强调风险提示。”腾讯理财通相关负责人表示。
图为用户在DeepSeek手机客户端上提问。 记者 黄宗治 摄
据介绍，未来，腾讯理财通将进一步洞察用户财富管理方面的诉求，探索金融AI Agent与投教陪伴智能化服务。通过人工智能新技术，探索AI Agent专业应用的可能性，为用户提供全方位财富管理服务。同时，运用DeepSeek、混元等国产大模型的中文语境优势，进一步迭代投后陪伴系统，从传统的“人工被动问答式”升级为“AI主动陪伴式”，为用户提供7×24小时的全天候陪伴服务。此外，也将主动推送市场异动及预警等高阶服务，提升用户长期投资收益。
除了腾讯理财通，汇添富、富国、国泰、中欧等大型资管机构，均完成了DeepSeek-R1版本的私有化部署，应用于多个核心业务场景。
例如，汇添富基金2月初就宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将之应用于投资研究、产品销售、风控合规和客户服务等各场景。招商银行也在进行资管领域的大模型应用探索与实践，涵盖基金产品分析优选、研报摘要速览及智能问答等。此外，易方达基金的EFundGPT大模型可以在辅助投资研究、文案生成、编程支持等多个场景进行应用。
理财子公司方面，建行旗下建信理财已开始研究DeepSeek在理财业务部分场景的应用；光大理财表示，在风险中台完成了对DeepSeek蒸馏模型的本地化部署。
招联首席研究员董希淼表示，金融行业拥有大量用户群体，积累了海量数据，是大模型应用的优质场景。ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能等大模型技术会加速理财、投顾等数字化转型的效率和质量，是包括资管行业在内的金融机构高度重视的发展方向。
持续探索创新应用场景广泛
从已披露的财富管理机构信息来看，DeepSeek主要应用在智能投顾、风控、业务流程的优化等场景，以提升办公效率。部分券商则尝试向机构客户推出DeepSeek服务板块。
例如，在个性化投顾方面，汇添富基金基于客户行为数据生成千人千面投资建议，投顾服务效率提升50%，客户留存率显著提高；鹏扬基金引入DeepSeek升级合规审核系统，自动识别精度从85%提升至95%；广发证券2025年春节前就接入了DeepSeek大模型，目前主要应用于投顾知识问答、研报审核、代码辅助撰写等场景。
DeepSeek在股票基金账户诊断方面亦表现出色。“我们内部试验过，以一个普通账户为例，DeepSeek模型基本能够在五六分钟的时间内，整合出近百条市场数据和持仓信息，对账户持仓结构进行全面剖析，并给出直观清晰的风险评估报告，评估的准确性达到80%以上。”一中型券商相关人士表示，DeepSeek在洞察客户个性化深层次需求方面仍然有待提高，在调仓建议环节，人类投顾的能力仍不可替代。
兴业证券研报指出，目前DeepSeek大模型在银行中的应用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、投研能力等方面。其中，部分银行已在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DeepSeek本地化部署运用的重点。建信基金数量投资部总经理助理孙悦萌表示，AI技术，尤其是DeepSeek这样的应用，正成为基金投顾领域的重要助力，它可以快速分析投资者的财务状况，生成个性化的理财方案，还能从消费习惯、职业规划等角度提供更全面的财富管理建议。
未来，财富管理业务将迎来更多AI应用场景。中国银行研究院银行业与综合经营团队主管邵科认为，在智能投顾和客户服务方面，DeepSeek可以利用自然语言处理技术，7×24小时以通俗化语言解答客户关于投资理财的基础性问题，未来或拓展到更加复杂、专业化的问题，并结合市场动态、客户财务目标、资金情况和风险偏好等生成个性化投资建议，推荐合适的理财产品。同时，DeepSeek可以帮助投资经理整合市场相关基金、股票、债券、大宗商品等实时行情，快速提取并综合卖方机构研报的核心观点，辅助生成投资策略报告，供投资经理决策参考。
“幻觉”与数据隐私等问题仍待解决
借助DeepSeek大模型提升投顾能力建设，正成为金融机构重构财富管理竞争力的重要一步。不过，也有专家提示，当前DeepSeek等的定位或更适合作为信息检索工具，而非投资决策依据。
一位国有金融机构的财富管理部门人士透露，由于担心大模型的“幻觉”问题，他所在的机构尚未在业务条线应用DeepSeek。不过，其机构内部IT技术团队正在加快DeepSeek本地化部署与数据训练，可能会在测试效果满足财富管理业务合规性要求后，允许员工使用DeepSeek服务财富管理客户。
“我们对‘AI+财富管理’的发展前景相对乐观，它会更好地帮助金融机构，更高效更优质地服务好广大用户，并重塑财富管理的行业生态。”腾讯理财通相关负责人表示，尽管发展前景广阔，但财富管理行业仍需理性应对当前AI的数据局限性及数据安全挑战等问题。例如，AI大模型相关训练主要基于历史数据和金融规律，但金融环境及市场规则风云变幻，可能超出现有的大模型技术预训练范围；且在大模型训练时数据源可能存在错误缺失或偏差，从而导致AI输出误导性答案。为此，腾讯理财通构建了“双模型”机制（腾讯混元大模型+DeepSeek-R1），通过数据挖掘和逻辑推理互补校验，增强数据和推理的可靠性。
董希淼表示，人工智能为塑造金融领域新业态打开了大门，有望形成新质生产力。不过，大模型等的快速应用可能产生隐私权、著作权等问题。如何发挥积极作用、降低负面影响，助推数字金融高质量发展，是金融业在运用人工智能技术时应严肃面对的重大问题。他建议，金融机构将强化数据信息安全和隐私权保护的理念内化于血液中，以最严格的标准和最严密的措施，确保数据信息和隐私安全。
记者注意到，不少金融机构在接入DeepSeek的同时，也在数据管理和风险控制方面做了规划。例如，浦银理财完成DeepSeek R1的本地化部署后，实现数据不出域，所有模型运算与知识检索均运行于公司内部服务器，敏感业务数据100%本地化处理；同时，实行权限级联管控，严防数据越权访问。
来源：经济参考报
