大模型赋能投研之六：金融机构应用DeepSeek指南与案例

敬请参阅最后一页特别声明 1 qqqqqqqqqqqqqqqqqq DeepSeek-R1 模型重磅发布，金融机构纷纷布局 2025 年 1 月 20 日，深度求索公司 DeepSeek 正式发布了 DeepSeek-R1 模型，模型以开源架构、低成本算力与自主可控性等特性迅速获得全球市场的广泛关注，并凭借卓越的推理能力和高效的计算性能，在多个基准测试中展现出比肩 ChatGPT-o1 的实力。模型发布后，全球用户的日活跃度和下载量迅速飙升。同时，多家金融机构已迅速完成了本地化部署，并积极探索其在投研分析、智能投顾、风险管理、合规风控、自动化交易等关键业务领域的应用潜力。 金融机构如何部署 AI 大模型：从规划到落地的全流程解析 21 世纪初以来，人工智能领域在自然语言处理技术上经历了从基础探索到多模态智能的跨越式发展。这一进程主要以深度学习为核心驱动力，通过关键技术的持续迭代创新，逐步构筑起现代化大模型的技术生态。 在金融机构部署大模型的过程中，通常会经历规划准备、模型部署、迭代优化和正式上线四个阶段。在大模型接入方式上，企业通常可选择自主研发、工程化适配或直接调用三种模式。自主研发模式拥有最高的技术门槛与定制化空间，但其成本投入较大，实施周期也相对较长；工程化适配模式则基于现有大模型进行局部优化，平衡了技术投入与实际应用需求；而直接调用现有模型虽然快捷且成本最低，但可能存在较大的数据泄露和合规风险。各模式均有其适用场景与优劣势，企业需根据自身的业务需求与资源条件，选择最契合的发展路径。 大模型全方位赋能金融机构，提升业务智能化水平 投研业务是金融机构的核心板块，大模型能够同时赋能主动投研和投资决策生成。在主动投研方面，大模型可辅助研究人员进行自动编程、核心信息提取、金融文本情感识别和数据可视化展示等。针对量化投资决策，大模型则能进行另类文本分析，助力破解基本面与量价数据难带来的 Alpha 困境，挖掘有效因子，构建表现优异的量化策略。 此外，大模型还在智能投顾、运维开发和合规风控等领域展现了广泛的应用价值。在智能投顾业务中，大模型可为投顾人员提供展业支持，针对客户个性化需求生成精准投资建议并实现智能问答；在运维开发领域，大模型则能协助代码自动生成、知识库构建与维护，以及智能工单处理，覆盖开发、集成、测试到投产的全生命周期管理；在合规风控方面，大模型能够实现法律法规查询、调查报告撰写、合同智能审核以及信用评估等功能。此外，DeepSeek还能通过 VBA 技术与办公软件深度集成，实现办公自动化，包括文本修正、格式调整、智能内容生成与改写等，显著提升办公效率。文案创作上，AI 助手能精准提炼产品卖点，增强营销与内容生成能力。同时，AI 还支持差旅报销自动化，通过智能解析发票提升审批效率，降低人工操作成本。 金融大模型的未来：从智能协同迈向自主决策新阶段 DeepSeek-R1 的开源战略打破了此前的闭源垄断格局，推动 AI 技术朝着分布式创新方向快速发展，加速全球大模型生态的多元化布局。未来，金融领域的 AI 技术将从智能协同（AI Agent）逐步进化到具备更强自主决策能力的Agentic AI 阶段，大小模型之间实现协同优化，更深度地嵌入投资决策、智能投顾等核心金融业务，提供更加智能化与精准化的金融服务。 风险提示 1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，若历史数据产生环境发生变化，可能出现模型失效风险；2、大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险；本文所提炼的观点，基于一定的提示词产生，大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化；3、大模型迭代升级、新功能开发可能会导致结论的风险 人工智能模型得出的结论仅供参考，可能出现错误答案的风险。 金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 一、 DeepSeek-R1 模型重磅发布，金融机构纷纷布局 ................................................. 5 1.1 DeepSeek 产品不断丰富，推动技术革新 ..................................................... 5 1.2 DeepSeek 热度飙升，影响力持续扩大 ....................................................... 5 1.3 金融机构纷纷部署，赋能智能化转型........................................................ 6 二、大模型发展历程：技术迭代、规模升级与开源崛起................................................ 7 2.1 1999 年：第一款 GPU 横空出世 ............................................................. 7 2.2 2006 年：逐层无监督预训练显著提升性能 ................................................... 7 2.3 2013 年： Word2Vec 模型带来的技术突破.................................................... 8 2.4 2014 年: GANs 的诞生，生成式模型的重要里程碑............................................. 8 2.5 2017 年：Transformer 模型开启大模型时代.................................................. 8 2.6 2020 年：规模即能力，GPT-3 的问世........................................................ 9 2.7 ChatGPT 发布，智能对话的平民化 .......................................................... 9 2.8 DeepSeek-R1 发布，金融行业 AI 赋能正式启航 ............................................... 9 三、金融机构如何部署 AI 大模型：从规划到落地的全流程解析....................................... 12 3.1 计划准备阶段........................................................................... 12 3.2 模型部署阶段........................................................................... 13 3.3 迭代优化阶段.............................................................