券商、基金、銀行、保險……DeepSeek熱潮正在全面席卷金融業。
據時代周報記者不完全統計，目前，已有中信建投(601066)證券、國泰君安(601211)、中金財富證券等16家券商表示已積極推進對DeepSeek-R1或V3等版本的部署。
與券商類似，目前包括匯添富、富國基金、諾安基金等10余家公募基金公司也在密集實行DeepSeek開源模型的私有化部署。
除此之外，江蘇銀行(600919)、海安農商銀行、重慶農村商業銀行等銀行機構，以及新華保險(601336)、中國平安(601318)等險資企業，均已宣布在探索相關應用場景。
有金融人士感嘆，“DeepSeek還蠻好用的，有點擔心自己了。”對此，DeepSeek的回答是：AI本質是效率工具，而非人類的核心價值。歷次的技術革命都拓展了行業邊界，未來掌握人機協同能力的人，將獲得更多機會。
一位業內人士在接受時代周報記者采訪時表示，金融業對數據安全的要求比較高，尤其直接面向客戶更應謹慎。當前，大模型輸出依舊存在不可控性，對大模型產生的內容應當進行復核。
香頌資本執行董事沈萌對時代周報記者表示，針對AI大模型生成的信息，為了避免虛假信息的干擾，機構需要對提示詞進行更加專業、細致和全面的訓練，才能獲得更準確、真實的結果。
金融圈“AI備戰”一觸即發
在金融機構中，券商最為迅速擁抱DeepSeek。
2月6日，國金證券(600109)宣布完成DeepSeek本地化部署測試，且部署成本顯著降低，旨在將其應用于信息檢索、文檔處理、行業研究及市場分析等多個場景，并計劃未來進一步拓展至智能服務、風險管理、投資分析等核心業務領域。
隨后，興業證券(601377)也表示，其搭建數智中臺，支持接入阿里通義千問等開源大模型，日前又追加完成DeepSeek V3和R1兩款大模型產品接入中臺大模型矩陣，可實現諸多業務場景的全面賦能升級。未來，DeepSeek可以在知識庫問答場、智能客服、研發輔助場景中進一步發揮作用。
廣發證券則在其機構客戶綜合服務平臺“廣發智匯”正式上線DeepSeek客戶服務模塊，將助力機構投資者提升投研效率，為投資者決策提供支持，目前已免費向廣發證券(000776)的客戶開放。
廣發證券相關負責人表示，公司是業內首家在機構業務場景推出DeepSeek相關服務的券商，此舉意在通過技術驅動，全面升級客戶服務體驗，同時確保金融科技成果惠及更廣泛的投資者群體。
在公募基金行業，包括匯添富、富國基金、諾安基金等在內的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。
從部署情況來看，DeepSeek在券商、公募機構中主要用于投研分析、知識查詢、產品銷售、客戶服務等核心業務場景；而在銀行、保險領域，出于安全方面要求，多用于提升內部流程效率。
據時代周報記者了解，有銀行將DeepSeek運用到日常的營銷宣傳中，如海安農商銀行微信公眾號發布“DeepSeek，你也太懂海安農商銀行了吧”，通過詢問DeepSeek的方式，向用戶介紹該行資本實力、市場份額等方面情況。
江蘇銀行則更加實用。蘇銀數字金融公眾號發文稱，江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，成功本地化部署微調DeepSeek-VL2多模態模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。
從江蘇銀行方面提供的數據來看，通過應用R1推理模型，結合郵件網關解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，目前已初步實現業務集中運營，按照平均手工操作水平測算，每天可減少9.68小時工作量。
在保險領域，新華保險接入DeepSeek后，員工可利用接口進行日程管理、群發收集等工作，也可以初步提供保險銷售方案。
DeepSeek應用中的風險
金融機構競相加碼DeepSeek，一些從業者表示，偶爾會遇到“服務器繁忙”的情況，也無法聯網，使用體驗有時候不如自己直接調用API。
一名AI公司員工向時代周報記者介紹，目前機構接入DeepSeek的路徑主要分為兩種，一種是在自家的產品服務上設置“入口”以接入DeepSeek模型，這部分工作并不復雜。以券商行業的信息檢查場景為例，在數據準備好后，重新訓練一晚上模型就能夠直接使用。
另一種方式則是本地部署，這種方式對電腦顯存有較高要求，普通電腦難以承載大參數模型，容易拖慢速度。大多數公司會選擇A100服務器進行部署。
一位從事金融投資的機構人士對此表示，本地化部署的主要目的是為了保障信息安全。
國泰君安分析師李博倫認為，由于行業特殊性，金融業對數據的安全性要求高于其他行業。金融企業一般選擇將數據存放在本地。AI大模型的研發以及場景落地應用一直是金融業的重點工作之一，傳統技術方案難以滿足日益復雜的場景需求，而AI大模型的崛起，為行業帶來新的突破口。
盡管DeepSeek借助“低成本+高性能+高開放度”三重優勢，看上去能成為提供完整解決方案的超級助理。然而，AI最具挑戰性的風險之一便是“幻覺”陷阱——即模型可能會編造看似合理但實則虛假、甚至錯誤的信息。例如，在生成相關文章材料時，AI會生成不存在的材料，或指向無關的論文。
上述AI公司員工對時代周報記者表示，即便是目前最先進的AI模型也不能很好地避免編造產生的幻覺問題，但可以通過自動調試等方式來控制。
知名數字經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對時代周報記者表示，DeepSeek也存在類似這些問題，降低了AI的可用性。不過，DeepSeek的優勢是會告訴你答案形成的過程，如果能夠檢驗答案中的邏輯，那么回答的有效性就會大大提高。
盤和林進一步指出，上述問題可以得到改善，例如金融機構需要建立一套高質量、完整性的數據庫，確保AI能夠從豐富且高質量的數據中獲取信息。因此，金融機構應當注重使用DeepSeek的方法和算法，而不是簡單地依賴現成的工具。
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