經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 牛鈺 2025年開年，一場由國產(chǎn)大模型DeepSeek（深度求索）驅動的技術浪潮席卷證券業(yè)。

自春節(jié)以來，各個社交平臺開始頻繁出現(xiàn)“只能開一個證券賬戶，會選哪家證券公司”“如何宣傳新客理財”等使用DeepSeek生成的問答，背后則是券商從業(yè)人員使用AI（人工智能）大模型生成宣傳文案的嘗試。

近一周，DeepSeek更是成為券商競相部署的“標配”。截至2月13日，已有國泰君安、中金財富、廣發(fā)證券、興業(yè)證券、國元證券、國金證券、華福證券等近二十家券商宣布接入DeepSeek-R1或V3模型。

接入之后能做什么？目前來看，各家券商都在探索“AI+”的應用場景，比如在內部進行賦能提效，在用戶端已經(jīng)推出了智能助手、數(shù)智虛擬人等應用，能覆蓋投研、營銷、客服、合規(guī)風控等方面。

2月10日，廣發(fā)證券在機構客戶綜合服務平臺“廣發(fā)智匯”正式上線DeepSeek客戶服務模塊。該服務可以讓機構客戶可以便捷地調用DeepSeek服務，并根據(jù)自身個性化需求進行應用定制和包裝，從而大幅降低獨立部署大模型所需的硬件和人力成本。

在密集接入DeepSeek的券業(yè)新聞背后，有不少券業(yè)人員表達了被AI代替的焦慮，亦有從業(yè)人員感嘆高效的文本數(shù)據(jù)分析給工作帶來便捷。

一位華北券商人士表示，自2022年以來，AI大模型就已在內部開放供員工使用，對提升工作效率有幫助。不過他認為，近幾年行業(yè)內面向投資者的智能客服、智能助手等應用推陳出新，接入DeepSeek只是豐富了大模型的資源，目前還沒有感受到什么變革。

另一位華南券商的技術部門管理層人士也認為，目前證券業(yè)使用人工智能更偏向場景賦能中智能與數(shù)據(jù)融合的可行性，還需關注未來多維度智慧與數(shù)據(jù)的深度融合與賦能，在符合行業(yè)監(jiān)管的要求下，具體的應用形式還可能進一步拓展。

在擁抱人工智能和技術發(fā)展的大趨勢下，DeepSeek模型成了一次發(fā)展的契機，證券行業(yè)正在對“AI重構金融業(yè)態(tài)”進行前瞻布局。

技術普惠給中小券商帶來新機遇

券商火速“擁抱”DeepSeek的背后，是DeepSeek的開源免費策略和算力成本優(yōu)勢。

“DeepSeek作為開源AI大模型，其模型可免費獲取，賦予開發(fā)者充分的自由，包括使用、修改及商業(yè)化應用，無需額外授權許可?！睆V發(fā)證券相關負責人表示，該模型沿用了Transformer架構（深度學習模型），并且依托社區(qū)貢獻的推理框架能輕松實現(xiàn)部署，這樣可以能夠充分利用現(xiàn)有的通用算力資源，無需額外的硬件升級。

多家中小型券商搶先接入DeepSeek以期“彎道超車”。比如華福證券通過部署DeepSeek-R1和V3，聚焦營銷方案制定與客戶陪伴。國元證券在深度整合公開的開源大模型后，于2月11日推出了AI小元（數(shù)智人），智能融合3D數(shù)字人技術與語音合成系統(tǒng)，支持7×24小時實時生成投研觀點解讀、市場熱點追蹤等高價值內容。東興證券于2月9日推出了“智多興”智能平臺，實現(xiàn)了員工問答的精準。

不過，上述智慧平臺、數(shù)字人已經(jīng)不是證券行業(yè)最新的技術。2023年6月，恒生電子宣布發(fā)布金融智能助手光子、全新升級的智能投研平臺WarrenQ和金融行業(yè)大模型LightGPT。2023年8月，九方財富推出業(yè)內首款證券投資數(shù)字人產(chǎn)品。2024年1月，同花順發(fā)布業(yè)內首個金融對話大模型。2024年3月，國泰君安推出業(yè)內首家千億參數(shù)多模態(tài)證券垂類大模型——君弘靈犀大模型，已能做到智能投顧問答和投研內容生產(chǎn)等工作。

實際上，證券業(yè)在信息技術投資方面已然形成“強者恒強”的格局。中國證券業(yè)協(xié)會披露的數(shù)據(jù)顯示，2020年至2022年，各證券公司進一步加大信息技術資金投入，證券行業(yè)信息技術資金總投入從239.93億元增長至377. 65億元。不過在這個過程中，總投入排名居前的證券公司投入集中度在持續(xù)提高。

以“低成本+高性能+高開放度”為優(yōu)勢的Deepseek能為中小券商節(jié)約更多的研發(fā)、算力成本，有利于預算有限的中小券商也能享受到先進AI技術帶來的紅利，從而推動整個行業(yè)的數(shù)智化發(fā)展。

東莞證券運維技術中心負責人表示，當前，中小券商在推進人工智能建設過程中遭遇了諸多難點堵點，尤為突出的是資源有限、技術能力薄弱等問題。金融科技的價值最終需在業(yè)務中得以體現(xiàn)，中小券商應結合自身優(yōu)勢，聚焦細分市場與特色服務，如特定行業(yè)、區(qū)域或客戶群體，通過綜合運用協(xié)同、融資、投資、科技等多方面能力，提供更具個性化和專業(yè)化的服務。

證券行業(yè)AI 變革的想象空間

除了成本低這一優(yōu)勢，Deepseek在某些領域的測試表現(xiàn)優(yōu)異，能讓證券業(yè)AI發(fā)展更進一步。從券商的實踐經(jīng)驗來看，智能客服一直是券商應用AI的傳統(tǒng)場景，24小時的智能助手能提高客戶互動率。

在投研領域，可以利用DeepSeek利用模型實時監(jiān)測輿情與市場動態(tài)，結合產(chǎn)業(yè)鏈圖譜分析，快速識別潛在投資機會與風險。在投行業(yè)務中，通過DeepSeek-R1的理解能力，可自動解析招股書、盡調報告等復雜文檔，實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)校驗、合規(guī)風險提示的秒級響應。

恒生科技的實測數(shù)據(jù)顯示，在金融高密度數(shù)據(jù)處理場景中，基于DeepSeek獨創(chuàng)的MoE（混合專家）架構，投顧場景的投顧建議生成、安撫話術、基金實體識別等任務上平均F1分數(shù)（模型精確度）提升5%，客戶需求解析速度較以往大模型加快3倍，賬戶運營知識庫檢索、托管/資管合同要素抽取、投行底稿審核等場景的F1提升5%至7%以上。

恒生電子首席科學家白碩表示，根據(jù)實測數(shù)據(jù)，在金融高密度數(shù)據(jù)處理場景中，DeepSeek新架構展現(xiàn)出更好效果、更小算力、更深思考的突破性優(yōu)勢。因此，通過部署各種體量的蒸餾模型，金融機構能用更小的算力支出，得到與過去數(shù)倍甚至數(shù)十倍算力支撐下的大參數(shù)體量模型能力相當?shù)腁I基礎模型服務。

對于“蒸餾”，白碩對經(jīng)濟觀察網(wǎng)解釋稱，就相當于是一個AI模型（稱為“學生模型”）向另一個AI模型（稱為“教師模型”）學習，把后者的能力以知識密集的方式追加到前者當中的過程。一般來說，學生模型的參數(shù)體量比較小，經(jīng)過蒸餾后，知識密度更高，性能也比冷啟動時有較大幅度的提升。

白碩表示，做DeepSeek的本地部署時，有所謂“滿血版”（571B）和“蒸餾版”（14B和32B等）。蒸餾版的體量較小，適合低配算力的本地部署，但經(jīng)過“蒸餾”，其能力總體上雖比滿血版弱，但比以往千億以下的其他模型的能力都要強。其已經(jīng)做了很多測試，驗證了這個結論。如果再做進一步的適配性優(yōu)化，挖掘出更適合DeepSeek的優(yōu)化路徑，相信性能還會有進一步的提升。

從當前來看，接入DeepSeek大模型的私有化部署與業(yè)務適配仍需時間，多數(shù)機構目前仍處于“試點探索”階段，尚且走在對未來的應用落地的想象之路上。

但使用DeepSeek也有一定的風險。匯生國際資本總裁黃立沖指出，Deepseek的MoE架構中不涉及的垂直領域專業(yè)能力差，模型幻覺率高容易出現(xiàn)假新聞，并且其冷啟動能力差，即模型首次接收到一個未經(jīng)過訓練或很少出現(xiàn)的新提示詞時，無法生成高質量或相關性的響應。

東莞證券運維技術中心負責人表示，在合規(guī)規(guī)范方面，圍繞投資者服務應用的數(shù)據(jù)隱私和內容安全等需重點關注，包括通過線上大模型與本地小模型的融合應用，以及數(shù)據(jù)匿名化處理、可信執(zhí)行環(huán)境等技術手段，嚴格保障數(shù)據(jù)安全，控制數(shù)據(jù)流動風險，以滿足證券行業(yè)對極高容錯率要求，同時增強信息關聯(lián)性和精確度。