近期，DeepSeek憑借非凡影響力火爆出圈，如今在基金業(yè)內(nèi)的熱度仍在不斷攀升，進行DeepSeek的私有化部署成為了越來越多基金公司的選擇。據(jù)中國證券報記者不完全統(tǒng)計，截至2月20日，全市場已有超過20家基金公司宣布基本完成DeepSeek大模型本地化部署，加速了人工智能(AI)在金融領(lǐng)域的運用。

業(yè)內(nèi)人士認為，DeepSeek系列模型在基金行業(yè)的多個領(lǐng)域均展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景，從市場分析與預(yù)測、風(fēng)險管理，到客戶服務(wù)與支持、自動化報告生成，再到合規(guī)與監(jiān)管增效、個性化投資建議等，進一步推動基金行業(yè)邁向“智能化3.0”階段。同時，也有業(yè)內(nèi)人士認為，基金公司完成DeepSeek的私有化部署僅是開端，如何利用模型更好地服務(wù)投研工作，將考驗相關(guān)團隊在后續(xù)工作中的開發(fā)能力。

火速部署

2025開年以來，國產(chǎn)DeepSeek大模型憑借其強大的智能處理能力和廣泛的應(yīng)用場景，為金融行業(yè)的智能化發(fā)展增添了強大動力，迅速掀起一輪AI發(fā)展浪潮。公募基金行業(yè)亦緊跟時代步伐，積極擁抱這一變革。比如，2月19日海富通基金表示，自DeepSeek發(fā)布以來，公司IT團隊迅速響應(yīng)，目前已完成DeepSeek系列模型的私有化部署，并在投研、風(fēng)控等關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開了深入的探索與實踐，不斷拓寬人工智能的應(yīng)用邊界。此前一日，國聯(lián)安基金宣布，已完成DeepSeek-R1系列開源模型的本地化部署，在金融科技與服務(wù)的深度融合上邁出關(guān)鍵性一步。

除了海富通基金、國聯(lián)安基金，匯添富基金、富國基金、易方達基金等多家公募機構(gòu)早在2月初以來便開始陸續(xù)宣布已完成DeepSeek的私有化部署。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2月19日，宣布完成DeepSeek大模型本地化部署的公募機構(gòu)已經(jīng)超過20家。另有多家基金公司向中國證券報記者透露，目前已經(jīng)啟動DeepSeek系列模型的本地化部署規(guī)劃工作。

其實，人工智能領(lǐng)域方面的建設(shè)一直是不少基金公司的戰(zhàn)略重點。以博道基金量化團隊為例，一方面，公司使用各類AI相關(guān)工具提高編程和投研效率;另一方面，考慮到AI在對量化因子的挖掘上相較于人腦更加充分和高效，早在2020年博道基金就已在實盤中使用AI技術(shù)來挖掘量價因子。此后，公司更是嘗試將AI量價分析的框架整合成一個完整系統(tǒng)并不斷完善和升級迭代，到2023年10月底，這一套AI全流程框架體系已經(jīng)在實盤中占據(jù)一半比重，其效果不僅超越了僅使用量價信息的版本，還能超越量價與其他因子結(jié)合的傳統(tǒng)版本。

除了基金公司外，部分基金銷售公司也開始了DeepSeek部署。2月19日盈米基金宣布，公司旗下投顧服務(wù)平臺且慢成功接入DeepSeek-R1深度推理模型。據(jù)悉，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，盈米基金打造了多元混合模型技術(shù)底座，已完成與DeepSeek、通義千問以及Kimi、豆包等大模型的對接。同時，公司專門組建數(shù)據(jù)標(biāo)注團隊，構(gòu)建了涵蓋財富管理、基金投資、投顧策略、陪伴內(nèi)容、客戶服務(wù)、投研工具六大核心業(yè)務(wù)場景的專業(yè)數(shù)據(jù)集群，為AI應(yīng)用提供了高質(zhì)量的反饋。

賦能投研

在興證全球基金看來，DeepSeek系列開源模型在基金行業(yè)多個領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景，以投資領(lǐng)域為例，DeepSeek能夠快速處理海量金融數(shù)據(jù)，深度分析市場趨勢，精準(zhǔn)挖掘投資機會，為基金經(jīng)理和研究團隊節(jié)省時間并提高研究效率，幫助他們做出更科學(xué)合理的投資決策。

關(guān)于DeepSeek如何進一步賦能投研，博道基金量化投資總監(jiān)楊夢表示，公司團隊一直緊密關(guān)注國內(nèi)外AI大模型相關(guān)進展，本次DeepSeek之所以能引爆市場，最重要的原因在于其開源且部署和微調(diào)所需算力大幅下降，在小規(guī)模版本部署情況下也能具備一定的性能水平，使得不少私有的應(yīng)用場景成為可能。

楊夢認為，未來量化團隊對于DeepSeek的應(yīng)用將集中在提升投研效率和增加超額收益來源兩方面，助力提升產(chǎn)品超額回報：第一，基于本地化部署，在解決隱私性和安全性的前提下，進一步內(nèi)嵌相關(guān)知識數(shù)據(jù)庫，與投研場景更緊密結(jié)合，進一步提升投研效率;第二，拓展另類因子的挖掘，增加新的超額收益來源。基于DeepSeek模型強大的文字閱讀能力和文本推理能力，通過對模型的微調(diào)使之更匹配金融投資場景，從而進一步提升量化模型對于新聞、財報、上市公司公告等各類文本信息的提取能力，幫助模型增加另類超額收益來源。楊夢介紹，博道量化團隊會持續(xù)關(guān)注AI大模型的最新進展，并期待國產(chǎn)多模態(tài)大模型的進一步突破。

不同公司運用模型會出現(xiàn)分化

在興證全球基金看來，盡管DeepSeek在性能方面表現(xiàn)出色，但DeepSeek的使用仍然面臨不少挑戰(zhàn)，包括其對GPU資源的需求較高，而目前由于英偉達GPU的供應(yīng)緊張，使得相關(guān)資源獲取變得困難。“在部分場景中，我們采用蒸餾版本的DeepSeek-R1予以替代，其能夠在較少資源的情況下運行，但不可避免的實測效果相較完整版有所遜色。未來，我們計劃在國產(chǎn)GPU上部署DeepSeek-R1，考慮到硬件和軟件的適配問題，可能需要在代碼調(diào)整上投入更多時間成本。另外，任何技術(shù)進步都伴隨著效率提升與新生的風(fēng)險。在不斷提升模型應(yīng)用效率的同時，妥善保護數(shù)據(jù)安全和信息安全也是需要重點關(guān)注的問題。”

“我們看到越來越多基金公司在布局DeepSeek，這只是一個開端，經(jīng)過一段時間后，肯定可以看出差距，公司AI團隊對模型的理解至關(guān)重要。”一家公募機構(gòu)副總經(jīng)理在近期接受采訪時向中國證券報記者表示，“我覺得不同公司對模型的運用慢慢會出現(xiàn)分化，團隊負責(zé)人如果能將數(shù)學(xué)、計算機、金融等不同領(lǐng)域的內(nèi)容融會貫通，就能更好提升DeepSeek的使用效率，這非常考驗團隊把一個相對通用的大模型做成更專精化的偏資管類應(yīng)用的開發(fā)能力。”

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