金融業爭相“擁抱”DeepSeek,三大風險不容忽視
      來源:國際金融報作者:陸怡雯2025-02-13 22:52

      金融機構加速部署DeepSeek大模型,其中也包括期貨公司。

      記者從多渠道獲悉,東證期貨近日已成功部署DeepSeek-R1及其系列蒸餾模型,華泰期貨本月也將完成對DeepSeek大模型的部署,另有一些券商系期貨公司反饋會借助母公司的平臺。

      受訪人士認為,大模型在金融機構的應用具有多方面的積極意義,體現在投資研究、風控合規、低成本部署、創新模式等四個方面。

      期貨業部署DeepSeek

      近日,東證期貨官宣稱,已成功部署DeepSeek r1及其系列蒸餾模型,標志著公司在金融科技領域邁出重要一步。

      據介紹,此次技術升級將全面賦能數據分析、客戶服務等核心業務,加速公司數字化轉型進程。DeepSeek大模型將深度整合至東證繁微智能投研平臺,通過技術協同效應顯著提升投研服務的精準度和效率。

      展望未來,東證期貨相關負責人稱,將持續深化大語言模型在衍生品領域的創新應用。具體來看,包括以下舉措:一是深度融合DeepSeek與繁微平臺的智能推薦、搜索和問答功能,打造更優質的客戶體驗;二是深度挖掘公司大數據平臺資源,結合DeepSeek的先進分析能力,對內部業務發展、風險管理、營運管理等多個領域提供能力支持,助力業務創新;三是拓展大模型在更多金融場景的應用,幫助投資者識別市場機會,有效規避潛在風險。

      除了東證期貨以外,記者了解到,華聞期貨也將引入DeepSeek系列模型,與公司現有的阿里通義千問、智譜GLM等大模型形成強大的協同生態。通過多模型的深度融合與互補,持續提升金融科技的核心競爭力,推動“科技驅動型、服務領先型”期貨公司建設邁向新高度。

      據悉,東證期貨、華聞期貨預計將成為完成DeepSeek系列模型本地化部署的首批期貨公司。

      金融機構爭相布局

      隨著DeepSeek熱度居高不下,不光是期貨行業,券商、基金等金融機構都在爭相布局。

      據不完全統計,目前已有逾10家券商宣布完成DeepSeek R1模型的本地化部署,其中包括國泰君安、國金證券、中泰證券、國元證券、光大證券、興業證券、華福證券、華安證券、國盛證券、中金財富、國信證券、中信建投、東興證券、西南證券等。

      國泰君安發布研報稱,近日,國內已有十余家券商宣布已完成DeepSeek本地化部署,根據各家券商公布的應用領域及場景來看,DeepSeek主要應用場景暫時以員工賦能為主,涉及的場景包括信息檢索、文檔處理、知識庫問答、行業研究及市場研判、系統運維、輔助辦公等多工作場景,輔助的業務人員以投顧業務、投研業務及合規運維環節人員為主。

      隨著DeepSeek-R1模型的發布,博時基金也透露,已完成內部部署,并開始探索它在投資研究、咨詢服務和軟件開發等方面的應用。DeepSeek-R1模型在推理能力上表現優異,可以幫助提升工作效率,支持業務創新。

      除博時基金外,匯添富基金、富國基金、永贏基金、景順長城基金、中歐基金、國泰基金、萬家基金、天弘基金等多家基金公司也已部署DeepSeek大模型。

      促進金融業發展

      DeepSeek為何會在金融業掀起智能化熱潮?

      對此,排排網財富理財師姚旭升向記者表示,大模型在金融機構的應用具有多方面的積極意義,體現在投資研究、風控合規、低成本部署、創新模式等四個方面。

      具體來看,一是大模型能夠快速解析海量的研究報告,提取關鍵信息,幫助金融機構提高研究效率。二是大模型可以自動檢查信息披露文件,確保其符合監管要求,提升金融機構風險管控的精準度。三是大模型的開源特性和較低的部署成本,降低了金融機構在金融科技方面的投入門檻,金融機構可以將節省下來的資源投入到其他核心業務中,提升整體競爭力。四是大模型的引入為金融機構帶來了新的業務思路和創新模式,利用大模型的推理能力,金融機構可以探索新的投資策略和產品設計,更好地滿足客戶需求。

      在順時投資權益投資總監易小斌看來,AI在金融行業的應用將產生深遠的影響,這類似于當年互聯網誕生對金融行業產生的翻天覆地的變化,讓金融業運營效率提升、風險控制加強、業務創新增多、客戶服務體驗更好。總之,AI將會普及使用,人人都將受益。不過,在這過程中,風險防范和隱私保護也會越來越重要。

      關于金融機構應用大模型的相應風險,姚旭升向記者解釋道,風險主要在于三方面。第一,大模型的訓練依賴大量數據,若數據質量不佳,可能導致模型輸出結果存在偏差,由于大模型的“黑箱”特性,還會造成金融機構難以對其結果進行有效的風險溯源和管理。第二,金融機構對數據安全和隱私保護有嚴格要求,行業對AI技術的監管政策尚未形成統一標準,大模型在金融領域的應用可能面臨法律風險和規則不確定性。第三,金融機構涉及大量敏感數據,大模型的應用可能增加數據泄露、數據濫用的風險,侵害到投資者的合法權益。

      責任編輯: 高蕊琦
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