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金融機(jī)構(gòu)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(rèn)為，大模型在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用具有多方面的積極意義，體現(xiàn)在投資研究、風(fēng)控合規(guī)、低成本部署、創(chuàng)新模式等四個(gè)方面。

期貨業(yè)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(biāo)志著公司在金融科技領(lǐng)域邁出重要一步。

據(jù)介紹，此次技術(shù)升級將全面賦能數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)，加速公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)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(shù)協(xié)同效應(yīng)顯著提升投研服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。

展望未來，東證期貨相關(guān)負(fù)責(zé)人稱，將持續(xù)深化大語言模型在衍生品領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)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(yōu)質(zhì)的客戶體驗(yàn)；二是深度挖掘公司大數(shù)據(jù)平臺資源，結(jié)合DeepSeek的先進(jìn)分析能力，對內(nèi)部業(yè)務(wù)發(fā)展、風(fēng)險(xiǎn)管理、營運(yùn)管理等多個(gè)領(lǐng)域提供能力支持，助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新；三是拓展大模型在更多金融場景的應(yīng)用，幫助投資者識別市場機(jī)會，有效規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)。

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(xiàn)有的阿里通義千問、智譜GLM等大模型形成強(qiáng)大的協(xié)同生態(tài)。通過多模型的深度融合與互補(bǔ)，持續(xù)提升金融科技的核心競爭力，推動“科技驅(qū)動型、服務(wù)領(lǐng)先型”期貨公司建設(shè)邁向新高度。

據(jù)悉，東證期貨、華聞期貨預(yù)計(jì)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(jī)構(gòu)爭相布局

隨著DeepSeek熱度居高不下，不光是期貨行業(yè)，券商、基金等金融機(jī)構(gòu)都在爭相布局。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，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(yè)證券、華福證券、華安證券、國盛證券、中金財(cái)富、國信證券、中信建投、東興證券、西南證券等。

國泰君安發(fā)布研報(bào)稱，近日，國內(nèi)已有十余家券商宣布已完成DeepSeek本地化部署，根據(jù)各家券商公布的應(yīng)用領(lǐng)域及場景來看，DeepSeek主要應(yīng)用場景暫時(shí)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(yè)研究及市場研判、系統(tǒng)運(yùn)維、輔助辦公等多工作場景，輔助的業(yè)務(wù)人員以投顧業(yè)務(wù)、投研業(yè)務(wù)及合規(guī)運(yùn)維環(huán)節(jié)人員為主。

隨著DeepSeek-R1模型的發(fā)布，博時(shí)基金也透露，已完成內(nèi)部部署，并開始探索它在投資研究、咨詢服務(wù)和軟件開發(fā)等方面的應(yīng)用。DeepSeek-R1模型在推理能力上表現(xiàn)優(yōu)異，可以幫助提升工作效率，支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

除博時(shí)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(jìn)金融業(yè)發(fā)展

DeepSeek為何會在金融業(yè)掀起智能化熱潮？

對此，排排網(wǎng)財(cái)富理財(cái)師姚旭升向記者表示，大模型在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用具有多方面的積極意義，體現(xiàn)在投資研究、風(fēng)控合規(guī)、低成本部署、創(chuàng)新模式等四個(gè)方面。

具體來看，一是大模型能夠快速解析海量的研究報(bào)告，提取關(guān)鍵信息，幫助金融機(jī)構(gòu)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(jiān)管要求，提升金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管控的精準(zhǔn)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(jī)構(gòu)在金融科技方面的投入門檻，金融機(jī)構(gòu)可以將節(jié)省下來的資源投入到其他核心業(yè)務(wù)中，提升整體競爭力。四是大模型的引入為金融機(jī)構(gòu)帶來了新的業(yè)務(wù)思路和創(chuàng)新模式，利用大模型的推理能力，金融機(jī)構(gòu)可以探索新的投資策略和產(chǎn)品設(shè)計(jì)，更好地滿足客戶需求。

在順時(shí)投資權(quán)益投資總監(jiān)易小斌看來，AI在金融行業(yè)的應(yīng)用將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，這類似于當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)誕生對金融行業(yè)產(chǎn)生的翻天覆地的變化，讓金融業(yè)運(yùn)營效率提升、風(fēng)險(xiǎn)控制加強(qiáng)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新增多、客戶服務(wù)體驗(yàn)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(fēng)險(xiǎn)防范和隱私保護(hù)也會越來越重要。

關(guān)于金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大模型的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，姚旭升向記者解釋道，風(fēng)險(xiǎn)主要在于三方面。第一，大模型的訓(xùn)練依賴大量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，可能導(dǎo)致模型輸出結(jié)果存在偏差，由于大模型的“黑箱”特性，還會造成金融機(jī)構(gòu)難以對其結(jié)果進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)溯源和管理。第二，金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)有嚴(yán)格要求，行業(yè)對AI技術(shù)的監(jiān)管政策尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用可能面臨法律風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)則不確定性。第三，金融機(jī)構(gòu)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，大模型的應(yīng)用可能增加數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用的風(fēng)險(xiǎn)，侵害到投資者的合法權(quán)益。