公募+DeepSeek，重磅来了！

【导读】多家公募完成DeepSeek-R1版本的私有化部署 应用于多个核心业务场景

           中国基金报记者 方丽 张燕北 陆慧婧            火爆全球的DeepSeek，在国内基金领域掀起创新浪潮！            据中国基金报记者了解，目前多家公募已完成DeepSeek系列开源模型私有化部署，涵盖汇添富、富国、国泰、中欧、景顺长城、博时、诺安、永赢等多家头部基金公司。            据多家基金公司反馈，该模型在投研、销售、风控、客服等核心业务大显身手，可用性和效率领先。DeepSeek给基金行业带来的不仅是提升业务效能，更有望重塑基金行业格局，开启金融智能化新篇章。            多家公募完成DeepSeek-R1版本的私有化部署            当前，基金行业在金融科技领域取得显著进展，多家基金公司已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将其应用于投研、销售、风控等核心业务场景。            2月7日，汇添富基金率先宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，该模型将全面覆盖投资研究、产品销售、风控合规以及客户服务等场景。这一举措是汇添富深化数字化转型的关键一步，旨在为投资者提供更优质的智慧金融服务。            富国基金也表示，旗下科技团队积极探索大语言模型应用，部署了包括DeepSeek在内的多款开源模型。经过探索验证，本地化部署模型在内部数据加工、代码辅助生成、文字生成、企业级RAG、研报解读等应用方向上达到了可用阶段。            其他基金公司也在发力。2025年伊始，随着DeepSeek-R1模型的发布，博时基金迅速完成内部部署，并开始探索它在投资研究、咨询服务和软件开发等方面的应用。            事实上，博时基金在人工智能应用方面一直保持前沿探索。早在2024年初，公司经过反复调研，发现了DeepSeek模型在自动编写代码和逻辑推理方面的潜力，率先在自有的昇腾服务器上部署了DeepSeek-v1模型，作为公司智能开发工具的基座模型，并在2024年8月升级为DeepSeek-v2模型。            2025年1月底，国泰基金也顺利完成DeepSeek系列模型私有化部署，搭建起AI应用开发平台。在品牌持营、风险管控等业务场景中，该平台助力业务人员提升分析报告、挖掘数据、贯通信息流程的能力，显著提高了运营效率。            景顺长城IT相关负责人也表示，公司已在DeepSeek-R1开源版本上完成了私有化部署，并计划在后续阶段与业务需求深度融合，进一步拓展应用场景，以全面提升工作效能。            中欧基金持续关注和探索AI大模型在基金行业的应用场景，近期完成了DeepSeek系列开源模型的私有化部署，未来将根据效果运用到办公、投资研究、客户服务等领域。            另据永赢基金介绍，自DeepSeek在春节期间引发广泛关注以来，公司迅速响应，积极推进DeepSeek系列开源模型的私有化部署工作。目前，公司已经完成了初步的私有化部署，并成功将其应用于制度解答、聊天记录整理、非结构化数据核对和代码开发等多个领域。            此外，诺安基金也宣布，已经完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，并推出基于主流AI开源框架自主研发的“诺安AI助手”，于投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用。通过私有化部署小模型，诺安基金搭建起涵盖图片内容提取、语音转文本、文本转语音及文档摘要生成等功能的AI基础能力平台。

DeepSeek可用性与使用效率领先

从当前的使用情况来看，多家公募基金公司对DeepSeek系列开源模型给予了高度评价，一致认为其可行性和效率明显优于其他开源模型。           “DeepSeek在可用性与使用效率方面较为领先，部署成本也大幅降低。在确保安全和合规的前提下，本地化部署的该模型能有效提升业务处理能力，尤其在部分数据处理与企业级应用的AI融合中，提供了智能化升级，推动了企业的数智化转型。”富国基金表示。            富国基金还强调，在引入模型的过程中，搭建稳定高效的基础技术平台、组建专业人才团队，以及做好业务场景AI应用落地的验证工作，是各行业探索AI应用的重要前提保障。            景顺长城IT相关负责人介绍，DeepSeek在相同资源条件下，相比原有开源模型，显著提升了端侧推理能力的上限，进一步提高了技术可行性和资源利用效率，降低了基金行业的应用门槛。同时，DeepSeek通过引入新的Prompt模式，拓展了应用思路，为业务创新提供了更多可能性。“当前的主要挑战在于需要摸索DeepSeek的引入使用方式，并与现有应用流程和功能进行有效结合，以实现更高效的业务融合和技术落地。”            博时基金指出，DeepSeek的R1模型推理能力出色，有助于提升工作效率、支持业务创新。而且，该模型对算力的需求有所降低，为其进一步推广应用创造了有利条件。            永赢基金对DeepSeek的应用效果也十分认可，其在思考过程、问答效果和响应速度等方面表现突出。以问答效果为例，DeepSeek的准确率超过90%，远高于其他同类模型。此外，其深度思考能力简化了提示词输入难度，方便非专业人员使用。7B和14B等模型对算力要求较低，也降低了部署成本。            但永赢基金也提到，目前DeepSeek主要聚焦于文本解析能力，在多模态功能（如图像识别和语音处理）方面还存在不足。未来，他们将着重研究和优化这些功能，以提升模型的综合性能。            在多个核心业务方面价值显著            DeepSeek系列开源模型在基金行业中的运用并不局限于投资研究，而是被广泛应用于多个核心业务领域，并且发挥显著作用。            例如，景顺长城IT相关负责人表示，DeepSeek在投资研究、风险管理、产品运营、软件开发、客服营销、公司知识库管理及运营提效等多个领域均展现出应用价值。其中，DeepSeek为工作效率提升、知识管理和流程优化带来了更广阔的应用前景。            永赢基金强调，DeepSeek目前在文本解析方面表现出色，已经在基金行业的多个核心业务场景中发挥了重要作用。例如，在投资研究领域，DeepSeek能够快速解析大量研究报告，提取关键信息，帮助分析师节省时间并提高研究效率。在风控合规方面，DeepSeek可以自动检查信息披露文件，确保其符合监管要求。            此外，在客户服务和产品销售领域，DeepSeek通过知识问答和辅助营销规划，显著提升了客户满意度和销售转化率。未来，随着多模态功能的不断完善，DeepSeek在图像识别和语音交互等领域的应用前景将更加广阔，有望进一步推动基金行业的数字化转型。            谈及DeepSeek等开源模型在行业领域的作用与前景，富国基金表示，DeepSeek等开源模型为基金行业提供了强大的技术支撑和创新动力，不仅能降低科技研发的进入门槛，还能通过引入先进的数据分析和风险管理技术，改善投研流程和投资决策。            未来，随着技术等各环境的不断完善，开源模型在基金行业的应用前景有望更广阔，助力机构在复杂市场环境中实现更高效、更稳健的运营。            有望重塑基金行业格局            业内普遍认为，DeepSeek系列开源模型的引入给基金行业带来了意义深远的影响，甚至存在重塑行业格局的可能性。           永赢基金分析指出，基金公司一般IT人员配备较少，在基础研究和模型开发领域的能力相对薄弱。而DeepSeek的开源特性，让基金公司能够迅速接入先进的AI技术。借助知识蒸馏和微调手段，基金公司可以打造专属于自己的应用。展望未来，大额资本投入的公司专注于模型研发，通用型公司提供算力支撑，基金公司凭借对接行业数据进行知识蒸馏和微调形成特色应用，这种分工合作模式有望推动基金行业的数字化转型与智能化升级，重塑行业格局。            富国基金表示，从整体上看，在探索引入AI大语言模型时，需要从战略、数据、技术、人才、业务试点以及跨界合作等多个维度做好准备，循序渐进地推动AI技术与业务深度融合，为行业实现高效决策和风险管理提供有力支持。在富国基金看来，引入DeepSeek等开源模型，不仅能为基金行业带来成本效益、创新动力以及跨界协作的新机遇，还能在业务决策和风险管理方面提供更为科学、透明且高效的技术支撑，在数字化转型、投资策略优化和风控体系建设中发挥愈发关键的作用。            景顺长城IT相关负责人称，DeepSeek的引入对基金行业落地AI技术有显著的促进作用。在算力层面，它能用较低的资源实现更好的推理效果，大幅降低了基金行业运用AI提升效能的成本和门槛；在应用层面，其推理结果的确定性提高，使AI相关应用场景运行更加稳定，也为拓展更丰富的应用场景创造了条件。            尽管DeepSeek等开源模型已为基金行业带来诸多积极变化，但公募在运用AI技术推进数字化转型的道路上仍在不断探索。中欧基金表示，将继续借助前沿科技力量积极创新，持续深化数字化转型进程，全方位提升金融服务的质量和效率。            永赢基金也透露，未来会进一步加深大模型在投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景的应用，“计划在接下来的三个月内，完成更多业务场景的对接工作，致力于为客户提供更加精准、高效的服务。”            国泰基金也表示，基于公司现有的技术积累，将协同各业务条线，持续深入钻研前沿技术在金融垂直领域的应用。同时，加大科技投入和人才培养力度，全面探索金融的数字化、网络化、智能化发展路径，力求在金融科技数字化转型进程中占据领先地位。

编辑：晨曦 校对：王玥 制作：舰长 审核：木鱼

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