券商、公募、銀行、保險競相接入DeepSeek 金融機構如何應對“幻覺”陷阱?

2025-07-05 08:10:10
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金融機構應當注重DeepSeek的使用方法,而非簡單利用現成工具。來源:圖蟲來源:圖蟲

券商、基金、銀行、保險……DeepSeek熱潮正在全麵席卷金融業。

據時代周報記者不完全統計,目前,已有證券、、中金財富證券等16家券商表示已積極推進對DeepSeek-R1或V3等版本的部署。

與券商類似,目前包括匯添富、富國基金、諾安基金等10餘家公募基金公司也在密集實行DeepSeek開源模型的私有化部署。

除此之外,、海安農商銀行、重慶農村商業銀行等銀行機構,以及、等險資企業,均已宣布在探索相關應用場景。

有金融人士感歎,“DeepSeek還蠻好用的,有點擔心自己了。”對此,DeepSeek的回答是:AI本質是效率工具,而非人類的核心價值。曆次的技術革命都拓展了行業邊界,未來掌握人機協同能力的人,將獲得更多機會。

一位業內人士在接受時代周報記者采訪時表示,金融業對數據安全的要求比較高,尤其直接麵向客戶更應謹慎。當前,大模型輸出依舊存在不可控性,對大模型產生的內容應當進行複核。

香頌資本執行董事沈萌對時代周報記者表示,針對AI大模型生成的信息,為了避免虛假信息的幹擾,機構需要對提示詞進行更加專業、細致和全麵的訓練,才能獲得更準確、真實的結果。

金融圈“AI備戰”一觸即發

在金融機構中,券商最為迅速擁抱DeepSeek。

2月6日,宣布完成DeepSeek本地化部署測試,且部署成本顯著降低,旨在將其應用於信息檢索、文檔處理、行業研究及市場分析等多個場景,並計劃未來進一步拓展至智能服務、風險管理、投資分析等核心業務領域。

隨後,也表示,其搭建數智中台,支持接入阿裏通義千問等開源大模型,日前又追加完成DeepSeek V3和R1兩款大模型產品接入中台大模型矩陣,可實現諸多業務場景的全麵賦能升級。未來,DeepSeek可以在知識庫問答場、智能客服、研發輔助場景中進一步發揮作用。

則在其機構客戶綜合服務平台“廣發智匯”正式上線DeepSeek客戶服務模塊,將助力機構投資者提升投研效率,為投資者決策提供支持,目前已免費向廣發證券的客戶開放。

廣發證券相關負責人表示,公司是業內首家在機構業務場景推出DeepSeek相關服務的券商,此舉意在通過技術驅動,全麵升級客戶服務體驗,同時確保金融科技成果惠及更廣泛的投資者群體。

在公募基金行業,包括匯添富、富國基金、諾安基金等在內的十餘家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。

從部署情況來看,DeepSeek在券商、公募機構中主要用於投研分析、知識查詢、產品銷售、客戶服務等核心業務場景;而在銀行、保險領域,出於安全方麵要求,多用於提升內部流程效率。

據時代周報記者了解,有銀行將DeepSeek運用到日常的營銷宣傳中,如海安農商銀行微信公眾號發布“DeepSeek,你也太懂海安農商銀行了吧”,通過詢問DeepSeek的方式,向用戶介紹該行資本實力、市場份額等方麵情況。

江蘇銀行則更加實用。蘇銀數字金融公眾號發文稱,江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務平台,成功本地化部署微調DeepSeek-VL2多模態模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。

從江蘇銀行方麵提供的數據來看,通過應用R1推理模型,結合郵件網關解析處理能力,實現郵件分類、產品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理,識別成功率達90%以上,目前已初步實現業務集中運營,按照平均手工操作水平測算,每天可減少9.68小時工作量。

在保險領域,新華保險接入DeepSeek後,員工可利用接口進行日程管理、群發收集等工作,也可以初步提供保險銷售方案。另外,水滴籌則宣布已同DeepSeek展開合作,目前相關合作正處於內測與調試階段。

DeepSeek應用中的風險

金融機構競相加碼DeepSeek,一些從業者表示,偶爾會遇到“服務器繁忙”的情況,也無法聯網,使用體驗有時候不如自己直接調用API。

一名AI公司員工向時代周報記者介紹,目前機構接入DeepSeek的路徑主要分為兩種,一種是在自家的產品服務上設置“入口”以接入DeepSeek模型,這部分工作並不複雜。以券商行業的信息檢查場景為例,在數據準備好後,重新訓練一晚上模型就能夠直接使用。

另一種方式則是本地部署,這種方式對電腦顯存有較高要求,普通電腦難以承載大參數模型,容易拖慢速度。大多數公司會選擇A100服務器進行部署。

一位從事金融投資的機構人士對此表示,本地化部署的主要目的是為了保障信息安全。

國泰君安分析師李博倫認為,由於行業特殊性,金融業對數據的安全性要求高於其他行業。金融企業一般選擇將數據存放在本地。AI大模型的研發以及場景落地應用一直是金融業的重點工作之一,傳統技術方案難以滿足日益複雜的場景需求,而AI大模型的崛起,為行業帶來新的突破口。

盡管DeepSeek借助“低成本+高性能+高開放度”三重優勢,看上去能成為提供完整解決方案的超級助理。然而,AI最具挑戰性的風險之一便是“幻覺”陷阱——即模型可能會編造看似合理但實則虛假、甚至錯誤的信息。例如,在生成相關文章材料時,AI會生成不存在的材料,或指向無關的論文。

上述AI公司員工對時代周報記者表示,即便是目前最先進的AI模型也不能很好地避免編造產生的幻覺問題,但可以通過自動調試等方式來控製。

知名數字經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對時代周報記者表示,DeepSeek也存在類似這些問題,降低了AI的可用性。不過,DeepSeek的優勢是會告訴你答案形成的過程,如果能夠檢驗答案中的邏輯,那麽回答的有效性就會大大提高。

盤和林進一步指出,上述問題可以得到改善,例如金融機構需要建立一套高質量、完整性的數據庫,確保AI能夠從豐富且高質量的數據中獲取信息。因此,金融機構應當注重使用DeepSeek的方法和算法,而不是簡單地依賴現成的工具。

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