大模型赋能投研之六：金融机构应用DeepSeek指南与案例

qqqqqqqqqqqqqqqqqq DeepSeek-R1模型重磅发布，金融机构纷纷布局 2025年1月20日，深度求索公司DeepSeek正式发布了DeepSeek-R1模型，模型以开源架构、低成本算力与自主可控性等特性迅速获得全球市场的广泛关注，并凭借卓越的推理能力和高效的计算性能，在多个基准测试中展现出比肩ChatGPT-o1的实力。模型发布后，全球用户的日活跃度和下载量迅速飙升。同时，多家金融机构已迅速完成了本地化部署，并积极探索其在投研分析、智能投顾、风险管理、合规风控、自动化交易等关键业务领域的应用潜力。 金融机构如何部署AI大模型：从规划到落地的全流程解析 21世纪初以来，人工智能领域在自然语言处理技术上经历了从基础探索到多模态智能的跨越式发展。这一进程主要以深度学习为核心驱动力，通过关键技术的持续迭代创新，逐步构筑起现代化大模型的技术生态。 在金融机构部署大模型的过程中，通常会经历规划准备、模型部署、迭代优化和正式上线四个阶段。在大模型接入方式上，企业通常可选择自主研发、工程化适配或直接调用三种模式。自主研发模式拥有最高的技术门槛与定制化空间，但其成本投入较大，实施周期也相对较长；工程化适配模式则基于现有大模型进行局部优化，平衡了技术投入与实际应用需求；而直接调用现有模型虽然快捷且成本最低，但可能存在较大的数据泄露和合规风险。各模式均有其适用场景与优劣势，企业需根据自身的业务需求与资源条件，选择最契合的发展路径。 大模型全方位赋能金融机构，提升业务智能化水平 投研业务是金融机构的核心板块，大模型能够同时赋能主动投研和投资决策生成。在主动投研方面，大模型可辅助研究人员进行自动编程、核心信息提取、金融文本情感识别和数据可视化展示等。针对量化投资决策，大模型则能进行另类文本分析，助力破解基本面与量价数据难带来的Alpha困境，挖掘有效因子，构建表现优异的量化策略。 此外，大模型还在智能投顾、运维开发和合规风控等领域展现了广泛的应用价值。在智能投顾业务中，大模型可为投顾人员提供展业支持，针对客户个性化需求生成精准投资建议并实现智能问答；在运维开发领域，大模型则能协助代码自动生成、知识库构建与维护，以及智能工单处理，覆盖开发、集成、测试到投产的全生命周期管理 ；在合规风控方面，大模型能够实现法律法规查询、调查报告撰写、合同智能审核以及信用评估等功能。此外，DeepSeek还能通过VBA技术与办公软件深度集成，实现办公自动化，包括文本修正、格式调整、智能内容生成与改写等，显著提升办公效率。文案创作上，AI助手能精准提炼产品卖点，增强营销与内容生成能力。同时，AI还支持差旅报销自动化，通过智能解析发票提升审批效率，降低人工操作成本。 金融大模型的未来：从智能协同迈向自主决策新阶段 DeepSeek-R1的开源战略打破了此前的闭源垄断格局，推动AI技术朝着分布式创新方向快速发展，加速全球大模型生态的多元化布局。未来，金融领域的AI技术将从智能协同（AI Agent）逐步进化到具备更强自主决策能力的AgenticAI阶段，大小模型之间实现协同优化，更深度地嵌入投资决策、智能投顾等核心金融业务，提供更加智能化与精准化的金融服务。 风险提示 1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，若历史数据产生环境发生变化，可能出现模型失效风险；2、大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险；本文所提炼的观点，基于一定的提示词产生，大语言模型输出的结果可能随着提示词的变化而发生变化；3、大模型迭代升级、新功能开发可能会导致结论的风险人工智能模型得出的结论仅供参考，可能出现错误答案的风险。 一、DeepSeek-R1模型重磅发布，金融机构纷纷布局 1.1DeepSeek产品不断丰富，推动技术革新 深度求索公司（DeepSeek）成立于2023年7月17日，是一家专注于开发先进大语言模型及相关技术的创新型科技公司，为知名量化私募巨头幻方的分公司。幻方量化当前为国内少数几家拥有超万卡集群算力的公司。DeepSeek自成立以来专注于大模型的迭代研发，坚持技术创新路线，致力于为各行业提供智能化解决方案，并推动AI技术在各个领域的应用。 DeepSeek自成立以来，模型已迭代了多个版本，产品体系逐渐丰富。2024年1月，公司发布首个大模型DeepSeek LLM，随后又推出了V2、V2.5,、R1 Lite和V3等多个版本。 下图展示了DeepSeek模型各版本的情况， 涵盖了从初版DeepSeek-V1到最新的DeepSeek-R1版本。每个版本在不同的领域和任务中展现了独特优势和性能优势。下表时间线展示了模型在训练成本、推理能力和多模态等多个维度上的持续迭代与提升过程。 图表1：DeepSeek模型各版本一览 1.2 DeepSeek热度飙升，影响力持续扩大 目前，DeepSeek最新的模型版本为DeepSeek-R1，该模型于2025年1月20日正式发布。 相较于前代版本，其推理能力大幅度提升，并在数学、代码和自然语言推理任务上达到了可比肩OpenAI o1正式版的水平。其核心技术特点包括强化学习优化推理能力、开源生态、高效成本控制以及长上下文窗口支持等，以提升复杂推理任务的精准度。 同时，该模型及其衍生版本DeepSeek-R1-Zero完全开源，并采用MIT License允许用户使用模型输出训练新模型。此外，DeepSeek-R1在训练过程中仅消耗280万GPU计算时长，远低于GPT-4训练所需的3080万GPU计算时长，整体训练成本仅为557.6万美元。 模型支持64K的长上下文窗口，尽管低于OpenAI o1的200K上下文窗口，但足以满足大多数任务需求。 图表2：DeepSeek-R1与主流大模型的性能对比 自DeepSeek APP上线以来，仅20天便突破2000万日活，1月26日一举登上苹果App Store全球下载榜榜首，展现了惊人的用户增长势能。在2025年1月，DeepSeek超越ChatGPT，成功登顶美国区应用商店下载榜，进一步确立了其在全球市场的领先地位。此外，英伟达、微软、亚马逊AWS等国际科技巨头正在将DeepSeek纳入核心技术架构。 1.3金融机构纷纷部署，赋能智能化转型 截至2025年2月，已有多家金融机构完成DeepSeek的本地化部署工作，其中包括中信建投、国泰君安、国金证券、兴业证券、北京银行、江苏银行、汇添富基金、富国基金、博时基金、新华保险、九方智投等多家知名金融机构。从具体应用场景看，券商、 基金等金融机构主要将DeepSeek模型应用于投研投顾服务、产品推广、风险控制、客户支持及投资者教育等关键业务领域。而银行则主要出于安全合规等因素的考量，多将该模型用于内部流程效率优化。 图表3：金融机构对DeepSeek部署情况整理 二、大模型发展历程：技术迭代、规模升级与开源崛起 21世纪初以来，人工智能在自然语言处理（NLP）领域经历了从基础探索到多模态智能的跨越式发展。深度学习作为核心驱动力，推动关键技术不断迭代突破，逐步构建出现代大模型的技术生态。 图表4：21世纪以来大语言模型发展历程 2.11999年：第一款GPU横空出世 在1999年首款GPU（Nvidia GeForce 256）问世之前，大语言模型完全依赖CPU进行推理。然而，CPU在处理大型文本数据和复杂计算任务时面临着效率有限、高计算成本等诸多问题。GPU凭借其强大的并行计算能力，显著提升了任务处理效率，推动了机器翻译和文本生成等领域的重大进展，在人工智能发展历史中起到了非常重要的作用。 2.22006年：逐层无监督预训练显著提升性能 2006年以前神经网络的训练以监督学习为主，算法上强调通过少量数据获得较强的性能，在算力上较为匮乏，而且由于性能有限，难以处理复杂任务。2006年，GeoffreyHinton创造性提出了逐层无监督训练，在算法上缓解了梯度消失问题。此外，GPU加速神经网络的方法也被提出，模型应用场景也逐渐丰富，比如无人驾驶、语音识别等。但是深度模型的性能并没有显著提升，真正的大规模突破还需要进一步的技术积累与优化。 图表5：逐层无监督+BP有监督可解决梯度消失问题 2.32013年：Word2Vec模型带来的技术突破 2013年，Tomas Mikolov团队提出了从大规模数据集中学习高质量词向量的Word2Vec技术。Word2Vec采用了连续词袋（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）这两种模型架构可以捕捉到词语之间的细微语义和语法关系，比如词语类比、同义词检测、句法结构学习等。 Word2Vec被广泛用于机器翻译、情感分析、信息检索和语音识别等领域。 图表6：Word2Vec架构 2.42014年:GANs的诞生，生成式模型的重要里程碑 生成式对抗网络（GANs）由Goodfellow等人在2014年首次提出，是生成式模型的重要里程碑。模型的核心在于通过生成器和判别器的对抗博弈实现数据质量提升，推动了无监督学习的发展。GANs可以生成高保真图像和文本，且对传统的标注数据较少。尽管面临模式崩溃和数据不稳定等问题，后续的优化模型DCGAN、WGAN和WGAN-GP等有效提升了生成效果和训练稳定性，推动了生成式模型在多个领域的广泛应用。 图表7：GAN结构发展时间线与解决三大挑战的效果对比 2.52017年：Transformer模型开启大模型时代 2017年，Google提出的Transformer替代了RNN和CNN的序列建模方式开启了大模型时代。此架构采用通过多头注意力机制和位置编码 ，实现了更高效的并行训练。 在Transformer架构问世一年后，基于无监督学习的BERT、GPT-1大规模语言模型相继问世，并提出了沿用至今的自回归、MLM、NSP等无监督学习方法。在实际应用上，BERT更擅长于深度理解、文本推断等任务，而GPT-1更侧重于文本对话生成方面。 图表8：Transformer模型结构 2.62020年：规模即能力，GPT-3的问世 2020年5月，OpenAI发布了GPT-3，这是一个包含了1750亿参数的大型自回归语言模型，规模的大幅提升使其可以捕捉到复杂的语言特征知识，拥有更强的语言理解和生成能力。GPT-3关键技术亮点为少样本学习（Few-shot Learning）能力，由于在预训练过程中学习了大量的知识，无需在特定任务上进行微调或梯度更新，仅提供少量的示例和上下文信息即可理解并执行自然语言任务，如机器翻译、问题回答、文本生成等。 2.7ChatGPT发布，智能对话的平民化 2022年，ChatGPT在原有的GPT模型框架上，引入了人类反馈强化学习（RLHF）算法，通过人工标注数据优化了对话的流畅性与安全性。相较于以往的对话系统，ChatGPT支持多轮对话上下文记忆，使其可以更加自然和连贯的交流。此外，ChatGPT在生成内容时也更加注重符合人类的价值观，特别是对于敏感话题的拒绝回答，保证了更高的安全性。随后，行业进入大模型快速迭代期，Claude、LLaMA、ChatGPT-4o、o1等模型相继推出，激烈的竞争推动了大语言模型的快速发展与创新。 2.8DeepSeek-R1发布，金融行业AI赋能正式启航 2025年春节前，深度求索公司先后发布了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，并迅速爆火。DeepSeek大模型可以广泛应用于金融各个业务领域，赋能投研、投顾、风控、合规、运营、员工助手等多个场景，助力行业智能化升级，为金融机构提供更智能、更精准、更合规的AI解决方案。 金融机构需要处理海量的结构化和非结构化数据，包括市场行情、财务报表、新闻资讯、投研报告、客户交易记录等。这些数据不仅具有高时效性，还涉及跨模态的信息融合，要求模型具备精准的推理能力、强大的数据适配能力以及高效的计算性能。因此，除了高性能、低成本、对开发者友好以外，DeepSeek