大模型赋能投研之六：金融机构应用DeepSeek指南与案例

qqqqqqqqqqqqqqqqqq DeepSeekR1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DeepSeekR1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ChatGPTo1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 DeepSeekR1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（AIAgent）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。 内容目录 一、DeepSeekR1模型重磅发布，金融机构纷纷布局5 11DeepSeek产品不断丰富，推动技术革新5 12DeepSeek热度飙升，影响力持续扩大5 13金融机构纷纷部署，赋能智能化转型6 二、大模型发展历程：技术迭代、规模升级与开源崛起7 211999年：第一款GPU横空出世7 222006年：逐层无监督预训练显著提升性能7 232013年：Word2Vec模型带来的技术突破8 242014年GANs的诞生，生成式模型的重要里程碑8 252017年：Transformer模型开启大模型时代8 262020年：规模即能力，GPT3的问世9 27ChatGPT发布，智能对话的平民化9 28DeepSeekR1发布，金融行业AI赋能正式启航9 三、金融机构如何部署AI大模型：从规划到落地的全流程解析12 31计划准备阶段12 32模型部署阶段13 33迭代优化阶段13 34正式上线阶段14 四、大语言模型赋能投资研究14 41基于AI驱动的主动和量化投研框架14 42主动投研赋能15 421自动编程辅助15 422核心信息提取16 423文本情感识别17 424可视化图表生成18 43投资决策生成19 431大模型助力量化因子挖掘19 432大模型驱动投资策略构建21 五、大语言模型赋能高效交易22 51大模型助力智能交易决策优化22 52AI驱动交易革新：大模型应用案例解析23 六、大语言模型赋能投顾业务24 61大模型智能投顾优化投资决策24 62AI驱动投顾创新：大模型应用案例解析25 七、大语言模型赋能运维开发26 71AI赋能运维智能化提升管理效率26 72AI驱动运维升级：大模型应用案例解析27 八、大模型赋能合规风控28 81大模型助力合规管理28 82大模型优化风险控制29 83AI驱动风控合规提效：大模型应用案例解析29 九、大模型赋能员工助手30 91智慧办公DeepSeek在Office中集成30 92文案生成助手32 93差旅报销自动化33 十、金融大模型的未来：从智能协同迈向自主决策新阶段33 101DeepSeek的发展对大模型领域带来的启示33 102金融AI大模型的应用发展趋势33 十一、总结34 十二、风险提示35 图表目录 图表1：DeepSeek模型各版本一览5 图表2：DeepSeekR1与主流大模型的性能对比6 图表3：金融机构对DeepSeek部署情况整理6 图表4：21世纪以来大语言模型发展历程7 图表5：逐层无监督BP有监督可解决梯度消失问题7 图表6：Word2Vec架构8 图表7：GAN结构发展时间线与解决三大挑战的效果对比8 图表8：Transformer模型结构9 图表9：DeepSeek驱动金融行业智能升级10 图表10：双阶段监督微调提升模型专业化能力10 图表11：AlignAnything多模态大模型框架11 图表12：通过知识蒸馏实现小模型对大模型推理的高效学习11 图表13：大模型落地部署技术流程图12 图表14：金融数据集的类别、作用和分类12 图表15：生成式大模型主要技术路线的优劣势比较13 图表16：工具链技术增强金融大模型能力14 图表17：金融大模型垂类场景训练流程14 图表18：大模型全方位投研体系构建15 图表19：ClaudeCode使用界面15 图表20：Claude37Sonnet生成代码灵活性强15 图表21：FundRecLLM对新闻文本的解读流程16 图表22：DeepSeekR1对基金调研纪要的提取结果17 图表23：EmoLLaMA提取情感信息18 图表24：FinGPT情感分类结果样例18 图表25：基于GPT4的ICKG模型的动态知识图生成18 图表26：DeepSeekR1模型产业链图谱19 图表27：AlphaGPT界面概览：多模块协同因子挖掘与策略构建20 图表28：ChatGPT挖掘高频选股因子20 图表29：ChatGPT因子及策略净值表现优异20 图表30：基于大模型的多模态智能选择与最优策略生成21 图表31：大模型多模态优选策略表现优异21 图表32：ChatGPT调研事件优选策略净值表现22 图表33：智能交易系统FinAgent的交易流程22 图表34：Agent结合文本和视觉数据生成交易信号23 图表35：文本和视觉数据结合的大模型表现更为优异23 图表36：金融大模型在交易上的应用23 图表37：BondGPT驱动智能债券交易优化24 图表38：GPT智能投顾：定制化投资建议服务25 图表39：金融机构运用大模型的投顾实践25 图表40：云上交行智能客服大模型架构26 图表41：基于AI代理技术的运维大模型原理示意图27 图表42：大模型运维应用基本框架27 图表43：金融大模型的运维开发实践案例27 图表44：国金AI编程助手表现优异28 图表45：AI大模型在合规中的场景应用29 图表46：RiskLabs框架基于大语言模型的多源数据输入风险预测系统29 图表47：金融大模型的合规风控实践案例30 图表48：“融安e控”产品体系30 图表49：DeepSeek与office集成的多种方式31 图表50：Word文档DeepSeek插件的效果31 图表51：ppt文档中DeepSeek插件与文本改写32 图表52：Excel中DeepSeek插件的应用32 图表53：AI文案创作的一键化生成32 图表54：大语言模型驱动的自主Agent系统架构34 图表55：大小模型协同优化的主要方式34 一、DeepSeekR1模型重磅发布，金融机构纷纷布局 11DeepSeek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DeepSeekLLM，随后又推出了V2、V25、R1Lite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DeepSeekV1到最新的DeepSeekR1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。 版本推出时间优点缺点 图表1：DeepSeek模型各版本一览 编码能力优异：支持多种编程语言，适合开发者推理能力较弱：在复杂深层次推理中表现弱 DeepSeekV12024年1月 进行代码调试 长上下文支持支持高达128K标记的上下文窗口 开源免费商用：V2完全开源且免费商用 多模态能力一般：模型对图像语音多模态数据表现一般 推理速度慢：推理速度相较于后续版本较慢 DeepSeekV22024年5月性能优秀成本低2360亿参数，生成速度快，训多模态能力一般多模态能力相较于V1版本变 练成本仅为GPT4Turbo的1化不大。 数学和写作能力提升：在复杂数学问题和创意写API限制：API接口不具备联网搜索能力 DeepSeekV252024年9月15日 作方面表现优异 联网搜索功能：可以联网搜索 推理能力强：在高难度数学竞赛中表现优异 多模态能力有限：在多模态能力上表现一般 知识引用能力不足：需要知识引用的复杂测试 中表现不佳 DeepSeekR1Lite2024年11月20日 思考过程详细：解答时会有详细的思考过程和反语言交互问题：会有中英文思考、输出混乱的 DeepSeekV32024年12月26日 DeepSeekR1Zero2025年1月20日 DeepSeekR12025年1月20日 向思考的验证过程 性能强大6710亿参数，激活370亿参数，响 应速度快，每秒生成60个字符 开源本地部署：F8权重开源，可以本地部署 推理能力强以DeepSeekV3为基础，使用GRPO框架优化推理能力，跳过了监督微调 （SFT），减少了标注成本，增强泛化能力 开源生态完善完全开源，提供多个蒸馏版本推理能力强在强化学习前加入了冷启动