券商抢滩DeepSeek，金融科技新篇章悄然开启
在金融科技日新月异的今天，人工智能（AI）的应用正在以前所未有的速度渗透至证券行业的每一个角落。近期，随着DeepSeek等低成本、高性能开源大模型的推出，AI在证券行业的普及和落地步伐显著加快，多家券商纷纷宣布接入这一创新技术，标志着金融科技的新一轮变革已经到来。
截至2025年2月7日，包括国金证券（600109.SH）、国元证券（000728.SZ）、华福证券、兴业证券以及国泰君安在内的五家券商，已率先宣布与DeepSeek达成合作，将其引入自身的业务体系之中。这些券商普遍强调了DeepSeek的开源性、轻量化以及低成本部署等优势，认为这将为他们的业务带来革命性的提升。
华福证券在2月6日的公告中透露，公司已成功接入DeepSeek V3和R1两款大模型产品。这些大模型将被用于员工知识问答、辅助软件研发、辅助制定营销方案以及增强客户陪伴等多个业务场景。华福证券表示，DeepSeek的引入将极大提升公司的业务处理效率和客户满意度。
同一天，国金证券也宣布完成了DeepSeek大模型的本地化部署测试，并显著降低了部署成本。国金证券计划将DeepSeek应用于信息检索、文档处理、行业研究及市场研判等多个场景，并逐步拓展至智能服务、风险管理、投资分析等核心业务领域。国金证券认为，DeepSeek的引入将为公司带来显著的竞争优势。
国元证券则在2月7日表示，公司已完成DeepSeek-R1大模型在金融场景的本地化部署及适配性测试，并计划将其深度整合至自主研发的智能服务平台“燎元智能助手”中。国元证券强调，DeepSeek-R1通过算法创新降低了模型训练与推理成本，将加速AI在垂直行业的普惠化进程。
兴业证券也在2月7日晚间宣布，已完成DeepSeek V3和R1两款大模型产品的接入，实现中台大模型矩阵的全面赋能升级。兴业证券表示，未来DeepSeek将在知识库问答、智能客服、智能服务以及研发辅助等多个领域发挥重要作用，进一步提升公司的业务能力和客户体验。
国泰君安相关人士则在同日对界面新闻表示，公司已完成DeepSeek R1模型的本地化部署及适配性测试，并计划将这一技术应用于“君弘灵犀”平台的智能问答、智投服务、投教、行业研究、市场分析、合规风控、信息检索以及文档处理等多个核心业务场景。国泰君安认为，DeepSeek的引入将为公司带来更加智能化、高效化的业务处理方式。
DeepSeek是由量化私募幻方量化旗下的杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的高性能、低成本开源大模型。自成立以来，DeepSeek凭借其出色的性能和低廉的成本，迅速在金融、教育、医疗等多个领域取得广泛应用，成为“现象级应用”。从成立到如今的广泛应用，DeepSeek的研发和落地历程不足两年，但其影响力却已不容忽视。
一位金融机构技术部门相关人士在接受采访时表示，与之前的一些大模型相比，DeepSeek的最大特点是其开源推理型大模型的属性。这意味着，当用户向DeepSeek提供一段文字或数据时，它不会直接生成内容，而是会先基于用户的意图去分析用户的思维方向，从而推导出用户最终想要的结果。这种全面、细致的思维方式使得DeepSeek在处理复杂问题时更加得心应手。
国金证券通信首席分析师张真桢也表示，DeepSeek模型通过多阶段训练等方法大幅降低了算力成本，解决了大模型开发成本过高的问题。他认为，私有化部署和自主微调的特性将进一步加速AI应用落地。同时，他预计单位算力成本的下降并不会导致算力需求减少，反而会推动大语言模型（LLM）行业从头部厂商主导的训练阶段向各行业扩散，形成规模效应。
除了此番接入DeepSeek之外，券商在布局大模型方面还有哪些动作？行业应用场景又有哪些？未来又将面临哪些挑战与机遇？
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型逐渐成为各行各业数字化转型的核心驱动力。作为金融行业的重要参与者，券商也开始积极探索大模型的应用，试图通过这一技术提升业务效率、优化客户体验并开拓新的商业模式。目前，券商布局大模型的方式主要分为两种：一是与科技公司合作，借助外部科技公司的技术力量快速落地应用；二是自主研发，打造符合自身业务需求的专属模型。
在与科技公司合作方面，券商与科技公司联合推出面向金融行业的定制化大模型已成为一种趋势。例如，商汤科技（00020.HK）与海通证券联合发布的面向金融行业的多模态全栈式大模型，就结合了商汤科技在AI领域的深厚积累和海通证券在金融行业的丰富经验，为金融行业提供了全新的智能化解决方案。此外，国元证券也在积极与华为等科技公司合作，计划基于华为昇腾架构建设智能算力平台，进一步提升公司的数据处理和AI应用能力。
在自主研发方面，一些实力雄厚的券商也在积极探索打造符合自身业务需求的专属模型。例如，东方财富自研的“妙想”大模型，就结合了公司在金融数据和用户行为分析方面的优势，为投资者提供了更加个性化、智能化的投资建议和服务。东吴证券则自主研发了秀财大模型，该模型在财务分析和风险管理等方面具有显著优势，为公司的投行和资管业务提供了有力支持。
在应用场景方面，券商大模型的应用主要集中在智能投顾、智能客服、风险管理、信息检索以及文档处理等多个领域。通过引入大模型技术，券商可以更加精准地把握市场动态和客户需求，提供更加个性化、智能化的服务。同时，大模型的应用也可以帮助券商提升业务处理效率和风险管理能力，降低运营成本并增强市场竞争力。
然而，尽管券商在布局大模型方面取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。首先，大模型技术的研发和应用需要高昂的投入和专业的团队支持，这对于一些中小券商来说可能难以承受。其次，大模型在处理复杂问题时仍存在一定的局限性，需要不断优化和改进。此外，随着大模型技术的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益凸显，需要券商在技术应用过程中加强风险管理和合规意识。
展望未来，随着人工智能技术的不断发展和金融行业的数字化转型加速推进，券商在布局大模型方面将迎来更多机遇和挑战。一方面，随着技术的不断成熟和成本的进一步降低，更多券商将有能力引入大模型技术并应用于实际业务中。另一方面，随着市场竞争的加剧和客户需求的不断变化，券商需要不断创新和优化大模型的应用场景和功能以满足市场需求。同时，券商还需要加强与其他行业参与者的合作与共享，共同推动金融科技的发展和应用。
综上所述，券商抢滩DeepSeek标志着金融科技的新一轮变革已经到来。未来，随着大模型技术的不断发展和金融行业的数字化转型加速推进，券商在布局大模型方面将迎来更多机遇和挑战。只有不断创新和优化技术应用、加强风险管理和合规意识、加强与其他行业参与者的合作与共享，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地并推动金融科技的持续健康发展。
