DeepSeek大模型：公募基金行业的智能化跃迁与挑战

摘要： 国产DeepSeek大模型的出现，正以前所未有的速度席卷金融行业，尤其是在公募基金领域引发了广泛关注。截至目前，已有超过20家基金公司完成了DeepSeek大模型的私有化部署，标志...

国产DeepSeek大模型的出现，正以前所未有的速度席卷金融行业，尤其是在公募基金领域引发了广泛关注。截至目前，已有超过20家基金公司完成了DeepSeek大模型的私有化部署，标志着人工智能在金融领域的应用进入了一个新的阶段。

DeepSeek大模型的应用前景广泛，涵盖市场分析、风险管理、客户服务、自动化报告生成、合规监管以及个性化投资建议等多个方面。它能够帮助基金经理更高效地处理海量数据，更精准地预测市场趋势，更科学地制定投资策略，从而提升投资效率和收益。

然而，DeepSeek大模型的部署和应用并非易事。首先，DeepSeek对GPU资源的需求较高，而当前英伟达GPU的供应紧张导致资源获取困难。部分公司选择采用蒸馏版本的DeepSeek-R1来替代，虽然能降低资源需求，但效果会相对有所逊色。其次，模型的本地化部署和微调需要专业的技术团队，需要具备深厚的数学、计算机和金融知识，才能将通用大模型转化为更专业、更精细的资管应用。

目前，各家基金公司在DeepSeek的应用上呈现出差异化的发展态势。一些公司注重提升投研效率，利用DeepSeek模型加快数据处理和分析速度，辅助基金经理进行投资决策；另一些公司则专注于挖掘另类因子，以期获得更高的超额收益。

博道基金就是一个积极探索DeepSeek应用的案例。早在2020年，他们就开始在实盘中使用AI技术挖掘量价因子，并逐步建立起一套完整的AI全流程框架体系。如今，他们正将DeepSeek整合到这一体系中，以期进一步提升投研效率和超额收益。

除了基金管理公司，部分基金销售公司也开始部署DeepSeek大模型，例如盈米基金就将其接入旗下投顾服务平台‘且慢’。这表明，DeepSeek的应用场景正在不断拓展，未来有望在更多金融领域发挥作用。

然而，我们也要清醒地认识到，DeepSeek的应用仍处于起步阶段，其在数据安全、信息安全等方面也面临着挑战。不同基金公司在模型的运用上将会出现分化，这不仅取决于技术实力，更取决于团队对模型的理解和开发能力。未来的竞争，将体现在如何更好地利用DeepSeek模型，提升投资效率，创造更高价值。这需要基金公司持续投入研发，培养专业人才，不断探索和完善DeepSeek在金融领域的应用模式。