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應(yīng)用領(lǐng)域“多點開花” DeepSeek激起券業(yè)更大的發(fā)展空間
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◎編寫 李雨琪
最近，國內(nèi)人工智能技術(shù)大模型DeepSeek在國際范圍內(nèi)引發(fā)網(wǎng)友熱議，其優(yōu)異的情境了解、邏輯推理能力和開源系統(tǒng)特點，深深吸引證券公司、基金管理公司、金融機構(gòu)競相連接和拓展應(yīng)用。
“DeepSeek開源系統(tǒng)邏輯推理大模型的發(fā)布，為金融機構(gòu)提供了布署慢思考方式大模型的不二選擇，為金融業(yè)企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型賦予了強悍機械能。”光大證券IT部門領(lǐng)導表明，券商公司AI創(chuàng)新應(yīng)用，驗證了大模型技術(shù)的應(yīng)用金融行業(yè)具有很大的運用發(fā)展?jié)摿Γ梢詾闃I(yè)務(wù)流程效率用戶體驗產(chǎn)生大幅提升，是證券公司推動企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、搞好金融業(yè)“五篇大文章”的不斷驅(qū)動力。
為券業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給予更大的發(fā)展空間
DeepSeek為何能吸引了眾多金融企業(yè)競相合理布局？
“大模型并且支持快思考與慢思考，這就意味著人們真真正正推開人工智能大門口。”光大證券IT部門領(lǐng)導解釋說，以DeepSeek-R1為代表邏輯推理大模型在以往大語言模型的前提下，提升了邏輯推理、因果分析和管理能力。這種實體模型一般具有極強的行業(yè)背景，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)邏輯推理、元學習培訓等方式，在復雜的邏輯判斷、計算機的應(yīng)用和高端問題改進方面擁有亮眼表現(xiàn)。
在中銀證券金融業(yè)國家科技部有關(guān)負責人看起來，DeepSeek系列產(chǎn)品大模型根據(jù)對優(yōu)化算法、框架和硬件配置開展協(xié)同優(yōu)化，大幅降低了練習和維護成本，同時保證行業(yè)頂尖性能水平，打破極少數(shù)企業(yè)的技術(shù)壟斷性，調(diào)動了其他公司和科研機構(gòu)的技術(shù)性創(chuàng)新與探索激情。
證劵公司布署DeepSeek大模型，把有什么獲得？
光大證券IT部門領(lǐng)導表明，DeepSeek-R1的深度理解和長文本邏輯推理能力，為金融行業(yè)探尋AI 經(jīng)紀人、AI 行研、AI 投資顧問、AI 合規(guī)管理、AI 文本文檔等創(chuàng)新發(fā)展模式開創(chuàng)了全新升級途徑。
“預(yù)估DeepSeek大模型的加持能夠提升顧客服務(wù)、業(yè)務(wù)經(jīng)營、運維服務(wù)等多個方面20%工作效率。”國盛證券有關(guān)業(yè)務(wù)負責人稱，DeepSeek大模型的優(yōu)勢是邏輯推理能力很強、邏輯推理成本較低。DeepSeek能準確識別客戶難題的用意，同時提供相對性準確的答案，并且在相同網(wǎng)絡(luò)資源下，DeepSeek較其他模型回應(yīng)迅速。
應(yīng)用領(lǐng)域“多點開花”
人工智能和金融業(yè)怎樣緊密結(jié)合？從場景落地來說，大模型的使用遍布證劵公司前中后臺全環(huán)節(jié)。
光大證券IT部門領(lǐng)導依據(jù)走訪情況，匯總了大模型主要用途的六大領(lǐng)域：
一是智能投研與投資顧問。比如，光大證券以自主研發(fā)大模型創(chuàng)變行研、投考慮固定收益行業(yè)，為投資顧問給予個股診斷剖析、漲停分析、波長剖析、資產(chǎn)配置等場景。
二是編碼協(xié)助與研發(fā)提高。比如，中金證券根據(jù)代碼審核、單元測試卷等場所提升研發(fā)效率。國泰君安、恒泰證券運用大數(shù)據(jù)進行代碼補全智能化產(chǎn)品研發(fā)，提升團結(jié)協(xié)作水準。
三是智能風控與合規(guī)。比如，廣發(fā)證券風控管理小助手集成化網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測、政策法規(guī)互動問答和風險評估，為全鏈路營銷風險控制給予支持。
四是顧客服務(wù)和營銷。比如，銀河證券開發(fā)設(shè)計智能客服系統(tǒng)和財務(wù)小助手，提高用戶黏性與服務(wù)水平。中國銀河證券在場外衍生品交易過程中完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大幅度提高經(jīng)營規(guī)模和轉(zhuǎn)換率。
五是智能化系統(tǒng)匯報形成與文檔處理。比如，光大證券智能文檔平臺實現(xiàn)文本文檔一鍵生成與質(zhì)量檢驗，節(jié)省人工時長并減少實際操作成本費。恒泰證券報告小助手提供多種模版，顯著提升報告撰寫高效率。
六是跨模態(tài)、虛擬數(shù)字人關(guān)鍵技術(shù)。比如，光大證券、光大證券和國泰君安積極推進虛擬數(shù)字人運用，融合文本、視頻語音、圖片信息等跨模態(tài)大模型，提高用戶交互方式與服務(wù)水平。
除此之外，金融行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域還包含經(jīng)營管理情景、風控合規(guī)情景、信貸審核情景、職工小助手情景、行研剖析情景、智能文檔情景、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析場景等。后面，證券機構(gòu)也會在主要用途層面持續(xù)探索。
東興證券計劃以“場景式智能體”為突破口，充分挖掘信貸業(yè)務(wù)中的各類應(yīng)用領(lǐng)域，廣泛用于“防城港198”App線上顧客服務(wù)、資產(chǎn)管理、行研剖析、風險管控等主要業(yè)務(wù)行業(yè)。
國信證券表明，方案把大實體模型更廣泛用于金太陽App、資產(chǎn)管理、投行、行研剖析等關(guān)鍵的期貨業(yè)務(wù)行業(yè)。持續(xù)探索智能金融、智能客服系統(tǒng)、優(yōu)化算法、智能化盡職調(diào)查、合規(guī)管理小助手、編碼小助手等核心場景下的落地執(zhí)行。
搭建金融業(yè)行業(yè)新生態(tài)
DeepSeek的出現(xiàn)和演變，促進金融業(yè)加快轉(zhuǎn)型。
“DeepSeek不但能為金融業(yè)造就生態(tài)圈，并且實用性也更強。”光大證券IT部門領(lǐng)導坦言，金融企業(yè)之前應(yīng)用大實體模型，全是“快思索”方式，會出現(xiàn)幻覺狀況。在DeepSeek開源系統(tǒng)邏輯推理大模型以后，金融機構(gòu)AI贏得了“慢思考”能力，再加上跨模態(tài)實體模型可以“看到”“聽到”“講話”，融合了人們文本里的20萬億元Tokens語料庫，知識層面大大的擴展，判斷能力也大幅提升。在AI輔助下，金融企業(yè)企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型終將構(gòu)建新的綠色生態(tài)。
大模型技術(shù)性優(yōu)化升級的前提下，還對金融業(yè)提出更高要求。中銀證券金融業(yè)國家科技部有關(guān)負責人覺得，大模型的使用能解決企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中存在的一些難點和困擾，但大模型的使用與此同時帶來了全新的考驗。一方面，大模型對證券公司員工工作和學習能力提出了更高的要求，必須證券公司職工迅速融合大模型提高生產(chǎn)效率；另一方面，由于前期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資大，對專業(yè)方向的選擇與架構(gòu)模式也尤為重要。
國盛證券有關(guān)業(yè)務(wù)負責人提議，監(jiān)管措施理應(yīng)同大模型發(fā)展趨勢一起演變，具體指導證券公司在嚴控風險的前提下為用戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。企業(yè)未來也將根據(jù)AI創(chuàng)變相關(guān)業(yè)務(wù)，提升業(yè)務(wù)經(jīng)營效率和效果，減少成本和風險。
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