来源：中国基金报
中国基金报记者方丽张燕北陆慧婧
Deepseek王炸开场，拥抱人工智能浪潮成为公募基金行业最热话题。
农历新年过后，多家基金公司接入DeepSeek系列开源模型。近日，又有兴证全球、招商、万家、诺安、兴业、海富通等基金公司宣布完成DeepSeek系统开源模型的私有化部署，全面赋能投资研究、交易、风控、客户服务、日常办公等各个环节。
多位业内人士表示，由于金融行业数据敏感，不能通过互联网传输，引入DeepSeek等开源模型后，基金行业可以通过构建私有化垂直领域的AI模型，形成标准化的AI解决方案，提升整体运行效率，推动行业朝智能化方向迈进，进而为客户提供更优质的财富管理服务。
更多基金公司加入DeepSeek“朋友圈”
新春伊始，国产DeepSeek大模型凭借低成本且强大的逻辑推理和语言理解能力，引发全球关注，各行各业争相加入DeepSeek“朋友圈”。
多家基金公司迅速成立AI工作小组，积极拥抱DeepSeek。
据记者了解，招商基金目前已基于DeepSeek开源架构，完成系列开源模型的本地化部署，并在内部场景中验证其效率和表现优势。后继将持续优化模型与业务场景的深度融合，重点探索其在投研逻辑链推理、合规文本自动化审核等领域的落地，同步关注开源社区生态，结合行业数据与业务经验，推动金融垂直领域的模型微调与能力增强。
兴证全球基金表示，目前已完成DeepSeek系统开源模型的私有化部署，接入公司AI平台，供投资研究、交易、客户服务等应用系统调用。在AI应用方面，兴证全球基金已进行了多领域的探索：
在投资研究领域，借助大模型智能处理能力，打破数据壁垒，广泛收集投研素材，搭建起全面的投研数据体系。结合投研人员提出的指定问题，大模型可从个股和行业两个维度，结合全景图深挖数据价值，分析股票走势与行业动态的关联，挖掘市场信号，并快速生成每日投研报告，辅助基金经理和研究员做出决策。
在量化投资领域，结合每日投研报告挖掘上市公司基本面、行业格局和宏观经济因素，转化为量化因子融入投资模型，完善量化因子库，提升量化投资策略效果。
在交易管理领域，自研的AI交易员“兴宝”积极探索拥抱大模型，通过对询价内容的语义精准识别，自动生成对应的询价意向指令和询价交易指令，显著提升交易效率与准确性。在客户服务领域，自主搭建的客户服务棱镜智评平台，借助大模型实现服务评估的创新升级。在日常办公领域，兴证全球基金定制的DeepSeek+Word智能插件，极大提升了办公效率。
兴业基金也表示，DeepSeek发布后，公司IT团队迅速响应，前期已完成模型的私有化部署，并积极推进该模型的应用场景落地。事实上，早在2023年，公司已完成了智谱GLM等开源大模型的私有化部署，在AI债券询价机器人、研报AI点评、路演纪要生成等投研领域进行积极探索，未来将充分利用质量更高、效率更快、成本更低的DeepSeek开源大模型，在投资研究、量化策略、风险合规、营销服务、代码生成等多个场景进一步落地，提升科技赋能效应。
万家基金于2024年正式启动“万Chat”大模型自研平台建设项目，通过构建智能知识库强化投研决策支持，开发Agent智能体优化业务流程，打造Chat BI升级客户交互体验，将大模型技术赋能投研分析、客户服务、市场营销等核心业务环节，进而有效提升服务效能。在DeepSeek R1发布后，万家基金迅速完成了DeepSeek官网API的接入，并成功部署32B本地模型。
此外，海富通基金宣布，已完成DeepSeek系列模型的私有化部署，并在投研、风控等业务领域进行了积极探索。
成果显著的同时面临难点
多家基金公司在引入和应用DeepSeek模型的过程中，收获了显著成果，同时也面临着诸多挑战。
兴证全球基金表示，DeepSeek-R1在性能上优势突出，尤其在处理复杂问题时表现卓越，在数学和编程任务中，其表现可与Open AI的o1模型相媲美。这使得它在金融数据分析、风险特征分析以及投资组合优化等关键领域大显身手。然而，该模型对GPU资源需求巨大，受英伟达GPU供应紧张的影响，资源获取困难重重。
为缓解这一问题，兴证全球基金采用蒸馏版本DeepSeek-R1，但实测效果略逊于完整版。未来，公司计划在国产GPU上部署该模型，不过硬件和软件的适配问题又带来新的挑战。
万家基金积极拥抱DeepSeek技术，快速部署上线了32B版本的蒸馏模型，并通过自研的“万Chat”大模型平台，实现多模型对话能力，能直观比较R1与其他模型的差异，有力推动了平台与业务场景的深度融合。
效果方面，海富通基金表示，模型在推理能力、代码撰写能力相比其他国内模型有较好的提升。难点主要体现在四个方面：一是金融数据的敏感性要求严格的隐私保护机制，需通过数据脱敏和本地化部署解决；二是业务场景的差异化需求需针对性优化调整
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