21世纪经济报道记者李域 深圳报道
证券业正在火速部署DeepSeek。
2月10日，广发证券宣布其机构客户综合服务平台“广发智汇”正式上线DeepSeek客户服务模块，为机构投资者带来智能化、专业化、多样化的服务体验。
此前两天，中金财富宣告完成与深度求索（DeepSeek）研发的DeepSeek-R1大模型深度融合，实现了智能投顾助手IC-Copilot的升级迭代，构建投顾服务领域“热点发现-资讯处理-策略生成”的三位一体的服务生态。
据21世纪经济报道记者统计，目前已有中信建投、国泰君安、兴业证券、国信证券等近20家券商官宣推进DeepSeek相关版本的接入或本地化部署。
从应用场景的探索来看，DeepSeek可对券商的多项业务进行赋能，包括智能问答、投资顾问、投研分析等多个场景，提升信息处理效率与决策精准度。
“目前很多券商都落地了DeepSeek大模型的本地化部署，当下的应用场景主要还是赋能内部流程”，某上市券商人士表示，“在财富管理方面，有些机构提出了计划用于财富管理服务和赋能投顾等，投顾人员提升效率和专业度是有帮助的，不过数据可靠性目前还需要人来把关，后续可以观察更多相关应用场景落地。”
“DeepSeek-R1凭借着开源和轻量化、低成本部署的特性，将加速 AI在垂直行业的普惠化应用进程，尤其适配金融行业高数据密度场景。”国金证券分析师舒思勤认为，在券商的各个业务领域均存在大量文本处理、数据分析和客户交互需求，为大模型应用提供了天然土壤和数据资源，有望催生 AI+投顾、投研等创新商业模式。
不过，也有业内人士提醒，在券商积极拥抱、学习和使用AI之际，需要把控合规风险，比如某券商曾因第三方AI服务商数据接口未脱敏，导致用户持仓信息被爬取，因此券商应采取多维度措施，降低本地化部署DeepSee等大模型的合规风险。
密集部署DeepSeek
人工智能开源大模型DeepSeek(深度求索)凭借卓越的自然语言处理能力和强大的深度学习架构成为全球顶流，在各个行业掀起智能化升级的浪潮。证券业也在积极拥抱DeepSeek大模型。
春节后第一天，国信证券就完成DeepSeek-R1-Distill-32B模型的本地部署，并引入云端的V3、R1等系列版本，为后续应用打下基础。国信证券表示，目前已在多个业务场景中进行了初步验证，结果显示，DeepSeek模型在智能问答、投资顾问、个股分析等多个领域表现出色，对比上一代开源模型，展现出了更大的业务融合潜力，后续计划将更广泛应用于金太阳APP、财富管理、投资银行、投研分析等核心的证券业务领域。
同一时期，国金证券宣布完成DeepSeek本地化部署测试。
国金证券介绍，本地化部署完成后，DeepSeek将在多个场景中得到探索应用，包括智能办公、舆情监测、市场分析、文档解析和产业链图谱生成等。未来，国金证券计划推出更多与AI相关的应用产品，进一步深化AI技术在核心业务领域的应用，为客户提供更优质的服务。
兴业证券则表示，目前已搭建强大数智中台，支持包括QWen等不同开源大模型接入及融合应用，日前又追加完成了DeepSeek V3和R1两款大模型产品接入中台大模型矩阵，可实现诸多业务场景的全面赋能升级。未来，DeepSeek可以在知识库问答场景中辅助员工高效获取知识，在智能客服领域助力客户服务质量提升，在智能服务场景中辅助制定个性化方案，在研发辅助中进一步提升研发效能。
此外，还有中信建投、国泰君安、国元证券、华福证券等多家券商完成 DeepSeek R1在金融场景的本地化部署及适配性测试。
赋能内部流程
在核心业务场景落地方面，多家券商认为DeepSeek展现出显著的效率优势。
中金财富相关人士表示，通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，可对政策解读、行业研报、上市公司公告等非结构化文本进行自动化解析，辅助投资顾问高效完成市场热点分析和大盘解读，显著提升信息处理效率与决策精准度，单日处理量突破万份文档，较传统人工处理效率提升90%。
据其介绍，此次技术融合的战略价值，一方面提升了服务效率，另一方面也构建了人机协同的新型服务范式。随着大模型与财富管理业务的深度融合，未来中金财富也将持续深化大模型在智能投顾、智能投研和客户服务等场景的应用探索，努力实现从数据解析到策略输出的全流程智能化转型，为投资者创造更具时效性和精准度的服务价值。
广发证券机构客户综合服务平台“广发智汇”新上线的DeepSeek服务，则将助力机构投资者提升投研效率，为其投资决策提供支持。目前，该服务已免费向广发证券的机构客户开放，并计划逐步扩展至其他客户。
广发证券相关负责人表示，此举意在通过技术驱动，全面升级客户服务体验，确保金融科技成果惠及更广泛的投资者群体。
不过还有多位券商人士认为，目前DeepSeek对辅助内容生产更有用。
“DeepSeek我自己也在用，是有用的，但现在说对业务上有什么很大的帮助，还谈不上。”某中型券商财富管理负责人透露，DeepSeek现阶段更有利于个体效能的提升，包括归纳产品卖点等方面。
严守合规底线
由于行业的特殊性，金融行业对于数据的安全性要求高于其他行业。
“监管层出台了如《银行保险机构数据安全管理办法》《金融数据安全 数据安全分级指南》等规定，对于金融数据的安全性有较为严格的要求。”国泰君安在研报中指出，金融企业在执行过程中为严格遵守相关规定，一般选择将数据存放在本地，“DeepSeek-R1发布后，金融企业用相对较低的成本即可在本地部署一流能力的大模型，可以将本地数据与大模型结合，打造企业专有模型，更有针对性赋能各个场景，本地部署大模型或将成为金融企业的普遍选择”。
中金财富初步构建了大模型证券专业知识测评技术评估体系。
测评数据显示，DeepSeek-R1在证券基金基础知识、投资顾问业务知识等方面中展现出较高的专业水准，其金融专业知识覆盖度与逻辑推理能力达到国内大模型领先水平。在大模型应用落地探索方面，中金财富正协同行业伙伴攻关全自主可控大模型技术方案、投资者适当性匹配、算法透明度披露等关键环节，逐步形成“技术创新-场景验证-标准输出”的发展模式，为人工智能新质生产力在证券行业的合规可控应用推广提供了参考。
兴业证券也表示，将持续深化人工智能等前沿技术应用，一方面，深入挖掘数据价值，结合数智中台快速扩展及上线能力的特性，融合DeepSeek、QWen等大模型的分析能力，为业务决策提供更有力的智能辅助；另一方面，不断拓展大模型在更多业务场景的应用，探索创新服务模式，严守合规底线，向着数智化未来迈进。
