据不完全统计,目前已有富国基金、博时基金★★★、中欧基金★★★、汇添富基金、诺安基金★★、景顺长城基金★★★、永赢基金、国泰基金★、天弘基金等十余家基金公司完成了DeepSeek部署。还有多家基金公司准备接入、试用★、部署DeepSeek大模型。
事实上,早在2024年初,博时基金经过反复调研,发现了DeepSeek模型在自动编写代码和逻辑推理方面的潜力,率先在自有的昇腾服务器上部署了DeepSeek-v1模型,作为公司智能开发工具的基座模型,并在2024年8月升级为DeepSeek-v2模型。2025开年以来,随着DeepSeek-R1模型的发布★★,博时基金迅速完成内部部署★★★,并开始探索系列模型在投资研究、咨询服务和软件开发等方面的应用★★。
无论是定期报告★、部分客服人员替代、客户行为分析★,还是投研部门量化投资★★、合规风险管理、上市公司舆情监测等工作,大模型均能部分接入。
中欧基金也表示★★★,近期完成了DeepSeek系列开源模型的部署★★★,未来将根据效果运用到办公、投资研究★、客户服务等领域。中欧基金将继续利用前沿科技能力积极创新★,持续深化数字化转型★★★,全面提升金融服务质效★。
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随着DeepSeek热度的持续飙升,基金公司部署大模型的热潮也随之而起。近日,已有富国基金、博时基金、中欧基金★★★、汇添富基金等多家基金公司“官宣”完成了DeepSeek多款模型的部署★★★。同时,大模型将全面赋能基金公司的投研★、合规★★★、运营、市场等各项业务,帮助基金公司提升工作效率,支持业务创新。
“未来在投研方面,DeepSeek大模型可以通过快速处理海量数据,帮助基金公司更精准地分析市场趋势和投资机会,同时识别潜在风险,帮助公司及时调整策略,降低损失;交易方面,结合DeepSeek大模型★★,基金公司可开发更高效的算法交易系统★★★,提升交易速度和准确性★。通过模型实时监控市场,自动调整交易策略,抓住更多机会;运营管理方面,模型可自动化处理大量重复性工作,如数据录入和报告生成,提升整体运营效率。此外★★★,模型能提供更智能的客户服务★,提升用户体验,基金公司还可以基于模型的分析能力★★★,开发更复杂的投资产品,满足客户多样化需求★。”一位基金公司资深IT人士表示。
展望基金公司携手AI的未来★★★,富国基金表示,整体来看,在探索AI引入大语言模型时,主要应从战略、数据、技术、人才、业务试点和跨界合作等多维度做准备,逐步推动AI技术与业务的深度融合,为行业的高效决策和风险管理提供支持。
引入DeepSeek等开源模型有望为基金行业带来成本效益、创新动力和跨界协作的新机遇★,同时也为业务决策和风险管理提供了更加科学、透明和高效的技术支持。同时,开源模型将在数字化转型、投资策略优化和风控体系建设方面发挥越来越关键的作用。
展望携手人工智能(AI)的未来,基金公司将尝试从战略、数据★★、技术、人才、业务试点和跨界合作等多维度做准备,逐步推动AI技术与业务的深度融合,为高效决策和风险管理提供支持★★★。
汇添富基金宣布,已完成DeepSeek系列开源模型的部署,并将应用于投资研究★★、产品销售★★、风控合规★、客户服务等核心业务场景。
富国基金表示,DeepSeek等开源模型为基金行业提供了强大的技术支撑和创新动力★★,不仅能降低科技研发的进入门槛,还能通过引入先进的数据分析和风险管理技术,改善投研流程和投资决策★★★。未来,随着技术等因素的不断完善,开源模型在基金行业的应用前景有望更广阔★★,助力机构在复杂市场环境中实现更高效★★、更稳健的运营★。
★★★“大模型技术正在深度融入公司的各个业务环节。★”汇添富基金表示,以电商为例★,公司互金部门已组建代号为“deepfund”的AI团队,利用AI大模型全面提升基金电商的运营效率和用户体验,推动电商销售业务的智能化发展。公司内部也正针对多个业务场景进行大模型应用的测试验证工作★★★,通过严谨的测试流程和数据分析★★,确保大模型应用的稳定性和可靠性★★,为后续的大规模推广和应用奠定坚实基础★。
DeepSeek的热浪已席卷到基金圈★★。近日,富国基金表示★★,富国基金科技团队对大语言模型的应用做了积极探索,部署了包括DeepSeek在内的多款开源模型。经过探索验证,本地化部署模型在内部数据加工、代码辅助生成★、文字生成、研报解读等应用方向上达到了可用阶段。随着模型迭代与AI应用的进一步融合,将全面优化现有的工作流程体验★★,提升工作效率★★。
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业内人士介绍★★,相较于传统模型,DeepSeek系列模型具备更强的语言理解、逻辑推理及多轮对话能力,不仅保障了数据安全性与响应效率★★★,更可针对金融场景需求进行定向优化★★★,将显著提升金融数据分析的深度与广度★★,全面赋能公司各项业务。博时基金相关业务负责人表示,DeepSeek-R1模型在推理能力上表现优异★,可以帮助提升工作效率★★★,支持业务创新。同时★★★,它对算力的需求也有所降低,为进一步推广应用创造了条件。