每經記者 陳植    每經編輯 馬子卿    

“DeepSeek正成為我們為客戶設計財富管理方案的重要助手。”一位股份制銀行私人銀行部門人士向記者透露。據悉，節后其所在的私人銀行財富管理團隊在給高凈值客戶設計財富管理方案時，都會習慣性打開DeepSeek生成財富管理方案，根據高凈值客戶個人性需求進行優化。

他表示，DeepSeek正讓財富管理方案設計變得更高效。以往，他需要花費不少時間為客戶設計涵蓋債券、理財產品、基金、黃金、權益類資產的財富管理方案；現在，這份財富管理方案通過DeepSeek，只需數秒鐘就生成，且需要優化調整的細節越來越少這位私人銀行部門人士告訴記者：“我們整個團隊現在都在用DeepSeek，為高凈值客戶設計財富管理方案。”

記者獲悉，當前DeepSeek正給財富管理市場注入新的變革力量。一位金融科技公司負責人向記者透露，近日他們協助銀行本地化部署DeepSeek之際，還協助他們測試DeepSeek在生成財富管理方案全面性與專業性方面，是否超過其他AI大模型。

根據其初步測試，DeepSeek在推理方面的效果更好，尤其是當用戶需要生成個性化的財富管理方案時，DeepSeek的推理能力能更精準地理解用戶意圖，提供針對性的財富管理方案。為了防止DeepSeek出現幻覺問題導致財富管理方案生成內容存在“不合規”問題，目前他們給銀行本地化部署DeepSeek的同時，還引入“合規機器人”技術，確保合規。

一位國有大型財富管理部門人士向記者透露，由于擔心幻覺問題，他所在的銀行尚未在財富管理業務客戶端全面應用DeepSeek。但銀行內部技術團隊正在加快DeepSeek本地化部署與數據訓練，一旦DeepSeek測試效果能滿足財富管理業務合規性要求，銀行就會迅速允許員工使用DeepSeek服務財富管理客戶。

在他看來，DeepSeek對“AI+財富管理”生態的最明顯沖擊，是它將AI的“標準化回復”升級為“個性化交互”，由此給財富管理服務品質提升帶來新的動能。這位國有大型財富管理部門人士感慨道：“我們團隊內部溝通時，有時都感覺DeepSeek遲早會讓財富管理客戶經理‘失業’。”

東吳證券IT部門負責人直言，DeepSeek將為金融行業創造新生態。以往金融機構使用的大模型，都是“快思考”模式，容易產生幻覺現象；在DeepSeek開源推理大模型后，金融機構的AI獲得“慢思考”能力，加之多模態模型能“看見”“聽見”與“表達”，整合海量語料，令其知識面大大拓展與判斷力顯著提升。在AI大模型輔助下，金融機構數字化轉型將構建新的生態。

DeepSeek令財富管理方案數秒生成，智能投顧“推理能力”顯著提升

上述股份制銀行私人銀行部門人士向記者透露，在使用DeepSeek后，他的財富管理方案設計效率明顯提升。比如，在DeepSeek輸入“我有1000萬元，屬于穩健投資者，如何財富管理”后，DeepSeek在數秒鐘后便生成一份財富管理方案，涵蓋現金管理、固定收益類產品、權益類投資、另類投資與保險保障等不同類型資產的配置方案，以及不同類型資產的配置比例與相應預期收益率、資產凈值波動范疇等。

在使用DeepSeek后，財富管理方案設計效率明顯提升

圖片來源：DeepSeek

“以往，要完成類似的財富管理方案，我估計需要花費2天～3天時間。”他告訴記者。不過，美中不足的是，DeepSeek生成的財富管理方案尚缺乏“個性化”特點，但他可以根據高凈值客戶所提出的某些個性化要求，對DeepSeek生成的財富管理方案進行微調，迅速匹配客戶的資產配置想法。

而前述國有大型財富管理部門人士對此也深有感觸。在使用DeepSeek后，他發現客戶響應速度明顯加快。以往有些高凈值客戶會詢問，某些PE/VC基金產品或科技企業股權是否值得投資。由于他不大了解股權投資，只能將客戶疑問反饋給銀行專業的股權投資團隊進行解答，“一來一回”需要讓客戶等待不少時間，如今通過DeepSeek，他能迅速給出相應的回復。他直言：“盡管DeepSeek有些回復未必精準，但能對高凈值客戶投資疑惑快速做出回應。這有助于提升客戶服務滿意度。”

上海金融與發展實驗室主任曾剛在接受媒體采訪時曾表示，DeepSeek的面世，給大型銀行與中小銀行都將帶來積極影響。事實上，已有銀行接入DeepSeek提升自身的智能投顧能力。例如，某股份制銀行智能投顧產品集成DeepSeek技術，為財富管理用戶提供動態資產配置方案，投資組合回報率有所提升同時服務成本相應降低。

據悉，DeepSeek具備強大的推理能力，能處理復雜的金融數據（包括上下文處理與復雜任務處理），加之數據訓練成本較低，能顯著提升銀行智能投顧等應用領域的工作效率。

上述金融科技平臺負責人告訴記者，以往，智能投顧所生成的資產配置建議，主要依賴專家經驗。近日，圍繞智能投顧產品在接入DeepSeek后的資產配置建議精準性與科學性是否超越專家經驗，他們也做了相應測試。目前他們初步發現，在資產配置建議精準性與科學性方面，Deepseek的強大推理能力正令其與專家經驗的差距正在持續縮小。尤其在個性化的另類資產配置建議方面，Deepseek數據分析能力所生成的投資建議，甚至優于專家經驗。

他認為，當前DeepSeek對中小銀行提升財富管理能力的幫助更加明顯。以往，中小銀行與外部AI大模型服務商合作時，時常面臨系統兼容穩定性不高、定制化能力不足等問題。相比而言，DeepSeek為中小銀行提供一個高性價比的解決方案：一是通過DeepSeek，中小銀行可以根據自身財富管理業務需求，靈活調整模型參數與功能，開發更貼合自身財富管理場景的大模型應用成效，二是DeepSeek提供了開箱即用的大模型能力，令中小銀行無需投入大量算力、算法資源進行研發，可以快速部署并將大模型技術應用在財富管理領域；三是中小銀行可以直接利用DeepSeek的成熟能力，快速上線財富管理方案設計、與客戶個性化交互等功能，縮短從技術引入到實際應用的周期。

DeepSeek縮小算力與算法“差距”，數據成為大模型時代的核心競爭力

記者多方了解到，隨著DeepSeek日益融入銀行財富管理生態，如何借助DeepSeek形成更強的財富管理業務核心競爭力，正成為眾多銀行必須思考的新課題。

“某種程度而言，DeepSeek縮小了各家銀行在財富管理方面的業務競爭力差距。”前述金融科技平臺負責人指出。通過DeepSeek，各家銀行都可以向用戶提供相當全面專業的財富管理方案設計能力。

但是，通過測試DeepSeek在多家銀行財富管理領域的應用成效，他發現了一個有趣現象，即銀行自身業務數據與知識沉淀能力對DeepSeek所生成的財富管理方案品質高低有著相當大的影響。

具體而言，在完成DeepSeek本地化部署后，他所在金融科技平臺協助銀行將自身財富管理業務數據與知識沉淀“投喂”給DeepSeek進行數據訓練與參數微調。在此過程中，他發現銀行的相關數據越全面、知識沉淀內容越豐富，相應的DeepSeek所生成的財富管理方案科學性與精確性越高，甚至可以比肩資深客戶經理所設計的高品質財富管理方案。

據悉，這些數據包括客戶財富狀況、客戶常見的財富管理需求、客戶向銀行提出的財富管理疑問、銀行對客戶需求的回應內容、銀行對不同類型金融資產的投資數據與投資決策相關信息等。

尤其在回復用戶個性化財富管理需求時，銀行自身數據質量與知識沉淀程度對DeepSeek生成內容的準確性影響更加明顯，可以明顯降低幻覺問題。在上述金融科技平臺負責人看來，DeepSeek令不同銀行在算力、算法方面的差距得到明顯縮小，數據成為銀行之間拉開DeepSeek在財富管理領域應用成效的一大關鍵。

目前，他建議相關合作銀行收集更多豐富的財富管理業務數據“投喂”給DeepSeek，進一步提升數據訓練效果。曾剛認為，盡管DeepSeek在一定程度縮小了中小銀行與大型銀行在AI大模型應用方面的差距，但大型銀行在資源投入、生態構建與數據積累等方面仍具備優勢，尤其是大型銀行長期積累的高質量數據，是他們的一大核心競爭力。

北京社科院副研究員王鵬指出，DeepSeek在應用過程仍面臨著數據質量、模型可解釋性和市場適應性等挑戰。銀行還需建立嚴格的數據質量管理體系，確保數據的準確性和完整性同時，也要加強對DeepSeek模型的理解和解釋，提高模型的可解釋性和透明度。

上述金融科技平臺負責人告訴記者，目前他們一方面給銀行引入合規機器人，確保DeepSeek等大模型生成的財富管理方案相關內容話術符合金融監管要求，另一方面也在通過技術手段協助銀行增強對DeepSeek所生成的財富管理方案等內容給出相應的邏輯解釋，令銀行使用DeepSeek的安全性可靠性進一步提升。

封面圖片來源：視覺中國-VCG211374266925