今天小編分享的财經經驗：基金巨頭積極擁抱AI，需警惕效率狂飙下的“隐憂”，歡迎閲讀。
文 | 拾鹽士，作者 | 多面金融工作組
從技術試水到全場景滲透，DeepSeek 影響基金行業迎來 " 智 " 變。
今年年初，國產大模型 DeepSeek 憑借其強大的邏輯推理與多模态處理能力，在金融領網域掀起了一場技術風暴。其中，多家頭部公募基金和量化私募紛紛下場，積極布局 AI 領網域，熱度一波接着一波。
拾鹽士關注到，繼 2 月初匯添富、富國、國泰、中歐、諾安、永赢等十餘家頭部基金公司宣布完成 DeepSeek 系列開源模型的私有化部署後，多家知名量化私募也迅速行動起來。日前，百億量化私募寬德投資宣布為旗下智能學習實驗室招賢納士，而量化私募巨頭九坤投資則攜手微軟團隊發布了 AI 相關論文，引發市場熱議。
不難發現，這些基金公司不僅将人工智能深度嵌入投研、風控、客服等核心業務鏈，還向着通用技術領網域的研究，而非具體的量化投資研究進發。而這場技術競賽的背後，是基金行業對效率提升與業務創新的迫切需求。
開源模型 + 私有化調優，基金巨頭積極擁抱 AI
當 AI 大模型成為大國科技博弈的競争高地，如今各行各業都在積極擁抱 DeepSeek，金融行業也不例外。今年以來，各大基金巨頭都踩準這輪 AI 熱潮，積極擁抱 AI 技術，這也顯示出這一領網域對于 AI 前景的看好。
據不完全統計，目前包括天弘基金、富國基金、諾安基金、國泰基金、中歐基金、景順長城基金、萬家基金、博時基金、永赢基金等近 20 家公募機構已完成或即将完成 DeepSeek 系列開源模型私有化部署。
作為最早布局 DeepSeek 的機構之一，博時基金在年初便嗅到了其在代碼生成與邏輯推理領網域的潛力。公司率先将 DeepSeek-v1 模型部署于昇騰伺服器，并逐步更新至 v2 版本。2025 年 R1 模型發布後，博時進一步探索其在投研報告生成、量化策略優化等場景的應用。博時技術負責人表示，R1 模型的低算力需求與高推理效率，使其成為業務創新的核心驅動力。
無獨有偶，興證全球基金自研的 AI 交易員 " 興寶 " 通過 DeepSeek 實現語義識别與指令生成，交易效率提升超 30%；投研端則借助大模型打破數據孤島，構建全景化分析框架，每日自動生成涵蓋個股與行業的深度報告。此外，公司推出的 DeepSeek+Word 智能插件，将文檔處理時間縮短 50%，成為内部效率革命的 " 隐形引擎 "。
萬家基金則推出了自研大模型項目—— " 萬 Chat" 平台。據了解，該平台通過智能知識庫與 Agent 技術，将 DeepSeek 的 32B 本地模型與業務場景深度綁定，實現投研決策支持與客户互動體驗的雙更新。
此外，不少基金公司的 " 差異化 " 技術布局也頗有看點。
比如，興業基金聚焦代碼生成與風險合規，利用 DeepSeek 優化量化因子庫；諾安基金推出 " 諾安 AI 助手 "，整合語音、影像等多模态功能；匯添富基金覆蓋投研、銷售、合規全場景，打造 "AI 中台 " 體系；景順長城将 DeepSeek 應用于知識管理，構建行業首個智能投研知識圖譜；招商基金基于 DeepSeek 開源架構，完成系列開源模型的本地化部署，并在内部場景中驗證其效率和表現優勢。
此外，近期寬德投資、九坤投資等多家私募巨頭也迅速跟上節奏，積極招募 AI 相關人才，并推出相關科研論文。
觀察上述基金巨頭動作也不難發現，在具體應用方面，這些頭部基金機構普遍采用 " 開源模型 + 私有化調優 " 模式，既保障數據安全，又通過行業數據蒸餾形成差異化能力。這場部署競賽不僅拉開了技術代際差距，更預示着未來行業格局可能洗牌。
不過，北京一家公募機構中高層相關人士認為，目前各家公司對 DeepSeek 的私有化部署還處于初步階段，真正能帶來業務、部門及崗位人員等方面哪些更為實質性的改變還無法量化。
AI 或重塑資管行業價值鏈條？還需警惕效率狂飙下的 " 隐憂 "
有業内人士告訴拾鹽士，DeepSeek 的引入，可能讓基金行業的業務邏輯發生根本性轉變。從 " 人腦決策 " 到 " 人機協同 "，從 " 經驗依賴 " 到 " 數據驅動 "，AI 正在重塑資管行業的價值鏈條。
首先便是業務上帶來的三大場景的颠覆性突破：
第一是投研智能化，從 " 信息過載 " 到 " 決策提效 "。傳統投研中，研究員需耗費 70% 時間處理數據。而 DeepSeek 可實時解析非結構化數據（如财報、輿情），提取關鍵信号并生成投資建議。例如，某頭部基金通過模型監測 5000 只個股輿情，預警準确率提升至 85%，投研效率提高 3 倍。
第二是風控體系更新，從 " 事後應對 " 到 " 主動預判 "。有研究顯示，在合規審查中，DeepSeek 可自動識别披露檔案中的潛在風險點，錯誤率低于 0.5%；在組合管理上，其通過深度學習動态優化風險收益比，某量化基金的年化波動率因此下降 2 個百分點。
第三是客户服務重構，将從 " 成本中心 " 到 " 價值中心 " 進行轉變。例如，智能客服 " 小鋼 "（某基金與上海鋼聯合作項目）借助 DeepSeek 實現 7 × 24 小時響應，從而降低人工成本，并提升客户滿意度。
其次，AI 大模型的應用門檻正在重塑行業競争格局。一直以來，頭部機構憑借資金與人才優勢，快速構建私有化 AI 平台；中小機構則面臨 " 用不起、用不好 " 的困境。
對此，富國基金直言，未來 3 年技術領先的機構将吃掉 60% 的市場增量。
景順長城基金表示，DeepSeek 在投資研究、風險管理、產品運營、軟體開發、客服營銷、公司知識庫管理及運營提效等多個領網域均展現出應用價值。其中，DeepSeek 為工作效率提升、知識管理和流程優化帶來了更廣闊的應用前景。
博時基金也指出，DeepSeek 的 R1 模型推理能力出色，有助于提升工作效率、支持業務創新。而且，該模型對算力的需求有所降低，為其進一步推廣應用創造了有利條件。
可以看到，從當前的使用情況來看，多家基金巨頭對 DeepSeek 系列開源模型給予了高度評價，并一致認為 ai 技術的應用大大提升了效率。
但值得注意的是，雖然多家基金公司在引入和應用 DeepSeek 模型的過程中收獲了顯著成果，但在實際應用中也面臨着諸多挑戰。
興證全球基金表示，DeepSeek-R1 在性能上優勢突出，這使得它在金融數據分析、風險特征分析以及投資組合優化等關鍵領網域大顯身手。然而，該模型對 GPU 資源需求巨大，受英偉達 GPU 供應緊張的影響，資源獲取困難重重。為解決這一問題，興證全球基金采用蒸餾版本 DeepSeek-R1，但實測效果略遜于完整版。
在使用效果方面，大模型在基金領網域的應用主要存在四大難點：
一是金融數據的敏感性要求嚴格的隐私保護機制，需通過數據脱敏和本地化部署解決；二是業務場景的差異化需求需針對性優化調整；三是跨部門協作中需平衡技術迭代與現有業務流程的兼容性；四是完整版模型對硬體資源要求較高，對公司在算力資源的投入有一定要求，其次是數據之殇。
同樣，諾安基金在引入 AI 技術的的過程中，也面臨着算力成本高、與現有系統融合困難等問題，這對其技術團隊的專業能力提出了極高要求。
而招商基金引入 DeepSeek 系列開源模型後，雖然取得了一定的成果，但也遇到了不少難題。比如金融數據質量參差不齊、隐私保護難度大，模型與金融業務場景适配性不高，算力資源需求與實時性要求之間存在矛盾，以及合規和可解釋性方面存在挑戰。
總體來看，DeepSeek 系列模型在業務與行業改革中不僅提高效率也兼顧便利，但在應用過程中，各基金公司還需克服算力、數據、技術融合等諸多挑戰，通過不斷探索和創新，實現 AI 技術與基金業務的深度融合，推動行業智能化發展。
在颠覆中尋找新平衡，基金經理開啓 " 忙碌模式 "
從另一個角度來看，當 DeepSeek 掀起 AI 行情時，基金經理們也正經歷着從業以來劇烈的角色轉型——從 " 信息處理者 " 變為 " 策略指揮官 "。
首先，基金經理們紛紛進行策略調整。2025 年春節後，市場發生風格驟變，算力板塊遇冷，應用端标的受捧。多位基金經理迅速調倉，例如減持英偉達產業鏈，加倉數據與牌照壁壘高的 AI 應用企業。
上海一位重倉 AI 的基金經理此前向券商中國記者透露：" 我們對持倉進行了相應調整，對算力特别是英偉達鏈條的算力品種進行了一定的減持。但我們此前配置就相對均衡，在應用和端側方面也有一定布局，所以本次并不打算在情緒推動下追高，特别是短期市場由活躍資金定價，個股漲幅并不由基本面主導，我們更傾向于保留一部分現金并在後續分化中選擇長期看好、有較強技術能力和行業壁壘的标的進行配置。"
其次，基金經理們的工具進化，AI 成為投研 " 标配 "。調研、紀要整理、信号挖掘……這些曾占用基金經理大量時間的低效工作，正被 DeepSeek 逐步接管。某百億基金經理表示：" 現在晨會前，模型已生成前日關鍵事件分析，我們只需聚焦策略驗證。" 更有機構将 AI 用于反向驗證投資邏輯，通過模拟市場反應減少決策偏差。
不過，市場上也有不少聲音，認為 DeepSeek 的深入應用可能改變基金行業的從業結構，這也對基金經理的職業能力與核心競争力提出了更高的要求。
正如華南某公募高管所言，AI 不會取代基金經理，但會用 AI 的基金經理将取代不用 AI 的人。這場技術革命終将推動行業從 " 經驗依賴 " 躍遷至 " 智能增強 " 的新紀元。
