当前DeepSeek正给财富管理市场注入新的变革力量。一位金融科技公司负责人向根据其初步测试，DeepSeek在推理方面的效果更好，尤其是当用户需要生成个性化的财富管理方案时，DeepSeek的推理能力能更精准地理解用户意图，提供针对性的财富管理方案。为了防止DeepSeek出现幻觉问题导致财富管理方案生成内容存在“不合规”问题，目前他们给银行本地化部署DeepSeek的同时，还引入“合规机器人”技术，确保合规。

　　一位国有大型财富管理部门人士向在他看来，DeepSeek对“AI+财富管理”生态的最明显冲击，是它将AI的“标准化回复”升级为“个性化交互”，由此给财富管理服务品质提升带来新的动能。这位国有大型财富管理部门人士感慨道：“我们团队内部沟通时，有时都感觉DeepSeek迟早会让财富管理客户经理‘失业’。”

　　东吴证券IT部门负责人直言，DeepSeek将为金融行业创造新生态。以往金融机构使用的大模型，都是“快思考”模式，容易产生幻觉现象；在DeepSeek开源推理大模型后，金融机构的AI获得“慢思考”能力，加之多模态模型能“看见”“听见”与“表达”，整合海量语料，令其知识面大大拓展与判断力显著提升。在AI大模型辅助下，金融机构数字化转型将构建新的生态。

　　DeepSeek令财富管理方案数秒生成，智能投顾“推理能力”显著提升

　　上述股份制银行私人银行部门人士向
 

　　在使用DeepSeek后，财富管理方案设计效率明显提升

　　“以往，要完成类似的财富管理方案，我估计需要花费2天～3天时间。”他告诉而前述国有大型财富管理部门人士对此也深有感触。在使用DeepSeek后，他发现客户响应速度明显加快。以往有些高净值客户会询问，某些PE/VC基金产品或科技企业股权是否值得投资。由于他不大了解股权投资，只能将客户疑问反馈给银行专业的股权投资团队进行解答，“一来一回”需要让客户等待不少时间，如今通过DeepSeek，他能迅速给出相应的回复。他直言：“尽管DeepSeek有些回复未必精准，但能对高净值客户投资疑惑快速做出回应。这有助于提升客户服务满意度。”

　　上海金融与发展实验室主任曾刚在接受媒体时曾表示，DeepSeek的面世，给大型银行与中小银行都将带来积极影响。事实上，已有银行接入DeepSeek提升自身的智能投顾能力。例如，某股份制银行智能投顾产品集成DeepSeek技术，为财富管理用户提供动态资产配置方案，投资组合回报率有所提升同时服务成本相应降低。

　　据悉，DeepSeek具备强大的推理能力，能处理复杂的金融数据，加之数据训练成本较低，能显著提升银行智能投顾等应用领域的工作效率。

　　上述金融科技平台负责人告诉他认为，当前DeepSeek对中小银行提升财富管理能力的帮助更加明显。以往，中小银行与外部AI大模型服务商合作时，时常面临系统兼容稳定性不高、定制化能力不足等问题。相比而言，DeepSeek为中小银行提供一个高性价比的解决方案：一是通过DeepSeek，中小银行可以根据自身财富管理业务需求，灵活调整模型参数与功能，开发更贴合自身财富管理场景的大模型应用成效，二是DeepSeek提供了开箱即用的大模型能力，令中小银行无需投入大量算力、算法资源进行研发，可以快速部署并将大模型技术应用在财富管理领域；三是中小银行可以直接利用DeepSeek的成熟能力，快速上线财富管理方案设计、与客户个性化交互等功能，缩短从技术引入到实际应用的周期。

　　DeepSeek缩小算力与算法“差距”，数据成为大模型时代的核心竞争力

　　“某种程度而言，DeepSeek缩小了各家银行在财富管理方面的业务竞争力差距。”前述金融科技平台负责人指出。通过DeepSeek，各家银行都可以向用户提供相当全面专业的财富管理方案设计能力。

　　但是，通过测试DeepSeek在多家银行财富管理领域的应用成效，他发现了一个有趣现象，即银行自身业务数据与知识沉淀能力对DeepSeek所生成的财富管理方案品质高低有着相当大的影响。

　　具体而言，在完成DeepSeek本地化部署后，他所在金融科技平台协助银行将自身财富管理业务数据与知识沉淀“投喂”给DeepSeek进行数据训练与参数微调。在此过程中，他发现银行的相关数据越全面、知识沉淀内容越丰富，相应的DeepSeek所生成的财富管理方案科学性与精确性越高，甚至可以比肩资深客户经理所设计的高品质财富管理方案。

　　据悉，这些数据包括客户财富状况、客户常见的财富管理需求、客户向银行提出的财富管理疑问、银行对客户需求的回应内容、银行对不同类型金融资产的投资数据与投资决策相关信息等。

　　尤其在回复用户个性化财富管理需求时，银行自身数据质量与知识沉淀程度对DeepSeek生成内容的准确性影响更加明显，可以明显降低幻觉问题。在上述金融科技平台负责人看来，DeepSeek令不同银行在算力、算法方面的差距得到明显缩小，数据成为银行之间拉开DeepSeek在财富管理领域应用成效的一大关键。

　　目前，他建议相关合作银行收集更多丰富的财富管理业务数据“投喂”给DeepSeek，进一步提升数据训练效果。曾刚认为，尽管DeepSeek在一定程度缩小了中小银行与大型银行在AI大模型应用方面的差距，但大型银行在资源投入、生态构建与数据积累等方面仍具备优势，尤其是大型银行长期积累的高质量数据，是他们的一大核心竞争力。

　　北京社科院副研究员王鹏指出，DeepSeek在应用过程仍面临着数据质量、模型可解释性和市场适应性等挑战。银行还需建立严格的数据质量管理体系，确保数据的准确性和完整性同时，也要加强对DeepSeek模型的理解和解释，提高模型的可解释性和透明度。

　　上述金融科技平台负责人告诉