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券商、公募、银行、保险竞相接入DeepSeek 金融机构如何应对“幻觉”陷阱?

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  • 2025-02-12 17:48:06
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  来源:时代周报

券商、公募、银行、保险竞相接入DeepSeek 金融机构如何应对“幻觉”陷阱?

  券商、基金、银行、保险……DeepSeek热潮正在全面席卷金融业。

  据时代周报记者不完全统计,目前,已有中信建投证券、国泰君安、中金财富证券等16家券商表示已积极推进对DeepSeek-R1或V3等版本的部署。

  与券商类似,目前包括汇添富、富国基金、诺安基金等10余家公募基金公司也在密集实行DeepSeek开源模型的私有化部署。

  除此之外,江苏银行、海安农商银行、重庆农村商业银行等银行机构,以及新华保险、中国平安等险资企业,均已宣布在探索相关应用场景。

  有金融人士感叹,“DeepSeek还蛮好用的,有点担心自己了。”对此,DeepSeek的回答是:AI本质是效率工具,而非人类的核心价值。历次的技术革命都拓展了行业边界,未来掌握人机协同能力的人,将获得更多机会。

  一位业内人士在接受时代周报记者采访时表示,金融业对数据安全的要求比较高,尤其直接面向客户更应谨慎。当前,大模型输出依旧存在不可控性,对大模型产生的内容应当进行复核。

  香颂资本执行董事沈萌对时代周报记者表示,针对AI大模型生成的信息,为了避免虚假信息的干扰,机构需要对提示词进行更加专业、细致和全面的训练,才能获得更准确、真实的结果。

  金融圈“AI备战”一触即发

  在金融机构中,券商最为迅速拥抱DeepSeek。

  2月6日,国金证券宣布完成DeepSeek本地化部署测试,且部署成本显著降低,旨在将其应用于信息检索、文档处理、行业研究及市场分析等多个场景,并计划未来进一步拓展至智能服务、风险管理、投资分析等核心业务领域。

  随后,兴业证券也表示,其搭建数智中台,支持接入阿里通义千问等开源大模型,日前又追加完成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、智能客服、研发辅助场景中进一步发挥作用。

  广发证券则在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,将助力机构投资者提升投研效率,为投资者决策提供支持,目前已免费向广发证券的客户开放。

  广发证券相关负责人表示,公司是业内首家在机构业务场景推出DeepSeek相关服务的券商,此举意在通过技术驱动,全面升级客户服务体验,同时确保金融科技成果惠及更广泛的投资者群体。

  在公募基金行业,包括汇添富、富国基金、诺安基金等在内的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。

  从部署情况来看,DeepSeek在券商、公募机构中主要用于投研分析、知识查询、产品销售、客户服务等核心业务场景;而在银行、保险领域,出于安全方面要求,多用于提升内部流程效率。

  据时代周报记者了解,有银行将DeepSeek运用到日常的营销宣传中,如海安农商银行微信公众号发布“DeepSeek,你也太懂海安农商银行了吧”,通过询问DeepSeek的方式,向用户介绍该行资本实力、市场份额等方面情况。

  江苏银行则更加实用。苏银数字金融公众号发文称,江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型。

  从江苏银行方面提供的数据来看,通过应用R1推理模型,结合邮件网关解析处理能力,实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理,识别成功率达90%以上,目前已初步实现业务集中运营,按照平均手工操作水平测算,每天可减少9.68小时工作量。

  在保险领域,新华保险接入DeepSeek后,员工可利用接口进行日程管理、群发收集等工作,也可以初步提供保险销售方案。另外,水滴筹则宣布已同DeepSeek展开合作,目前相关合作正处于内测与调试阶段。

  DeepSeek应用中的风险

  金融机构竞相加码DeepSeek,一些从业者表示,偶尔会遇到“服务器繁忙”的情况,也无法联网,使用体验有时候不如自己直接调用API。

  一名AI公司员工向时代周报记者介绍,目前机构接入DeepSeek的路径主要分为两种,一种是在自家的产品服务上设置“入口”以接入DeepSeek模型,这部分工作并不复杂。以券商行业的信息检查场景为例,在数据准备好后,重新训练一晚上模型就能够直接使用。

  另一种方式则是本地部署,这种方式对电脑显存有较高要求,普通电脑难以承载大参数模型,容易拖慢速度。大多数公司会选择A100服务器进行部署。

  一位从事金融投资的机构人士对此表示,本地化部署的主要目的是为了保障信息安全。

  国泰君安分析师李博伦认为,由于行业特殊性,金融业对数据的安全性要求高于其他行业。金融企业一般选择将数据存放在本地。AI大模型的研发以及场景落地应用一直是金融业的重点工作之一,传统技术方案难以满足日益复杂的场景需求,而AI大模型的崛起,为行业带来新的突破口。

  尽管DeepSeek借助“低成本+高性能+高开放度”三重优势,看上去能成为提供完整解决方案的超级助理。然而,AI最具挑战性的风险之一便是“幻觉”陷阱——即模型可能会编造看似合理但实则虚假、甚至错误的信息。例如,在生成相关文章材料时,AI会生成不存在的材料,或指向无关的论文。

  上述AI公司员工对时代周报记者表示,即便是目前最先进的AI模型也不能很好地避免编造产生的幻觉问题,但可以通过自动调试等方式来控制。

  知名数字经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对时代周报记者表示,DeepSeek也存在类似这些问题,降低了AI的可用性。不过,DeepSeek的优势是会告诉你答案形成的过程,如果能够检验答案中的逻辑,那么回答的有效性就会大大提高。

  盘和林进一步指出,上述问题可以得到改善,例如金融机构需要建立一套高质量、完整性的数据库,确保AI能够从丰富且高质量的数据中获取信息。因此,金融机构应当注重使用DeepSeek的方法和算法,而不是简单地依赖现成的工具。

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