在金融行業(yè)的浪潮中，一場由DeepSeek引領的技術革命正悄然改變基金行業(yè)的面貌。從初步的技術試水，到如今的全場景滲透，DeepSeek正推動著基金行業(yè)邁向智能化的新紀元。

今年，DeepSeek在金融領域大放異彩，憑借其卓越的邏輯推理與多模態(tài)處理能力，吸引了多家頭部公募基金和量化私募的目光。2月初，匯添富、富國、國泰、中歐、諾安、永贏等頭部基金公司率先宣布完成DeepSeek系列開源模型的私有化部署，緊隨其后，量化私募巨頭也迅速行動，寬德投資招募AI人才，九坤投資則與微軟團隊合作發(fā)布AI相關論文，市場反響熱烈。

這些基金公司不僅將AI技術深度融入投研、風控、客服等核心業(yè)務鏈，更將目光投向了通用技術領域的研究，而非僅限于量化投資。這一技術競賽的背后，是基金行業(yè)對效率提升和業(yè)務創(chuàng)新的迫切需求。

DeepSeek的開源模型與私有化調優(yōu)策略，成為基金巨頭們積極擁抱AI的關鍵。包括天弘基金、景順長城基金、萬家基金、博時基金等在內的近20家公募機構，已完成或即將完成DeepSeek系列開源模型的私有化部署。博時基金作為早期布局者，率先將DeepSeek模型部署于昇騰服務器，并持續(xù)升級，探索其在投研報告生成、量化策略優(yōu)化等場景的應用。興證全球基金則自研AI交易員“興寶”，通過DeepSeek實現(xiàn)語義識別與指令生成，交易效率顯著提升。

萬家基金推出的自研大模型項目“萬Chat”平臺，通過智能知識庫與Agent技術，將DeepSeek的本地模型與業(yè)務場景深度綁定，實現(xiàn)了投研決策支持與客戶交互體驗的雙重升級。興業(yè)基金、諾安基金、匯添富基金等也各自在代碼生成、風險合規(guī)、智能助手等方面進行了差異化布局。

DeepSeek的引入，正在重塑基金行業(yè)的價值鏈條。從“人腦決策”到“人機協(xié)同”，從“經(jīng)驗依賴”到“數(shù)據(jù)驅動”，AI技術正深刻改變著資管行業(yè)的業(yè)務邏輯。投研智能化方面，DeepSeek能夠實時解析非結構化數(shù)據(jù)，提取關鍵信號并生成投資建議，顯著提高了投研效率。風控體系也得到了升級，從“事后應對”轉向“主動預判”，DeepSeek能夠自動識別披露文件中的潛在風險點，優(yōu)化風險收益比?？蛻舴辗矫妫悄芸头軌?×24小時響應，降低人工成本，提升客戶滿意度。

然而，AI技術的應用并非一帆風順。多家基金公司在引入DeepSeek模型的過程中，面臨著算力成本高、數(shù)據(jù)脫敏與本地化部署、業(yè)務場景差異化需求、跨部門協(xié)作兼容性等挑戰(zhàn)。興證全球基金因英偉達GPU供應緊張，采用蒸餾版本DeepSeek-R1，但效果略遜于完整版。諾安基金和招商基金也面臨著算力資源投入、數(shù)據(jù)質量、隱私保護、模型適配性等問題。

盡管如此，多家基金巨頭對DeepSeek系列開源模型仍給予了高度評價。它們認為，AI技術的應用大大提升了工作效率，為業(yè)務創(chuàng)新提供了有力支持。未來，隨著技術的不斷發(fā)展和應用的深入，AI技術有望在基金行業(yè)發(fā)揮更大的作用。

在這場技術革命中，基金經(jīng)理們也在經(jīng)歷著角色轉型。他們紛紛進行策略調整，利用AI技術進行調研、紀要整理、信號挖掘等工作，將更多精力聚焦于策略驗證和投資決策。AI已成為基金經(jīng)理投研工作的“標配”。然而，這也對基金經(jīng)理的職業(yè)能力與核心競爭力提出了更高的要求。只有不斷學習和適應新技術，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。