国产大模型DeepSeek成券商新宠！本地化部署加速金融科技迭代！

　　国产大模型DeepSeek在金融业掀起了一股热潮，又有近10家券商官宣完成DeepSeek-R1的本地化部署。至此，证券业探索DeepSeek模型应用的券商至少已有16家。DeepSeek-R1作为DeepSeek系列模型的最新版本，正以其高性能、低成本的特性，迅速成为券商数字化转型的新宠。

　　 多家券商快速行动，DeepSeek成金融科技新利器

　　 国泰君安、国金证券、中泰证券、兴业证券、国元证券、华福证券、光大证券、华安证券、广发证券、国盛证券、中金财富证券、华西证券、国信证券、中信建投、东兴证券、西南证券等16家券商纷纷宣布已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署。这些券商表示，已将DeepSeek融入公司多个核心业务领域，赋能信息检索、文档处理、行业研究、市场研判、辅助软件研发、辅助制定营销方案、合规问答、业务办理指引等多个业务场景。

　　 中金财富证券宣布完成与DeepSeek-R1大模型的深度融合，构建起“热点发现-资讯处理-策略生成”三位一体的服务生态。光大证券则基于华为NPU算力平台实现DeepSeek大模型的国产化适配，自主研发知识库构建引擎和多模态数据处理框架，大幅降低大模型应用成本。华安证券认为，DeepSeek-R1大模型的“性能倍增、成本递减”双重优势将加速人工智能在垂直领域的规模化应用，公司已初步打造AI中台，以大模型作为中枢，整合、调配各类AI能力。

　　 事实上，DeepSeek对于券商而言并非新事物。近年来，在证券行业数字化转型的快速推进下，一些券商早在2024年就已积极拥抱DeepSeek等模型。中信建投证券有关负责人介绍，早在2024年上半年，中信建投证券便在业内率先接入DeepSeek大模型，推动人工智能技术在风险管控及业务创新等领域深度应用。广发证券也在2025年春节前完成了DeepSeek模型的本地化部署，以优化已经建成的智能客服、代码生成辅助、智能投研等各类AI场景的应用。

　　 使用场景暂集中在内部，提升效率成主要优势

　　 目前，DeepSeek模型在券商核心业务的落地场景主要集中在券商内部。各券商反馈显示，DeepSeek的优势主要体现在提升效率方面，它能够辅助投顾、投研、合规等日常工作，使其提质增效。

　　 中金财富证券相关负责人表示，通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，可对非结构化文本进行自动化解析，辅助投资顾问高效完成市场热点分析和大盘解读，显著提升信息处理效率与决策精准度。中泰证券也成功将DeepSeek应用于运营助手、制度库问答等场景，为公司员工提供问答服务，且问答精确度超过95%。

　　 此前，中泰证券就运用DeepSeek-V3模型，在金融新闻文本挖掘与分析领域实现突破。通过将金融专家规则融入提示词，模型能够自动绘制产业链图谱，清晰呈现实体之间的复杂关系网络。同时，模型还能精准判断新闻中提及实体的正负面情绪，准确率高达90%。

　　 尽管DeepSeek在业内备受追捧，但一位券商网金部的负责人也表示，目前大多数券商是在内部使用，针对客户的直接应用场景可能没那么快推出。整体而言，DeepSeek的逻辑性很强，但是在准确性方面仍有待提高。

　　 加速券商自研系统迭代，金融科技迎新机遇

　　 随着DeepSeek模型在证券行业的逐步渗透，将极大地加快券商自研创新系统的迭代速度。国泰君安研发了业内首个千亿参数的多模态证券垂类大模型——“君弘灵犀”，并将大模型能力全面融入客户数字化服务体系。此次DeepSeek-R1模型的部署，将赋能和拓展“君弘灵犀”在多个核心业务场景的应用。

　　 兴业证券则搭建了数智中台，支持包括QWen等不同开源大模型接入及融合应用，日前又追加完成了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型产品接入中台大模型矩阵。未来，DeepSeek将在知识库问答、智能客服、智能服务、研发辅助等场景中发挥重要作用。

　　 西南证券也完成DeepSeek的本地部署与适配，并基于DeepSeek-R1模型实现公司已有的大模型产品——智能知识库助手的升级改造。后续，公司将DeepSeek及智能化中台扩展应用至更多核心业务领域，如智慧投研、智能投顾、合规风控、智慧办公等。

　　 业内人士称，DeepSeek凭借低成本、高性能的特性，其在业内的渗透速度令人瞩目。借助DeepSeek模型，券商在数字化转型进程中，有望突破传统“高投入、高算力”的研发模式，加速金融科技的全面迭代。

　　 本地化部署成普遍选择，数据安全受重视

　　 国泰君安分析指出，本地化部署大模型或将成为金融企业的普遍选择。由于金融行业的特殊性，其对数据安全性的要求往往高于其他行业。监管部门对于金融数据的安全性也有较为严格的要求。因此，金融企业在执行过程中，为严格遵守相关规定，一般会选择将数据存放在本地。

　　 DeepSeek-R1发布后，金融企业能够以相对较低的成本在本地部署具备一流能力的大模型，进而可以将本地数据与大模型相结合，打造企业专有模型，从而更有针对性地为各个场景赋能。海通证券在研报中也表示，DeepSeek系列模型通过算法、框架和硬件的协同优化，大幅降低了训练与使用成本，同时保持着行业顶尖的性能水平。

　　 值得一提的是，海通证券认为，DeepSeek的开源策略对AI应用产生了深远影响，打破了少数企业的技术垄断，激发了其他企业和科研机构的技术创新与探索热情。DeepSeek的系列模型正在通过高性能、低价格的模式打开全新的AI发展范式，AI全面落地的时代有望加速到来。