【中邮证券】Deepseek背景综述及在金融领域应用场景初探

中邮证券近日发布了一份名为《Deepseek背景综述及在金融领域应用场景初探》的研究报告。这份报告主要探讨了DeepSeek-R1模型的技术路径、用户增长、开源方案以及在金融领域的应用潜力。报告详细梳理了DeepSeek的发展沿革，从最早的LLM模型到最新的R1模型，并对比展示了DeepSeek如何以低成本训练达到高性能推理的效果。此外，报告还提供了DeepSeek使用入门指南，包括如何通过API接入模型，以及在投资场景中的实际应用案例。这里面包含了丰富的技术细节和行业洞察，对于理解DeepSeek在金融科技领域的应用具有重要价值。

DeepSeek技术在金融领域的应用前景

近期，一份名为《DeepSeek背景综述及在金融领域应用场景初探》的行业研究报告引起了广泛关注。报告深入探讨了DeepSeek技术的发展背景、技术特点以及在金融领域的应用潜力。DeepSeek技术作为一种先进的人工智能模型，其低成本、高性能的特性使其在全球范围内迅速走红。本文将基于报告内容，分析DeepSeek技术在金融领域的应用前景。

DeepSeek技术的发展沿革

DeepSeek公司成立于2023年，专注于开发通用人工智能（AGI）技术。2024年，公司推出了DeepSeek LLM、DeepSeek-V2和DeepSeek-V3等产品，2025年1月，现象级产品DeepSeek-R1上线，引发全球关注。报告指出，DeepSeek-R1模型通过混合专家（MoE）架构和动态路由技术，将推理成本压缩至GPT-4 Turbo的17%，实现了低成本、高性能的突破。这一技术创新标志着大模型竞争从“算力军备竞赛”向“终端侧普惠化”的转变。

DeepSeek技术在金融领域的应用场景

报告从新手投资人的角度出发，设计了多个实际投资场景，探讨了DeepSeek技术的应用潜力。在风险偏好测试方面，DeepSeek技术可以通过对话测试的方式，快速了解投资人的风险偏好，为投资人提供合适的投资理财产品和策略。例如，DeepSeek技术通过一系列问题，评估投资人对亏损的容忍度和投资期限，从而推荐适合的投资组合。

在投资组合构建方面，DeepSeek技术可以根据投资人的财务状况、投资目标和风险承受能力，提供个性化的投资建议。报告中提到，DeepSeek技术为一位投资新手提供了一个投资组合建议：60%权益类资产+30%固收类资产+10%货币基金/债券基金。这一建议既保留了超额收益潜力，又通过债券降低了整体波动率，体现了DeepSeek技术在投资组合构建方面的科学性和合理性。

DeepSeek技术在金融领域的应用潜力

报告认为，DeepSeek技术与金融工作的结合仍有很大发展空间。一方面，需要对大模型有深入理解，同时具备敏锐的业务洞察力，才能找到大模型赋能具体业务的场景。另一方面，专业数据的不足也是制约大模型在金融领域应用的瓶颈。DeepSeek等大模型擅长处理非结构化数据，而金融工作中常用的结构化数据难以与大模型结合，这是未来大模型辅助金融工作需要解决的问题。

此外，报告指出，目前大模型的开发更多停留在辅助工具级别，并没有完全开发利用大模型的推理能力。将大模型的逻辑推理能力、高维能力与工程化项目相结合，也是未来具有潜力的研究方向。

风险提示

报告最后提醒，DeepSeek技术虽然在金融领域有广泛应用前景，但也存在一定风险。历史规律未来可能失效，报告中的案例仅供测试使用，不构成投资建议。DeepSeek技术的回答存在幻觉现象与随机性，生成的答案可能存在错误。

文章结语

本文的灵感来自于《DeepSeek背景综述及在金融领域应用场景初探》这份行业研究报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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