“DeepSeek正成为我们为客户设计财富管理方案的重要助手。”一位股份制银行私人银行部门人士向记者透露。据悉，节后其所在的私人银行财富管理团队在给高净值客户设计财富管理方案时，都会习惯性打开DeepSeek生成财富管理方案，根据高净值客户个人性需求进行优化。

　　他表示，DeepSeek正让财富管理方案设计变得更高效。以往，他需要花费不少时间为客户设计涵盖债券、理财产品、基金、黄金、权益类资产的财富管理方案；现在，这份财富管理方案通过DeepSeek，只需数秒钟就生成，且需要优化调整的细节越来越少这位私人银行部门人士告诉记者：“我们整个团队现在都在用DeepSeek，为高净值客户设计财富管理方案。”

　　记者获悉，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记者透露，近日他们协助银行本地化部署DeepSeek之际，还协助他们测试DeepSeek在生成财富管理方案全面性与专业性方面，是否超过其他AI大模型。

　　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记者透露，由于担心幻觉问题，他所在的银行尚未在财富管理业务客户端全面应用DeepSeek。但银行内部技术团队正在加快DeepSeek本地化部署与数据训练，一旦DeepSeek测试效果能满足财富管理业务合规性要求，银行就会迅速允许员工使用DeepSeek服务财富管理客户。

　　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记者透露，在使用DeepSeek后，他的财富管理方案设计效率明显提升。比如，在DeepSeek输入“我有1000万元，属于稳健投资者，如何财富管理”后，DeepSeek在数秒钟后便生成一份财富管理方案，涵盖现金管理、固定收益类产品、权益类投资、另类投资与保险保障等不同类型资产的配置方案，以及不同类型资产的配置比例与相应预期收益率、资产净值波动范畴等。

　　“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。”他告诉记者。不过，美中不足的是，DeepSeek生成的财富管理方案尚缺乏“个性化”特点，但他可以根据高净值客户所提出的某些个性化要求，对DeepSeek生成的财富管理方案进行微调，迅速匹配客户的资产配置想法。

　　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采访时曾表示，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（包括上下文处理与复杂任务处理），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记者，以往，智能投顾所生成的资产配置建议，主要依赖专家经验。近日，围绕智能投顾产品在接入DeepSeek后的资产配置建议精准性与科学性是否超越专家经验，他们也做了相应测试。目前他们初步发现，在资产配置建议精准性与科学性方面，Deepseek的强大推理能力正令其与专家经验的差距正在持续缩小。尤其在个性化的另类资产配置建议方面，Deepseek数据分析能力所生成的投资建议，甚至优于专家经验。

　　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

　　记者多方了解到，随着DeepSeek日益融入银行财富管理生态，如何借助DeepSeek形成更强的财富管理业务核心竞争力，正成为众多银行必须思考的新课题。

　　“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记者，目前他们一方面给银行引入合规机器人，确保DeepSeek等大模型生成的财富管理方案相关内容话术符合金融监管要求，另一方面也在通过技术手段协助银行增强对DeepSeek所生成的财富管理方案等内容给出相应的逻辑解释，令银行使用DeepSeek的安全性可靠性进一步提升。