作者： 财联社 李响|
发布时间：2025-03-13 13:44:27
A股快讯：金融与资管机构加速AI大模型应用，投研支持成核心战场 
摘要： 2025年，随着国产AI大模型DeepSeek的技术突破，多家金融与资管机构正积极探索其在投资领域的应用。目前的核心场景集中在投研支持，旨在通过智能化转型，降本增效，提升发展新动能。然而，业内人士指出，AI大模型在专业垂直领域的应用仍面临挑战，需要结合“小模型”和人工干预，才能真正赋能资管行业。
正文：
多家金融、资管机构已开始积极推进AI大模型在投资领域的应用，以期通过智能化转型来实现降本增效，并提升发展新动能。
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机构部署情况： 易方达基金、富国基金等国内资管机构已部署DeepSeek大模型，应用于多个业务场景。招商银行则探索大模型在资管领域的应用，包括基金产品分析优选、研报摘要速览及智能问答等。东证资管更是开发了基于人工智能的AI投研助理机器人，功能涵盖智能询价交易、Agent智能客服助手、投研风控智能问答、路演调研AI纪要等。
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行业规范： 上海资产管理协会、智能投研技术联盟（ITL）联合发布了《上海全球资产管理中心建设 资产管理大模型应用实践与指南》，提炼了基金投研助手、投资顾问助手、财报分析助手、风险合规助手、智能化办公等 16个典型应用场景。
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应用现状与挑战： 尽管部分机构已接入DeepSeek模型进行本地化部署，但目前这类工具更适合作为信息检索工具，而非投资决策依据。在资管领域中的应用场景更多集中于信息辅助和客服交互等领域。
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智能化转型形式： 金融机构调用DeepSeek本地化部署多用于提升内部流程效率，在资管领域的场景落地多以投研报告、数据管理助手等助力智能化转型的形式存在，打通整条资管投资路径客观上尚存难度。
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核心应用： 资管机构应用AI大模型的核心场景或应是 投研支持。
金融与资管机构应用AI大模型场景扫描:
财联社梳理发现，资管领域大模型应用场景多以帮助金融机构降低投研门槛以及成本，助力机构完成智能化转型为目标。基金、保险等资管机构在应用AI大模型场景的步伐相对较快。
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机构实践：
- 国内大型资管机构如汇添富、富国、国泰、中欧等基金机构已完成 DeepSeek-R1 版本的私有化部署，应用于多个核心业务场景。汇添富基金宣布已完成 DeepSeek 系列开源模型的私有化部署，模型将全面覆盖投资研究、产品销售、风控合规和客户服务等各场景，并与澜码科技达成战略合作。
- 易方达基金的EFundGPT大模型可以在辅助投资研究、文案生成、编程支持等多个场景中进行应用。
- 富国基金结合实际场景构建了一个AI中台来统一管理模型能力，负责实施大模型到业务的落地，并向业务提供模型支持，管理用户流量，分配人员权限等。
- 泰康资产在大模型应用中将文档问答与AI翻译+智能摘要功能结合，并在数据查询场景中实现自然语言对话触发精准指标速查。
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应用形式： 资管领域大模型应用场景多以“助手”的形式存在，如基金投研助手、财报分析助手、研报写作助手等，主要聚焦于客户服务、投资研究、风险管理与资产配置领域。
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技术局限性：
- 早期的AI技术仅能部分减轻人工作业负担，但替代不了人工，尤其是大模型分析的数据基本上是基于网上抓取下来的，部分数据相对过时，与最新的业务实际情况也不完全相符
- 数据时效性问题以及大模型提供的错误或引导性信息等因素，使得其应用存在一定的风险
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竞争趋势： 未来国内外资管机构在大模型应用的竞争，将从“有无AI”转变成“AI能力”，进而比拼AI大模型应用的覆盖广度与使用深度，以及对于AI大模型的认知与利用方式。
DS大模型在处理垂直类专业领域具有局限性，或需嫁接相关的“小模型”进行投资决策
- 业内人士指出，DS大模型只是把网络上现有的观点和文字根据内容出现的频度加以组合加工，但无法分辨对错，尤其在如债券市场等垂类领域中不具备普适性。
- 由于DS这类AI大模型在技术上存在存在“幻觉”问题，存在提供成假或误导性信息的可能，还需凭借人工筛选以及决策把关。
- 分析人士指出，AI大模型对于突发事件以及历史从未出现的事件无法结合当前场景准确预估
- 微京科技创始人杨剑波对财联社表示，银行资金多配置债券市场，以持有到期拿利息为主，对于搭建波段交易、量化交易模型的意识不足，更需要在其中穿插已搭建此类“小模型”的机构对数据进行微调。
结论：
金融与资管机构正积极拥抱AI大模型，但目前的应用主要集中在投研支持等辅助性领域。尽管大模型在提升效率和降低成本方面具有潜力，但其在专业垂直领域的局限性以及潜在的风险，意味着 人工干预和小模型的结合 仍然至关重要。 未来，资管机构在大模型应用的竞争将转向 AI能力的比拼，以及对大模型的认知与利用方式的探索。 
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