来源：证券时报

　　“AI行情火热，请给我推荐几只科技主题基金”“科创综指ETF哪只更值得买”“想投资黄金，该买哪只基金”……近期，大量基民涌入DeepSeek，向AI咨询投资建议。

　　面对DeepSeek带来的这场席卷全民的AI热潮，基金公司满怀激动又危机感重重。一方面，当AI技术渗透至公募基金的每一条业务线，行业正经历进化，这或许只是AI重塑资管版图的开始；另一方面，AI也正在重构基金公司与基民的连接方式，唯有将AI能力与公司各项业务深度融合的机构，才能在这场“智能革命”中胜出。

　　在传统的金融市场中，公募基金与投资者之间始终横亘着一道隐形的认知壁垒，基金公司难以精准感知投资者需求，而投资者面对复杂的金融产品也常陷入信息迷雾，但随着DeepSeek的崛起，一场基于数据与算法的知识平权正在重塑公募与投资者之间的关系——它不仅是技术工具的创新，更构建了一个双向赋能的金融生态。

　　不过，多家基金公司在接受证券时报记者采访时提醒，当前AI的发展阶段仍然无法完全替代专业的金融建议，特别是部分模型“幻觉”比较大，语料污染比较重，容易出现很多营销内容，而非客观建议，通过AI获取的投资建议仍需要仔细甄别。

　　1 公募加紧拥抱AI变革

　　“一场史无前例的‘军备竞赛’已经开始了，DeepSeek的部署或将重构整个公募行业。”一位业内人士表示。

　　春节期间，DeepSeek浪潮席卷而来，公募基金行业快速响应、争相布局。据不完全统计，截至2月23日，全市场已有汇添富基金、富国基金、博时基金、诺安基金、国泰基金、中欧基金、天弘基金、万家基金、永赢基金、兴证全球基金等超过20家基金公司宣布基本完成DeepSeek大模型本地化部署。

　　“近期，公司内部举行DeepSeek培训会，要求各业务部门负责人加紧学习并提交对于DeepSeek如何与本部门业务紧密结合的思考心得。”沪上某公募人士透露。

　　这只是行业的一个缩影。据悉，目前全行业都在加紧对这一变革性技术的拥抱。头部基金公司正在全方面升级改造机房、购置高配置显卡、扩充AI人才队伍，中小公募也在内部集中战略资源，力争利用这次机会弯道超车。“每次大的变革带来的机遇，可能只有三到五家公司能真正抓住机会，实现跃升。”在前述业内人士看来，现在需要拿出时不我待的紧迫感，全力以赴、奋勇争先。

　　目前，公募基金行业正在加紧让DeepSeek与各业务链条实现深度融合，并完成向公司利益的转化。例如，春节后，汇添富基金率先在资管行业内完成了DeepSeek系列开源模型的私有化部署，目前已应用于信息萃取、代码助手、通用问答等多个内部业务场景；兴证全球基金信息技术部成立了AI推进工作小组，利用AI能力挖掘更多价值，不断优化业务流程，提升业务效率，目前已顺利完成DeepSeek系统开源模型的私有化部署，接入公司AI平台给投资研究、交易、客户服务等应用系统调用。

　　不过，需要注意的是，从反馈来看，DeepSeek整体在市场营销、客户服务、公司合规、运营管理等方面的应用落地较为迅速，而在投研和产品创新等领域仍需更长时间的等待。

　　“DeepSeek系列开源模型的引入为基金行业带来了深远影响。”永赢基金表示，基金公司通常IT人员较少，在基础研究和模型开发方面能力相对不足。然而，DeepSeek的开源使得基金公司能够快速接入先进的AI技术，通过知识蒸馏和微调，形成专有的应用。未来，随着大额资本投入的公司专注于模型研究和开发，通用型公司提供算力支持，基金公司则可以通过对接行业数据进行知识蒸馏和微调，形成专有的应用。这种分工合作的模式有望重塑基金行业的格局，推动行业的数字化转型和智能化升级。

　　2 营销生态迎来重塑

　　“我希望收益率跑赢沪深300指数，应该如何配置基金产品”“xx基金经理怎么样，能不能买他的产品”.......目前，有越来越多的投资者在DeepSeek上询问有关基金的信息，这种与投资者新的连接方式的产生，对公募基金品牌和营销工作带来了哪些新的机遇和挑战？

　　“DeepSeek的推理是基于数据源，对于基金公司品牌营销来说，有质量的曝光就变得更加重要了。”沪上某公募品牌业内人士表示，“一方面，我们可能要在数量上更多，在市场上发布大量的内容去刷存在感，包括用AI生成内容去发布几何倍增长的信息；但另一方面，不同的媒体、不同的自媒体由于内容的权威性和严谨性不同，DeepSeek对于不同的信源打分是不一样的，所以我们也会投入更大的成本、更多的力量在权威媒体的曝光上，这方面是一定要增强的。”

　　目前，许多公募营销人士正在探索自家基金在DeepSeek露出与曝光的算法逻辑，“联网搜索”功能的抓取逻辑或需兼顾权威门户网站的高权重和发稿的高频率。随着DeepSeek大模型本地化部署的落地，现阶段，DeepSeek在营销领域的赋能，更多集中在内部工作提升效能方面。据悉，传统基金营销依赖大量人力进行客户沟通、材料制作及合规审核，而DeepSeek的应用显著提升了这些环节的自动化水平。

　　“目前我们对于DeepSeek的使用主要在营销材料上，提高了很多效率，也降低了一些成本。比如在和供应商交流的时候，原来一张海报大几千块钱，现在AI辅助后成本可以降低40%左右。”前述沪上某公募品牌业内人士表示，但同时对质量、创意的需求也要下降，目前阶段AI只能用做模板化的内容，如果想要特别主观、特色的表达，AI仍然解决不了，甚至可能会花更多时间。据供应商反映，那种质量比较高的海报，还需要一个设计师不断调整AI参数，做下来也要一天的时间，并没有比纯人工快。

　　往后看，永赢基金认为，随着DeepSeek不断发展和推广，基金营销等领域一定会被重塑。一方面销售平台会利用DeepSeek的能力实现对客户的精准营销推广和更个性化的客户服务，另一方面通过对DeepSeek在垂直领域的训练，可以实现更加高效和及时的营销内容制作。这需要一个过程和时间，而这个时间因为DeepSeek对资源需求的降低在不断加速。

　　兴证全球基金表示，DeepSeek对营销领域的赋能主要体现在客户服务与智能运营方面，通过AI工具赋能和敏捷开发，实现自动化营销，为客户提供多元化的服务和个性化交互，提供体验革新的线上营销解决方案；通过用户行为分析、数据埋点和客户标签的智能化开发，帮助实现数据驱动决策，更好地提升业务转化效果和电商平台运营效率。

　　“人们越来越多地对AI应用有了解和信任，会加速电商业务的转型。”永赢基金表示，电商业务依赖于通过互联网渠道推广产品和实现交易的达成，从某种程度上更依赖于互联网产品推广和营销方案，随着DeepSeek使用的深入，投资者获取数据和分析结果的能力越来越强，这可能会给电商业务的产品推广模式带来重大变化。

　　3 基金财富管理迎来三重升级

　　与此同时，AI也正在重塑基金投顾业务，进而推动基金公司财富管理实现“效率—精确—个性”的三重升级。在AI技术的赋能下，公募基金得以突破人力与知识的边界，为客户提供更高效、专业、个性化的服务体验。

　　首先是效率的提升，传统财富管理中的流程化工作(如数据处理、基础分析正被AI技术逐步优化，大幅缩短服务响应时间。

　　比如，盈米基金透露，公司打造了一个AI智能体开发平台，通过模块化设计和丰富的API工具，让一线业务人员也能够快速构建自己的智能化服务流程。这种“搭积木”式的开发模式，加速了DeepSeek等大模型在各个业务场景的落地，提高了各工作环节的效率。

　　其次是专业的精确，AI效能的提升离不开专业数据的“反哺”。多家基金公司都表示，正在将历史数据、投顾策略等专业知识转化为结构化知识库或API，用于训练和优化大模型，这种“数据—模型”闭环不仅增强了AI在财富管理领域的专业性，还将形成机构的竞争壁垒。

　　汇添富基金透露，在运用DeepSeek大模型的过程中，公司计划通过构建垂域数据资产与知识库，以及结合财富管理场景建立评测指标，反哺模型以提升使用效能。比如，在数据资产方面，公司将梳理历史数据与专业知识，构建覆盖基金投资、投顾策略等核心业务的垂直知识库，并优化非结构化数据处理能力，将金融知识转化为可调用的API或知识图谱，以提升理财分析和风险评估的准确性。

　　最后是个性的服务，AI技术正在突破传统投顾的覆盖边界，帮助基金公司提供“千人千面千时”的基金投顾服务，满足不同投资者风险偏好与财务目标的需求。

　　兴证全球基金指出，DeepSeek有利于提升基金投顾业务服务客户的效能，如通过机器学习，将科学的投资理念高效地转化为定量的纪律性模型和定性的行为指导，更高效、更精准地为投资者提供“千人千面”的投资优化建议；同时，AI大模型可以辅助进行海量金融数据和客户行为分析，敏锐洞察客户投资需求，提供更应时、应需的产品服务，提升客户服务体验。

　　AI技术正在重塑财富管理的全业务流程，汇添富基金表示，DeepSeek作为通用大模型，在财富管理领域的应用潜力巨大，尤其在投研分析与决策支持、智能投顾、长尾客户服务和个性化投资者教育等方向上展现显著优势。

　　4 在人与技术的共舞中寻找平衡

　　不过，在多数业内人士看来，目前阶段，AI模型的使用方面还存在技术风险和伦理困境，如何能实现人与技术的和谐共舞，仍需技术的持续升级迭代和人们更长时间的训练学习。

　　“首先，对于投资者而言，通过大模型联网查询获取的数据还需要仔细甄别，尤其需要警惕使用DeepSeek推荐基金会产生的大模型‘幻觉’。通俗地讲，可以说是大模型有可能会一本正经地胡说八道。”有基金公司电商部人士表示。

　　一家基金代销机构表示，在DeepSeek上询问基金推荐的最大风险在于其无法替代专业的金融建议，特别是部分推理模型“幻觉”比较大，语料污染比较重，容易出现很多营销内容，而非客观建议。

　　“当我们通过AI应用咨询金融问题的时候，即便是DeepSeek等最先进的大模型，回复的完整性和正确性往往都不尽如人意。这并非缘于模型本身推理能力的局限，而是金融领域专业数据的结构性缺失。”上述机构表示，由于高质量的金融数据获取困难，且缺乏系统化的专业知识支撑，导致模型在专业问题处理上难以达到理想的效果。

　　上述代销机构建议，投资者可以将DeepSeek上的信息视作知识的补充，而不能作为投资决策的依据。DeepSeek给出的基金信息是不合规的，不能作为投资参考。国内从事投资推荐，必须资质合规，且严格遵从适当性管理、信息披露、数据安全和内控等要求。比如，机构需要持牌，且人员具有相应的从业资质；严格匹配客户风险承受能力与产品风险等级；充分揭示风险，禁止虚假宣传和承诺收益；合法处理客户个人信息，防范数据泄露；建立合规管理体系，定期自查并留存记录等。

　　兴证全球基金认为，目前来看，投资者运用DeepSeek询问基金存在较大风险。首先，AI模型推荐依赖于大量高质量的数据，如果数据存在偏差、缺失或错误，可能导致AI对基金的分析和推荐出现偏差，给出不合理的基金推荐。其次，如果利用AI推荐的影响力，诱导投资者购买特定产品，可能导致市场秩序被扰乱。再次，在信息披露方面，基金营销须以显著、清晰的方式向投资者揭示投资风险，这一方面AI的信息输出规范还有待提高。最后AI在信息保护、信息安全方面的风险也值得关注。对于部分投资者运用DeepSeek询问基金推荐这一现象，更加要求基金公司能够提供准确、优质的基金产品介绍和数据，同时加强投资者教育，提升投资者对基金投资的科学认知和对信息的判断力。

　　对于基金公司而言，需要对DeepSeek生成的价格做更加严谨的审核，以防误导投资者。永赢基金表示，目前营销推广过程中最大的问题就是大模型的“幻觉”，这需要对DeepSeek产生的内容进行更加精准的“调教”才能获得更好的效果，并且需要规避因为错误的内容、不准确的数据或者不合适的话术产生造成的误导投资者的风险。

　　此外，投资者需警惕变革下的伦理困境。业内人士表示，目前来看，不同风险偏好客户接受的AI建议存在系统性差异。另外，公募对DeepSeek的私有化部署是一把“双刃剑”，尽管开源模型本身可审计，但基金公司对模型的修改和参数调整可能形成新的黑箱。DeepSeek在公募基金中的应用，有可能会引发技术赋能与伦理风险的新的博弈。如何在提升金融效率的同时，守护公平与投资者权益，或将成为新的课题。

　　“任何技术进步都伴随着效率提升与新生的风险。”兴证全球基金表示，在不断提升模型应用效率的同时，妥善保护数据安全和信息安全是需要重点关注的问题。

　　“目前这个时间点，投资者没必要盲目过度地去迷信AI、依赖AI，以为它可以给你提供一个完整的解决方案，一个财富密码，觉得好像找到了尚方宝剑。但如果每个人都能通过AI获得财富密码，市场就会形成共识，共识的结局就是所有人都一致，市场就会崩塌。炒股用AI，买基金用AI，万事都用AI，这种集体行为也是一种不理智。”前述沪上公募品牌人士表示，投资者可以把AI当作一个学习工具，它可以帮你迅速学习基金知识、投资知识，但千万不要依赖AI进行投资决策，因为它背后的信息不一定是客观公正的，AI是辨别不出一些软文背后的目的性的，这是非常危险的。可以利用AI，但千万不能被AI利用。

　　最后，附上一段DeepSeek对自己为公募行业带来新变革的看法。DeepSeek认为，“这本质上是一场‘数据智能’与‘金融人性’的融合实验。技术解决了效率与规模的难题，但行业的终极价值仍在于帮助投资者实现财富增值与认知成长。未来，最具竞争力的机构将是那些既能驾驭AI的计算之力，又能保持人文温度的组织。当机器智能处理好标准化服务，人类顾问得以聚焦于信任建立与复杂决策，这种‘人机协同’的新生态，或将书写财富管理行业的下一个黄金时代。”

叶景