大模型赋能投研之六：金融机构应用DeepSeek指南与案例.docx

内容目录

TOC\o1-2\h\z\u一、DeepSeek-R1模型重磅发布，金融机构纷纷布局 5

DeepSeek产品不断丰富，推动技术革新 5

DeepSeek热度飙升，影响力持续扩大 5

金融机构纷纷部署，赋能智能化转型 6

二、大模型发展历程：技术迭代、规模升级与开源崛起 7

1999年：第一款GPU横空出世 7

2006年：逐层无监督预训练显著提升性能 7

2013年：Word2Vec模型带来的技术突破 8

2014年:GANs的诞生，生成式模型的重要里程碑 8

2017年：Transformer模型开启大模型时代 8

2020年：规模即能力，GPT-3的问世 9

ChatGPT发布，智能对话的平民化 9

DeepSeek-R1发布，金融行业AI赋能正式启航 9

三、金融机构如何部署AI大模型：从规划到落地的全流程解析 12

计划准备阶段 12

模型部署阶段 13

迭代优化阶段 13

正式上线阶段 14

四、大语言模型赋能投资研究 14

基于AI驱动的主动和量化投研框架 14

主动投研赋能 15

自动编程辅助 15

核心信息提取 16

文本情感识别 17

可视化图表生成 18

投资决策生成 19

大模型助力量化因子挖掘 19

大模型驱动投资策略构建 21

五、大语言模型赋能高效交易 22

大模型助力智能交易决策优化 22

AI驱动交易革新：大模型应用案例解析 23

六、大语言模型赋能投顾业务 24

大模型智能投顾优化投资决策 24

AI驱动投顾创新：大模型应用案例解析 25

七、大语言模型赋能运维开发 26

AI赋能运维智能化提升管理效率 26

AI驱动运维升级：大模型应用案例解析 27

八、大模型赋能合规风控 28

大模型助力合规管理 28

大模型优化风险控制 29

AI驱动风控合规提效：大模型应用案例解析 29

九、大模型赋能员工助手 30

智慧办公——DeepSeek在Office中集成 30

文案生成助手 32

差旅报销自动化 33

十、金融大模型的未来：从智能协同迈向自主决策新阶段 33

DeepSeek的发展对大模型领域带来的启示 33

金融AI大模型的应用发展趋势 33

十一、总结 34

十二、风险提示 35

图表目录

图表1：DeepSeek模型各版本一览 5

图表2：DeepSeek-R1与主流大模型的性能对比 6

图表3：金融机构对DeepSeek部署情况整理 6

图表4：21世纪以来大语言模型发展历程 7

图表5：逐层无监督+BP有监督可解决梯度消失问题 7

图表6：Word2Vec架构 8

图表7：GAN结构发展时间线与解决三大挑战的效果对比 8

图表8：Transformer模型结构 9

图表9：DeepSeek驱动金融行业智能升级 10

图表10：双阶段监督微调提升模型专业化能力 10

图表11：Align-Anything多模态大模型框架 11

图表12：通过知识蒸馏实现小模型对大模型推理的高效学习 11

图表13：大模型落地部署技术流程图 12

图表14：金融数据集的类别、作用和分类 12

图表15：生成式大模型主要技术路线的优劣势比较 13

图表16：工具链技术增强金融大模型能力 14

图表17：金融大模型垂类场景训练流程 14

图表18：大模型全方位投研体系构建 15

图表19：ClaudeCode使用界面 15

图表20：Claude3.7Sonnet生成代码灵活性强 15

图表21：FundRecLLM对新闻文本的解读流程 16

图表22：DeepSeek-R1对基金调研纪要的提取结果 17

图表23：EmoLLaMA提取情感信息 18

图表24：FinGPT情感分类结果样例 18

图表25：基于GPT-4的ICKG模型的动态知识图生成 18

图表26：DeepSeek-R1模型产业链图谱 19

图表27：Alpha-GPT界面概览：多模块协同因子挖掘与策略构建 20

图表28：ChatGPT挖掘高频选股因子 20

图表29：ChatGPT因子及策略净值表现优异 20

图表30：基于大模型的多模态智能选择与最优策略生成 21

图表31：大模型多模态优选策略表现优异 21

图表32：ChatGPT调研事件优选策略净值表现 22

图表33：智能交易系统