對話金融大家｜浙江財經(jīng)大學(xué)盈陽金融科技學(xué)院院長張文宇：DeepSeek如何驅(qū)動金融業(yè)變革及從業(yè)者應(yīng)對之道
2025年春節(jié)以來，DeepSeek橫空出世，并迅速被應(yīng)用到政務(wù)、民生、產(chǎn)業(yè)等社會各層面。人工智能技術(shù)正以驚人的速度重塑各行各業(yè)，金融領(lǐng)域也不例外。近日，浙江財經(jīng)大學(xué)盈陽金融科技學(xué)院院長、人工智能研究院院長張文宇教授先后接受文匯報、金融時報等媒體專訪，從DeepSeek的崛起看中國AI的發(fā)展趨勢，并探討DeepSeek如何驅(qū)動金融行業(yè)變革，以及從業(yè)者應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對等。經(jīng)張文宇教授同意，本報記者對近期專訪內(nèi)容進行了整理，一起來看看吧。
記者：曾有媒體把DeepSeek的大膽創(chuàng)新盛贊為中國大模型一夜之間實現(xiàn)了對美國的“彎道超車”，是小作坊干翻了大資本的勝利，對這個觀點您怎么看？
張文宇：我并不認同“彎道超車”的說法。科技領(lǐng)域的創(chuàng)新不可能一蹴而就，而是需要長期的孵化后才能厚積薄發(fā)。其實，DeepSeek并不是什么小作坊。雖然DeepSeek是2023年7月才成立公司，但它的母公司幻方量化早在2019年就花費2億元人民幣打造“螢火一號”超算集群了。到了2022年，幻方量化更是囤了萬張A100顯卡，是ChatGPT3.5發(fā)布之后第一波手握萬卡入場券的少數(shù)模型公司。有人說DeepSeek僅花費560萬美元就搞成功了，但那僅僅是最后的大模型訓(xùn)練成本，前期的軟硬件成本與人力成本其實都未被計算在內(nèi)。資本與技術(shù)的共生關(guān)系，體現(xiàn)了科技金融模式中“大資本推動技術(shù)、技術(shù)反哺資本增值”的邏輯。因此，DeepSeek的成功，本質(zhì)上是科技金融模式的勝利。
此外，我們也不能因為DeepSeek的成功，就要鼓勵社會資本一擁而上地研發(fā)通用大模型，再造一批“DeepSeeks”。我們能做的，是去培育一個能產(chǎn)生出DeepSeek的科創(chuàng)環(huán)境，包括構(gòu)建創(chuàng)新土壤、培育科技型企業(yè)家、推動“政產(chǎn)學(xué)研用”的深度融合等。
記者：DeepSeek的崛起對中國AI的發(fā)展，帶來哪些啟示？
張文宇：DeepSeek不懼個別國家發(fā)起的“芯片禁令”和構(gòu)筑的“小院高墻”，在算力資源受限環(huán)境下另辟蹊徑，通過對人工智能三要素(數(shù)據(jù)、算力、算法)進行一系列的系統(tǒng)級協(xié)同創(chuàng)新與工程優(yōu)化，并選擇向全世界開源，這無疑走出了與OpenAI等國外公司不同的技術(shù)路線，可謂是用一個“筋斗云”實現(xiàn)了AI產(chǎn)業(yè)的“換道超車”，堪稱是一場AI技術(shù)革命。DeepSeek的啟示在于——中國AI的崛起，本質(zhì)上是一場大規(guī)模系統(tǒng)級工程創(chuàng)新的勝利，它證明了在既有技術(shù)框架下，通過工程優(yōu)化與路徑創(chuàng)新，完全可能實現(xiàn)局部超越。
我們不僅要用AI賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，更要用AI賦能戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)。不要沉溺于一個賽道的資本競爭，唯有通過另辟蹊徑的賽道轉(zhuǎn)換，中國企業(yè)才能獲得更多領(lǐng)跑世界的契機。
記者：DeepSeek作為新一代人工智能技術(shù)，其在自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等方面的突破，將如何具體應(yīng)用于金融行業(yè)？例如，在風(fēng)險評估、投資決策、客戶服務(wù)等方面，DeepSeek將帶來哪些變革性的應(yīng)用場景？
張文宇：DeepSeek作為國產(chǎn)開源AI大模型，憑借其低成本、高性能及多模態(tài)能力，直接把之前像原子彈一樣寶貴的大模型資源干到了人人都用得起的“茶葉蛋”。整個金融行業(yè)都在深度擁抱DeepSeek，涵蓋了銀行、證券、基金、保險與財富管理、金融科技公司等機構(gòu)。
比如說風(fēng)險評估，過去銀行主要看表格數(shù)據(jù)，但DeepSeek更聰明。它能分析客戶在社交媒體的動態(tài)、手寫的合同文件，甚至電話錄音里的情緒，把這些零散信息拼成完整的風(fēng)險畫像。
再來看投資決策。以前分析師看幾百份報告要花好幾天，現(xiàn)在DeepSeek能秒讀海量資料，還能從微博、新聞里抓取市場情緒。DeepSeek對普通投資者也很實用——你告訴它“想要收益高又穩(wěn)妥”，它就能結(jié)合你的存款、投資歷史，推薦量身定制的理財方案。
在客戶服務(wù)方面變化更大�，F(xiàn)在手機銀行的智能客服不再是從數(shù)據(jù)庫里匹配歷史答案，因為DeepSeek讓對話更接近真人。它能記住你上次咨詢的內(nèi)容，甚至預(yù)判需求：比如發(fā)現(xiàn)你經(jīng)常境外消費，可能會因此主動推薦適合的信用卡給你。這種“大模型+金融”的組合，正在讓金融服務(wù)從“你有需求來找我”變成“我懂你要什么”的深度個性化推薦模式。
記者：DeepSeek的普及應(yīng)用，將對金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)模式、競爭格局產(chǎn)生哪些影響？是否會催生新的金融業(yè)態(tài)？傳統(tǒng)金融機構(gòu)將如何應(yīng)對挑戰(zhàn)？
張文宇：作為開源大模型，DeepSeek正在深刻重構(gòu)金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)模式與競爭格局。其影響可概括為五個維度：
1、DeepSeek從算力依賴到生態(tài)共建重構(gòu)了金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈。過去金融行業(yè)的數(shù)字化高度依賴國外技術(shù)，而DeepSeek通過國產(chǎn)化技術(shù)路徑，正在改變這種格局。這種突破不僅降低了運營成本，更重要的是形成了從芯片、服務(wù)器到應(yīng)用場景的國產(chǎn)技術(shù)鏈條。
2、傳統(tǒng)金融服務(wù)如同“標(biāo)準(zhǔn)化流水線”，而在AI驅(qū)動下，金融服務(wù)正在向“大規(guī)模個性化定制”轉(zhuǎn)型。DeepSeek從“功能服務(wù)”到“智能伙伴”實現(xiàn)了商業(yè)模式革新。
3、技術(shù)門檻的降低帶來了行業(yè)競爭格局的洗牌。即使是中小金融機構(gòu)也能通過引入DeepSeek的開源模型，用極低成本實現(xiàn)智能投顧服務(wù)，服務(wù)質(zhì)量直追頭部機構(gòu)。這就像智能手機時代，小廠商也能通過安卓系統(tǒng)挑戰(zhàn)行業(yè)巨頭。但同時，數(shù)據(jù)安全和算法倫理成為新的競爭壁壘。
4、DeepSeek已經(jīng)在加速催生新的金融業(yè)態(tài)。例如已有基金公司基于DeepSeek的情緒分析模塊，推出實時調(diào)整倉位的“輿情指數(shù)基金”。
5、為了應(yīng)對大模型時代所帶來的新挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)金融機構(gòu)一定要把AI作為助力金融行業(yè)提質(zhì)增效的輔助手段，將其升級為支撐金融行業(yè)轉(zhuǎn)型升級不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施和核心能力，使其如水、電一樣融入數(shù)字金融實踐中，加快從“+AI”向“AI+”轉(zhuǎn)變�！癆I+金融”的本質(zhì)在于金融機制的創(chuàng)新，如果不清楚金融機制創(chuàng)新在哪里、哪里的金融流程需要再造、哪里的金融價值需要共創(chuàng)，事實上是完成不了“AI+金融”創(chuàng)新的。
記者：DeepSeek在金融行業(yè)的應(yīng)用，可能面臨哪些技術(shù)、倫理、監(jiān)管等方面的挑戰(zhàn)？如何確保算法的公平性和透明度？如何防范數(shù)據(jù)安全和隱私泄露風(fēng)險？
張文宇：我們?nèi)绻汛竽Ｐ捅扔鳛槿祟惿鐣忠淮毋@木取火所產(chǎn)生的星星之火的話，那么用好了會造福人類，用不好就是火災(zāi)；用好了會帶來人類歷史上新一輪生產(chǎn)力的大解放，用不好就會成為人類社會雪崩前的第一片雪花。DeepSeek在金融行業(yè)的應(yīng)用，當(dāng)然面臨著技術(shù)、倫理、監(jiān)管等方面的挑戰(zhàn)。
DeepSeek和其他大模型一樣，有時候難免一本正經(jīng)胡說八道。某銀行用AI審核小微企業(yè)貸款，把企業(yè)主在朋友圈發(fā)的“最近壓力大”誤判為經(jīng)營風(fēng)險，差點錯拒優(yōu)質(zhì)客戶。要避免這個問題的發(fā)生，解決方案之一是用本地知識庫與知識圖譜來增強大模型的推理能力；解決方案之二是采取人機物三元融合智能的方法，重要決策必須由AI初篩加人工復(fù)核。例如，浙江財經(jīng)大學(xué)人工智能研究院正與同花順公司合作研發(fā)并形成基于產(chǎn)業(yè)大模型、人機物三元融合智能以及知識圖譜增強的產(chǎn)業(yè)鏈全域風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警平臺，以提升我國供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈的群智融合服務(wù)能力，以及跨系統(tǒng)、跨地域、跨業(yè)態(tài)、跨鏈聯(lián)合監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警能力。
我們需要研究AI倫理問題，例如，要防止AI歧視特定群體。有人是這么解決該問題的，即采取定期“道德考試”的方法，用模擬案例測試AI決策是否公平。
AI平臺算法可能走偏，營造“信息繭房”，讓算法淪為算計。這是因為，人工智能的傳統(tǒng)三要素——數(shù)據(jù)、算力、算法，并不能應(yīng)對人類文明與人工智能之間的新沖突與新融合，未來需要把人性這個要素也考慮進來，缺“心”的機器容易給人類社會帶來災(zāi)難。因此，要發(fā)展以人為本、智能向善、負責(zé)任的平臺算法變得非常重要。現(xiàn)在的AI就像孩子一樣，若再不教化，以后會給人類社會的安全、治理、監(jiān)管、版權(quán)、倫理等多個方面帶來越來越大的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。
防范數(shù)據(jù)安全和隱私泄露風(fēng)險需要構(gòu)建多層級防護體系。例如，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，要做數(shù)據(jù)脫敏與數(shù)據(jù)清洗。在模型訓(xùn)練階段，可以采取隱私計算技術(shù)，以及數(shù)據(jù)與模型解耦的模型架構(gòu)設(shè)計方法。在推理階段，要采用訪問控制機制與輸出防護技術(shù)。
記者：目前來看，DeepSeek最先會取代哪些金融崗位？從業(yè)者應(yīng)該怎樣高效利用DeepSeek來提升自己的工作效率和能力？
張文宇：根據(jù)當(dāng)前金融機構(gòu)的應(yīng)用實踐和行業(yè)分析，有些崗位將率先受到?jīng)_擊，如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理與審核類崗位、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)與運營支持崗位、初級投研與報告生成崗位、基礎(chǔ)營銷與產(chǎn)品推薦崗位等。
面對技術(shù)沖擊，金融從業(yè)者可通過高效利用DeepSeek來實現(xiàn)能力升級：
1、我們要掌握人機協(xié)作的核心技能，學(xué)習(xí)使用DeepSeek的自動化功能(如財報分析、輿情監(jiān)控等)，將重復(fù)性腦力勞動任務(wù)交給AI。隨著DeepSeek等大模型的普及，很快會實現(xiàn)技術(shù)平權(quán)。當(dāng)人人都有AI能力時，想要脫穎而出的人靠的還是自身的高階思維能力，包括創(chuàng)造力、想象力、情感力、批判性思維、溝通能力等，才能讓自己鶴立“機”群、成為人機共生系統(tǒng)中的主角。
2、我們要把自己轉(zhuǎn)型為AI增強型人才，通過數(shù)據(jù)解讀與決策驗證，強化對AI生成結(jié)果的批判性思考。例如某銀行將DeepSeek嵌入反洗錢監(jiān)測系統(tǒng)，但人工核查環(huán)節(jié)仍然不可缺少。我想起了愛迪生的一句名言：天才來自1%的靈感和99%的汗水。我之前非常奇怪，99%的汗水更重要，為什么不把汗水放在前面呢？現(xiàn)在我懂了，我懷疑愛迪生是穿越來的。那就是，隨著生成式人工智能敲開了通用人工智能大門后，99%的搬磚汗水將會逐漸被機器所取代，只有那1%的人類靈感是不容易被機器所取代的。
3、我們要聚焦AI難以應(yīng)對的復(fù)雜與高附加值場景，可以利用DeepSeek的多維度數(shù)據(jù)分析能力來探索交易記錄、社交媒體行為等，識別潛在需求并提供主動服務(wù)。
4、為了防止AI失控或者一本正經(jīng)說胡話，AI訓(xùn)練師會成為新職業(yè)，將參與AI治理與倫理建設(shè)，例如，通過數(shù)據(jù)標(biāo)注和反饋訓(xùn)練提升模型精準(zhǔn)度等。
總之，當(dāng)機器越來越像人，人不能跟機器比拼重復(fù)的體力勞動能力與重復(fù)的腦力勞動能力，而是應(yīng)該去發(fā)揮蘊含著人類靈感與人性光輝的基礎(chǔ)創(chuàng)新、內(nèi)容創(chuàng)新、平臺創(chuàng)新、模式創(chuàng)新，以及文理商工跨學(xué)科融合創(chuàng)新能力，要把自己進化得更像人。(記者 江英華整理)
