部署智能工具，实现投研、风控、服务等全链条提效；二是技术逻辑透明化：DeepSeek自带CoT(链式推理)能力，可清晰展示AI决策逻辑链，降低复杂模型“黑箱”风险，助力中小机构低成本部署合规且可解释的智能工具(如投研归因分析、风控预警)；三是生态创新：开源模式激发行业协作，催生金融垂直模型(如政策分析、ESG评估)，加速技术迭代与标准化；四是竞争重塑，中小机构可借细分场景(另类数据挖掘、个性化服务)突围，头部机构深化人机协同，优化决策效率。“DeepSeek开源模型有望成为基金业数字化转型的核心驱动力，推动行业从经验依赖向数据智能跃迁，最终实现效率、创新与普惠的多维升级。”招商基金表示。难点不过，AI是一把双刃剑，给基金公司带来效率和创新的同时，也带来了一些难题。“随着AI技术的快速发展，头部基金公司凭借资金与人才优势，快速部署和优化AI技术，提升业务效率和客户体验，与中小机构的差距进一步拉大。”王祎指出。有机构指出，未来3年技术领先的基金机构将吃掉60%的市场增量。“基金公司面对的挑战在于，AI技术的部署和优化需要大量的人力、算力和资金投入，短期内可能无法带来确定性的效率和经营效益提升。”王祎建议，基金公司应持续加大AI技术的研发和应用投入，提升技术实力和业务效率。同时，密切关注法律法规的变化，确保AI技术的应用符合监管要求，防范法律风险。永赢基金则指出，目前AI在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造成的误导投资者的风险。“任何技术进步都伴随着效率提升与新生的风险。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。”兴证全球基金提醒。兴证全球基金表示，在风险方面，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
=*=*=*=*=*=
当前为第4/5页
下一页-上一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页