DeepSeek：基金行业数智化转型的引擎与挑战

摘要： 近期，DeepSeek大模型的本地化部署在公募基金行业掀起波澜，众多机构争相接入，并积极调整招聘策略，以适应数智化转型需求。多家公募基金已感受到DeepSeek带来的效率提升，...

近期，DeepSeek大模型的本地化部署在公募基金行业掀起波澜，众多机构争相接入，并积极调整招聘策略，以适应数智化转型需求。

多家公募基金已感受到DeepSeek带来的效率提升，例如在营销材料合规审核、金融大模型优化等方面取得显著成效。然而，DeepSeek与基金业务链的深度融合并非易事，仍需持续探索。

招聘市场上，算法工程师、量化研究员等AI相关岗位需求激增，反映了行业对相关人才的渴求。部分公司已提前布局AI技术，而另一些公司则在观望DeepSeek的实际效益，谨慎推进人才引进。

DeepSeek在市场营销、客户服务等领域的应用落地较快，但在投研领域，由于开发难度、员工适应性等因素，其应用和效益体现仍需时间。许多研究员对AI辅助选股仍持谨慎态度，而量化部门则相对更易上手，但进展也尚不明朗。

基金公司普遍希望招聘既能进行技术开发，又能将技术应用于实际业务场景的人才。未来，DeepSeek的成功应用不仅依赖于技术层面的突破，更需要在业务层面找到合适的解决方案，并最终转化为公司效益。DeepSeek的应用，标志着基金行业开启了业务生态的新变局，但其深度融合和价值实现，仍需行业共同努力和长期探索。