陶云凯

（无锡立信高等职业技术学校，江苏 无锡 214000）

摘要：本文以DeepSeek为主要研究着眼点，分析了人工智能技术给金融行业带来的改变，在此基础上深入探讨了相应的风险及对策。通过对DeepSeek技术的研究，分析该技术在金融行业中的的应用，从而指出人工智能技术应用对行业监管、数据保护等问题带来的挑战。基于此，本文提出了建立“技术-制度”协同演化的管理机制，以保证金融创新与数据安全之间的平衡发展，促进金融市场的有序运行。

关键词：DeepSeek；人工智能；金融创新；金融监管

人工智能作为颠覆性技术正成为推动各行业变革的核心力量，金融领域也深受其影响。DeepSeek作为人工智能领域的新兴力量，其强大的语言理解和生成技术也在驱动着金融行业的发展，这既孕育着技术红利也产生了新型监管适应性难题。因此，深入研究人工智能在金融领域的应用，不仅有助于金融从业者精准把握创新机遇，更能为监管部门制定前瞻性政策提供有力依据。

一、文献综述

目前相关文献的研究主要分成两大类主题。第一类，学者们主要研究在人工智能在金融业中各场景的应用情况；第二类，学者们关注AI技术运用对金融从业人员、行业生态带来的影响。

AI技术在金融业各场景的应用，主要集中在对风险管理、客户服务、投资决策等具体场景中的技术实现。王彬、张旭（2025）等人以外国银行引入蚂蚁国际AI外汇模型为研究对象，发现模型的预测现金流和外汇敞口较为准确。张爽（2025）着眼于金融行业安全应用生成式AI，从数据、计算和应用等层面分析了相关风险并给出相应的建议。孟添、陆岷峰和陈晓昕（2025）深入研究了数字化技术在信用评估体系优化、风险分担机制智能化设计及多方协同模式构建中的核心作用，人工智能为破解科技金融信用担保体系的结构性困境提供了全新契机。宋云飞和岳一飞（2024）研究了大语言模型在金融领域的多个潜在运用场景，总结了其中的技术难点，他们认为AI技术深入运用于金融领域的过程中，需要注意和相应的市场环境与风险管理要求。AI技术对金融从业人员、行业生态等方面的研究，主要集中在该技术对金融领域内就业结构的变化、专业技能需求转型以及伦理监管的挑战上。杨东和黄陶（2025）认为AI技术在助力金融科技的同时也可能面临相关风险的衍生与叠加，因此要推动AI金融科技的高效治理，坚持从技术和法律上建立相适应的监管范式。冯采（2025）等人在研究相关典型案例后发现高质量训练数据对企业而言有着重要的作用，如果将其AI训练数据纳纳入规范管理能释放巨大的价值，因此，需加快推动数据转化为新质生产力。戴思国（2025）等人认为AI对金融机构的影响尤为深远，基于AI对银行运营管理的分析研究其影响的具体表现进一步提出应对举措。黄宝菊(2024)指出金融领域如何积极拥抱AI是摆在行业面前的重要问题，与此同时还需注意新兴技术局限性、安全性等方面的挑战。

目前学者们的研究侧重点主要在技术与金融业务的深度融合及其监管上，为了做好DeepSeek在金融机构数字化转型中赋能作用的研究，本文力图使研究的逻辑严谨、清晰，使研究的成果能对实践工作有科学性与系统性的指导。

二、人工智能在金融领域应用的现状

人工智能有力的推动了新一轮科技革命，其在全球金融领域的嵌入也呈现着逐步提升态势。以美国银行为例，最新的数据显示，该行90%的员工已融入AI技术构建的智能生态。目前，AI技术在美国金融行业应用较为迅速，约88%的金融公司开始使用AI，公司投资回报率也随着AI的深入运用得到提高。欧洲的金融领域也在大量运用AI技术，甚至多家银行联合打造AI工厂，将AI模型融入欺诈检测、风险监控等方面。其他国家也同样积极融入AI技术，旧金山Fligoo公司研发了Sharp AI Practice Insights的预测分析工具，能够分析客户的行为参数提供有针对性的服务。

表1  AI技术在国外金融业的主要应用场景和案例

资料来源：Financial Stability Institute以及作者整理

我国AI大模型的数量及规模增长较快，且在快速渗透工业、医疗和金融等行业。根据《全球数字经济白皮书（2024）》数据，全球AI大模型数量达1328个，美国占比44%，中国占比36%，位居全球第二，预计到2028年市场规模达到1179亿元。从政策上看，整体的导向开始转向产品技术的可持续性迭代与数据要素管理，强调数据要素在金融业务场景的多元化、依法合规化运用。

表2  近5年我国关于人工智能的相关会议和文件

总体而言，金融行业在AI技术的运用上有着较大优势。一方面，金融行业本身就是数据生成量最大的行业之一，日常的各类业务都会累积大量的数据信息。另一方面，在政策的引导下，我国金融行业也加快了数字化、智能化的进程。根据Wind数据库中最新的统计显示，2023年的券商IT投资达430.3亿元，占比由2016年的3.16%提升到了10.6%。此外，人们认可AI技术融入带来的便利，对其依赖性也显著增强。需要高度关注的是，金融领域中AI技术深度运用的背后，也带来数据安全、模型“幻觉”等问题。

三、DeepSeek技术概述

DeepSeek 是一种基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统。它的核心目标是基于对海量数据的深度分析，提取其中有价值的内容，并为用户提供科学的决策支持。

1.技术架构与核心算法

DeepSeek 在深度学习框架上，精巧地融合了多层神经网络结构，这些神经网络相互交叉、协同联动，从而实现了对海量数据予快速、精准的处理。其核心算法涵盖强化学习、生成对抗网络等前沿技术，赋予了系统自主学习、模式识别以及策略优化等卓越能力。强化学习能够让系统在复杂的数据中持续摸索、迭代试错，进而稳步优化自身的学习路径与策略体系；生成对抗网络能让系统在面对海量信息时，能够对数据全方位、深层次的精细化解析。

2.优势特性

和一般的人工智能模型相比，DeepSeek 更精准且具有更高的适应性。在面对复杂多变的金融市场环境时，它能够灵活调适自身策略架构，实时且精准地响应市场变动。其强大的非线性建模能力，可有效捕捉金融变量之间隐匿的内在逻辑，为决策者提供关键且比较准确参考信息。此外，DeepSeek具备出色的可扩展性，这类似于“滚雪球效应”。随着数据体量的增长，系统性能也将不断提升，这恰好满足金融业务不断增长、迭代升级的要求。

四、DeepSeek驱动的金融创新与变革

1.智能投资顾问服务创新

DeepSeek凭借其对自然语言的精准理解能力，能够快速、高效的分析海量的市场信息、新闻资讯、公司财报等文本数据，给投资者提供科学的参考建议。此外，传统的投资顾问不可避免地会受到工作阅历、情绪干扰以及身体疲劳等不利因素影响，难以及时、精准的满足客户需求，而DeepSeek可以始终处于高效运转状态，实时回复投资者的各类咨询问题。根据投资者的风险承受能力、自身财力和目标，制定出科学严谨、合理适配的投资建议。

2.风险预测与管理创新

在金融市场的风险预测方面，DeepSeek有着强大的多源数据整合分析能力，它可以对交易数据、经济政策、市场走势等各种因素进行分析，能够识别潜在风险因素。在此基础上，DeepSeek提前发出预警信号，金融从业者得以构建科学有效的风险预测模型，精准量化各类风险，为金融机构提供具有前瞻性的风险预警信息。对于风险管理方面，相关金融风险的管理机构能够根据预警信息及时制定应对策略，提高增强金融市场的抗风险能力。

3.金融服务异质化与高效化创新

DeepSeek通过深度学习算法建立用户画像分析框架，有效捕捉客户在信贷额度需求、还款周期选择及保险产品适配性等方面的个性化信息。在深入了解这些要求的基础上，为其提供较高匹配度的服务。对于在业务办理的流程方面，系统可以将自动化技术运用于对客户身份的验证、标准化合约的签定、贷款的审核等流程中，一方面金融服务的效率和质量在这标准化流程中得到显著提升，另一方面自动化技术的渗透也降低了金融机构的运营成本。

五、金融新业态下的监管挑战

1.技术复杂性与监管困难

科技的飞速发展，人工智能技术融入各个领域已是基本趋势，然而技术本身的高度复杂性给监管带来了不小的挑战。基于前文内容，以 DeepSeek 为典型代表的人工智能模型构建于精妙的深度学习算法以及复杂的神经网络架构之上。在实际的操作中，该模型所执行的决策过程往往是“黑箱”操作，尤其是对后续走向的预测，充满了不确定性。因此，在面对这些先进技术时，专业知识的缺乏和适配技术的短缺使得监管机构难以开展有效的监管。

2.法律法规滞后于技术创新

从以往的经验来看，金融科技创新与法律框架演进之间总存在着制度性时滞，创新的速度往往快于法律法规的更新进程。而这种落差使得现行法律法规体系在面对人工智能驱动金融创新的冲击时，难以对新生的金融业态给予及时、精准的法律支撑，对于新兴的金融业务模式和技术应用在法律上出现了空白或灰色地带。例如，对于智能投资顾问服务创新上，算法咨询主体的法律属性界定不明确。而投资决策失误时的责任界也尚不清晰，对于金融数据要素流通的合规性边界存在明显的滞后性。

3.数据隐私与安全保护挑战

金融服务创新，面临着解决数据安全、商业竞争与创新需求三者之间平衡的难题。DeepSeek 在深度参与金融数据的全流程处理时，可能还会面临数据泄露、篡改等问题。金融机构内部自主搭建的数据处理系统可能存在技术漏洞与安全隐患，外部意图不轨的黑客通过网络攻击获得敏感数据。此外，部分金融机构受逐利性的过度驱使，可能擅自将客户数据挪作他用。因此，监管机构在对金融数据安全得管理和监督上采取有效措施。

4.系统性风险监测与防范难度增大

人工智能技术在金融行业的广泛应用已百变成驱动整体业态革新得重要推力。然而，新兴技术的运用在使得金融机构间协同合作更紧密的同时，也使得金融市场系统性风险传播速度更快、影响范围更广。基于前文，DeepSeek在风险预测与管理创新中为金融机构精准洞察并科学量化风险，管理机构能够及时制定应对策略从而提高市场的抗风险能力。但它同样是一把 “双刃剑”，不同金融机构可运用相似的人工智能算法和模型进行操作，当市场遭遇突发不利冲击时此类同质化的交易策略会加剧原有市场的失衡，加剧金融市场的不稳定和风险传播。

六、应对金融新业态下监管挑战的策略

1.加强监管机构的技术能力建设

人工智能技术与金融领域深入融合后，呈现出了高度专业性与复杂性的特点。基于此，金融监管机构要加大对相关技术的深度研究与学习，培养出既懂得金融知识又掌握智能技术的综合型监管人才。一方面，积极与高校、科研机构、企业建立协作关系。搭建常态化的交流学习平台，提升人员对人工智能技术的理解、应用、实践能力。另一方面，秉持开放包容的理念积极吸纳外部力量。引进外部技术专家，加大对金融创新产品和新兴技术的审查力度，提高监管的专业性。

2.完善法律法规与监管制度

从顶层设计层面加快制定和完善相关法律法规和监管制度，明确人工智能技术在金融实践中的应用范围、准入标尺、责任归属以及监管细则等关键要素。对于像智能投资顾问这类新兴的金融业务需制定专门的法律法规和监管规则，填补空白地带。而对现有的金融法律法规体系展开系统性的梳理与针对性的修订，增加一些关于人工智能技术运用的如数据安全等专项内容，明确金融行业运用人工智能技术时应遵循的合规底线，做到优化升级、与时俱进。

3.加强数据隐私与安全保护

重视对金融数据的安全保护，加强对金融数据的安全管理和监督审查。相关监管部门秉持严谨、专业的态度，定期启动数据安全风险评估和审计的专项行动。采用科学的量化评估指标，全方位审视金融机构对数据安全的防护体系是否可靠有效。同时，提高对金融数据违法行为的处罚程度，从而构建强大的威慑机制。例如，对于违规操作的课以高额经济罚款，视情况要求整改，对于比较严重的情况需取消相关经营许可权限等。

4.构建有效的风险监测与防范体系

新兴技术融合下金融市场的系统性风险呈现出复杂且隐蔽的特点，基于此，监管机构需建立起一套多层次的系统性风险监测与防范体系。具体而言，该体系应有机融合宏观审慎管理工具、微观审慎监管手段和市场自律机制。从宏观经济金融大局出发，到聚焦于一个个微观金融机构，再到激发市场的内生性约束力。此外，强化对金融机构间业务关联性和风险传染性的评估，构建风险预警指标体系和常态化的压力测试机制。

DeepSeek所代表的人工智能技术嵌入金融领域，给整个行业带来了新的挑战和活力。但金融创新所衍生的一系列变革也给监管带来了不小的难题，法律滞后、数据安全等问题需要积极面对。为应对这些挑战，监管机构需要构建“技术-制度”协同演化的监管机制，不断创新监管方法，保障金融市场的稳定健康运行。

参考文献：

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