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中國基金報記者 曹雯璟

這無疑是AI史上具有裏程碑意義的時刻——“DeepSeek時刻”。

短短一個月，從硬件供應商到軟件開發者，再到最終用戶，AI產業鏈的每一環幾乎都被迅速撬動，共同掀起一場影響深遠的變革。與此同時，基金公司固收業務部門也在積極嚐試利用AI輔助投資。

業內人士表示，目前以DeepSeek為代表的各類AI技術已經逐步應用到日常的投資研究中，輔助投研人員進行多市場、多品種的實時數據跟蹤分析，更高效地把握不同債券市場的整體情況。

嚐試使用AI輔助投資

記者注意到，不少基金公司已經接入DeepSeek大模型。在債券投資領域，AI主要作為輔助工具，提升宏觀經濟、行業及企業數據的跟蹤與整理效率，優化信用風險評估，並協助投研人員進行多市場數據分析與交易。

德邦基金表示，公司在2024年就開始研發海納百川金融大模型聚合平台，為公司各類業務場景提供統一的大模型接入服務，2025年1月也已正式接入DeepSeek大模型。就債券投資來說，雖然DeepSeek的深度思考能力將AI的發展推向一個新的高度，但基於公募基金對投資和風控的管理要求，以及對投資者負責的原則，目前在公司固收業務場景，AI主要還是承擔投資輔助的角色，在模型協助下更高效率地完成對宏觀經濟、中觀行業和微觀企業的各類結構化數據和非結構化信息的跟蹤、收集及結構化整理，提高信用風險評估體係的運轉效率；輔助投研人員進行多市場、多品種的實時數據跟蹤分析，更高效地把握不同債券市場的整體情況，實現多市場、多品種的聯動交易，提高交易效率，把握跨市場的投資機會。

滬上一位固收投資團隊負責人表示，目前以DeepSeek為代表的各類AI技術已經逐步應用到日常的投資研究中，主要是輔助進行信息的搜索與整理，這方麵AI對效率提升很大。比如對價格走勢的整理，能夠很快給出任意時間區間的圖表，並對走勢成因進行分析。

“一直以來積極緊跟行業AI發展，自DeepSeek發布以來公司IT團隊迅速響應，前期已完成該模型的私有化部署，並積極推進該模型的應用場景落地探索。”興業基金還指出，目前公司自主研發的“興小二”債券AI交易，依托NLP和AI大模型等技術，可有效提升債券交易員詢價效率、降低合規風險。此外，公司智能投研平台利用NLP、OCR等AI技術自動分析研報並解析債券主體的產業指標，為固定收益內評提供數據支撐。

“在固定收益業務中，利率、商品、外匯的價格相互影響，而單就利率而言又會受到宏觀基本麵、資金麵、政策麵、技術麵等因素的影響。對於固定收益投資交易從業者來說，要處理的資訊、研究報告紛亂複雜。利用生成式人工智能可以自動概括生成海量資訊數據的要點，便於投資交易從業者過濾掉低信息量文本，把握投研關鍵信息，提高工作效率。”北京一位固定收益部負責人談到。

未來挑戰和機遇並存

對於DeepSeek在債券投資方麵應用帶來的難點和挑戰，德邦基金表示，一是債券投資主要是場外市場，相對股票投資來說，市場有效性相對偏弱。大模型的一大優勢是對於海量的已公開信息的收集處理，對於非公開的信息，需要另外訓練；二是因為目前人工智能要達到二階導甚至是三階導層麵的複雜數據處理，還需要經過專門的訓練；另外，目前人工智能的準確率雖然已有顯著提升，但對於容錯率較低的場景，還是需要人工幹預和驗證；因此，目前來看，債券投資領域短期內不太會延伸到具體的投資決策層麵，更多還是在輔助提升投研效率上。⠀

“AI技術也有幾個問題需要解決，否則會影響其日後的推廣和應用。首先就是信息汙染的問題。AI大模型搜集的信息有一些是虛假的，比如它援引的報告有時是不存在的，是杜撰出來的，這就要求我們在使用時注意鑒別，這就阻礙了效率的進一步提升。另外在投資領域，AI能夠獲取的被授權的數據有限，它對數據的分析能力還無法完全發揮出來。”滬上一位固收投資團隊負責人談道。

興業基金認為，主要在於債券市場的數據來源多樣且複雜，確保AI模型輸入數據準確性和完整性是關鍵挑戰。

談及未來，AI的發展為債券投資領域帶來的變革和改變，興業基金也表示，債券投資方麵，AI能夠快速處理海量結構化和非結構化數據，包括財務報表、新聞報道和社交媒體情緒，提高信息捕捉效率。在風險管理方麵，傳統方法可能依賴於曆史數據和簡單的模型，而AI可以通過實時分析和複雜的模型來識別潛在風險，比如信用違約的可能性。

德邦基金認為，隨著包括DeepSeek在內的各類國產大模型能力的不斷迭代，AI在投資端的應用場景或將不斷豐富。基金公司也將不斷推進AI大模型本地化部署，並在此基礎上探索基於公司投研框架以及基於不同基金經理投資風格的模型訓練，未來的想象空間巨大。