DeepSeek的生態(tài)圈正持續(xù)擴(kuò)大。日前，隨著微信宣布接入DeepSeek-R1模型，“13億用戶將搬進(jìn)DeepSeek”的預(yù)言似乎也將成真。根據(jù)AI產(chǎn)品榜公布的數(shù)據(jù)顯示，2025年1月，DeepSeek國內(nèi)APP端月活躍用戶數(shù)達(dá)3370萬；DeepSeek網(wǎng)站月訪問量超過2.56億，是豆包和Kimi月訪問量的七倍多。
如此龐大的用戶數(shù)量，到目前為止，DeepSeek被問得最多的金融問題是什么呢？《金融時報》記者在選擇啟用“深度思考（R1）”后，向DeepSeek提出了這個問題。
它給出了7類被高頻提問的金融問題，評價這些問題反映了大眾對理財、投資和風(fēng)險管理的普遍關(guān)切，主要集中在投資理財、購買股票/基金、房貸、通貨膨脹、金融騙局、退休/教育金、信用管理等方面，并給出自己的思考，同時列出“用戶常見認(rèn)知盲區(qū)”“建議行動”兩項作為衍生回答。具體來看包括：
1. 如何開始理財/投資？
2. 現(xiàn)在應(yīng)該買股票/基金/加密貨幣嗎？
3. 房貸/車貸決策問題
4. 如何應(yīng)對通貨膨脹？
5. 金融騙局識別
6. 退休/教育金規(guī)劃
7. 信用管理問題
DeepSeek提出三種用戶常見認(rèn)知盲區(qū)，一是低估復(fù)利威力，如每月定投1000元，年化8%，30年可達(dá)150萬；二是高估短期收益，如A股長期年化約7%-10%，但年度波動常達(dá)±20%；三是忽視隱性成本，如基金申購費(fèi)、管理費(fèi)對長期收益的侵蝕效應(yīng)。
DeepSeek給出了三種建議，一是知識儲備，推薦Coursera《個人理財規(guī)劃》或《金融市場》課程；二是工具實踐，用模擬炒股APP（如Investopedia Simulator）試水；三是專業(yè)咨詢，復(fù)雜稅務(wù)/遺產(chǎn)問題需聯(lián)系CFP持證人。
一位金融人士告訴《金融時報》記者，上述回答是具有一定專業(yè)性的。在作答最后，DeepSeek還特別表明，金融決策需高度個性化，以上建議僅供參考。
值得一提的是，DeepSeek-R1在作答時展現(xiàn)的強(qiáng)大邏輯思維能力令記者眼前一亮。對于記者提出的問題，它首先分析，需要回憶一下之前和其他用戶互動的情況；接下來，分析了為什么這些問題會被頻繁提問；然后，它表示需要確認(rèn)是否有一些問題在特定時間段內(nèi)變得熱門；另外，給出了“用戶可能缺乏基礎(chǔ)的金融知識，導(dǎo)致他們反復(fù)詢問一些基本概念”的結(jié)論，并判斷需要根據(jù)用戶的知識水平，以便提供合適的解釋，避免使用過于專業(yè)的術(shù)語，或者相反，過于簡化的回答。
此外，DeepSeek-R1還對需要考慮不同地區(qū)的用戶可能有不同的常見問題進(jìn)行闡述，例如，美國的用戶可能更關(guān)心 401(k）或IRA退休計劃，而中國用戶可能更關(guān)注住房公積金或理財產(chǎn)品的選擇。因此，在回答時要考慮到地域差異，或者在無法確定用戶所在地區(qū)時，提供較為通用的建議。
DeepSeek-R1判斷，金融問題往往涉及敏感信息，比如個人收入、債務(wù)狀況等，用戶可能在提問時不會提供詳細(xì)信息，因此需要其在回答時強(qiáng)調(diào)一般性建議，并建議他們咨詢專業(yè)的財務(wù)顧問以獲得個性化的指導(dǎo)。還要注意合規(guī)性問題，確?；卮鸱舷嚓P(guān)法律法規(guī)，不提供具體的投資建議，尤其是涉及個股推薦或市場預(yù)測時，需要避免法律風(fēng)險，保持中立和客觀。
記者了解到，目前在金融領(lǐng)域DeepSeek在智能客服助手、理財營銷、產(chǎn)品咨詢、證券投研、風(fēng)控、信貸審核等場景，均已有不同程度的試點應(yīng)用。不過，暫時未涉及到復(fù)雜交易領(lǐng)域。
“AI技術(shù)正經(jīng)歷從‘工具性應(yīng)用’向‘系統(tǒng)性重構(gòu)’的轉(zhuǎn)變，DeepSeek等技術(shù)突破將進(jìn)一步推動AI在金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)的深度應(yīng)用，并加速多模態(tài)AI融合（文本、圖像、語音協(xié)同）和自主決策代理的發(fā)展。在金融行業(yè)，AI風(fēng)控系統(tǒng)能實時識別異常交易，降低欺詐風(fēng)險，并減少人工審核成本?！遍L城證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家汪毅對《金融時報》記者表示，不過，AI的普及仍面臨標(biāo)準(zhǔn)化與倫理問題，尤其是在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，需建立數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和算法可解釋性標(biāo)準(zhǔn)，以防止技術(shù)濫用。
來源:金融時報