国产大模型DeepSeek热潮正在席卷金融业，包括银行、券商、基金和保险等行业。最近，又有近10家券商宣布完成了DeepSeek-R1的本地化部署。至此，至少已有16家券商在探索DeepSeek模型的应用。

业内人士认为，从长期来看，券商将受益于大模型技术的发展与AI应用的加速落地，这有助于提升业务效率，拓宽金融科技护城河。然而，在短期内，投资者需要警惕二级市场跟风式概念炒作。

多家券商已经快速行动起来，宣布完成DeepSeek-R1模型的本地化部署。这些券商包括国泰君安、国金证券、中泰证券、兴业证券等。多家券商表示，已将DeepSeek融入公司多个核心业务领域，如信息检索、文档处理、行业研究、市场研判、辅助软件研发、辅助制定营销方案、合规问答、业务办理指引等。

例如，中金财富证券宣布完成与DeepSeek-R1大模型深度融合，不仅实现了智能投顾助手IC-Copilot的升级迭代，还构建了投顾服务领域的“热点发现-资讯处理-策略生成”三位一体的服务生态。光大证券则基于华为NPU算力平台实现国产化适配，并自主研发知识库构建引擎和多模态数据处理框架，大幅降低大模型应用成本。华安证券也已完成DeepSeek的本地化部署及场景适配，初步打造了AI中台，为后续业务的智能化升级提供支持。

事实上，一些券商早在2024年就开始积极拥抱DeepSeek等模型。中信建投证券在2024年上半年便接入了DeepSeek大模型，推动人工智能技术在风险管控及业务创新等领域深度应用。广发证券也在2025年春节前完成了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的接入，并上线了基于DeepSeek的微信小程序，赋能投顾和全公司员工开展客户服务。

目前，DeepSeek主要供内部员工使用，目的是提升客户服务的深度和响应速度。部分产品正在积极探索直接面向客户的场景，很快会进入内部测试阶段。从记者采访所获反馈来看，DeepSeek的优势主要体现在提升效率方面，能够辅助投顾、投研、合规等日常工作，使其提质增效。

例如，中金财富证券通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，自动化解析政策、行业研报、上市公司公告等非结构化文本，显著提升信息处理效率与决策精准度。中泰证券利用DeepSeek创建了215个知识库，成功应用于运营助手、制度库问答等场景，为公司员工提供问答服务，且问答精确度超过95%。

券商利用开源技术开展创新应用并非新鲜事。近两年，不少券商尝试借助各种开源技术自建智能助手、证券垂类大模型、智能中台等。随着DeepSeek模型在证券行业的逐步渗透，将极大地加快券商自研创新系统的迭代速度。

国泰君安研发了业内首个千亿参数的多模态证券垂类大模型——“君弘灵犀”，并将大模型能力全面融入客户数字化服务体系。兴业证券搭建了数智中台，支持多种开源大模型接入及融合应用，进一步提升了研发效能。西南证券也完成了DeepSeek的本地部署与适配，高效赋能知识查询与问答，并计划扩展至更多核心业务领域。

业内人士称，DeepSeek凭借低成本、高性能的特性，在业内的渗透速度令人瞩目。借助DeepSeek模型，券商在数字化转型进程中有望突破传统高投入、高算力的研发模式，加速金融科技的全面迭代。本地化部署大模型或将成为金融企业的普遍选择，以满足数据安全性的要求。