DeepSeek，中文名杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 ，是一家专注于AI领域的创新型企业，自 2023 年 7 月 17 日成立以来，便在大语言模型（LLM）及有关技术的开发上持续发力，力求探索人工智能的无限可能。其研发的大语言模型，通过对海量文本数据的学习，能够理解和生成自然语言，在众多自然语言处理任务中展现出卓越的能力。

　　从核心技术来看，DeepSeek 深层次地融合了自然语言处理、机器学习、大数据分析等前沿科技。在自然语言处理方面，它能够精准地理解人类语言的语义、语法和语用，无论是日常对话、专业文档，还是隐晦的隐喻表达，都能剖析到位，这为其与用户的高效交互奠定了坚实基础。机器学习技术则赋予了 DeepSeek 强大的学习能力，它可以从大规模的数据中自动学习模式和规律，并一直在优化自身的算法和模型，实现自我提升。比如在面对新的文本数据时，能快速学习其中的语言模式和知识要点，从而在后续的任务中更好地应用。而大数据分析技术，让 DeepSeek 可处理和分析海量的文本数据，挖掘其中隐藏的信息和价值，为模型的训练和优化提供有力的数据支持 。

　　在 AI 领域，DeepSeek 已成为不可忽视的重要力量。其发布的一系列大语言模型，如 DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 以及 DeepSeek-R1 等，在性能和成本上展现出独特优势，部分模型在多项评测中成绩斐然，甚至超越了一些主流开源模型，比肩国际领先水平。这些模型不仅在学术界引发了广泛关注，也在产业界得到了积极应用，推动了 AI 技术在不相同的领域的落地与发展。

　　在金融行业，数据量庞大且复杂，传统的数据处理方式往往效率低下。而 DeepSeek 凭借其强大的自然语言处理和机器学习能力，能快速处理海量的金融数据。在智能风控领域，金融机构天天都会产生大量的交易数据，DeepSeek 可以实时分析这一些数据，快速识别出潜在的风险交易，如异常的资金流动、欺诈行为等，大幅度的提升了风控的效率和准确性 。

　　在金融舆情分析方面，DeepSeek 能够实时监测和分析海量的新闻资讯、社会化媒体评论、研究报告等非结构化数据，及时捕捉到与金融市场相关的舆情信息。它能够迅速判断舆情的情感倾向，是正面、负面还是中性，以及对金融市场的影响程度。在某一重大政策发布后，DeepSeek 能迅速梳理出各大媒体和市场参与者的观点和反应，帮助金融人在短时间内了解市场动态，为决策提供及时的支持。传统的舆情分析需要金融人手动浏览大量的信息，耗费大量的时间和精力，而 DeepSeek 的应用，使得这一过程变得高效且精准。

　　DeepSeek 还能在个性化投资组合生成中发挥及其重要的作用。它能够准确的通过投资者的风险偏好、投资目标、资产规模等多维度信息，快速分析市场上数千种金融理财产品，运用复杂的算法和模型，在短时间内为投资者量身定做出最优的投资组合方案。这一过程如果依靠人工完成，不仅需要金融人具备深厚的专业相关知识和丰富的经验，而且会花费大量的时间进行计算和分析。而 DeepSeek 的介入，快速缩短了投资组合生成的时间，让金融人能够更高效地服务客户。

　　在投资决策方面，DeepSeek 的数据分析和预测能力为金融人提供了科学依据。以股票投资为例，DeepSeek 可以对历史股价数据、公司财务报表、宏观经济指标、行业动态等大量数据来进行深入分析，挖掘其中的潜在规律和趋势。通过机器学习算法，它能够建立精准的股价预测模型，预测股票在市场上买卖的金额的走势和波动情况。在分析某科技公司的股票时，DeepSeek 不仅会考虑该公司的营收、利润、市场占有率等基本面数据，还会分析行业的竞争格局、技术创新趋势、政策法规变化等因素，综合这一些信息，为金融人提供关于该股票是否值得投资、何时买入或卖出的建议。

　　在风险评估方面，DeepSeek 同样表现出色。它可以对金融理财产品的风险做全面、准确的评估。对于一款复杂的结构化金融理财产品，DeepSeek 能够分析其底层资产的质量、收益来源、风险敞口等因素，运用风险评估模型，计算出该产品的风险等级和潜在损失概率。在评估一款房地产信托产品时，DeepSeek 会考虑房地产市场的供需情况、房价走势、开发商的信用状况、项目的地理位置等因素，为金融人提供关于该信托产品风险的详细评估报告，帮助金融人在投资决策中充分了解风险，做出合理的决策。

　　智能投顾是 DeepSeek 推动的创新业务模式之一。它通过算法和模型，为投资者提供自动化、个性化的投资建议和资产配置方案。投资者只需在智能投顾平台上输入自己的风险偏好、投资目标、投资期限等信息，DeepSeek 就会依据这一些信息，结合市场数据和投资策略，为投资者制定出适合的投资组合。这种模式打破了传统投顾服务的高门槛，让更多的普通投资者能够享受到专业的投资建议，拓宽了金融服务的覆盖面。

　　量化交易也是 DeepSeek 助力金融人开拓的创新业务领域。它利用数学模型和计算机算法，对金融市场的历史数据做多元化的分析和回测，挖掘出具有统计学意义的交易机会和规律，从而制定出交易策略。在股票市场中，DeepSeek 能够最终靠对大量历史股价数据和交易数据的分析，发现某些股票在特定市场条件下的价格波动规律，金融人依据这一些规律制定量化交易策略，实现自动化的交易操作。量化交易不仅提高了交易效率，还可避开人为情绪对交易决策的影响，为金融行业带来了新的盈利模式和发展机遇。

　　DeepSeek 所依托的 AI 技术处于加快速度进行发展和更新的阶段，新的算法、模型和应用不断涌现。这就要求金融人必须持续学习，紧跟技术发展的步伐。以深度学习算法为例，从早期的简单神经网络到如今复杂的 Transformer 架构，其发展历史充满了创新和变革。金融人要一直学习新的算法原理、模型架构以及应用场景，才能更好地利用 DeepSeek 进行金融分析和决策。

　　在实际应用中，金融人可能会面临模型调优、参数设置等技术难题。不同的金融场景和数据特点，要选择合适的模型和参数，才可以做到最佳的分析效果。在信用风险评估中，使用 DeepSeek 进行建模时，需要金融人根据历史数据的特征，合理调整模型的参数，如学习率、正则化系数等，以确保模型能够准确地评估风险。然而，这些技术细节对于非技术背景的金融人来说，往往具有一定的难度，要消耗大量的时间和精力去学习和掌握。

　　在金融领域，数据是核心资产，包含着大量客户的敏感信息，如个人身份、财务情况、交易记录等。使用 DeepSeek 时，数据的收集、存储、传输和使用的过程中都存在安全风险。如果数据泄露，不仅会给用户带来严重的损失，如个人隐私信息被滥用、资金被盗刷等，还会对金融机构的声誉造成极大的损害，导致客户信任度下降，业务量减少。

　　从技术层面来看，网络攻击手段日益复杂多样，黑客可能会利用系统漏洞，入侵金融机构的数据库，获取 DeepSeek 所使用的数据。在数据存储环节，如果加密措施不到位，数据就容易被窃取。在数据传输过程中，若采用的网络协议不安全，数据可能会被截获和篡改。从管理层面来说，内部人员的操作失误、权限管理不当等也可能会引起数据泄露。某金融机构曾因员工误将包含客户敏感信息的数据上传至未加密的公共云存储平台，导致数据泄露，引发了严重的信任危机。

　　随着 DeepSeek 等 AI 技术在金融领域的广泛应用，一些基础的、重复性的金融岗位正面临被替代的风险。传统的银行柜员，其主要工作是办理存取款、转账汇款等常规业务，这些工作流程相对固定，容易被自动化和智能化的系统所取代。如今，许多银行都推出了自助柜员机、网上银行和手机银行等服务，客户能通过这些渠道自行完成大部分业务操作，大大减少了对人工柜员的需求。

　　在金融数据处理和分析领域，一些初级分析师的工作也可能被 AI 技术所替代。DeepSeek 能够快速处理和分析海量的金融数据，生成准确的分析报告，其效率和准确性往往高于人工操作。在股票市场分析中，DeepSeek 可以实时跟踪数千只股票的价格走势、成交量等数据，并结合宏观经济数据和行业动态，快速分析出市场趋势和投资机会，这使得一些从事简单数据统计和分析的初级分析师面临失业风险。这也导致金融行业内部的岗位竞争愈发激烈，金融人需要不断提升自己的核心竞争力，才能在就业市场中占据一席之地。

　　金融人应积极主动地参加各类与 AI 技术相关的培训课程，这些课程可以是线下的专业培训，也可以是线上的在线学习平台提供的课程。像 Coursera、edX 等在线学习平台，就提供了丰富的人工智能、机器学习相关课程，涵盖从基础理论到实际应用的各个层面。金融人可以根据自己的基础和需求，选择适合自己的课程进行系统学习。一些知名高校也会开设相关的短期培训课程，如清华大学、北京大学等，这些课程通常由行业内的专家学者授课，内容前沿且实用。

　　参加学术研讨会和行业论坛也是提升技术素养的重要途径。在这些研讨会上，金融人可以与来自不同领域的专家学者、行业从业者进行深入交流，了解 AI 技术在金融领域的最新应用案例和研究成果，拓宽自己的视野。每年举办的世界人工智能大会、中国国际金融科技论坛等，都会汇聚众多行业精英，分享最新的技术趋势和应用实践。通过参与这些活动，金融人能够第一时间掌握行业动态，学习到最新的技术知识和应用经验。

　　金融人要学会从海量的数据中挖掘出有价值的信息，这需要掌握一定的数据挖掘和分析方法。数据挖掘是从大量的数据中发现潜在模式和规律的过程，常用的方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。在分析客户的消费行为数据时，可以运用聚类分析方法，将客户按照消费习惯、消费金额等特征进行分类，从而更好地了解不同客户群体的需求，为精准营销提供依据。

　　利用 DeepSeek 进行数据分析和解读，能够为金融决策提供有力支持。在投资决策中，金融人可以利用 DeepSeek 对市场数据、行业数据、公司财务数据等进行综合分析，预测市场趋势和投资风险。在分析某一行业的投资机会时，DeepSeek 能够最终靠对行业历史数据、政策法规变化、市场竞争格局等多方面信息的分析，为金融人提供关于该行业未来发展趋势的预测，帮助金融人判断是否值得投资以及何时进行投资。

　　金融人与技术人员的合作是推动 DeepSeek 在金融领域创新应用的关键。在一个项目中，金融人可以凭借自己对金融业务的深入理解，提出业务需求和问题，而技术人员则能够应用专业的技术知识，利用 DeepSeek 开发出相应的解决方案。在开发智能风控系统时，金融人能够给大家提供关于风险评估指标、风险案例等方面的业务知识，技术人员则依据这一些需求，运用 DeepSeek 的算法和模型，开发出能够实时监测和评估风险的系统。

　　双方还可以共同开展研究项目，探索 DeepSeek 在金融领域的新应用场景和创新模式。通过跨领域的合作，能够充分的发挥双方的优势，实现资源共享和优势互补，推动金融行业的创新发展。一些金融机构与科技公司合作，共同研发基于 DeepSeek 的智能投顾平台，为投资者提供更个性化、智能化的投资服务。这种合作模式不仅提升了金融服务的质量和效率，也为金融机构和科技公司带来了新的业务增长点。

　　DeepSeek 与金融人之间的关系紧密而复杂，它既为金融人带来了前所未有的机遇，也带来了诸多挑战。但毋庸置疑的是，DeepSeek 慢慢的变成了金融行业变革的重要驱动力，正深刻地改变着金融人的工作方式和职业发展路径。

　　展望未来，随技术的慢慢的提升和应用的深入拓展，DeepSeek 在金融领域的发展前途将更加广阔。它有望在金融风险管理、智能投顾、量化交易等领域发挥更大的作用，推动金融行业朝着更加智能化、高效化、个性化的方向发展。

　　对于金融人来说，积极拥抱 DeepSeek 等新技术，提升自身的技术素养和综合能力，是在这个快速变化的时代中实现自身价值的关键。只有不断学习、不停地改进革新，才能在金融科技的浪潮中把握机遇，迎接挑战，书写属于自身个人的职业辉煌篇章。

　　3月20日，十四届全国政协原常委、文化文史和学习委员会原主任吴英杰受贿案一审开庭。吴英杰被控利用职务便利，为相关的单位和个人，在工程承揽和企业经营等事项上提供帮助，非法收受他人财物，共计折合人民币3.43亿余元。吴英杰1956年12月生，山东昌邑人。

　　一线调查丨供应商“堵门”风波平息！“化债”前提下， 哪吒汽车4月将到账30亿元资金，否认三大工厂停摆

　　每经记者：李星 黄辛旭 每经编辑：孙磊经历了供应商“堵门”风波之后，哪吒汽车的总部又变得静悄悄。图片来自：每经记者 黄辛旭 摄3月20日下午，《每日经济新闻》记者来到了位于上海市普陀区的哪吒汽车总部，此时讨债的供应商已经不见踪影。

　　近日，外卖平台户户送在其官网发布了重要的公告称将于2025年4月7日结束在香港的业务。对于退出的原因，户户送只是含糊表示“香港的食品配送市场有多个特定因素，促使我们考虑户户送的未来”，迫于无奈决定终止香港业务。

　　“千禾0”酱油检测出镉引发关注，“千禾0”竟然只是个商标，无关零添加？客服：是否是零添加，可参考配料表。

　　3月20日（发布），河南洛阳。洛阳兴洛湖底发生塌陷，湖水几近干涸 湖底淤泥，官方回应:正在处理当中。

　　湖北大学一女生已失联6天，家属：失联3天后校方才告知，手机信号最后消失在距校约一公里处。妈妈：在湖边椅子上发现女儿衣物

　　3月20日，武汉一女大学生失联已6天，母亲发视频称刚刚得知：在湖边椅子上发现女儿衣物

　　近年来，伴随国家安全教育的不断深入，全民维护国家安全意识慢慢地加强，慢慢的变多的快递从业人员能够关注辨别禁寄物品、可疑人员，积极向国家安全机关反映，为及时遏止非法寄递，有效维护国家安全发挥了积极作用。

　　从2024年12月14日韩国国会表决通过尹锡悦弹劾案并提交至韩国，案件审理至今接近100天，超过前总统卢武铉和朴槿惠，刷新韩国总统弹劾案的最长审理纪录。

　　3月19日，有网友在社交平台称，山西晋中一高校有女生校内产子，引发关切。视频显示，救护车停靠在路旁，周围有人站着围观，一名身着护士服的人疑似怀中抱着婴儿走上救护车。