DeepSeek對基金業(yè)所帶來的影響，從近期的機(jī)構(gòu)招聘需求中便能窺見一斑。

2月以來，一批公募基金已開始搶跑春季招聘行情，發(fā)起新一輪“英雄帖”。而在DeepSeek本地化部署浪潮下，月內(nèi)新增的基金社會(huì)/校園招聘崗位中，圍繞人工智能相關(guān)的崗位出現(xiàn)了一定增長。

集中的人才渴求背后，是DeepSeek對基金業(yè)一時(shí)激起的千層浪潮。

當(dāng)前，多家公募已率先嘗到這一技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施為業(yè)務(wù)優(yōu)化帶來的甜頭，并普遍認(rèn)同其在推動(dòng)基金行業(yè)方面將會(huì)有毋庸置疑的影響。

而在機(jī)構(gòu)廣泛接入、拉開數(shù)智化轉(zhuǎn)型序幕后，就像許多基金公司會(huì)同時(shí)看重應(yīng)聘者的AI技術(shù)開發(fā)和后續(xù)應(yīng)用落地能力一樣， DeepSeek與基金業(yè)務(wù)鏈條的深度融合也難以一蹴而就，依然需要行業(yè)長線探索、“深度學(xué)習(xí)”。

算法、量化等崗位受關(guān)注

2月17日，華安基金同日新發(fā)布了三則信息技術(shù)類社招崗位，其中之一便是AI算法工程師。從官網(wǎng)的描述來看，該崗位負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等主流人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用，具體職責(zé)從AI算法的研發(fā)和實(shí)施、AI產(chǎn)品的系統(tǒng)開發(fā)、實(shí)際應(yīng)用場景的落地到為其他項(xiàng)目組提供技術(shù)支持，不一而足。

復(fù)雜全面的工作內(nèi)容，也要求應(yīng)聘者具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)知識。招聘信息顯示，應(yīng)聘者需要“熟練掌握常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法和工具，具備大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，如ChatGPT、ChatGLM、DeepSeek等，并對訓(xùn)練、精度/性能調(diào)優(yōu)、推理部署有完整的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。”

無獨(dú)有偶，2月11日，匯添富發(fā)布了高級IT經(jīng)理的社會(huì)招聘崗位，并明確強(qiáng)調(diào)負(fù)責(zé)AI應(yīng)用方向。該職位要求應(yīng)聘者精通Python編程，熟練掌握主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架；深入理解Transformer架構(gòu)和大語言模型原理，具備至少三年以上的大語言模型訓(xùn)練和落地經(jīng)驗(yàn)。

從職能來看，高級IT經(jīng)理的工作將分為兩方面。一方面，應(yīng)聘者要負(fù)責(zé)大語言模型的全流程研發(fā)和優(yōu)化，包括前期的數(shù)據(jù)處理、模型評測、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和部署，后期提升模型的運(yùn)行效率和推理速度。另一方面，應(yīng)聘者還要負(fù)責(zé)模型在產(chǎn)品應(yīng)用層面的最終落地，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于大語言模型的解決方案，提升公司投研風(fēng)控、市場服務(wù)等核心業(yè)務(wù)效率等。

易方達(dá)基金也在2月10日發(fā)布了關(guān)于算法研究員的校招崗位。

該崗位面向博士開放，要求應(yīng)聘者了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)場景進(jìn)行建模研究，與工程師配合進(jìn)行人工智能金融項(xiàng)目研發(fā)。同時(shí)還需要跟蹤人工智能學(xué)術(shù)研究、行業(yè)應(yīng)用的最新動(dòng)態(tài)；研究和理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法原理，將其應(yīng)用于金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)場景等。

與此同時(shí)，中小型公募基金也在廣納賢才，與機(jī)器學(xué)習(xí)緊密關(guān)聯(lián)的算法、量化等研究類崗位，是相關(guān)公司近期的招聘重心。

例如2月14日泓德基金啟動(dòng)的新一輪校園招聘中，包含算法研究員崗位。跟蹤深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新研究成果，提煉可用于投資的模型思想，復(fù)現(xiàn)并優(yōu)化相關(guān)論文，構(gòu)建有開創(chuàng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并持續(xù)迭代；研究市場微觀結(jié)構(gòu)，參與高頻因子開發(fā)測試，通過統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具實(shí)現(xiàn)高頻特征提取和低頻化工作。同時(shí)，該崗位在2024年9月便已發(fā)布并進(jìn)行了一輪招聘。

國聯(lián)基金則在2025屆春招提前批實(shí)習(xí)招聘簡章中明確招聘量化研究員，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基本知識，工作內(nèi)容之一為基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行量化選股模型研究。

不過，也并非所有公募眼下都急于增補(bǔ)技術(shù)人才儲備。從背后原因來看，一些公司是因?yàn)橐言谀Ｐ烷_發(fā)應(yīng)用方面未雨綢繆，另一些在加大投入前，仍在對模型帶來的具體效益進(jìn)行測算、觀察。

一家中型公募人士向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，公司近期沒有新的招聘動(dòng)向，可能是因?yàn)楣炯夹g(shù)部門對AI相關(guān)的研究和布局啟動(dòng)得更早，同時(shí)公司開發(fā)部門先前也已調(diào)配了更多人手支持AI相關(guān)工作。記者了解到，該基金公司近年一直在不斷探索AI與業(yè)務(wù)的融合應(yīng)用，在此次接入DeepSeek之前就已進(jìn)行過私有化模型的部署。

另一家已啟動(dòng)DeepSeek部署規(guī)劃的公募人士則告訴記者，考慮到行業(yè)目前還未到擴(kuò)張期，公司會(huì)跟隨后續(xù)行業(yè)趨勢，再去考慮AI相關(guān)人才的招聘事宜。影響公司后續(xù)經(jīng)營決策的，包括AI模型應(yīng)用的檢驗(yàn)結(jié)果、投入的成本收益分析等。

開啟基金業(yè)務(wù)生態(tài)變局

基金公司求賢若渴，與DeepSeek的落地所帶來的金融業(yè)生態(tài)變革密不可分。

春節(jié)以來，多家公募機(jī)構(gòu)對DeepSeek的部署和應(yīng)用進(jìn)展陸續(xù)公開有所發(fā)聲。進(jìn)入二月中下旬，基金公司“搶灘”新技術(shù)的浪潮仍在持續(xù)。

2月16日，財(cái)通基金、西部利得基金公開表示已完成DeepSeek大模型本地化部署，而在此之前，10余家基金公司也已在近期公開宣布對這一大模型的接入。

還有一些頭部規(guī)模的基金公司雖未公開披露在DeepSeek方面的規(guī)劃情況，但也向記者表示，公司對DeepSeek的部署和應(yīng)用開發(fā)在日前就已經(jīng)落地。區(qū)別于以鏈接方式接入，本地的私有化部署不僅保障了數(shù)據(jù)安全性與響應(yīng)效率，也提升了模型服務(wù)的性能和穩(wěn)定性。

事實(shí)上，許多公募基金也已不是第一次使用人工智能賦能業(yè)務(wù)。

2024年以來，很多中大型公募都為公司系統(tǒng)接入過多款主流人工智能模型，甚至是做過自研模型的探索。但和過往的開源模型相比，DeepSeek顯著低于同行的訓(xùn)練與推理成本，以及領(lǐng)先的可用性與使用效率，都對AI大模型應(yīng)用在基金業(yè)的鋪開產(chǎn)生了前所未有的促進(jìn)作用。

眼下，部分基金公司已經(jīng)率先體驗(yàn)到了DeepSeek對具體業(yè)務(wù)的優(yōu)化效益。

“公司基于Coze智能體平臺開發(fā)的營銷材料合規(guī)審核系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)85%以上的規(guī)則命中率，但在處理復(fù)雜條款時(shí)仍存在優(yōu)化空間。近期，通過引入DeepSeek模型對原有方案進(jìn)行升級，其出色的理解能力顯著提升了規(guī)則的識別精度，目前自動(dòng)審核準(zhǔn)確率已提升至95%以上。后續(xù)將持續(xù)優(yōu)化模型對金融領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語的適應(yīng)性?！冰i揚(yáng)基金IT部負(fù)責(zé)人向記者表示。

易方達(dá)基金則提到，接入DeepSeek后，公司借鑒DeepSeek在大模型合成數(shù)據(jù)和知識蒸餾方面的優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)，讓此前自研的金融大模型EFundGPT得到了大版本升級優(yōu)化，著重提升了專家框架和深度思考能力。

“與DeepSeek-R1結(jié)合之后，R1的強(qiáng)推理機(jī)制助力EFundGPT在公司內(nèi)的一些‘重邏輯’的場景發(fā)揮更大作用，比如智能投資研究、材料審核、智能客服、智能投顧、智能個(gè)人助手等領(lǐng)域?！币追竭_(dá)基金稱。

富國基金還在近期指出，經(jīng)過科技團(tuán)隊(duì)的探索驗(yàn)證，目前本地化部署模型在公司內(nèi)部數(shù)據(jù)加工、代碼輔助生成、文字生成、企業(yè)級RAG、研報(bào)解讀等應(yīng)用方向上達(dá)到了可用階段。

不過需要注意的是，盡管基金業(yè)對DeepSeek探索的啟動(dòng)是近乎“爆發(fā)式”的，使其與基金業(yè)務(wù)鏈條實(shí)現(xiàn)深度融合，并完成向公司利益的轉(zhuǎn)化，卻并非朝夕之間。

記者了解到，目前DeepSeek整體在市場營銷、客戶服務(wù)、公司合規(guī)、運(yùn)營管理等方面的應(yīng)用落地得比較迅速，可以圍繞內(nèi)容生產(chǎn)，對機(jī)構(gòu)工作的效率、準(zhǔn)確度等帶來改善。

相比之下，囿于開發(fā)難度、員工適應(yīng)性和驗(yàn)證周期，DeepSeek在投研領(lǐng)域體現(xiàn)實(shí)質(zhì)效用，需要的時(shí)間會(huì)相對更久。

“在投研領(lǐng)域，DeepSeek的應(yīng)用仍有較高門檻?！鼻笆鳄i揚(yáng)基金IT部負(fù)責(zé)人指出。據(jù)了解，模型在投研的應(yīng)用包括研報(bào)語義解析、事件歸因分析、重塑量化策略的研發(fā)流程、實(shí)現(xiàn)高效的因子挖掘與回測優(yōu)化等。

一家大型公募基金人士同樣表示，盡管目前公司的投研員工已有意識地在工作中盡可能多用AI，但大多主要停留在個(gè)人練手階段，許多研究員仍對接受DeepSeek的選股感到“惶恐”。相比之下，量化條線對DeepSeek更易上手，已開始嘗試用其訓(xùn)練模型，但進(jìn)度尚不明朗。

“將DeepSeek本地化部署不難，但在技術(shù)和成本的壁壘都大幅縮小之后，重要的是怎么使用AI給業(yè)務(wù)場景提供解決方案，而且不僅要在公司內(nèi)部科技系統(tǒng)落地，還應(yīng)該考慮在對客戶端的輸出和服務(wù)中體現(xiàn)出差異化?！绷碛惺茉L公募人士指出。

記者注意到，這一企盼與多家基金公司在近期進(jìn)行AI人才招聘時(shí)，對應(yīng)聘者能夠做到技術(shù)開發(fā)、應(yīng)用落地“兩手抓”的要求不謀而合。