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            DeepSeek被問最多的金融問題是什么?

            發布時間:2025-02-20 閱讀量:

            DeepSeek的生態圈正持續擴大。日前,隨著微信宣布接入DeepSeek-R1模型,“13億用戶將搬進DeepSeek”的預言似乎也將成真。根據AI產品榜公布的數據顯示,2025年1月,DeepSeek國內APP端月活躍用戶數達3370萬;DeepSeek網站月訪問量超過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、投資和風險管理的普遍關切,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“用戶常見認知盲區”“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. 現在應該買股票/基金/加密貨幣嗎?

            3. 房貸/車貸決策問題

            4. 如何應對通貨膨脹?

            5. 金融騙局識別

            6. 退休/教育金規劃

            7. 信用管理問題

            DeepSeek提出三種用戶常見認知盲區,一是低估復利威力,如每月定投1000元,年化8%,30年可達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±20%;三是忽視隱性成本,如基金申購費、管理費對長期收益的侵蝕效應。

            DeepSeek給出了三種建議,一是知識儲備,推薦Coursera《個人理財規劃》或《金融市場》課程;二是工具實踐,用模擬炒股APP(如Investopedia Simulator)試水;三是專業咨詢,復雜稅務/遺產問題需聯系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在作答時展現的強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,它表示需要確認是否有一些問題在特定時間段內變得熱門;另外,給出了“用戶可能缺乏基礎的金融知識,導致他們反復詢問一些基本概念”的結論,并判斷需要根據用戶的知識水平,以便提供合適的解釋,避免使用過于專業的術語,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的用戶可能有不同的常見問題進行闡述,例如,美國的用戶可能更關心 401(k)或IRA退休計劃,而中國用戶可能更關注住房公積金或理財產品的選擇。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、債務狀況等,用戶可能在提問時不會提供詳細信息,因此需要其在回答時強調一般性建議,并建議他們咨詢專業的財務顧問以獲得個性化的指導。還要注意合規性問題,確保回答符合相關法律法規,不提供具體的投資建議,尤其是涉及個股推薦或市場預測時,需要避免法律風險,保持中立和客觀。

            記者了解到,目前在金融領域DeepSeek在智能客服助手、理財營銷、產品咨詢、證券投研、風控、信貸審核等場景,均已有不同程度的試點應用。不過,暫時未涉及到復雜交易領域。

            “AI技術正經歷從‘工具性應用’向‘系統性重構’的轉變,DeepSeek等技術突破將進一步推動AI在金融、醫療、制造等行業的深度應用,并加速多模態AI融合(文本、圖像、語音協同)和自主決策代理的發展。在金融行業,AI風控系統能實時識別異常交易,降低欺詐風險,并減少人工審核成本。”長城證券首席經濟學家汪毅對《金融時報》記者表示,不過,AI的普及仍面臨標準化與倫理問題,尤其是在醫療、金融等領域,需建立數據隱私保護和算法可解釋性標準,以防止技術濫用。

            來源:金融時報


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