本報（chinatimes.net.cn）記者劉佳 北京報道
在金融科技浪潮席捲的當下，信託行業正站在數字化轉型的關鍵路口，奮力尋求突破。
近期，華鑫信託、華能信託、長安信託以及陸家嘴信託等公司紛紛採取行動，宣布接入deepseek大模型等先進技術，以期強化運營效能與風險管理能力，為業務模式帶來顛覆性變革。
在業內人士看來，信託公司接入deepseek大模型是金融科技發展背景下的重要舉措，具有技術創新與升級、業務效能提升、合規與數據安全等多方面的積極影響。儘管目前面臨著技術瓶頸、人才儲備等挑戰，但隨著技術的不斷進步和應用的深入，信託行業有望藉助deepseek等先進技術，在金融市場中展現出更強的競爭力和創新活力。
多家信託公司接入人工智慧
deepseek作為一款先進的人工智慧大模型，憑藉其千億級海量數據和強大的語言理解和生成能力，為企業辦公場景帶來了諸多變革，使得眾多金融機構競相尋求合作機會，信託公司也不例外。
2月23日，陸家嘴信託在其官方平台宣布，公司及時啟動接入deepseek，並投入相關資源進行研究，初步掌握了相關模型調試部署能力。
在應用場景方面，陸家嘴信託嘗試了智能檢索、軟體開發輔助、數據血緣分析、場外投資數據識別、智能風控、合同對比審核等多個場景的研究。目前已落地軟體開發輔助能力，並在小範圍內推廣智能檢索應用。其中，智能檢索服務經過大量語料學習和參數優化，實現了良好的總結、檢索能力，可以極大地提高日常工作效率。
與此同時，2月20日，華鑫信託也宣布，通過前期規劃、驗證和部署，已順利完成了內網deepseek大模型部署，並順利接入各類辦公應用。
具體而言，華鑫信託接入內網部署的deepseek大模型後，辦公效率得到顯著提升。員工在撰寫報告、整理數據、審核文檔等日常工作中，能夠藉助deepseek大模型的智能輔助功能，快速對文檔內容進行校對，減少重複性勞動，將更多精力投入到創造性工作中。同時，通過本地部署，確保數據在內網環境中處理，避免數據泄露風險，同時沉澱企業的數智化資產。
此外，除了deepseek大模型在企業辦公效率、數據安全，以及數智化能力建設方面展現出顯著優勢外，還能通過定製化部署集成到企業自研平台中，進一步拓展其應用場景和價值。
如長安信託成功完成deepseek-vl2混合專家視覺語言模型、輕量deepseek-r1推理模型的私有化部署，並順利接入長安信託自主研發的「智擎 ai」平台。
長安信託表示，其搭建的deepseek-r1大模型融合投研、運營、客戶服務、風險管理等多個場景，初步具備多模態交互與精準語義解析等技術亮點，計劃在企業知識庫、財富服務響應、項目風險預警、資產組合模擬等現實場景中提供數據驅動輔助和分析建議，為業務決策、服務提升等提供有力支持。
而華能信託則是將智能投研系統全面接入deepseek大模型，實現投研能力再升級。
《華夏時報》記者了解到，基於deepseek大模型，華能信託正在開發的智慧投資顧問助手可幫助投資顧問快速獲取市場資訊、分析投資產品，並生成初步的投資建議，從而提升投資諮詢的效率和專業性。
金樂函數分析師廖鶴凱在接受《華夏時報》記者採訪時表示，信託公司接入deepseek後可以把現有的工作人員從繁複的日常文書和流程工作中解放出來，加快相關事務處理的效率，更多的時間聚焦公司業務發展本身。
「在這個過程中，信託公司通過數據處理和智能分析技術的運用，實現了流程合理化，提升了風控效率和效果。同時，該技術還有效解決了後台工作人員不足導致的客戶服務處理不及時問題，特別是在客服高峰期，客戶等待時間較長的問題得到了明顯緩解。」然而，廖鶴凱也提醒到，這一變革或將對原有的後台人員結構帶來一定衝擊。
儘管如此，但在信託公司內部，一線員工在接受《華夏時報》記者採訪時表示，他們對新技術的應用持歡迎態度。「大家普遍認為，當前公司的it系統在響應速度方面仍有待提升，因此業務部門都在想辦法擠進『第一批需求部門』，以便儘早享受到新技術帶來的便捷與高效。」
機遇與挑戰並存
雖然deepseek為信託業務模式重塑帶來了諸多機遇，但挑戰亦不容忽視。
「我國數據產量已位居世界第二，但數據資產管理仍存在多方面挑戰。」外貿信託首席戰略官兼金融科技中心總經理陶斐斐表示，近年來國家出台了一系列政策，加速推動數據要素資產化，為數字金融的發展奠定了堅實基礎。在此過程中，推進數據要素與信託制度的融合，拓展數據資產信託模式，有望成為一種創新數據管理機制，解決資產化過程中的痛點。
中企資本聯盟副理事長柏文喜同樣認為，信託公司在引入deepseek系統後，數據安全與隱私問題至關重要，需確保應用符合金融行業嚴格的法律法規，並有效防止數據泄露。同時，技術瓶頸與高昂算力成本是信託公司不得不面對的現實問題。
柏文喜對《華夏時報》記者表示，ai專業人才短缺也是信託公司在引入deepseek系統後必須解決的一大難題。由於ai技術的複雜性和專業性，信託公司需要擁有一支具備相關技能和經驗的團隊來支持系統的運行和優化。然而，當前市場上ai專業人才供不應求，這使得信託公司在人才引進和培養方面面臨巨大挑戰。
廖鶴凱亦持有同樣的觀點，他認為，接入deepseek後，對信託公司而言，短期內可能需要補充硬體支撐、擴充技術團隊對本公司的需求優化，從而會提升短期運營成本，且初期會增加各部門的工作量。長期看公司整體運營效率會大幅提升，但對數據安全和有效性評估的成本支出會顯著提升。
「從長期來看，deepseek的應用更多是賦能而非替代。它能夠提升業務效率和質量，幫助信託公司更好地應對市場競爭。」柏文喜認為，引入deepseek系統不僅僅是技術層面的革新，更涉及信託公司業務模式、組織架構和思維方式的全面變革。信託公司需要積極應對這些變化，調整自身的發展戰略和業務流程，以適應新的市場環境和技術趨勢。只有這樣，信託公司才能在激烈的市場競爭中保持領先地位，實現可持續發展。
責任編輯：孟俊蓮 主編：張志偉
