方洁 付宏：DeepSeek——金融业智能化变革的新引擎

主要观点总结

本文介绍了中国自主研发的DeepSeek技术在金融行业数字化转型中的战略作用。DeepSeek通过其独特的技术哲学和架构设计，实现了从通用智能到领域智能的理论重构，引领了金融行业的智能化转型。文章从范式突破、生态进化、人机协同三个方面详细阐述了DeepSeek带来的变革，并指出技术普惠性对金融业权力结构的影响。最后，文章强调了金融从业者能力结构的转型和制度设计的重要性。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek实现了从通用智能到领域智能的转变

DeepSeek构建了垂直场景深度适配的技术范式，在金融领域实现了从技术工具到生态架构的跃迁，深刻改变了金融业的价值创造逻辑和行业竞争格局。

关键观点2: DeepSeek的技术架构具有突破性

其算法设计逻辑认知优先，具备动态知识融合机制和多模态协同的认知升维能力。

关键观点3: DeepSeek引发了金融业权力结构的深层变革

其开源架构与模块化设计构建了去中心化的技术生态，打破了传统行业定律，为中小机构创造了差异化的价值锚点。

关键观点4: DeepSeek重塑了金融从业者的价值创造方式

通过人机协同的认知升维，重新定义了金融从业者的价值创造方式，构建了人机认知交互机制。

文章预览

              　 人工智能技术正以前所未有的力量重构社会生产与生活范式。在这一浪潮中，中国自主研发的DeepSeek凭借其独特的技术哲学与架构设计，成为撬动金融行业数字化转型的战略支点。相较于国际主流AI模型对通用语义生成的执着追求，DeepSeek开创性地构建了垂直场景深度适配的技术范式，在金融这一高壁垒领域实现了从技术工具到生态架构的跃迁。这种突破不仅体现在效率提升层面，更深刻改变了金融业的价值创造逻辑与行业竞争格局。 　　 一、范式突破：从通用智能到领域智能的理论重构 金融业的智能化转型长期面临“技术悬浮”的困境。通用型AI模型虽具备强大的自然语言处理能力，却难以穿透金融业务特有的复杂场景壁垒——从非结构化文档解析到动态风险建模，从多源异构数据整合到实时监管适配，这些核心需求要求技术 ………………………………