为了探讨金融科技在AI下的变化，以Deepseek为主题进行金融科技分享，2025年3月11日，金融学院于致能楼B112会议室成功举办“DeepSeek金融科技分享会”，本次分享会聚焦AI技术驱动下的金融业态变革，探讨了技术赋能带来的机遇与挑战，为行业发展提供了前瞻性思考与实践指引。特邀业界专家李辉就DeepSeek大模型在金融领域的创新应用进行深度解读。

首先，李辉以票据风险识别为例，生动展示了DeepSeek在金融风控领域的卓越性能。基于先进的图像识别技术，DeepSeek可对海量真实票据样本进行深度学习，实现对票据真伪的精准识别与风险预警。该技术可有效应用于金融交易前的风险筛查环节，极大降低票据欺诈带来的潜在损失，为金融机构构建起智能化的安全屏障。

在金融产品设计方面，DeepSeek展现出强大的数据挖掘与分析能力。李辉以融资需求数据为例，阐述了DeepSeek如何基于数据特征，结合金融理论，为金融机构提供灵活还款方案、差异化利率定价等创新产品设计思路。与海外模型相比，DeepSeek更注重与国内金融市场特性和监管环境的适配，能够提供更贴合本土需求的解决方案，有效规避“水土不服”带来的决策风险。

随后，李辉还推荐了百度咨询和IMA两款实用工具，与DeepSeek形成优势互补，构建起完整的金融科技生态。百度咨询可为用户提供丰富的金融知识库和行业资讯，助力用户精准定位问题方向；IMA则在数据处理和分析方面提供专业支持，与DeepSeek协同提升金融分析的效率与准确性。

李辉强调，在享受AI技术红利的同时，需高度重视数据安全与伦理风险。他建议金融机构综合运用公开数据、图像数据以及自行采集数据，构建多元化的数据生态，以充分发挥大模型优势，并有效规避数据泄露、数据偏差等潜在风险。此外，李辉还以AI智能体转账为例，警示了AI系统可能面临的恶意攻击和指令误读风险，呼吁业界在设计AI系统时嵌入道德准则和安全机制，确保AI行为符合伦理规范，构建可信赖的金融科技生态。

紧接着，李辉指出，AI时代对金融人才的能力需求正从传统的单一技能向多元化、复合型转变。金融从业者需具备扎实的理论基础、熟练的工具实操能力以及丰富的行业实践经验。他建议从业者从技术层、思维层、认知层三个维度构建核心竞争力，不断学习新的金融科技工具和技术，培养创新思维与批判性思维，拓宽金融知识边界，紧跟行业前沿动态。

最后，李辉认为，大模型技术的发展将有力推动AI投顾的进步。DeepSeek凭借其对金融知识的深度理解和强大的数据分析能力，能够为投资者提供更个性化、精准的投资建议，助力金融机构实现从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转型，推动财富管理行业向智能化、个性化方向迈进。

本次分享会为金融学院的同学们提供了宝贵的交流平台与实践指导，随着DeepSeek等先进技术在金融领域的深入应用，金融行业有望迎来更加智能化、创新化的发展新阶段，同时也为大家提供了更加丰富的平台学习、发展。