专题｜基于DeepSeek的证券业AI Agent平台分析与实践

文/湘财证券股份有限公司总裁助理兼信息技术中心总经理 邓纲

湘财证券股份有限公司 李鹏 王郑毅 刘文贵 吴星谕

证券公司推进DeepSeek与AI Agent平台结合的思考

当前，无疑正处于AIGC应用的拐点时刻。一方面，DeepSeek的性能已经达到高智商人类的水平，许多此前由于基础能力不足而无法实现的场景，如今得以落地。另一方面，DeepSeek的开源使得券商行业能够实现高质量模型的私有化部署，进一步推动了行业的技术进步与应用落地。

DeepSeek通过算法与系统软件的协同创新，在有限算力下突破了大模型的性能瓶颈。算法上，采用创新的MoE架构和共享专家设计，压缩通用知识，减少冗余，并通过负载均衡算法提高训练效率。系统软件层面，通过双向流水并行、FP8混合精度计算及低精度通信策略，降低了计算和通信开销。这些创新显著降低训练成本，为证券业在算力有限的情况下发展AIGC提供了重要启示。DeepSeek的实践表明，性能优化是一个不断进化的过程，大模型领域仍有广泛改进空间。

在当前数字化与智能化的浪潮中，证券公司面临着智能化转型压力。如何借助人工智能、大数据、云计算等先进技术，实现业务架构与模式的创新，进而突破传统局限，是决定券商未来竞争力的关键。在AIGC技术日新月异与金融市场快速变化面前，传统的人工操作与低效的决策模式已难以满足行业需求，技术创新的引领作用愈发显现。AI Agent平台正是在这一背景下应运而生，成为推动证券公司智能化转型的核心利器。

DeepSeek大模型与AI Agent平台结合的核心价值，首先体现在它对大模型技术的深度整合与应用研发的灵活性上。DeepSeek V3模型将智能体技术与金融业务需求精准对接，DeepSeek R1创新的深度思考模式赋予金融应用信息提炼、自我修正和优化的能力，两者通过高效的技术架构打破了人工干预的瓶颈，提升了自动化和智能化的渗透程度。与传统开发模式相比，DeepSeek Coder实现了开发难度的降低，AI Agent平台实现了开发效率的提升和开发成本的降低，使得技术团队能够将精力集中于创新应用与复杂业务需求的实现。平台上直观的Prompt编排界面和高质量的RAG引擎，将技术与业务流程深度结合，推动业务创意的迅速落地，实现了技术从实验室到落地的快速转化。

另外，平台的低代码特性，突破了技术与业务之间的沟通障碍，赋能业务部门，在没有技术背景的前提下自主构建与迭代AI应用。这种能力不仅使得业务部门能够快速响应市场变化，提高决策效率，还能通过实时的调整与优化，保持对外部环境的敏感性和适应性，进而在竞争激烈的市场中占据主动。而平台所提供的高复用性、可视化的知识库管理系统与灵活的流程编排机制，为证券公司提供了强大的原子能力支持，确保了跨业务线的协同效应和运营效率的持续提升。

更为深远的是，DeepSeek大模型与AI Agent平台并非仅是技术工具，它重新定义了金融业务创新与智能化的边界。通过与人工智能的深度融合，平台不仅是提升业务效率的催化剂，更是推动证券公司持续创新的驱动力。在AI技术发展迅速的今天，两者以其独特的优势，帮助证券公司重构了业务逻辑与生产力的关系，赋能其在未来金融生态中稳步前行。

基于DeepSeek的AI Agent平台技术架构设计

湘财证券一直视金融科技是推动业务转型与发展的重要引擎，且在当今数字化浪潮中，技术与业务的深度融合已成为竞争力差异化的关键。作为行业内的“积极探索者”，湘财证券从未满足于现有的技术路径，而是不断突破创新，以自主研发为核心，形成了一套独具特色的数字化战略。特别是在面临业务需求的多样性与技术变革的快速迭代时，公司突破传统开发模式的瓶颈，尝试低代码平台和DeepSeek深度思考技术的融合，以更高效、灵活的方式实现对智能化需求的快速响应。

展开全文

在深入对比分析了业内顶尖AI Agent厂商的技术方案后，湘财证券结合自身独特的业务场景与发展需求，搭建了一套深度定制化的AI Agent平台。该平台搭载了私有化部署的DeepSeek R1模型，不仅涵盖了定制化智能体、数据检索通道、提示词工程、工作流编排等模块，还包括运营维护平台、后端服务平台和可视化工作室，构建了一个全方位的数据与智能研发体系。这一体系进一步打破了数据孤岛，将湘管家App、企业微信、百宝湘App等多渠道业务系统与IM工具紧密连接，推动了信息流与业务流的交会对接。这一体系的实现，离不开湘财证券多年来在大数据平台数据、交易柜台数据、向量知识库和外部资讯等数据资产的沉淀。

图 基于DeepSeek的湘财证券AI Agent平台架构图

AI Agent平台的核心竞争力在于对多项原子能力的深度融合。平台不仅整合了“6+”家顶尖厂商的大模型资源与自研的湘伴大模型，还构建了超过14个业务知识库，并在证券领域创新推出了21项特色实用工具。基于DeepSeek R1的高质量与长时思考特性，研发了具备边思考边执行的深度思考节点，同时构建了深度检查节点，用于对工作流执行情况进行完整性校验。至今，平台已成功对接并满足了超过12个业务部门的需求，展示了超预期的业务支撑能力与技术创新实力。

湘财证券选择DeepSeek作为平台的核心大脑，选择低代码作为平台的核心支撑，不仅仅是技术层面的简化，更是一种前瞻性的布局，旨在加速业务创新与技术协作的效率。其中，低代码平台的引入有效降低了技术门槛，使得业务团队能够直接参与到应用开发的全过程，形成了业务与技术的高度融合与协同创新。平台的模块化设计则使得各业务部门可以根据需求灵活定制与快速迭代，确保了系统在安全性、可扩展性和高效性上的平衡。同时，平台还强化了版本控制与团队协作功能，确保了研发过程的高效管理与透明性，提高了开发效率和项目成功率。基于DeepSeek的AI Agent平台无疑将在推动金融科技创新、提升业务效能、驱动行业变革等方面发挥重要作用，助力公司在市场竞争中保持金融科技领先。

DeepSeek与AI Agent平台推动业技融合向创新式发展转变

数字化转型已成为券商提升核心竞争力的关键驱动力，而业务与技术的深度融合是这一转型的关键所在。湘财证券明确将“以客户为中心，以金融科技赋能公司战略发展”作为数字化转型目标，通过不断推动金融科技与证券业务的深度融合，打破传统的业务边界，构建起更加高效、灵活的业务运营模式。信息技术不再是单纯的支撑保障力量，而是转变为引领和驱动业务创新的重要引擎，可直接促进公司业绩的增长和市场竞争力的提升。

在这一过程中，湘财证券构建了“业技融合共建会”这一跨部门协作平台，作为技术与业务之间的桥梁，推动双方的深度合作与相互理解。通过聚焦技术热点与业务痛点，明确短期与中期的发展路径，该平台为金融科技应用在证券业务中的落地奠定了坚实基础。尤其是在DeepSeek的热度下，自主可控大模型的智能表现首次征服各个业务条线，以及在AI Agent平台的赋能下，证券业务能够在智能交互、数据分析、客户服务、风险管理等多个维度实现智能化提升。AI技术不仅仅是对现有业务流程的优化，更是在新的业务场景中催生出具有高潜力、示范性和创新价值的应用，从而在业务模式上实现突破。

这种跨领域的协同效应为湘财证券提供了持续创新的能力，同时也推动了信息技术与业务需求的良性循环。技术与业务的深度融合，使得公司能够在瞬息万变的市场环境中保持灵活性，快速响应客户需求，并通过精益化管理和敏捷服务提升客户体验。通过长期的机制优化和资源整合，湘财证券不仅实现了IT与业务需求的相互匹配，也形成了一个持续优化的闭环，确保了数字化转型的长期成功与持续发展。

AI Agent平台从理论到落地的全流程实践

在DeepSeek大模型赋能的框架下，AI Agent平台的构建和实践经历了从理论到落地的全流程优化，湘财证券的实践进一步体现了AIGC技术在证券业务中的巨大潜力和深度应用。平台的推动秉持自上而下的推进框架，确保高层领导深刻理解并支持AIGC技术的前景，从而为技术落地和业务价值创造提供双重保障。这个过程不仅关注技术的实现，更强调精准洞察业务需求和识别高价值场景，并通过跨部门协作机制，构建了由业务专家、数据专家和AI工程师组成的核心团队，确保能够从复杂的业务场景中提炼出能够驱动业务增长、提升客户体验和增强企业竞争力的关键领域。为了保证AI Agent的高效落地与可持续发展，团队基于DeepSeek大模型的能力，制定了系统化、标准化的项目实施流程。从智能体选型、知识库配置、工具自定义，到工作流设计、部署测试及上线实施等环节，确保每个步骤都符合明确的标准和规范。这一标准化流程优化了AI Agent的开发效率和质量，推动了AIGC技术架构的沉淀，并持续积累AI应用开发的能力，确保了技术的可复用性和可持续性。这一过程中，标准化工作流程不仅是技术落地的保障，也是跨部门合作、软硬件资源整合和技术能力提升的关键驱动力，推动了AIGC技术在证券行业的深度融合和创新。

在业务知识沉淀方面，团队不满足于传统的知识管理模式，而是着眼于全面、精准和高效的知识体系结构，涉及证券业务知识、监管法律法规和公司规章制度等多个维度，提升信息查询与处理的效率和交互体验。通过结合自然语言处理和机器学习技术，赋能智能问答与信息检索应用，使其不仅能满足内部员工的高效检索需求，更能够为外部客户提供精准、个性化的服务。不仅定期更新知识库内容，确保信息的时效性与准确性，还通过用户反馈机制不断进行迭代优化。同时，知识图谱的探索进一步提升了各类知识之间的关联性与可理解性，为决策层提供了深度洞察和智能支持的工具，成为湘财证券AIGC建设的一大引擎。

在数据整合方面，团队着力突破数据孤岛，实现内外部数据的无缝衔接。通过内部CDH平台与BI工具实现数据可视化，为管理层提供业务运营的全局视角和趋势预测。同时，积极对接外部数据平台，丰富客户画像与产品画像维度，并为市场预测与投资决策提供数据基础。通过构建统一的数据治理框架，确保数据质量、安全和合规性，并进一步融合AI技术，利用机器学习模型挖掘数据中潜在的关联与趋势。这种数据与AI的深度融合，不仅提高了市场洞察水平，也为业务创新注入了源源不断的内生动力，推动业务向智能化、自动化的方向稳步迈进。

在展业渠道拓展方面，团队通过整合员工App、企业微信、投顾平台等多种线上线下渠道，构建了一个全方位、个性化的客户服务体系。这一体系通过精细化的客户画像与精准营销，提高了客户黏性和满意度。团队借助AI技术对客户需求进行深度解析与智能分析，能够在竞争日益激烈的市场中捕捉潜在的业务增长机会，从而提升客户全生命周期的价值。

通过DeepSeek和AI Agent平台的赋能，湘财证券不断推动业务与技术的深度融合，提高了多个业务领域的自动化与智能化水平。具体而言，平台支持多个业务部门的智能问答、软文创作、多模态内容生成的AIGC需求，涵盖了财富管理、经纪、投顾、合规、网金、信用交易等关键业务场景。例如，通过“湘伴慧创”AI创作台，专注于财富管理软文创作场景，能够根据客户的持仓信息和实时产品资讯，精准定位客户标签，自动生成指标对比、金融产品解析和资讯信息的话术，进而生成专业的基金比对观点和营销建议。同时，基于大数据与DeepSeek R1对客户司内外画像数据进行推理分析，丰富客户标签体系，形成展业的有效营销线索。通过与业务部门共创的AI Agent应用，不仅提升了公司的运营效率和合规管理效率，还通过精准的数据分析和智能化决策支持，推动了证券业务的创新与转型。

（此文刊发于《金融电子化》2025年4月上半月刊）

转自：金融电子化