DeepSeek在金融领域掀起了一股热潮，其影响力正全面渗透至券商、基金、银行、保险等多个金融细分行业。
据不完全统计，中信建投证券、国泰君安等16家券商已积极推进对DeepSeek-R1或V3等版本的部署工作。国金证券于2月6日完成DeepSeek本地化部署测试，且部署成本显著降低，计划将其应用于信息检索、文档处理等多个场景，并拓展至智能服务等核心业务领域。兴业证券搭建数智中台，追加完成DeepSeekV3和R1两款大模型产品接入中台大模型矩阵，以实现业务场景的全面赋能升级。广发证券更是在其机构客户综合服务平台“广发智汇”正式上线DeepSeek客户服务模块，助力机构投资者提升投研效率。
在公募基金行业，汇添富、富国基金等10余家公募基金公司也在密集进行DeepSeek开源模型的私有化部署，主要应用于投研分析、知识查询等核心业务场景。
银行机构同样积极探索DeepSeek的应用。江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，通过应用R1推理模型，实现邮件分类等全链路自动化处理，识别成功率达90%以上。海安农商银行则将其运用到日常的营销宣传中。
保险领域也不甘落后，新华保险接入DeepSeek后，员工可利用接口进行日程管理等工作，水滴筹也宣布与DeepSeek展开合作。
然而，在DeepSeek的应用过程中也存在一些风险。部分从业者反映偶尔会遇到“服务器繁忙”无法联网的情况，使用体验不佳。机构接入DeepSeek主要有在自家产品服务设置“入口”接入和本地部署两种路径，本地部署对电脑显存有较高要求。此外，AI存在的“幻觉”陷阱，即模型可能编造虚假信息，这一问题在DeepSeek中同样存在，不过其优势是会展示答案形成过程，金融机构可通过建立高质量数据库等方法改善这一问题。
