光大证券拥抱国产AI：DeepSeek大模型本地化部署及应用前景分析

光大证券近日宣布其AI中台新增DeepSeek大模型的本地化部署及多场景应用测试，并基于华为NPU算力平台实现国产化适配。这一举措标志着光大证券在人工智能技术应用方面迈出了重要一步，也为国内金融机构在AI领域的探索提供了宝贵经验。

核心战略：自主可控与创新应用 光大证券此次部署的核心战略在于“自主可控+创新应用”。通过依托国产化算力基础设施，自主研发知识库构建引擎和多模态数据处理框架，光大证券有效降低了大模型应用成本，同时确保了金融数据隐私与安全。这一战略不仅体现了公司对技术自主性的重视，也为未来大模型在金融领域的广泛应用奠定了坚实基础。

“光小e”智能服务助手：赋能员工，提升效率 光大证券自主研发的“光小e”智能服务助手深度整合了DeepSeek大模型的能力，实现了在证券业务智能办理、内部知识智能检索、专业文本智能生成处理、代码编写测试智能辅助、智能构建合规知识图谱等多个场景的应用。通过“光小e”，员工的工作效率得到显著提升，业务处理流程更加流畅高效。

“阳光e数”智能数据服务中台：简化数据使用，赋能客户 光大证券构建的一站式智能数据服务中台“阳光e数”，利用DeepSeek-R1的推理能力，帮助用户更便捷地理解和使用数据。这为客户提供了更加智能化、个性化的服务体验，也提升了数据服务的整体效率和质量。

国产化适配与未来展望 基于华为NPU算力平台的国产化适配，不仅降低了光大证券对国外技术的依赖，也为其他金融机构提供了可借鉴的实践案例。随着国产AI技术不断发展和成熟，DeepSeek大模型以及类似的国产AI技术将在金融领域发挥越来越重要的作用。未来，我们可以期待更多金融机构采用类似的策略，推动金融科技的创新和发展。

潜在风险与挑战 尽管光大证券的举措具有积极意义，但仍需关注潜在风险与挑战。例如，大模型的训练和应用需要大量的能源和算力资源，如何平衡成本与效率是一个重要问题。此外，数据安全和隐私保护、算法的公平性与可解释性等问题也需要持续关注和解决。

总结 光大证券此次DeepSeek大模型的本地化部署，是金融机构积极拥抱人工智能技术，推动数字化转型的重要举措。这一实践不仅为光大证券自身带来了效率提升和服务优化，也为国内金融行业提供了宝贵的经验和借鉴，值得持续关注和深入研究。