请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2025年05月04日 AI 赋能资产配置（十二） DeepSeek 资产配置进阶实践的 20 个核心问答 核心观点 策略研究·策略专题 证券分析师：陈凯畅 证券分析师：王开 021-60375429 021-60933132 chenkaichang@guosen.com.cn wangkai8@guosen.com.cn

.......................................................................................5 2.2.1 智能问答................................................................................................... 4 3 2 2.2 基本功能 DeepSeek 的功能主要包括智能问答、内容生成、 数据分析与可视化、代码 辅 助、多语言支持等。 2.2.1 智能问答 智能问答是 DeepSeek 最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，包括科 学知识、历史文化、生活常识和技术问题等，都能给出准确且详细的回答。其中， 推理问答则是 DeepSeek-R1 模型的主要特点，在数学证明任务方面直接提问， 启发式提示可能干扰其逻辑主线。 “ ” 例如对于分析电车难题，直接抛出复杂问题。如： 分析 电车难题 中的功 利 主义与道德主义的冲突。得到结果如 图 2-4 智能问答的部分结果。 图 2-4 智能问答的部分结果 5 2.2.2 文本生成 文本生成的方向较多，包括新闻报道、学术论文、商业文案等。例如， 让它 “ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题

机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 怎么注册会员 • 我想成为会员 • 会员怎么申请 会员有什么权益 • 会员有特权吗 • 会员能干什么 • 会员有啥好处 怎么查询积分 • 我有多少积分 • 如何查看积分 • 哪里能查积分 问答机器人 机器人回答 命中知识点“如何查询积分” 用户问题 怎么看还剩多少积分 • 基本思路 • 每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 用户问题 • 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义

传统搜索无法完整找到多格式 的 知识， 找知识效率低。 会前知识检索 会中随时提问 会后智能回顾 培训计划制定 AI 教学、 出题 AI 学习、智能陪练 搭建专属的行业知识库 支持多格式内容的识别、解析、问答 生成专业报告 AI 办公｜ DeepSeek & 腾 讯知识库 + 培训 + 视频会议三大 AI 办公应用 场景 人才培养 企业级知识底座 远程沟通 3 内容操作防泄漏 分享 、复制 、打印 权限设置 + 安全管理 + 私有化部署构建安全可控的本地 AI 知 识库 企业级 、部门级 、团队级知识库 细化到人的权限管理 合规和内容防泄露 4 知识底座｜员工个人知识库 知识创作 +AI 问答 + 团队分享帮助员工沉淀工作经 验 权限灵活配置 基于知识下发学习任务 获取学习数据的洞察 员工可创建个人知识库 工作知识经验沉淀 数据资产归公司管理 边看边提问 赎回手续费是多少？ ” “ 我想在南山西丽街道组每月每平方 60 元左右的办公场地， 有什么推荐” • 通过长文本大模型对文本进行多级语义拆分（标题、副标题、段落等） 数字问答 表格问答 推理比较 操作步骤问答 1. 在国际知名的 C-MTEB 榜单上，模型在 8 个中文任务上可以达到效果最 优 • 覆盖论文 、杂志、 说 明书、试卷、海 报、 PPT... 3

高 • 信息打标：对每日新闻资讯中涉及到的实体（行业、公司、股票、基金等）识别，分析正负向情绪 及影响面 • 办公场景：会议助手、流程助手、公文撰写、知识问答等 • 信贷尽调报告助手：全网搜集企业多维度信息，结合审核规则、评价模型等进行推理决策，识 别风险点 • 投资研究：针对特定的政策内容或突发事件做深度解读，产出观点报告，支持决策 人保 DeepSeek 场景应用布局 算 CPU GPU AI 芯片 L. 以太网 RoCE TCP HDD HHD SSD 力 报告生成 制度问答 会议纪要 智能写作 文档对比 指标问答 数据模型 业绩分析 指标分析 ChatBI 通用大模型 专业大模型 领域大模型 AI 算法库 大模型应用规划 个人群业务 新人入司效率提升 应用 场 景 示例 图数据库 向量数据 库 ... 多源数据 线上触客效率 客户分析 队伍分析 承保风险评估 理赔案件智能审核 合规问答 核保智能决策 反洗钱报告 合规预警 小额理赔案件快赔 制度体检 业绩分析 承保理赔 承保预审核 工作流服务 （ Workflow ） 合规风控 合规核验 AI 开发平 台

新质生产力。 算力芯片 云服务平台 生产力提升 业务流程自动化 生产效率提升 基础设施层 大语言模型 模型层 2C 应用层 2B 业务层 AI Agent 专家知识 业务数据 文本问答 创意生成 Firefly Sora 1 、需要突破大模型准确率问题 2、需要结合企业数据进行训练和开发 3、需要与企业业务和流程紧密关联 4、需要关注数据安全问题 …… 目前暂无明星级应用，是 成熟期 群体智能涌现 • 完成不同业务领域试 点应用封装 • 全单位进行试点应用 推广 应用试点落地 • 选取一个部门 产品技术验证 • 通过一个部门 的试运行完善 应用场景（如 知识问答） 更多试点应用 • 完成业务全流程应用 升级（如信贷，销售 管理、投顾等） • 寻找其他Agent应用场 景，带来更多价值 建设运营体系 • 建设运营体系和运营 组织 • 引入对已有业务流程 市场数 据 数据爬 虫(插 件？) 公司数 据 投资策 略分析 风险分 析 研报分 析 已有分 析系统 Agent平台for销售管理 参考 参考 洞察 开户 助手 基金 问答 投顾 助手 .... 洞察 组装、集成 例如：网络搜索+财务分析+线索数据+转化率分析=线索挖掘（应用） 开户流 程 投顾分 析流程 行动 金融行业案例分享 业务知识梳理与归集&原子化工程能力构建

DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。 ● DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练生成的强化推理能力模型，在数学、 代 码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 DeepSeek 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 知识引擎应用 数智人 智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 知识文档 知识问答 开放 对接 知识引擎 配置项 工作流 联网搜索 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型

分为十大能力测试维度， 71 个评测任务。通 过 不同任务上大模型的性能表现，挖掘其基础能力的优势和特点。 产品设计 销售营销 保险领域大模型评测框架 运营管理 客户服务 办公辅助 专业知识问答 保险常识 法律知识 医疗知识 应用能力 业务场景 基础能力 多模态 文生图片 图像识别 交互性 多轮对话 上文关联 应用性 语言生成 语言理解 安全性 违规识别 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险常识问答能力指数 应用能力评测：保险专业知识问答 知识问答主要评测大模型的交互性、准确性等基础能力。国内外头部大模型在基础知识问答能力上的表现整体较好，国内头 部大模型基于中文语境优势，能力指数已实现超越 法律知识问答能力指数 医疗知识问答能力指数 文心一言 清华智谱 GPT- 4 ** 大模型 ** 大模型 ** 区别。对于个人而言 , 社会保险是基础性的保障项目 , 而 商业保险则是社会保险的有力补充 , 可以根据个人需求和风险承受能力进行选择。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险在以下九个方面存在区别 : 1. 性质 : 社会保险具有保障性 , 不以盈利为目的 , 而商业保险具有经营性 , 以追求经济效益为目的。 2.建立基础 : 社会保险建立在劳动关系基础上

联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 模型， 打造“学文件、读数据、出观点、快呈现”的高效 AI工具，赋能经济运行调度工作，人工智能辅助经济决策；  打造国内首个经济数据分析智能体和区域经济分析智能体。 的准确率；  针对上万页造船规范知识中的复杂问题，运用元景RAG技术中级联 切分手段、自适应表格拆分与整合技术、多路检索融合方式进行解 析，提升元景大模型对相关内容的召回率。 造船规范知识问答  针对2D船舶设计图纸中不同标尺参数，运用元景多模态大模型进行 识别，精准输出设计参数信息，为设计师精准建模提供必要参考；  面向不同船厂的设计规范、图纸中不同类型的线材，运用元景视觉 增强检索能力多样性 支持OCR 解析能力 支持富文本知识 问答能力 支持答案出处 定位至原文 支持统计类 问答能力  针对多模态装备文档做精准 查询和智能问答，重点解决 长文本、复杂表格、数字序 列、OCR解析、网页资源解 析、统计类问答等挑战并快 速迭代，问答效果优于头部 竞品。业界首创RAG中的富 文本知识问答、来源出处定 位、数据飞轮等独有能力。 基于RAG的装备运维 -27-

交互 - 咨询 - 任务等环节 ，完成交易闭 环 个性化的需求如何更高效的被满足？ 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 基于知识库和历史语料训练具有较强 语义泛化能力的问答模型 l 提高问答机器人的召回率和准确率 l 用候选回复辅助客服，提升服务效率 l 传统方法缺乏语义泛化能力 l 传统方法没有上下文理解的能力 l 使用检索 + 上下文深度匹配排序的方法 l 匹配模型考虑上文历史消息序列 深度学习的应用： 问答 检索 候选回复 深度匹配 排序 主要 挑战 • 使用深度学习解决 NLP 问题基本包括 4 个步骤： Embed 、 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 • 现阶段，聚焦场景、人机混合的智能助理产品更有用户和商业价 值 The future is already here, ——it’s just not evenly