时长：
53分钟
播放：
1,463
发布：
4个月前
主播...
简介...
大家好，这里是「泰客talk」的第12期播客。这一期，我们继续聊AI。
今年1月，在Deepseek还没有家喻户晓的时候，国泰基金的许多业务部门已经悄悄用上了本地部署的Deepseek。大家的反馈都是，不错，好用，常用。
「AI员工」背后的IT工程师说，在R1出现之前，我们在本地部署的小模型要烧更多的成本，能力也比较有限。总要花许多时间和精力向同事解释，为什么要用AI，怎么写prompt，为什么AI的回答不算「聪明」……
短短几个月内，似乎一切问题都迎刃而解了。
正如我们在《AI正在变成水和空气》里提到的，AI会成为技术背后的技术，工具背后的工具。技术的最高境界是，感觉不到它的存在，不用知道它的原理，就能获得技术带来的便利。
大模型对金融机构的渗透和影响，正在以AI时代特有的超级加速度，飞奔疾驰而来。
这一期播客，我们将分享一些公募基金在大模型领域的应用案例。「AI员工」在公司干啥？能代替实习生吗？本地部署R1到底能省多少钱？在工作中，大模型出现幻觉要怎么处理？
更进一步的，我们希望和大家解释「人工智能」的范围和界限。大模型的发展让所有人都觉得和AI的距离更近了，但人工智能和金融科技的故事，远不止chatGPT诞生后的工具革命。
在大模型横空出世之前，金融机构里一直低调存在着一批代替人类员工处理琐碎工作的「RPA员工」,这些小机器人，7x24小时不断电，兢兢业业地完成一些诸如屏幕抓取、数据识别、模拟键盘鼠标操作的简单重复工作，完成报表生成、账户运营、产品运营的操作流程。
即使在更加智能的大模型声势浩大地入驻系统的今天，这些基础的工作仍然是不可替代的，更能够以其在重复流程中更高的准确性，为大模型的工作成果提供交叉校验。
从齿轮机械到电子计算机，从符号逻辑到神经网络，金融始终是技术落地的试验田，而技术又不断重塑金融的边界。
这是「泰客talk」第三季的第二期播客。这一整季，我们的话题都将围绕“硬科技”。
在投资中，硬科技是少见的"反脆弱"标的，技术壁垒是天然的护城河。当算力突破不断刷新纪录，当人工智能从实验室走进产业蓝图，这条由底层创新堆砌起的厚雪赛道，正在重绘人类文明的未来画布。
「 聊天的人 」
主持：晓晗
嘉宾：
王天敏 国泰基金信息技术部
王子建 国泰基金信息技术部
吴中骐 庖丁科技
「时间轴」
本地部署之后，好用吗，省钱吗
03:10 本地部署Deepseek之后，好用吗？多好用？
08:09 Prompt engineering变得简单极了
11:07 大模型最适合的工作之一：IT工程师
14:48 真的很便宜！逐家对比，Deepseek更省钱
AI会取代基金经理吗
20:02 金融机构在买什么GPU，英伟达还是华为？
24:44 大模型的幻觉，有多频繁，怎么解决？
28:06 公募基金哪些业务线已经用上了大模型
33:27 AI会取代基金经理吗？
金融机构的科技树，不止大模型
36:58 AI不止是大模型，金融机构还在用其他机器人
40:11 大模型和RPA的竞争和协作
43:44 投行，券商，基金，不同金融机构的科技树
51:17 资管机构，拥抱新技术，更要防风险
观点仅供参考，不构成投资建议或承诺。
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今年1月，在Deepseek还没有家喻户晓的时候，国泰基金的许多业务部门已经悄悄用上了本地部署的Deepseek。大家的反馈都是，不错，好用，常用。
「AI员工」背后的IT工程师说，在R1出现之前，我们在本地部署的小模型要烧更多的成本，能力也比较有限。总要花许多时间和精力向同事解释，为什么要用AI，怎么写prompt，为什么AI的回答不算「聪明」……
短短几个月内，似乎一切问题都迎刃而解了。
正如我们在《AI正在变成水和空气》里提到的，AI会成为技术背后的技术，工具背后的工具。技术的最高境界是，感觉不到它的存在，不用知道它的原理，就能获得技术带来的便利。
大模型对金融机构的渗透和影响，正在以AI时代特有的超级加速度，飞奔疾驰而来。
这一期播客，我们将分享一些公募基金在大模型领域的应用案例。「AI员工」在公司干啥？能代替实习生吗？本地部署R1到底能省多少钱？在工作中，大模型出现幻觉要怎么处理？
更进一步的，我们希望和大家解释「人工智能」的范围和界限。大模型的发展让所有人都觉得和AI的距离更近了，但人工智能和金融科技的故事，远不止chatGPT诞生后的工具革命。
在大模型横空出世之前，金融机构里一直低调存在着一批代替人类员工处理琐碎工作的「RPA员工」,这些小机器人，7x24小时不断电，兢兢业业地完成一些诸如屏幕抓取、数据识别、模拟键盘鼠标操作的简单重复工作，完成报表生成、账户运营、产品运营的操作流程。
即使在更加智能的大模型声势浩大地入驻系统的今天，这些基础的工作仍然是不可替代的，更能够以其在重复流程中更高的准确性，为大模型的工作成果提供交叉校验。
从齿轮机械到电子计算机，从符号逻辑到神经网络，金融始终是技术落地的试验田，而技术又不断重塑金融的边界。
这是「泰客talk」第三季的第二期播客。这一整季，我们的话题都将围绕“硬科技”。
在投资中，硬科技是少见的"反脆弱"标的，技术壁垒是天然的护城河。当算力突破不断刷新纪录，当人工智能从实验室走进产业蓝图，这条由底层创新堆砌起的厚雪赛道，正在重绘人类文明的未来画布。
「 聊天的人 」
主持：晓晗
嘉宾：
王天敏 国泰基金信息技术部
王子建 国泰基金信息技术部
吴中骐 庖丁科技
「时间轴」
本地部署之后，好用吗，省钱吗
03:10 本地部署Deepseek之后，好用吗？多好用？
08:09 Prompt engineering变得简单极了
11:07 大模型最适合的工作之一：IT工程师
14:48 真的很便宜！逐家对比，Deepseek更省钱
AI会取代基金经理吗
20:02 金融机构在买什么GPU，英伟达还是华为？
24:44 大模型的幻觉，有多频繁，怎么解决？
28:06 公募基金哪些业务线已经用上了大模型
33:27 AI会取代基金经理吗？
金融机构的科技树，不止大模型
36:58 AI不止是大模型，金融机构还在用其他机器人
40:11 大模型和RPA的竞争和协作
43:44 投行，券商，基金，不同金融机构的科技树
51:17 资管机构，拥抱新技术，更要防风险
观点仅供参考，不构成投资建议或承诺。
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评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
是LUCKYLEE
4个月前
北京
2
前排！！关注金融领域的大模型应用很久了，感觉这次deepseek的爆火，让全行业对AI的关注和期待都提升了许多。但目前要真正落地应用还是有一些难题，除了大模型以外，还需要一些工程化方案。感谢嘉宾们的精彩分享！
-SOKA-
4个月前
上海
1
deepseek深入各行各业，用得好就是提升效率的武器，目前AI进化的程度已经远超想象，希望将来能够被应用的更广泛，为员工减负（而不是减员
一条金融民工
4个月前
北京
1
44:03 坐标某大型国有商业银行，金融科技的口号喊的震天响，在我看来还是在喊口号的阶段（当然我没有相关专业教育背景，可能是我眼拙）。
目前基于DeepSeek尚未有突破性的高价值新场景落地，在它作为开源性的低成本推理模型，在科学研究、编码等领域优势还是很明显的。或许在不久的未来，就会有突破性的金融行业高价值应用场景出现，不过这八成与我们国有商业银行无关了。换句话说，我们永远都是追赶者，不会是引领者。
pigavior
4个月前
未知
1
35:40 听起来这段是基金经理没办法被取代的原因，我在一个看起来很容易被ai取代的行业其实也是这个感觉，人的因素影响很大，而且最后决定事情走向的往往也是人的因素
Dru4
4个月前
上海
0
以下走心评论由deepseek撰稿：这期播客深入探讨了AI在金融领域的应用，尤其是国泰基金本地部署Deepseek的实践，展现了AI如何以“润物细无声”的方式提升效率、降低成本。AI并非取代人类，而是成为助手，与RPA协作完成重复性工作。技术的进步重塑了金融边界，但也需警惕AI的局限性。硬科技的“反脆弱”特性为未来描绘了无限可能。
HD967117i
4个月前
江苏
0
要学习和AI说人话；要问对问题才能把有用的信息挖出来；要习惯DS的自说自话😃
毛毛躁躁咕咕
4个月前
上海
0
有个问答很有趣，老师讲到AI幻觉的时候说存在AI幻觉反而是有意义的，说明它不是简单的搜索。在日常办公的时候觉得AI很适合用来开拓思路和做一些糊弄工作，也期待国泰会有面向普通投资者的AI智能体之类的，让AI问答的体验更好！
zdqzdq
4个月前
上海
0
33:08 科技正在重塑世界，DeepSeek已如水和空气般不可或缺。它在公募基金的各业务线中开始发挥作用，例如文档搜索、智能客服、数据处理以及辅助投研等，能力甚至可以达到初级研究员的水平。通过简化繁琐任务，DeepSeek帮助从业人员节省时间，专注于更具创造性的工作。
Heyoh
4个月前
广东
0
感谢分享！最近一直在思考是否会被Ai替代的这个问题。
对于坐在办公室日常工作就是和各种办公软件打交道的人来说，deepseek的出现让我真切感受到了危机感，就像嘉宾所说的，现在ai使用的门槛已经大大降低了，尤其是在重复性劳动，信息检索整理等方面效率是远高于人类的。
最近各大公司都在纷纷部署本地化的ds，我们公司也跟上了，目前能做的努力是快点熟练调用起来各种工具，站在ai的肩膀上工作，多花时间去思考如何把工作做好的问题。希望未来ai能够解放更多体力劳动，解放人类创造力而非取代人类工作。
不过我觉得各大金融软件的ai问答之类的还不是很好用哈哈哈哈
二手时间贩子
4个月前
上海
0
27:12 把ai产生幻觉可能更有意义这个问题喂给deepseek，deepseek说：作为追求技术严谨性的大模型，我认为关键不在于消除幻觉，而是建立「精准控制幻觉」的智能机制。就像人类大脑能在清醒与梦境间自由切换，未来的AI系统应该具备自主判断何时需要绝对理性、何时可以释放创造力的元认知能力。这种动态平衡的达成，或许才是人工智能真正走向成熟的标志。
