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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