和企業研報，并提煉重要觀點。同時還要結合客戶的特點和產品的特性，提出個性化的理財建議。”

　　“在過去，許多人在這個領域進行了探索，但實際的進展并不顯著，一個關鍵原因在于其智能化水平仍然有限。”喻友平坦言，隨著DeepSeek問世，其強大的推理能力以及對資料的收集和整理能力，為實現真正智能化的金融領域垂類大模型帶來了更多可能性。

　　他強調，行業垂類大模型是當前企業提升效率、降低成本和增強銷售的重要機遇。企業應抓住垂類大模型的機遇，通過“平臺+應用+服務”的模式，充分利用數據資產，實現智能化轉型。“垂類大模型是企業將自身數據能力與特定行業深度結合的關鍵步驟。得益于DeepSeek這一開源基礎設施，企業開發垂類大模型的速度加快，成本也顯著降低。”

　　在現場，中關村科金還發布了基于DeepSeek全新升級的得助大模型平臺2.5、得助智能客服4.0。據了解，前者支持DeepSeek等主流大模型的統一納管，同時升級多模態能力，實現不同模態信息的融會貫通，從而提升了垂類大模型構建能力。

　　喻友平認為，隨著越來越多的企業將大模型應用到核心業務中，企業大模型的勝負手不再是模型參數大小，而是誰更懂用垂類知識和經驗提升業務價值。垂類大模型作為大模型進一步商業化的關鍵，已成為企業數智化升級的必選項。

　　企業配備自己的數據“廚房”，核心數據會更加安全

　　舉個例子，如果將數據比作烹飪的食材，那么每個真正擁有核心數據處理能力的公司，最好都能擁有自己的廚房。將食材帶到公共廚房烹飪，自然不如在自家廚房來得安心。當然，自家廚房也必須達到大模型平臺的基本標準，確保合規性和安全性，防止數據被濫用。

　　近期，許多企業都在部署DeepSeek。在我看來，目前這些企業的數據大多處于“裸奔”的狀態，這其實是比較危險的。然而，DeepSeek確實有其獨特的優勢，它就像公共廚房中的一口“高壓鍋”，能讓用戶在大模型發展的早期階段體驗到其強大的功能。但是，“高壓鍋”雖然能迅速烹飪食物，卻未必能滿足對美味的追求。

　　展望未來，企業級的大模型可能更傾向于大模型平臺一體機的形態。這種“軟硬一體”的解決方案將更適合滿足企業對數據安全的需求，特別是在對數據安全極為重視的金融行業。