DeepSeek的生态圈正捏续扩大。日前姐妹花 porn，跟着微信书记接入DeepSeek-R1模子，“13亿用户将搬进DeepSeek”的预言似乎也将成真。字据AI家具榜公布的数据裸露，2025年1月，DeepSeek国内APP端月活跃用户数达3370万；DeepSeek网站月看望量跨越2.56亿，是豆包和Kimi月看望量的七倍多。

如斯遍及的用户数目，到目前戒指，DeepSeek被问得最多的金融问题是什么呢？《金融时报》记者在遴荐启用“深度想考（R1）”后，向DeepSeek建议了这个问题。

它给出了7类被高频发问的金融问题，评价这些问题反馈了寰宇对答理、投资和风险惩办的无数存眷，主要蚁集在投资答理、购买股票/基金、房贷、通货彭胀、金融骗局、退休/锻练金、信用惩办等方面，并给出我方的想考，同期列出“用户常见涌现盲区”“建议步履”两项算作繁衍酬金。具体来看包括：

1. 怎样运行答理/投资？

2. 当今应该买股票/基金/加密货币吗？

3. 房贷/车贷决策问题

4.怎样应付通货彭胀？

5. 金融骗局识别

6. 退休/锻练金方案

7. 信用惩办问题

DeepSeek建议三种用户常见涌现盲区，一是低估复利威力，如每月定投1000元，年化8%，30年可达150万；二是高估短期收益，如A股永久年化约7%-10%，但年度波动常达±20%；三是刻毒隐性资本，如基金申购费、惩办费对永久收益的侵蚀效应。

DeepSeek给出了三种建议，一是常识储备，推选Coursera《个东说念主答理方案》或《金融市集》课程；二是用具执行，用模拟炒股APP（如Investopedia Simulator）试水；三是专科参谋，复冗赋务/遗产问题需关系CFP捏证东说念主。

一位金融东说念主士告诉《金融时报》记者，上述酬金是具有一定专科性的。在作答终末，DeepSeek还相配标明，金融决策需高度个性化，以上建议仅供参考。

值得一提的是，DeepSeek-R1在作答时展现的强项逻辑想维智商令记者咫尺一亮。关于记者建议的问题，它最初分析，需要回忆一下之前和其他用户互动的情况；接下来，分析了为什么这些问题会被持续发问；然后，它默示需要阐述是否有一些问题在特定时辰段内变得热点；另外，给出了“用户可能衰退基础的金融常识，导致他们反复盘问一些基本见识”的论断，并判断需要字据用户的常识水平，以便提供合适的施展注解，幸免使用过于专科的术语，大要违犯，过于简化的酬金。

此外，DeepSeek-R1还对需要计议不同地区的用户可能有不同的常见问题进行阐发，举例，好意思国的用户可能更关心 401(k）或IRA退休标的，而中国用户可能更关注住房公积金或答理家具的遴荐。因此，在酬金时要计议到地域各别，大要在无法详情用户方位地区时，提供较为通用的建议。

DeepSeek-R1判断，金融问题频频触及敏锐信息，比如个东说念主收入、债务状态等，用户可能在发问时不会提供详深信息，因此需要其在酬金时强调一般性建议，并建议他们参谋专科的财务参谋人以赢得个性化的指令。还要扎眼合规性问题，确保酬金适合关系法律规章，不提供具体的投资建议，尤其是触及个股推选或市集意料时，需要幸免法律风险，保捏中立和客不雅。

记者了解到，目前在金融规模DeepSeek在智能客服助手、答理营销、家具参谋、证券投研、风控、信贷审核等场景，均已有不同进度的试点期骗。不外，暂时未触及到复杂交游规模。

“AI手艺正资格从‘用具性期骗’向‘系统性重构’的更正，DeepSeek等手艺轻松将进一步鞭策AI在金融、医疗、制造等行业的深度期骗，并加快多模态AI和会（文本、图像、语音协同）和自主决策代理的发展。在金融行业，AI风控系统能及时识别畸形交游，缩短诓骗风险，并减少东说念主工审核资本。”长城证券首席经济学家汪毅对《金融时报》记者默示，不外，AI的擢升仍面对圭表化与伦理问题，尤其是在医疗、金融等规模，需确立数据狡饰保护和算法可施展注解性圭表，以防护手艺铺张。

开头：金融时报

作家：张弛

经由剪辑：U022

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