1.恒生聚源副总经理白雪表示，DeepSeek大模型接入WarrenQ智能投研平台后，数据处理和分析能力显著增强，为客户提供更智能化、个性化的服务。
2.白雪认为，大模型在金融行业将扮演基础设施角色，深刻影响智能化水平和数字化程度。
3.然而，大模型在实际应用中面临诸多难点，如幻觉问题、取数错误等，恒生聚源通过多措施提高大模型效用。
4.未来，恒生聚源将继续深化对用户场景需求了解，将场景与大模型、数据融合创新，重点发力方向为优化“语控万数”Agent中台和WarrenQ平台。
5.白雪表示，建立人与人之间的连接沟通、传递情感温度的工作暂时不会被人工智能取代。
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金融投资报记者 张璐璇 上海报道
白雪：我在复旦大学人工智能专业求学时，主要研究方向就是数据挖掘，而金融领域有着大量高质量的数据可供研究分析，为学术研究和商业应用提供了非常优质的数据原材料。同时，专业的学术背景能够帮助我快速识别需求或方案的有效性和可行性，让我在实践中少走了很多弯路，避免了很多“想象中可能行得通”的坑。
在读研的时候，我就与多家金融机构进行了产学研合作，为日后的金融科技应用打下了基础。自2016年至今，恒生聚源专注于“AI+数据”数智化平台的建设，为金融人士提效赋能，即“AI+数据+业务场景”的融合，为客户提供“开箱即用”的数智化产品体验。
这些年来，我们陆续推出了数字丹渥投研平台、WarrenQ一站式投研端等明星产品。通过将知识图谱、大模型等AI技术，恰到好处地融入业务场景，得到了很多客户的认可和好评。比如，银行固收研究员平常做政策研究比较多，更关注利率、政策变化之类的宏观信息，他们对WarrenQ的政策研究功能反馈就很不错。证券公司的投资顾问则对WarrenQ的Chat问答和AI写作能力印象深刻。他们表示，WarrenQ的写作思路、行文逻辑清晰全面，资料均能溯源，还能迅速提供很多具有价值的材料。
当前，人工智能技术正深刻地改变着金融行业的格局。在您看来，以DeepSeek为代表的大模型可以从哪些方面精准赋能金融行业？在实际应用中，又面临哪些堵点和痛点？恒生聚源在利用AI提升金融数据服务质量和效率方面，有哪些成功的实践案例和经验可以分享？
回顾恒生聚源的发展历程，您曾遇到过最大的挑战是什么？您和团队又是如何应对的？经过多年的发展与积累，恒生聚源已经拥有了包括WarrenQ等在内的多个明星产品。未来，公司在业务拓展和创新方面还有哪些战略规划和重点方向？
白雪：公司自成立以来，就定位要做金融垂直领域的数智化创新产品。在这方面最大的挑战在于创新所需要的投入大、周期长，需要持续的现金流保障、信任和坚持。今年DeepSeek的横空出世，将使Agent智能体的普及率加速提升，2025年或成为Agent应用爆发元年。恒生聚源将持续深入地了解用户场景需求，将场景与大模型、数据融合创新。
未来，我们的重点发力方向主要在进一步优化“语控万数”Agent中台和WarrenQ平台。一是“语控万数”Agent中台，通过数据地图的配置将聚源数据与大模型相映射，给用户一个“数据范围可配置、prompt效果可调试、整体链路可追踪”的可视化“拖拉拽”生产平台，使得每一个用户都能快速轻松地孵化、配置出个性化的Agent产品并发布应用。二是WarrenQ投研投顾一站式工作平台的持续升级迭代，同时与知识库Agent平台打通，使得用户自定义配置的Agent能够一键发布到WarrenQ端上。
总体而言，恒生聚源将继续运用自身深厚的金融场景理解能力与先进的AI技术，持续为行业提供高效、精准的智能化解决方案，推动金融行业数智化发展。
人工智能技术确实带来了便利，但“AI会不会抢工作”之类的担忧也始终存在。您认为，人工智能技术会在金融科技领域扮演怎样的角色？为了适应AI的发展，未来金融行业需要怎样的人才？哪些工作是不会被取代的？
恒生聚源
国内领先的金融、产业数据资讯服务提供商。作为上市公司恒生电子旗下的创新子公司，恒生聚源拥有金融数据库、金融终端、智眸系列等丰富的产品线。经过20年的市场耕耘，恒生聚源对金融市场的需求理解、产品设计、客户拓展和专业服务都有着扎实的能力和丰富的经验，与700多家券商、基金、保险、信托、银行、期货、资产管理公司等金融机构建立了广泛的业务合作，深得客户好评。
白雪
复旦大学计算机学院人工智能方向博士，上海证券交易所资本市场研究所博士后研究员，罗格斯—新泽西州立大学访问学者。在上海证券交易所工作期间，主持了证券知识图谱等多个证券系统重点研究项目，在金融知识图谱方向有着丰富的理论和实践经验。后就职于国金涌富，主要从事FOF资管领域金融科技产品的设计和研发。现为恒生聚源副总经理，领导数智化投研工作平台WarrenQ产品研发和推广。
编辑|文宛
审核|苗曦
