DeepSeek的生态圈正持续扩大。日前，随着微信宣布接入DeepSeek-R1模型，“13亿用户将搬进DeepSeek”的预言似乎也将成真。根据AI产品榜公布的数据显示，2025年1月，DeepSeek国内APP端月活跃用户数达3370万；DeepSeek网站月访问量超过2.56亿，是豆包和Kimi月访问量的七倍多。

如此庞大的用户数量，到目前为止，DeepSeek被问得最多的金融问题是什么呢？《金融时报》记者在选择启用“深度思考（R1）”后，向DeepSeek提出了这个问题。

它给出了7类被高频提问的金融问题，评价这些问题反映了大众对理财、投资和风险管理的普遍关切，主要集中在投资理财、购买股票/基金、房贷、通货膨胀、金融骗局、退休/教育金、信用管理等方面，并给出自己的思考，同时列出“用户常见认知盲区”“建议行动”两项作为衍生回答。具体来看包括：

1. 如何开始理财/投资？

2. 现在应该买股票/基金/加密货币吗？

3. 房贷/车贷决策问题

4. 如何应对通货膨胀？

5. 金融骗局识别

6. 退休/教育金规划

7. 信用管理问题

DeepSeek提出三种用户常见认知盲区，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股长期年化约7%-10%，但年度波动常达±20%；三是忽视隐性成本，如基金申购费、管理费对长期收益的侵蚀效应。

DeepSeek给出了三种建议，一是知识储备，推荐Coursera《个人理财规划》或《金融市场》课程；二是工具实践，用模拟炒股APP（如Investopedia Simulator）试水；三是专业咨询，复杂税务/遗产问题需联系CFP持证人。

一位金融人士告诉《金融时报》记者，上述回答是具有一定专业性的。在作答最后，DeepSeek还特别表明，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在作答时展现的强大逻辑思维能力令记者眼前一亮。对于记者提出的问题，它首先分析，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频繁提问；然后，它表示需要确认是否有一些问题在特定时间段内变得热门；另外，给出了“用户可能缺乏基础的金融知识，导致他们反复询问一些基本概念”的结论，并判断需要根据用户的知识水平，以便提供合适的解释，避免使用过于专业的术语，或者相反，过于简化的回答。

此外，DeepSeek-R1还对需要考虑不同地区的用户可能有不同的常见问题进行阐述，例如，美国的用户可能更关心 401(k）或IRA退休计划，而中国用户可能更关注住房公积金或理财产品的选择。因此，在回答时要考虑到地域差异，或者在无法确定用户所在地区时，提供较为通用的建议。

DeepSeek-R1判断，金融问题往往涉及敏感信息，比如个人收入、债务状况等，用户可能在提问时不会提供详细信息，因此需要其在回答时强调一般性建议，并建议他们咨询专业的财务顾问以获得个性化的指导。还要注意合规性问题，确保回答符合相关法律法规，不提供具体的投资建议，尤其是涉及个股推荐或市场预测时，需要避免法律风险，保持中立和客观。

记者了解到，目前在金融领域DeepSeek在智能客服助手、理财营销、产品咨询、证券投研、风控、信贷审核等场景，均已有不同程度的试点应用。不过，暂时未涉及到复杂交易领域。

“AI技术正经历从‘工具性应用’向‘系统性重构’的转变，DeepSeek等技术突破将进一步推动AI在金融、医疗、制造等行业的深度应用，并加速多模态AI融合（文本、图像、语音协同）和自主决策代理的发展。在金融行业，AI风控系统能实时识别异常交易，降低欺诈风险，并减少人工审核成本。”长城证券首席经济学家汪毅对《金融时报》记者表示，不过，AI的普及仍面临标准化与伦理问题，尤其是在医疗、金融等领域，需建立数据隐私保护和算法可解释性标准，以防止技术滥用。