DeepSeek的出现为包括财会领域在内的各领域带来了前所未有的机遇与挑战。面对这位“全能选手”，是恐慌被取代，还是积极拥抱变革？我们邀请了上海国家会计学院会计系、审计系、金融系、企业管理系、应用经济系的五位老师，请他们为我们描绘了一幅DeepSeek影响下的未来图景。
王小环
复旦大学财务学博士，会计系教师
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DeepSeek对个人投资理财的影响
想象一下：你坐在电脑前，打开一份复杂的财报，AI 不仅帮你快速解析，还能给出专业的投资建议。这不是科幻电影，而是DeepSeek正在实现的未来。
近日，DeepSeek迅速风靡全球，与ChatGPT 等生成式AI 相比，它的独特之处在于开源、低成本以及强大的推理能力。这些特点不仅加速了AI 在日常生活中的普及，更将深刻改变商业社会的运作模式。DeepSeek 对个人投资理财和资本市场的潜在影响可能是：
低成本优势：降低使用门槛，扩大应用范围
据报道DeepSeek的训练成本仅为几百万美元，且对强大算力的依赖度较低，这使得其使用成本相对极低。这一优势让个人投资者能够部署和使用，大幅降低了AI 技术的应用门槛。与此同时，DeepSeek的开源特性进一步放大了这一优势。开源吸引了更多开发者参与AI 开发，不仅降低了金融工具的开发成本，也让更多个人投资者能够受益于AI 辅助工具。随着更多投资者参与AI 赋能的投资策略开发，市场流动性有望增加。但与此同时，也可能带来更高的波动性，特别是当个人投资者采用同质化交易模型时，市场可能出现共振效应，加剧价格波动。
强大推理能力：缩小个人与机构的信息差距
DeepSeek在复杂数学问题和逻辑推理任务中的出色表现，使个人投资者能够进行更深入、复杂的分析，例如实时解析财报或政策文件。这种能力的提升，使个人投资者在信息处理上更接近机构水平，从而有效缩小了与机构投资者之间的信息处理差距。
中文处理能力：加速市场信息消化，提升效率
DeepSeek针对中文语境进行了专门的优化，能够更有效地处理中文语境中的复杂问题。例如在政策解读中，能结合语境理解“驰而不息”等文言表述对应的监管强度。随着中文处理能力的提升，我国市场的信息消化速度将加快，价格发现过程也会加速，从而提升市场效率。
DeepSeek 的到来将改变个人投资者的决策方式，并影响资本市场的流动性和效率，但其普及也带来了监管挑战，如加剧市场波动和算法滥用风险。随着AI 技术的不断进步，DeepSeek将继续推动金融领域的创新和变革，同时也需要监管机构与时俱进，构建更适应AI 时代的监管框架。
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对相关从业者的建议
对于个人投资者，及时借助DeepSeek等AI工具帮助自己合理配置资产是一个不错的选择。而对于提供投资服务的从业者，我斗胆给出两个参考方向，盼能启发一二：一是发挥人的独特优势，提供有温度的服务。DeepSeek 等AI 虽擅长处理数据，但无法满足投资者情感与心理需求，从业者可以由此发挥人的独特优势。二是聚焦高端服务，关注更复杂的投资需求。AI 处理复杂、非结构化投资情境有局限，从业者可结合专业经验，采用人机协作模式，提供更专业、定制化服务。
刘梅玲
教研部执行副主任，审计系主任，副教授
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DeepSeek对审计行业的影响
短期来看，DeepSeek将从两个方面革新审计行业：一是革新工作方式。依赖AI工具，如利用DeepSeek进行合规性检查或法规检索，提高工作效率，降低人工差错率。二是革新学习方式。借助AI工具，学习大模型交互技巧和专业知识，提升“技术+业务”复合能力。
中期来看，一是重构专业职能。如基础审计工作（如凭证核对、数据录入）逐渐被AI替代，审计人员转向数据分析、结果验证、战略咨询等新职能；二是分化职业发展路径。传统审计岗位面临淘汰压力，精通AI工具与算法的技术型审计师将主导复杂审计项目。
长期来看，一是革新专业理论和方法。AI驱动的“持续审计”将成为新范式，传统抽样审计将被全量数据分析取代，形成AI审计伦理框架以解决算法偏见与数据隐私问题。二是革新教学与研究。高校审计课程将融入AI技术模块（如大模型训练），学术界将聚焦探索AI与人类协同审计的最优模式（如“人类监督+AI执行”的混合工作流）。三是重塑行业生态。借助AI工具的小型事务所可承接复杂项目，AI开源特性将推动跨国审计标准统一，加速国际数据互通。
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对相关从业者的建议
1.掌握核心功能与使用技巧。通过自学或专题培训（如上海国家会计学院开发中的《DeepSeek在财税审领域的运用》系列课程）等方式，掌握AI工具的核心功能与专业使用技巧，包括精准使用提示词技巧、适配模型选择与工具部署等。
2.优化人机协作模式。一是明确分工与角色定位。如将数据清洗、底稿生成等重复性工作交给DeepSeek，审计人员聚焦风险判断与决策支持。二是强化数据交互能力。如直接将CSV或数据库文件导入DeepSeek，自动生成分析图表与风险热图。再如结合非结构化数据（如合同文本、会议记录），通过自然语言指令提取关键证据链。
3.提升数据安全与合规意识。一是做好敏感信息脱敏处理。如在使用云端模型时，需对客户名称、金额等敏感字段进行匿名化处理，避免隐私泄露。再如优先选择支持本地部署的AI方案（如Ollama平台），确保数据不出本地网络。二是做好合规性验证。如DeepSeek生成的法规条款引用需人工复核，避免过时或错误引用。
4.持续学习与职能转型。一是主动培养复合化技能，如掌握DeepSeek的API调用与模型微调技术。二是将自身职能向高阶领域延伸，如数据分析、结果验证、战略咨询等。
叶小杰
金融系主任，副教授
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DeepSeek对金融行业的影响
DeepSeek的横空出世与金融行业密切相关，因为其母公司幻方量化本身就是私募巨头，从某种意义上来说，A股的股民对于DeepSeek的发展也做出了一份“贡献”。
DeepSeek对金融行业的短期影响主要体现在工作方式与职业职能的重构上。一方面，基础性岗位的自动化替代将进一步加强。DeepSeek在客服、文档处理、代码生成等领域的应用已显现实质性突破，重复性高、规则明确的岗位（如基础客服、数据录入、简单投研分析）可能被部分替代，从业者需转向更高附加值的任务。另一方面，教学与人才培养的适应性调整将加强。传统金融课程中需增加AI工具使用、数据分析等模块。高校需引入大模型应用案例教学，培养“金融+技术”的复合型人才。
DeepSeek对金融行业的中期影响主要体现在专业理论与服务模式的创新上。一方面，DeepSeek的推理能力可辅助复杂金融模型的构建与验证。中期内，资产定价、风险管理等领域可能引入AI驱动的实时动态模型，传统理论需与算法解释性研究结合。另一方面，金融行业的服务模式“深度个性化”转型有了更多可能性。银行可以通过DeepSeek实现从“标准化”到“千人千需”的转变，这将倒逼从业者从“产品推销”转向“需求洞察”，强化对客户行为数据的解读能力。
DeepSeek对金融行业的长期影响主要体现在行业生态与职业本质的变革上。若DeepSeek持续进化，其生成与决策能力可能渗透至投资策略制定、合规审查等核心领域。长期看，金融从业者的核心价值可能从“信息处理”转向“价值判断”与“伦理权衡”。此外，DeepSeek的开源特性可能推动金融研究的协作模式变革，打破数据与算力垄断，加速学术成果转化。
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对相关从业者建议
面对 DeepSeek 带来的影响，我对相关从业者有以下建议：首先，积极拥抱变化，主动学习和掌握 DeepSeek 的使用方法，提升自身的数字技能，不能因循守旧。其次，在使用过程中，要保持批判性思维，不能盲目依赖。虽然 DeepSeek 功能强大，但它也存在 “幻觉”、数据偏差等问题，从业者需要对其输出结果进行审慎评估和验证。再者，注重数据安全和隐私保护，金融数据涉及大量敏感信息，在使用 DeepSeek 处理数据时，要严格遵守相关法规和行业规范，防止数据泄露。
王琴
企业管理系主任，教授
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DeepSeek对企业管理的影响
DeepSeek为什么引起了如此广泛的关注？这两年各大公司推出的大语言模型屡见不鲜，但DeepSeek R1的重要程度堪比ChatGPT发布其o1模型。有几个原因：一是它用少得多的资源达到或接近o1的推理能力；二是它完全开源，甚至发布论文，详细介绍其训练中的所有步骤，这意味着所有人可以学习并利用其训练方法和窍门。
低成本且开源，将会改变大模型领域的竞争格局，除了OPENAI、Google 等这些“砸得起钱”且能获得算力的公司，可能会有更多的公司入局通用大模型领域；各行各业的从业者，也会在DeepSeek 等的基础上，结合行业数据和文献，加速训练自己的行业大模型。随着通用大模型及行业大模型的丰富化且低成本、低成本、低成本（说三遍），接下来就是AI更快速地进入应用领域，实现用AI改造各行业（即所谓的AI+ 时代）。
在应用领域，AI的影响正在逐步展现，比如在数据分析和决策支持领域，营销人员/财务人员等利用AI帮助处理数据、制作报告和PPT；研究者利用AI综述文献、润色编辑、翻译等；管理层也开始利用AI打造蓝军，提供决策建议。总之，部分基础职能（如数据分析、报告生成）会被AI取代，但高级管理职能（如战略决策、领导力）将更加重要，AI会成为重要的助手。
AI对各行业更大的冲击在于商业模式和管理方式的根本性变革。ChatGPT、DeepSeek等大模型的一个重要特点是改变了现实世界和数字世界的连接方式：从我们进入数字空间（打开电脑或手机，进入商场、图书馆或财务系统）去找产品、找数据，转变为把数字空间叫出来，通过语音或提问，将所需要数据或信息调出来，而且还是经过加工处理、编纂润色的数据信息。DeepSeek这些低成本高性能模型的出现，会大大加快这一进程。
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对相关从业者建议
面对不远处的AI时代，从业者所能做的，就是积极学习AI技术、夯实专业知识、加强跨领域融合、保持持续学习和创新，利用AI强化我们自己。当然了，在这个进程中，不同行业的速度会有较大差异，教育、法律、医疗等以人力资本为主体的行业受到的冲击会更大。
葛玉御
应用经济系主任，副教授
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DeepSeek对税务的影响
关于DeepSeek对税务从业人员的影响，我专门去请教了“当事人”。DeepSeek的回答全面、系统、逻辑清晰，比我自己瞎琢磨胡扯好多了。
我个人理解，DeepSeek对税务干部、第三方涉税服务机构、纳税人，以及税务专业学生等税务人员的影响，短期内是税务工作、税收学习的好助手，比如常规的税收知识获取、简单的涉税咨询等，应对策略就是积极拥抱、主动学习，为我所用；中期内则会给涉税工作带来新挑战，比如对简单重复的基础性涉税工作的替代，应对策略则是顺势而为，强化学习，提升专业能力，专注非标准化的、附加值高的涉税工作，提升个人价值；长期内可能会对涉税工作模式带来深刻变革，需要我们与DeepSeek深入互动，在“相爱相杀”中共同成长，持续迭代进化，携手塑造新的税收治理模式。
很多人惊叹于DeepSeek强大的逻辑推理、自我学习能力，担心自己的税务工作不保，但其实能够被替代的都是专业度不够的人，DeepSeek只是会加速这一进程。从目前来看，包括DeepSeek在内的大语言模型其最突出的优势就是“标准化工作的自动化”，它能处理的其实都是标准化的工作，给到你的其实都是“模板”“套路”，而不是答案。即便你问的是一个直击心灵的问题，它给你的回答让你感叹于它竟如此共情，不禁潸然泪下，可其实那只是因为训练时已经喂了足够的“养料”，它了解你要什么，顺手给了你一碗看起来精心熬制的鸡汤。
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对相关从业者建议
我的意思是，你完全不必在当下就恐慌、焦虑、不知所措，仅就税务工作而言，考虑到税收问题的复杂性，不仅要懂纷繁复杂的税收政策，还要懂富有特色的征管实际，更要懂微妙有趣的人情世故，这对于当下的DeepSeek还是太难了。要有足够丰富、准确的语料喂给DeepSeek，它才能迭代升级、不断进化，给出你要的正确答案，而事实上DeepSeek在我们国家网上所能搜集到的信息很多都是错的，吃进去的都是垃圾，怎么能期待它给你营养？
举一个例子来说，我看到有人问DeepSeek一个问题，哪吒2票房达到100亿时导演的收入以及要交多少税，DeepSeek给出的答案虽然是基于假设的，但依然错误百出，其解题的思路值得肯定，这正是它擅长的“标准化工作”，但涉及很多常识性问题都犯了错，说明它在网上搜集到太多的“垃圾信息”，而它还不能及时甄别。更有意思是，有某事务所的所谓专家据此写了一篇文章，条分缕析地指出DeepSeek错在哪儿，并给出自己的分析，但很可惜，他也是一堆错误，这个人工显然还不够“智能”。这种所谓“专家分析”如果反馈给DeepSeek，DeepSeek吃这种东西，大概率好不到哪儿去。
这还只是有标准答案的税收问题，现实中更多没有标准答案的涉税问题，DeepSeek在短期内还难以应对。所以，对涉税从业人员来说，还有时间好好提升自己，不必妄自菲薄，用好DeepSeek持续打磨自己的专业能力，在“人机互动”中也能喂给DeepSeek更好的营养，像哪吒敖丙一样共同进步。
（供稿部门：教研部 推广发展部，组稿：吕晓雷）
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