一、技术革新：双模型协同驱动，金融分析迈入 “视觉智能” 新纪元

4 月 25 日，腾讯理财通 App 正式上线AI 识图掘金功能，依托腾讯混元大模型与DeepSeek 多模态图像识别技术，构建 “视觉 - 语义 - 金融” 三位一体的智能分析体系，实现从 “数据输入” 到 “决策输出” 的全链路智能化。该功能通过多模态理解（融合视觉、文本、布局信息）、金融推理（关联行业逻辑与市场规律）、联网搜索（实时抓取权威数据）三大核心模块，将传统金融分析的 “人力密集型” 模式升级为 “AI 驱动型” 范式。

1. 技术架构深度解析

腾讯混元大模型：采用Hybrid-Transformer-Mamba 混合推理架构，结合长短思维链自适应融合技术，在金融数据解析中实现数学推理精度提升 40%，复杂图表识别准确率达 97.3%。其 TurboS 底座旗舰模型支持 “快思考” 模式，可在毫秒级完成 K 线图形态识别与趋势预测。

DeepSeek 多模态技术：通过SigLIP 编码器（改进版 CLIP 模型，图文对齐误差率降低 12%）和VQ Tokenizer（将图像像素映射为离散语义单元），实现对财经新闻截图中 “政策关键词”“企业动态” 的精准提取，并通过动态注意力掩码技术自动聚焦局部细节（如财报数据中的异常波动）。

金融推理引擎：内置产业链知识图谱，可关联商品图片中的品牌名称（如拍摄的汽车）到上游供应商（如锂电池企业）、下游销售渠道（如汽车电商平台），并结合动态金融数据库（覆盖 8000 + 上市公司实时行情）生成投资机会图谱。

2. 效率与安全双重突破

处理速度：单张图片分析耗时≤1.2 秒，支持一次性上传 10 张图片的批量处理，较人工分析效率提升 20 倍以上。

数据安全：采用联邦学习技术实现 “数据可用不可见”，用户上传的图片数据经脱敏处理后仅用于本地模型训练，核心金融数据库与互联网隔离存储，符合 ISO/IEC 27001 信息安全标准。

二、场景拓展：从 “数字孪生” 到 “实物映射”，投资机会触手可及

该功能打破传统金融服务的 “数字孤岛”，首创跨场景投资机会挖掘模式，实现 “所见即所得” 的智能化财富管理。

1. 金融场景：精准捕捉市场动态

数据图表解析：可识别 CPI 走势图、基金净值曲线等复杂图表，自动标注关键指标（如 “近三月年化波动率 18.7%”），并生成对比分析报告（如 “同类基金排名前 15%”）。

持仓诊断优化：用户上传自选股列表后，系统自动分析持仓集中度、行业分布风险，结合DeepSeek 金融推理模型给出调仓建议（如 “建议减持消费板块至 20%，增持科技板块至 35%”）。

新闻舆情追踪：对财经新闻截图中的 “政策关键词”（如 “新能源补贴退坡”）进行情感分析，实时推送风险预警（如 “相关车企股价可能承压”）。

2. 日常生活场景：实物消费映射投资逻辑

商品投资机会挖掘：拍摄黄金饰品可关联到黄金 ETF、金矿企业股价；拍摄奶茶杯身可识别品牌并分析其所属上市公司的供应链（如原料供应商、加盟商网络）。

消费行为数据化：通过用户拍摄的消费场景（如商场购物小票），系统自动生成 “消费习惯 - 投资偏好” 关联图谱，推荐适配的消费主题基金（如 “Z 世代消费升级基金”）。

三、生态协同：从 “单点突破” 到 “全链赋能”，重构财富管理生态

1. 技术协同：双模型互补校验机制

腾讯理财通构建双模型协作架构：

腾讯混元大模型负责宏观逻辑推理（如货币政策对股市的影响）；

DeepSeek 模型专注微观数据解析（如企业财报中的现金流异常）。

通过多源数据交叉验证（如同时抓取 Wind、同花顺、交易所数据），确保分析结论的置信度≥95%，较单一模型提升 18%。

2. 行业实践：金融机构的 “AI 化” 标杆

用户增长：自 2024 年 2 月接入 DeepSeek-R1 模型以来，AI 问答服务用户数突破 5000 万，日均交互量达 800 万次，其中基金筛选类问题占比 38%，大盘行情咨询占比 27%。

生态合作：与 21 家银行共建金融 AI 联合实验室，将 AI 识图能力嵌入银行 APP，实现 “拍照查理财” 功能（如用户拍摄他行理财产品说明书，系统自动对比推荐腾讯理财通同类产品）。

3. 行业影响：开启 “普惠金融 2.0” 时代

降低投资门槛：通过自然语言交互（如 “这张 K 线图预示什么？”）和可视化报告（如 “投资组合健康度雷达图”），使非专业投资者也能获取专业分析。

提升服务效率：某股份制银行试点显示，引入该功能后，投顾服务响应时间从 48 小时缩短至 2 小时，客户满意度提升 22%。

四、未来展望：从 “工具赋能” 到 “生态重构”，定义金融科技新范式

1. 技术演进路线

多模态大模型迭代：计划 2025 年底前推出视觉 - 语言 - 行动（VLA）联合模型，支持通过图片直接触发交易指令（如拍摄 “买入” 手势照片自动下单）。

边缘计算优化：将模型轻量化部署至手机端，实现 “离线分析 + 在线验证” 模式，在无网络环境下仍可完成基础图表识别。

2. 场景延伸战略

跨境投资场景：与万事达卡合作，支持拍摄境外消费小票自动关联跨境基金产品，解决 “海外消费 - 境内投资” 的信息不对称问题。

产业互联网渗透：与制造业企业合作，通过分析生产设备照片（如智能工厂产线），生成产业链投资热力图，助力实体产业与金融市场的深度融合。

3. 社会责任担当

适老化改造：推出 “长辈模式”，通过语音播报替代文字输出，降低老年用户使用门槛。

普惠金融创新：在县域市场试点 “乡村振兴投资图谱”，用户拍摄农产品照片即可获取相关农业基金、期货产品推荐，助力农村金融数字化。

腾讯理财通 AI 识图掘金功能的推出，标志着金融科技从 “效率工具” 向 “决策中枢” 的跃迁。其通过技术自主化（国产大模型 + 本土数据）、场景生活化（消费行为映射投资逻辑）、生态开放化（连接银行、基金、商户）的三维驱动，正在重塑全球财富管理格局。正如腾讯理财通负责人所言：“我们不仅是在做一个功能，而是在构建一个‘数字经济时代的投资基础设施’，让每个人都能成为自己的财富管理专家。” 随着 AI 技术的持续迭代，这一愿景正逐步成为现实，为中国金融高质量发展提供可复制的 “腾讯方案”。