您好！微信群炸金花房卡怎么买可以通过以下几种方式购买：
微信官方渠道：
微信游戏中心：打开微信添加客服【61602477】 ，进入游戏中心或相关小程序
，搜索“微信炸金花房卡 ”，选择购买方式。完成支付后 ，房卡会自动添加到你的账户中 。
游戏内商城：在游戏界面中找到“商城
”选项
，选择房卡的购买选项，根据需要选择合适的房卡类型和数量 ，点击“立即购买”按钮，完成支付流程后
，房卡会自动充值到你的账户中
。
第三方平台：
除了通过微信官方渠道购买，你还可以在信誉良好的第三方平台上购买微信炸金花房卡。这些平台通常会提供更丰富的房卡种类和更优惠的价格 ，但需要注意选择安全的平台以避免欺诈或虚假宣传 。
微信群炸金花房卡怎么买怎么弄步骤：
1、打开微信添加客服【61602477】
，进入游戏中心或相关小程序
。
2 、搜索“微信炸金花房卡 ”，选择合适的购买方式。
3
、如果选择微信官方渠道 ，按照提示完成支付
，支付成功后，房卡将自动添加到你的账户中 。
4、如果选择第三方平台 ，按照平台的提示完成购买流程
，确认平台的信誉和安全性。
5 、成功后，你可以在游戏中使用房卡进行游戏
。
注意事项：
1.确保微信账户已经完成实名认证 ，以便顺利完成支付和领取房卡。
2.选择正规
、安全的购买途径
，避免欺诈或虚假宣传 。
3.如果在购买过程中遇到问题，可以联系微信客服或相关平台的客服寻求帮助
。

其次 ，购买渠道的不同也会对房卡的价格产生影响。目前，玩家可以通过多种方式购买青龙大厅的房卡
，包括游戏内商城、微信游戏中心 、第三方平台等 。其中，游戏内商城和微信游戏中心通常是官方渠道 ，价格相对稳定
，但可能缺乏灵活性
。而第三方平台则可能提供更为丰富的房卡种类和更优惠的价格，但需要注意的是 ，选择第三方平台时一定要确保其信誉和安全性
，以避免遭遇欺诈或虚假宣传。

再者，游戏平台是否正在进行促销活动也是影响房卡价格的重要因素 。在特定的时间段内 ，游戏平台可能会推出各种促销活动
，如限时折扣、满减优惠等，这些活动通常会降低房卡的单价 ，为玩家提供更多的实惠
。因此
，如果玩家能够密切关注游戏平台的促销活动，那么在合适的时间点购买房卡 ，无疑可以获得更多的优惠。

当然，除了以上几点外
，房卡的具体价格还会受到游戏平台运营成本
、市场竞争状况等因素的影响 。这些因素虽然不易被玩家直接观察到，但它们确实在无形中影响着房卡的价格
。

综上所述 ，“微信玩炸金花房卡
”这一问题并没有一个固定的答案。它受到购买数量、购买渠道 、促销活动以及游戏平台运营成本等多种因素的影响 。因此
，对于玩家而言，要想获得最优惠的房卡价格 ，就需要综合考虑以上因素
，做出明智的购买决策。

　　来源：中国基金报　

　　AI投研革命进行时：DeepSeek重塑基金业生态，人类智慧成为基金经理“护城河”

　　中国基金报记者陆慧婧

　　2025年伊始 ，人工智能大模型DeepSeek在金融领域掀起一场投研效率革命
。

　　多家基金公司竞相完成DeepSeek的私有化部署
，将其应用于投资研究等核心场景，推动行业进入“AI辅助投研 ”的新阶段。

　　然而 ，在人工智能大爆发的背后
，关于“AI能否取代基金经理”的讨论声渐起，多位业内人士认为 ，AI可以穿透传统金融文本，解析卫星影像
、供应链物流数据乃至社交媒体情绪图谱等
，可以成为基金经理的有力助手 。

　　但在这场颠覆性变革中，AI并不是替代者 ，只是进步的催化剂
。关于上市公司价值判断、“黑天鹅
”事件预判与创新洞察这些“关键决策权”
，将成为基金经理们新的护城河。正如一位基金经理所言：“在算法统治的金融世界里，人性洞察可能成为最稀缺的阿尔法 。 ”

　　引发投研领域

　　效率与决策的双重变革

　　DeepSeek凭借强大的逻辑推理与数据处理能力 ，正成为基金公司提升生产力的关键工具
。多家公司正在迅速推进DeepSeek的本地化部署。

　　据悉
，2025年伊始，随着DeepSeek-R1模型的发布 ，博时基金迅速完成内部部署
，并开始探索它在投资研究 、投资顾问服务和软件开发等方面的应用 。招商基金IT部门也于春节后加速完成DeepSeek本地化部署
。目前，公司已逐步推进在投研领域的深度应用 ，重点突破研报分析与知识交互的效率瓶颈。

　　晨星（中国）基金研究中心高级分析师代景霞指出
，DeepSeek在投资领域的主要应用包括风险管理
、投资组合优化、市场预测和交易算法等 。

　　“在市场关注的投资领域，DeepSeek本地化部署主要在智能投研等方面
。从具体效果看 ，数据处理和分析能力显著增强，在文字生成 、研报解读等应用方向达到可用阶段
，能实现金融文本
、图表和数据的智能关联与深度解析，可将复杂的投资问题拆解 ，展示推理过程
，提供透明化决策依据。
”创金合信基金首席经济学家魏凤春表示 。

　　在北京某大型基金公司人士看来，DeepSeek在投研领域引发了效率与决策的双重变革。“传统投研面临海量信息挑战 ，研究员和基金经理需耗费大量时间筛选分析
。而DeepSeek凭借强大的自然语言处理和数据分析能力
，能快速解析研究报告，精准提取关键信息 ，帮助研究员迅速把握核心
，节省阅读和分析时间，有望帮助投研人员深度剖析大量研报 ，为投资决策提供全方位、多角度的参考。”

　　尽管从效果上看
，DeepSeek本地化部署可以使得研究员的信息处理效率提高数倍 。但目前这一应用的局限性也较为明显
。“包括大模型的幻觉问题，深度分析能力不足 ，这些都需要资深投研人员去修正。 ”据平安基金林清源反馈 。

　　在数据分析 、风险评估

　　等方面为投研赋能

　　据了解，DeepSeek人工智能系统正以每月迭代三次的速度渗透投研核心环节
。在投资决策
、风险评估、市场判断等多方面给基金公司投研部门赋能。

　　魏凤春举例
，在投资决策方面，DeepSeek可整合多维度数据并深度分析 ，利用深度思维链技术
，将复杂投资问题拆解，清晰展示从数据到结论的推理过程 ，为投资者提供贴合业务需求的投研建议和透明化决策依据 。

　　在风险评估方面
，DeepSeek通过对海量数据（维权）的实时监测和分析，凭借强大的计算能力和模型算法 ，全面识别各类风险
，还可自动检查文件是否符合监管要求，提高风险识别的精准度
。

　　在市场判断方面 ，DeepSeek能对金融文本数据进行深度理解与分析
，快速提取关键信息，把握市场趋势 ，还可基于历史和实时数据，运用模型预测市场短期波动和长期趋势。

　　排排网财富理财师荣浩表示
，DeepSeek通过构建产业链动态图谱和事件归因模型，帮助研究员快速梳理复杂逻辑链 。一位基金公司人士也表示 ，在投资决策方面
，DeepSeek有强大的数据处理和分析能力，在逻辑推理能力和数学证明能力上较有优势 ，能够高效处理和分析海量的数据和信息
，整合多领域知识，帮助基金经理更好地理解市场趋势和风险 ，帮助投研团队节省时间
，提高效率和做出更科学合理的决策
。

　　“DeepSeek利用机器学习算法，分析历史数据 ，预测市场走势
，或为投资提供参考。还可通过分析社交媒体 、新闻评论等非结构化数据，DeepSeek有望能够捕捉市场情绪的变化 ，辅助判断市场趋势 。
”上述北京大型基金公司人士认为，DeepSeek可以在市场预判上发挥作用。

　　策略创新、跨资产配置逻辑

　　客户沟通上仍存在局限性

　　当AI的数据整理分析能力日益强大
，组合调整响应速度缩短至毫秒级，人类投研团队的价值坐标是否需要重新定义？基金经理的日常工作内容中 ，哪些部分最容易被DeepSeek等AI技术替代？哪些部分则难以被替代？成为投资者关注的话题
。

　　在林清源看来
，基础的数据整理归纳和初级的量化分析工作容易被AI替代，比如市场热点信息汇总 ，可比公司的财报数据对比
，但更深层次的投资逻辑推演与复杂决策不能被替代，此外 ，AI大模型还存在幻觉问题
，在多个环节后误差就容易被放大。

　　西部利得基金经理翟梓舰也有同样的感受 。他指出，具有高度重复性和比较繁琐的工作可能容易被AI技术取代
。但是更多的情况下 ，DeepSeek或其他的AI工具还是在辅助基金经理的日常工作
，而非取代。“DeepSeek-R1的特点之一是逻辑推理能力相比之前有了很强的提升，但比起人类来说还远远不够 。投资工作中有大量的逻辑分析
、推理过程
。某个长期有效的因子近期失效了 ，如何找到原因？这仍大量依靠人的分析和决断，不是AI能够轻易取代的。”

　　“策略制定与创新
，投资框架设计、跨资产配置逻辑等需要人类经验与直觉的领域 。客户沟通与信任构建，高净值客户的个性化需求理解和情感互动仍依赖人类情商 ，但未来也可能被颠覆
。 ”荣浩对此也有自己的看法。

　　魏凤春更是强调
，投资决策是一种艺术化 、个性化很强的行为 。“在资产配置中，对于不同投资风格和策略的融合与平衡 ，需要基金经理根据市场感觉和投资理念进行艺术化的决策
。此外
，通过团队管理与文化建设以发挥团队智慧的工作，显然也不是AI所擅长的领域。
”

　　AI本质是“工具革命”

　　而非“职业替代 ”

　　DeepSeek是否能够完全取代基金经理？从多方反馈的情况上看 ，尽管技术革新势头迅猛
，DeepSeek的局限性仍制约其成为决策核心 。目前行业的共识是，DeepSeek的本质是“工具革命
”而非“职业替代”。

　　代景霞指出 ，DeepSeek在投资决策中的局限性主要有以下几个方面：一是基金经理的工作中包含大量情感因素和主观判断
，而DeepSeek是一个基于数据和算法的工具，缺乏团队协作以及对市场情绪
、市场参与者行为、投资者心理等主观因素的理解
。二是AI的决策基于已有的数据和模型 ，缺乏创造性和创新性思维。基金经理在投资中会不断尝试新的策略和思路，而AI可能无法突破现有的框架；三是市场本质是不可预测的
，而AI基于历史数据进行预测，在某些突发事件（如危机事件 、地缘政治冲突等）发生时 ，可能导致AI模型无法捕捉到相关信息并及时应对 。

　　一位基金公司人士直言
，基金经理不会被DeepSeek完全取代，据他反馈 ，在此之前
，基金公司的投研信息化本身做得也不错，在DeepSeek等AI模型的帮助下自身的能力有效率上的提升
。但是 ，在他看来
，对于投资决策能不能赚到钱，主要还是依靠基金经理其背后的投资逻辑以及基金经理的应对能力 ，包括自己能否掌控投研资源
，知道自己的能力边界在哪里等等，这些都是大模型不具备的能力。

　　“首先 ，AI缺乏投资理解和直觉，基金经理依靠长期市场经验形成的直觉和判断力
，是AI目前无法模拟的，某些直觉可能归属于不能用语言表述的知识 ，但是大模型恰恰是建立在大语言模型的基础上的；其次
，AI对市场情绪的理解是有限的，金融市场是整个社会的投影 ，大模型很难捕捉到交易市场以外的信息
，而基金经理是可以从不同真实的生活角度去理解社会 。 ”林清源也认为，目前看DeepSeek不能完全取代基金经理
。

　　“投资总是知易行难 ，投资决策背后通常有多重因素在作用。DeepSeek在基金投资中的应用具有一定的辅助作用
，但它并不能完全取代基金经理 。”上述北京某大型基金公司人士也认为，DeepSeek基于特定算法和模型构建 ，无法涵盖基金投资中的所有因素和复杂关系
。“例如
，基金经理的个人能力和决策风格具有很强的主观性和独特性，难以完全量化并纳入模型分析。同时在数据来源上也存在缺乏时效性或者不严谨不可信等因素 。AI在进行深入的行业调研和实地考察方面的能力有限 ，在处理复杂的投资组合和定制化投资建议方面也需要基金经理介入
。
”

　　AI重塑金融行业职业结构

　　一批“AI+”新兴岗位或将崛起

　　中国基金报记者张燕北

　　以DeepSeek为代表的AI技术无法取代基金经理，几乎成为业内共识。但不可否认的是
，AI技术的迅猛发展和广泛渗透，对整个金融行业的职业结构产生深远影响 。在人人自问“我是否会被AI取代 ”的同时 ，一些变化正悄然发生。

　　这些变化主要体现在两个方面：其一
，现有的金融行业岗位需要更懂AI和更会用AI的人才；其二，一些顺应AI时代的新兴岗位将涌现出来 ，替代部分传统岗位
。

　　人机协作机制或成常态

　　对从业者提出更高要求

　　面对AI技术浪潮的冲击
，包括基金经理在内的金融行业从业人员工作方式转变在即。未来，人机协作或将成为常态化模式 。

　　“未来的趋势是建立人机协同机制
。AI是非常好的效率提升工具 ，可以释放人力聚焦战略判断
，使金融从业者更加专注于深度思考和战略决策。
”沪上一位基金经理表示，从业者要积极学习和掌握AI技术 ，理解AI工具输出的结果和建议 。

　　多位业内人士指出
，除了专业技能外，跨界融合能力
、持续学习能力以及人际交往和沟通技能将变得更加重要 ，具备跨学科背景的金融专业人才将更具竞争力
。

　　博时科创板人工智能ETF基金经理李庆阳就指出，未来AI很可能会改变基金经理的职业发展路径
，体现在几个方面：从“经验驱动”转向“技术驱动 ”，基金经理需从传统基本面分析转向结合AI模型输出的数据决策；职业重心向高价值领域转移 ，如战略决策、资产配置 、客户关系管理；跨领域协作将成为核心方向。

　　在他看来
，未来基金经理可能需要具体的技能包括：AI技术理解与批判性评估能力；识别AI模型的局限性；数据驱动的决策能力；跨领域知识整合能力；风险管理与合规意识；生态协作与持续学习能力 。

　　平安基金林清源结合自身的观察，指出AI技术的发展对金融行业人才培养模式产生了深远影响
。

　　他以研究员岗位举例称 ，“AI技术发展使初级研究员的信息筛选
、归纳和总结等基础工作被替代
，这要求研究员更快成长，学习哲学、大脑科学 、神经网络学
、AI底层架构等底层知识 ，需要具备跨学科的知识储备和运用能力。
”

　　金融行业新兴岗位需求增加

　　复合型人才受青睐

　　业内普遍认为
，含“AI”量较高的新兴岗位将明显增多，与此同时一些传统岗位或将大幅减少 。

　　北京一位公募人士表示 ，随着金融科技的崛起
，传统金融机构加速数字化转型，对传统金融岗位提出新的要求 ，风险管理和合规职位的需求将增加
。同时金融行业对技术型岗位的需求将大幅增长，包括但不限于AI风控工程师、量化交易员 、金融数据科学家等岗位。这些岗位需要具备数据分析、机器学习
、编程等技能
，以支持金融服务的智能化和自动化 。

　　“未来这些‘AI+岗位’将不断涌现，证明AI最终会创造而不是破坏工作 ，AI浪潮下新增就业机会多于被它取代的岗位。 ”他说
。

　　西部利得基金经理翟梓舰的观点类似：“未来金融行业可能会出现更多专注于开发和优化AI系统的专业角色
，而一部分传统的职能有可能会减少。
”

　　李庆阳判断，未来金融行业的职业结构可能会出现以下变化：传统岗位需求减少 ，如基础数据处理和简单的文档处理；新兴岗位需求增加
，如AI金融工程师以及AI合规专家；现有岗位转型与升级，需要从单纯的投资决策执行者转变为AI技术的使用者和管理者 ，需要具备更强的AI技术应用能力、跨领域知识融合能力和创新思维能力
，与AI协同工作，提升投资管理水平 。

　　在代景霞看来 ，AI技术的快速发展正在重塑金融行业的职业结构
，其中专注于利用AI技术进行投资研究的岗位可能会增多，这类岗位更注重算法设计和模型优化 ，金融机构也可能会更倾向于招聘具备AI技能和传统投资经验的复合型人才
。

　　在AI不断赋能金融行业各大业务领域的趋势下，魏凤春也认为
，行业对传统金融分析师 、数据处理人员等需求会减少，对既懂金融又懂AI的复合型人才需求增加。还会催生一些新职业 ，如AI金融策略师
、AI风险评估专家等 。

　　荣浩进一步指出
，新兴岗位崛起势不可挡，AI训练师、算法合规官 、复合型投资经理需求增加 ，可能还会催生出AI策略专家岗位
，负责设计AI与人工协作的投资框架
。

　　DeepSeek来了，是威胁？还是机遇？

　　中国基金报记者方丽

　　马斯克曾经说过“人类社会是一段非常小的代码 ，本质是一个生物引导程序
，最终导致硅基生命的出现”。当下，以DeepSeek
、ChatGPT等为代表的“AI硅基生命们 ” ，正在逐渐融入碳基生物社会的各行各业 。

　　公募基金行业也在积极拥抱着这一浪潮
。然而
，面对这样全新的技术巅峰，对学霸云集的基金经理群体究竟意味着什么？是职业威胁还是投资机遇？是被替代还是实现“1+1＞2
”价值？

　　从多数受访基金经理反馈来看 ，当下是“机遇大于威胁”，DeepSeek等AI工具能实现“人机协同 ”
，提升投研效率、释放人力聚焦于战略判断。不过，最终对每个基金经理来说 ，只有不断用“硬业绩”证明自己价值
，时间会给出所有的答案 。

　　有机遇 、有威胁，但机遇更大

　　作为职业“金字塔尖
”的一类 ，DeepSeek出现对基金经理而言
，机遇和威胁并存，能提升工作效率 ，也会带来就业竞争压力
。

　　“机遇和威胁并存
，机遇更大一些。”平安基金经理林清源谈及感受时直言，机遇是先进生产力工具赋能 ，AI大模型可以显著提升投研效率
，基金经理可以利用AI进行信息筛选
、数据分析、会议纪要整理，节省大量时间 ，覆盖更多的股票，提高投资收益 。威胁有两点：一是AI普及后
，市场有效性提升，单纯依赖短时间信息差的投资策略将逐渐失效；二是初级投研岗位的工作会被逐步替代 ，需要基金经理迅速去适应新的AI背景下的投研方式。

　　同样
，西部利得基金经理翟梓舰也认为“一定是机遇大于威胁 ”
。日常工作中有大量的事务可以使用AI辅助完成，提升效率的同时 ，有更多的时间去打磨策略
，精进业绩。他更强调，作为基金经理 ，要广泛了解 、体验各种AI工具
，并且尝试将其应用到自己的日常工作中；从量化基金经理的角度，深度学习在投资中的应用已经有了成熟的范式 ，但是大模型到底应该如何应用到投资中
，还是一个有待深入研究的领域 。

　　晨星（中国）基金研究中心高级分析师代景霞认为，对于基金经理而言 ，DeepSeek带来的威胁：可能使基金经理在某些领域（如算法交易或量化投资）面临更大的竞争压力，尤其是那些对AI技术比较熟悉的基金经理；同时DeepSeek依赖于大量数据和模型训练
，如果数据质量或模型存在偏差，可能会影响基金经理决策的准确性
。但AI可以作为基金经理的辅助工具 ，帮助分析复杂数据
、优化投资组合、预测市场趋势等
，帮助基金经理从繁杂的重复性工作中解脱出来，节省时间并提高效率。

　　投资是科学和艺术

　　更需提高自身

　　金融投资最显著的特点在于不确定性 ，投资是科学和艺术的结合 。在目前环境下
，基金经理更需要利用AI技术，提升自身来扎扎实实做好业绩
。

　　“AI平权每个人拥有丰富的研究资料 ，这是件好事情
，是技术带来的改变，但能否让人类群体变得理性？抑或加重了情绪化？例如在一家公司因为某种原因下跌 ，当去问人工智能
，也许首先得到的更多是悲观的信息，但巴菲特所说的‘扣动扳机的机会’ ，是反人性的，能透过现在的悲观看到价值和未来的乐观
，需要内心的强大和对投资的理解。这便是投资的‘艺术’ 。
”上银基金陈博更从投资科学和艺术角度来分析
。

　　陈博表示，当然 ，对于投资“技术”方面
，未来每个人都需要掌握AI工具，基金经理需要使用一些AI应用。“有人会沉浸于信息极大化以获取收益 ，有人向内搜寻长期投资的奥秘
，方法没有好坏，适合就好 。但客观来说 ，现在每天用手机的我们
，投资境界与读报纸的巴菲特和查理芒格相比，或许缺的不是技术 ，而是内心的定力
。 ”

　　对此
，创金合信基金首席经济学家魏凤春表示，任何新技术的出现和大规模的应用都会对现有的从业人员提出挑战 ，善于适应并学习者会驾驭这一工具，从而顺势而为。基金经理需要深入学习AI技术
，包括机器学习和深度学习的基础知识，掌握数据安全与管理技能 ，提高跨团队协作与沟通能力
，与技术团队密切合作，共同打造更高效的投资管理体系 。

　　博时科创板人工智能ETF基金经理李庆阳也表示 ，基金经理应该学会利用DeepSeek等技术进行数据分析和决策支持
，将精力集中在需要人类经验 、直觉和复杂判断的任务上，并注重客户关系管理、谈判等AI难以替代的能力 ，关注AI技术发展
，不断更新知识体系以应对行业变化，保持批判性思维 ，避免盲目依赖。

　　显然
，站在这个历史当口，基金经理投资的关键还要看如何将工具为己所用 ，发挥其更大效能，实现“1+1＞2
”的效果才是智能化投研时代的关键所在
。

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