观点丨杨东等：DeepSeek对区块链金融的影响

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研究动态

日期：2025-03-10

杨东中国人民大学法学院院长、教授

在数字经济蓬勃发展的当下，区块链金融作为金融科技的前沿阵地，正逐渐重塑传统金融体系的运行模式。其去中心化、透明可信、智能合约自动化以及全球化无边界等显著特征，在推动金融创新的同时，也带来了技术复杂度过高、治理效率低下、合规成本高昂等难题，这些问题成为其大规模应用的阻碍。

　　DeepSeek作为整合自然语言处理（NLP）、机器学习和大数据分析的人工智能平台，凭借技术创新为区块链金融的优化提供了多维度的解决策略。区块链技术的复杂性对非技术用户构成了显著的参与壁垒。区块链金融需用户掌握钱包管理、智能合约交互等专业知识，导致学习成本较高。DeepSeek通过自然语言交互能力（NLP）弥合人机交互鸿沟，重构用户体验。其核心价值体现在以下几方面：

　　一是DeepSeek具有NLP技术，用户可通过自然语言指令直接与DeFi协议交互。例如，输入“将100美元ETH存入Compound并获取利息”，DeepSeek即可解析意图，自动执行钱包连接、合约调用及Gas优化等流程，无需用户理解底层逻辑。此外，系统实时监测链上状态，通过对话式提示引导用户完成跨链资产转移等复杂操作，显著降低操作风险。

　　针对区块链术语体系的技术认知差异，DeepSeek基于用户行为数据（如交互频率、错误类型）生成差异化教育内容。例如，向新手推送“DeFi借贷入门指南”并嵌入交互式模拟器，而对高阶用户提供“闪电贷套利策略”深度分析。这种精准知识分发缩短了学习曲线，助力行业整体认知水平提升。

　　传统金融受限于人力与物理网点，边际成本居高不下，而DeepSeek通过AI客服与算法驱动的产品生成，将服务边际成本趋近于零，使区块链金融能够覆盖无银行账户群体，真正践行普惠金融理念。

　　二是针对用户的差异化需求，生成个性化金融产品。传统金融产品的标准化与DeFi模块化组合的灵活性之间存在矛盾：前者难以满足差异化需求，后者则需用户具备高阶策略设计能力。DeepSeek通过数据整合与AI模型优化，实现了个性化金融服务的规模化落地。

　　DeepSeek整合链上数据（如钱包地址的交易历史、资产分布）与链下数据（如用户填写的风险测评），可以构建用户画像。对于风险厌恶型用户，系统可识别其偏好低波动性资产，并自动过滤高杠杆衍生品；而对高风险偏好者，则推荐收益增强型策略（如流动性挖矿+期权组合）。基于强化学习算法，DeepSeek实时生成嵌套式产品组合，突破单一协议限制，实现收益与风险的最优平衡。此类数据驱动的定制化服务，不仅提升用户黏性，更推动了DeFi从“工具集合”向“智能服务生态”的转型。

　　三是优化DAO治理，从经验决策到数据驱动的协同治理。去中心化自治组织（DAO）的核心理念是通过去中心化治理实现社区自治。然而实践中常常因为成员认知差异、信息过载和情绪化表达等因素导致决策低效。DeepSeek可以通过数据驱动的治理框架，将主观经验转化为客观指标，可能为DAO治理注入科学决策框架。

　　DeepSeek通过分析历史提案数据（如投票结果、执行后的代币价格变化）训练预测模型从而评估新提案的潜在影响。比如DAO提出“增发10%代币用于生态开发”这一提案，DeepSeek就可以模拟增发后的通胀率、持币者分布变化及市场价格反应，生成可视化报告来辅助成员投票。同时，DeepSeek还能识别提案中的模糊条款（如未明确的资金分配比例），提示社区补充细节以降低执行风险。

　　以中国移动旗下的咪咕平台为例，其治理主要通过用户多元参与的机制实现，这些机制允许社区成员对平台的关键决策进行参与和控制。在此过程中，可以利用DeepSeek评估用户治理行为的价值，从而审核筛选出对咪咕元宇宙发展有益的行为。每个参与者每个周期可获得一定的“咪票”激励，DeepSeek的NLP引擎也可以进一步优化激励机制：通过分析用户行为数据与社区讨论文本，识别关键贡献者并生成激励策略建议，同时利用情感分析功能监测社区情绪，避免因分配不公引发争议。这种“数据驱动+智能合约”的治理模式，不仅提升了决策效率，还通过透明化规则增强了社区凝聚力。

　　四是强化合规与监管，构建安全可信的链上生态。区块链技术的匿名性和跨境流动性，在客观上为诸如诈骗、洗钱、非法集资等违法犯罪活动创造了条件。DeepSeek借助链上数据智能分析和自动化合规工具，搭建起兼顾创新与风险防控的动态监管体系。基于区块链实时高效收集数据的特性，通过DeepSeek强化和完善链上实体发现画像、异常交易发现追踪、网络拓扑分析等技术，实现区块链金融交易的监管技术架构，构建区块链金融交易的双维监管体系。

　　在咪咕元宇宙的架构里，跨场景交易的透明化清分机制已在区块链上实现。DeepSeek引入图神经网络技术（GNN）加以优化，通过对交易地址间资金流向进行拓扑建模，能够精准识别异常行为模式。例如，当系统监测到某一地址频繁小额接收“咪票”，随后集中转移至混币器时，便会自动启动风险预警机制，生成包含交易路径、时间戳和关联地址的可视化图谱，并即时推送给各个运营主体及监管机构。此外，其智能合约扫描模块可动态检测“咪分”与“咪票”发行合约中的合规漏洞，依据欧盟《加密资产市场监管法案》以及金融行动特别工作组的监管标准，自动生成代码级的修正方案，可使得法律风险大大降低。

　　同时，通过DeepSeek还能实现区块链上资产的自动风险评估与多要素分级分类，为涉案虚拟货币的处置提供技术基础。DeepSeek可以基于法律规范和行业自律组织规定的要素对区块链上的虚拟货币等数字资产自动研判，在公安机关和司法机关处置涉案虚拟货币时，根据虚拟货币的技术机制和风险程度采取差异化的变价或销毁等处置措施，化解虚拟货币处置风险。

来源：中国社会科学网