纪要涉及的行业或者公司 未提及具体公司，主要涉及金融行业，聚焦于货币政策分析 纪要提到的核心观点和论据 - 核心观点 - 利用DeepSeek辅助判断货币政策取向，通过定性和定量分析，结合货币政策结构性解读，能更精准分析货币政策[1][5] - DeepSeek在文本理解和分析上有优势，但需结合人类经验和专业知识，半自动模式是较优选择[3][27][39] - DeepSeek的引入可提高货币政策分析效率，节省人力物力成本[22][38] - 论据 - 定性分析：传统机器学习依赖关键词和特定情绪，DeepSeek能把握整体风格和用词微小变化，适合判断货币政策立场[2][3] - 定量分析：半自动模型给定AI分析框架，结合历史文本判断当前文本并打分，效果较好；国信货币政策力度指数由五个价格指标和五个数量指标构成，经加权叠加形成[3][7][9] - 文本选择：选择季度货币政策委员会例会文本分析，因其精炼、结构明确、时间频率固定，但内容凝练、细节少，后续会纳入其他政策文本[10][11] - DeepSeek优势：能对文本进行情感语义分析、倾向性分析和打分分析，将文字转成定量判断；学习情感分析可规避简单语音和文本情感测试的不准确性，以更低成本训练更多词条，给出更准确效果[17][23] - 不同模式效果：全自动模式准确性尚可但有方向性误判，前瞻性有一定意义；辅助人工模式可减少重复性劳动，提高工作效率；半自动模式结合人类分析师框架和AI优势，是最优选择[27][37][39] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 使用DeepSeek的准备工作：包括介绍使用准备、货币政策分析框架，说明与DeepSeek沟通话术的重要性，以及定量分析中使用的国信货币政策力度指数的背景、原理和构成[2][6][7] - 参数设置：使用API接口调用DeepSeek时，Model参数选择V3模型兼顾质量和效率，Temperature参数设定为0.3使输出稳定结论，top b参数影响回答多样性[18][19][20] - 案例分析：以2025年一季度例会为例，DeepSeek判断总体基调更宽松，政策工具和战略量及与前表述相差不大，利率管理更宽松，外汇市场量差不大；全自动模式下结果与真实货币政策力度指数大体方向一致，但有短期背离；半自动模式可让AI连续记忆学习，构建函数对应式结合政策文本和指数[21][29][33]