銀行正加速DeepSeek系列模型本地化部署工作,“含D量”比拼戰(zhàn)局愈演愈烈。3月8日,工商銀行宣布于近期完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署,并將其接入行內(nèi)“工銀智涌”大模型矩陣體系。據(jù)北京商報(bào)記者不完全統(tǒng)計(jì),在工商銀行之前,已有22家銀行官宣接入DeepSeek系列模型,應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋智能客服、信貸審批、智能營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、經(jīng)營辦公等多個(gè)業(yè)務(wù)場景。
在這場“含D量”比拼戰(zhàn)中,相較于中小銀行的躍躍欲試,大型銀行步伐則稍顯緩慢,國有銀行、股份制銀行官宣布局DeepSeek系列模型的屈指可數(shù),分析人士指出,大型銀行接入DeepSeek相對(duì)審慎,一方面是因?yàn)槠湟延凶灾餮邪l(fā)金融大模型,另一方面則是出于業(yè)務(wù)規(guī)模、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)管理等因素的考量。不過,隨著此次工商銀行的成功實(shí)踐,預(yù)計(jì)將會(huì)推動(dòng)其他國有銀行和股份制銀行加快布局,不同類型銀行部署DeepSeek也將呈現(xiàn)差異化的趨勢。
“宇宙行”入局
銀行布局DeepSeek的步伐仍未停歇。3月8日,工商銀行宣布,已于近期在同業(yè)率先完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署,并將其接入行內(nèi)“工銀智涌”大模型矩陣體系。
據(jù)了解,“工銀智涌”屬于工商銀行企業(yè)級(jí)金融大模型技術(shù)應(yīng)用體系,集算力、算法、數(shù)據(jù)、工具、安全、應(yīng)用、生態(tài)于一體。目前已實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)行內(nèi)20多個(gè)主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域的賦能,落地場景200余個(gè)。
接入DeepSeek的“工銀智涌”在產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)防控方面實(shí)現(xiàn)提升。工商銀行介紹,該行在金融市場領(lǐng)域打造了ChatDealing數(shù)智對(duì)話交易產(chǎn)品,重塑金融市場交易流程,大幅提升交易規(guī)模。同時(shí),打造了遠(yuǎn)程銀行坐席助手“工小慧”,實(shí)現(xiàn)“智能全旅程陪伴”,推動(dòng)重點(diǎn)場景通話時(shí)長壓降約10%。此外,圍繞信貸全流程,打造了集信貸制度查詢、報(bào)告編寫、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、數(shù)據(jù)分析、審貸建議等能力于一體的專屬授信審批風(fēng)控助手“工小審”,實(shí)現(xiàn)對(duì)公信貸全場景“智慧審貸”。
北京社科院副研究員王鵬認(rèn)為,隨著工商銀行宣布完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署,國有銀行在金融科技領(lǐng)域的布局再次邁出重要一步。這一舉措不僅彰顯了銀行對(duì)金融科技的重視,也預(yù)示著DeepSeek技術(shù)在銀行業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用前景。
DeepSeek的開源模式好似樂高積木具備可拼可改的性能,這也使得身處數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的銀行可以將其接入,用于豐富現(xiàn)有自研大模型的可能。
在工商銀行之前,郵儲(chǔ)銀行依托自有大模型“郵智”,本地部署并集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型,首先將DeepSeek大模型應(yīng)用于智能客服“小郵助手”,新增邏輯推理功能,并將進(jìn)一步探索在數(shù)字員工多模態(tài)交互、產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)品智能推薦分析、反欺詐風(fēng)險(xiǎn)防控等金融場景的特色化服務(wù)應(yīng)用。
建設(shè)銀行也傳出正在部署DeepSeek相關(guān)應(yīng)用,有消息稱,該行已引入DeepSeek模型并定制化訓(xùn)練,積極推進(jìn)生成式人工智能在全集團(tuán)的體系化應(yīng)用,或?qū)⒓葾I工具供下屬機(jī)構(gòu)使用,旗下建信理財(cái)已開始研究DeepSeek在理財(cái)業(yè)務(wù)部分場景的應(yīng)用。
大中型銀行緣何姍姍來遲
DeepSeek以深度搜索與自適應(yīng)優(yōu)化算法為核心,融合機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理及大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)于數(shù)據(jù)豐富的銀行業(yè)而言,能夠進(jìn)一步賦能業(yè)務(wù)經(jīng)營發(fā)展。
北京商報(bào)記者梳理發(fā)現(xiàn),除上述3家國有銀行之外,還有20家銀行也已接入DeepSeek系列模型。從銀行類型來看,在這場“含D量”大模型部署戰(zhàn)中,國有銀行、股份制銀行布局DeepSeek系列模型的屈指可數(shù)。
股份制銀行方面,此前浦發(fā)銀行宣布,在昇騰服務(wù)器上部署DeepSeek-R1671B千億級(jí)大模型,嵌入數(shù)字員工助手應(yīng)用,賦能智能問答、指標(biāo)問答、財(cái)務(wù)分析、報(bào)告寫作等多個(gè)應(yīng)用場景,在業(yè)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)全棧國產(chǎn)化算力平臺(tái)+DeepSeek大模型的金融應(yīng)用。興業(yè)銀行則表示,已正式接入DeepSeek-R1大模型。
根據(jù)各家銀行的布局及官宣節(jié)點(diǎn)來看,民營銀行、地方銀行搶先占據(jù)市場聲量。新網(wǎng)銀行、百信銀行、蘇商銀行均透露自2024年關(guān)注并引入DeepSeek,并在2025年進(jìn)一步深化DeepSeek應(yīng)用。城商行方面,在DeepSeek春節(jié)假期爆火出圈之后,2月3日,江蘇銀行率先官宣將DeepSeek應(yīng)用于智能合同質(zhì)檢和自動(dòng)化估值對(duì)賬場景;北京銀行、江蘇銀行、重慶銀行、成都銀行、北部灣銀行、內(nèi)蒙古銀行、北京農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、四川農(nóng)商聯(lián)合銀行等也相繼布局。
談及大中型銀行布局DeepSeek步伐相對(duì)緩慢的原因,中國企業(yè)資本聯(lián)盟副理事長柏文喜指出,國有銀行和股份制銀行的決策流程相對(duì)復(fù)雜,對(duì)新技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性要求更高,在引入DeepSeek時(shí),需要經(jīng)過多輪測試和評(píng)估,以確保其不會(huì)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響,這些銀行通常擁有更復(fù)雜的業(yè)務(wù)體系和龐大的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,需要投入更多資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和系統(tǒng)適配。同時(shí),部分國有大行和股份制銀行在早期已投入大量資源自主研發(fā)金融大模型,對(duì)開源模型的依賴程度相對(duì)較低。此外,國有銀行和股份制銀行客戶數(shù)據(jù)量大且敏感度高,對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的要求極為嚴(yán)格。因此,在引入新技術(shù)時(shí)需要更謹(jǐn)慎地評(píng)估數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)壓力。
整體來看,相較于大型銀行引入DeepSeek賦能已有大模型,中小銀行則傾向于直接接入DeepSeek系列模型或與外部云服務(wù)商合作對(duì)智能客服、信貸審批、智能營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、經(jīng)營辦公等不同業(yè)務(wù)場景進(jìn)行功能或業(yè)務(wù)的優(yōu)化。
而地方銀行、民營銀行的應(yīng)用“躁動(dòng)”背后是急于縮小技術(shù)差距的核心訴求?!癉eepSeek等大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用為縮小中小銀行與大型銀行在大模型領(lǐng)域的技術(shù)差距提供了可能?!毙戮W(wǎng)銀行副行長李秀生表示,低算力要求和低數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本的特性,讓中小銀行能夠以更低成本引入和應(yīng)用這些先進(jìn)技術(shù)。大模型將不再是大型銀行的專屬,而是能夠廣泛應(yīng)用于中小銀行之中。
形成差異化應(yīng)用布局
DeepSeek開源模型有助于減少銀行利用AI相關(guān)領(lǐng)域的成本及使用“門檻”。
“DeepSeek接入銀行自有大模型能夠提升業(yè)務(wù)效率與服務(wù)質(zhì)量,優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理和決策流程,推動(dòng)服務(wù)智能化與個(gè)性化,促進(jìn)銀行經(jīng)營模式變革”,柏文喜表示,DeepSeek能夠快速處理復(fù)雜文本和數(shù)據(jù)分析,自動(dòng)生成財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等報(bào)告,大大縮短銀行業(yè)務(wù)流程時(shí)間,同時(shí)可以更精準(zhǔn)地評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn),為信貸審批、反欺詐等提供科學(xué)依據(jù)。此外,其具備的自然語言處理能力可使智能客服更精準(zhǔn)地理解客戶需求,提供個(gè)性化服務(wù),并將推動(dòng)銀行從傳統(tǒng)的人工操作向自動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)型,進(jìn)一步打破部門壁壘,提升組織協(xié)作效率。
但整體來看,當(dāng)前銀行部署DeepSeek仍屬于初級(jí)發(fā)展階段,對(duì)于像財(cái)富管理與投顧服務(wù)等精確性專業(yè)度較高的領(lǐng)域涉及較少。柏文喜認(rèn)為,DeepSeek在銀行財(cái)富管理與投顧服務(wù)應(yīng)用較少的原因,一方面是財(cái)富管理和投顧服務(wù)涉及大量客戶敏感信息,如資產(chǎn)狀況、投資偏好等。使用DeepSeek時(shí),數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)面臨更高挑戰(zhàn)。另一方面,在財(cái)富管理和投顧領(lǐng)域,投資決策需要高度透明和可解釋。DeepSeek的“黑盒”特性使得其決策邏輯難以完全透明化,影響其在這些領(lǐng)域的應(yīng)用。
“財(cái)富管理和投顧服務(wù)需要高度專業(yè)化的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),DeepSeek需要進(jìn)一步優(yōu)化和適配,才能更好地滿足這些領(lǐng)域的復(fù)雜需求?!卑匚南惭a(bǔ)充道。
此外,數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、模型可解釋性、技術(shù)整合成本等問題也成為DeepSeek落地銀行面臨的潛在挑戰(zhàn)。柏文喜指出,大模型依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,銀行客戶信息敏感度高,數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)壓力較大。同時(shí),DeepSeek的決策邏輯難以透明化,影響其在信貸審批、反欺詐等關(guān)鍵場景的公信力。此外,部分銀行的系統(tǒng)相對(duì)陳舊,難以支撐大模型的高效部署和運(yùn)行。而金融科技復(fù)合型人才短缺,制約了模型的迭代速度和應(yīng)用效果。
面對(duì)上述挑戰(zhàn),柏文喜建議,銀行應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系,對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏、加密處理,確保數(shù)據(jù)在使用和傳輸過程中的安全性。同時(shí),通過技術(shù)研發(fā)和優(yōu)化,開發(fā)可視化工具,增強(qiáng)DeepSeek決策邏輯的透明度。此外,還應(yīng)加大對(duì)技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的投入,升級(jí)系統(tǒng)架構(gòu),提升算力和存儲(chǔ)能力,并加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)的合作,培養(yǎng)和引進(jìn)金融科技復(fù)合型人才。
雖然挑戰(zhàn)仍存在,但業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,銀行部署DeepSeek的動(dòng)力仍然存在,且不同類型銀行布局或?qū)⒊尸F(xiàn)一定差異。
王鵬表示,隨著工商銀行的成功實(shí)踐,其他國有銀行與股份制銀行可能會(huì)加速布局DeepSeek,這一技術(shù)將在銀行業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮更大作用。未來,不同類型銀行在布局DeepSeek時(shí)將呈現(xiàn)不同趨勢。大型國有銀行與股份制銀行將更加注重DeepSeek在核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,并積極探索新業(yè)務(wù)場景。中小銀行可能會(huì)更加注重成本效益和實(shí)用性,選擇將DeepSeek應(yīng)用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域或痛點(diǎn)問題。而民營銀行與互聯(lián)網(wǎng)銀行則可能利用DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢,拓展新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)方式。
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