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。”新網(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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