記者日前從工商銀行了解到，該行在同業(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“工銀智涌”大模型矩陣體系，推動金融業(yè)務場景的智能化升級。
據(jù)介紹，工商銀行以“企業(yè)級AI普惠賦能+AI專業(yè)突破”雙輪驅動，推動AI技術在行內的規(guī)?；瘧?，目前已實現(xiàn)大模型對行內20多個主要業(yè)務領域的賦能，落地場景200余個。產(chǎn)品創(chuàng)新方面，工商銀行在金融市場領域打造了ChatDealing數(shù)智對話交易產(chǎn)品，重塑金融市場交易流程，大幅提升交易規(guī)模?？蛻舴辗矫?，工商銀行打造了遠程銀行坐席助手“工小慧”，實現(xiàn)“智能全旅程陪伴”，推動重點場景通話時長壓降約10%，有效提升服務效率和客戶體驗。風險防控方面，工商銀行圍繞信貸全流程，打造了集信貸制度查詢、報告編寫、風險評估、數(shù)據(jù)分析、審貸建議等能力于一體的專屬授信審批風控助手“工小審”，實現(xiàn)對公信貸全場景“智慧審貸”，顯著提升業(yè)務效率和智能化風控水平。
除工商銀行外，2月以來，多家銀行陸續(xù)宣布接入DeepSeek系列模型或者對其進行本地化部署，優(yōu)化自身大模型工具。目前，商業(yè)銀行對DeepSeek的應用已覆蓋智能客服、智能營銷、金融投研、合規(guī)運營等業(yè)務場景。
國有大行中，郵儲銀行稍早前表示，依托該行2024年發(fā)布的自主可控大模型“郵智”，第一時間實現(xiàn)本地部署并集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型，通過引入并應用DeepSeek能力，在復雜多模態(tài)、多任務處理、算力節(jié)約、效能提升等方面進一步增強能力。
股份制銀行中，浦發(fā)銀行宣布，該行在昇騰服務器上部署DeepSeek-R1 671B千億級大模型，在業(yè)內率先實現(xiàn)全棧國產(chǎn)化算力平臺+DeepSeek大模型的金融應用。該行積極推進“人工智能+”行動，體系化布局場景、流程、數(shù)據(jù)、模型和技術等人工智能應用的核心要素，尤其是在普惠金融領域，瞄準中小微企業(yè)供需兩端存在的堵點、痛點，基于DeepSeek等開源大模型能力開創(chuàng)“人工智能+普惠金融”的數(shù)智方案，助力民營小微企業(yè)既“融資”又“融智”。
“銀行業(yè)本身發(fā)展對數(shù)據(jù)信息依賴度較高，以AI為代表的新一輪科技革命將更全面深刻地影響銀行業(yè)?！编]儲銀行研究員婁飛鵬表示，面對AI技術以及DeepSeek推動AI低成本應用，銀行業(yè)需要積極探索優(yōu)化應用，不斷推進自身數(shù)字化轉型。在此過程中，商業(yè)銀行在符合制度和監(jiān)管規(guī)定的情況下，不僅要積極探索AI大模型在經(jīng)營管理中的應用，讓技術進步的便利在經(jīng)營管理中盡快體現(xiàn)，還要從長遠角度考慮完善AI技術應用的各種基礎條件，包括組織架構、部門職責、決策機制、崗位設置、業(yè)績考核、業(yè)務流程等，都可能需要針對性地調整。
值得注意的是，與國有大行和股份行等大型銀行相比，中小銀行相關動作更加密集。
重慶銀行上個月宣布，該行利用Deepseek大模型對智能客服知識庫進行深度解析，實現(xiàn)了更加精準的語義理解、邏輯推理和多輪對話能力，驗證了大模型對一線業(yè)務服務專業(yè)度與服務響應速度提升的有效性。后續(xù)還將以全行人工智能中臺服務體系建設為契機，通過進一步強化算力管理、模型管理和應用場景開發(fā)能力，運用大模型打造更多營銷、風控以及內部管理智能體，提升運營效率、優(yōu)化客戶體驗并增強風險管理能力。
江蘇省金融業(yè)聯(lián)合會金融科技專業(yè)委員會在其公眾號上披露，江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，成功本地化部署微調DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，分別運用于智能合同質檢和自動化估值對賬場景中。
北京銀行則于2024年底就聯(lián)合華為引入部署DeepSeek系列大模型，探索大模型在金融領域的應用，目前已在AIB平臺京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個關鍵業(yè)務場景中試點應用，大幅提升了知識驅動的模型服務質量和效率。
此外，重慶農商行、北京農商行、內蒙古銀行、青島農商銀行等均宣布有所布局。
婁飛鵬表示，DeepSeek為中小商業(yè)銀行提供了在金融科技領域“彎道超車”的機會，其可以將DeepSeek低成本接入內部自研模型平臺，利用大模型和AI提升科技能力，為縮小與大型商業(yè)銀行的技術差距提供了可能。但需要注意的是，DeepSeek降低了中小商業(yè)銀行引入AI應用的成本，在對大模型優(yōu)化完善、開展系統(tǒng)和數(shù)據(jù)對接等方面仍然會有成本支出。
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