文字編輯｜ 宋雨涵

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金融業(yè)接入DeepSeek

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金融機構(gòu)的三大變革

效率、成本與競爭力重構(gòu)

效率躍升：AI賦能全業(yè)務(wù)鏈

智能客服與流程自動化：江蘇銀行通過部署DeepSeek-VL2多模態(tài)模型，實現(xiàn)合同質(zhì)檢智能化，準確率提升至96%，并借助R1推理模型完成資產(chǎn)托管估值自動化，節(jié)省大量人工操作時間。廣發(fā)證券上線DeepSeek客戶服務(wù)模塊，助力機構(gòu)投資者投研效率提升40%。

智能決策支持：微眾銀行、蘇商銀行將DeepSeek嵌入風控審核系統(tǒng)，優(yōu)化信貸審批邏輯；國泰君安證券則通過R1模型升級“君弘靈犀”智能投顧服務(wù)，提升用戶交互精準度。

成本優(yōu)化：開源技術(shù)普惠中小機構(gòu)

Deepseek的技術(shù)優(yōu)勢

Deepseek借助先進的人工智能技術(shù)，融合了機器學(xué)習、深度學(xué)習以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)等多種理論基礎(chǔ)，能夠有效提升數(shù)據(jù)處理效率與分析準確性。其獨特的設(shè)計使得它在較低的算力消耗下，仍然能提供相對高效的結(jié)果。同時，在智能客服和風控分析等應(yīng)用場景中，Deepseek能夠更精準地捕捉用戶意圖，提升交互質(zhì)量，從而減少人工成本，提高工作效率。

在金融行業(yè)深耕的過程中，AI大模型所需的算力和數(shù)據(jù)訓(xùn)練資源通常是巨大的，很多中小型機構(gòu)因此望而卻步。而Deepseek的推出，正好為這些金融機構(gòu)提供了一條可行的自研路徑。如此，諸如城商行等中小銀行紛紛開始在Deepseek的基礎(chǔ)上研發(fā)屬于自己的金融大模型。在不少IT團隊看來，這種技術(shù)的自研不僅僅是為了提升效率，更是為了塑造銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的競爭力。

中小銀行的期待與實踐

李峰教授對此指出，AI大模型在金融業(yè)務(wù)中的應(yīng)用已成為一種趨勢，這種趨勢能夠切實推動金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。在即時反饋與智能化服務(wù)方面，Deepseek的技術(shù)優(yōu)勢為各個場景帶來了提升。例如，客服代表能夠通過AI模型更快速地響應(yīng)用戶，這在提升客戶滿意度的同時，也有效降低了運營成本。

據(jù)了解，許多中小銀行此前在選擇大模型研發(fā)路徑時，主要是依賴外部服務(wù)商或進行合作研發(fā)，然而這種做法往往導(dǎo)致信息保護等合規(guī)風險。而基于Deepseek的開源特性，中小銀行能夠利用其自有數(shù)據(jù)，進行獨立的模型微調(diào)和優(yōu)化，解決了不少合規(guī)問題，縮短了研發(fā)周期。

競爭力分化：權(quán)力結(jié)構(gòu)變革

DeepSeek引發(fā)的不僅是技術(shù)效能的提升，更是金融業(yè)權(quán)力結(jié)構(gòu)的深層變革。

其開源架構(gòu)與模塊化設(shè)計，本質(zhì)上構(gòu)建了一個去中心化的技術(shù)生態(tài)。在這種范式下，技術(shù)優(yōu)勢不再單純依賴數(shù)據(jù)規(guī)?；蛩懔?，而是轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)務(wù)場景的理解深度與適配能力。

這種轉(zhuǎn)變打破了傳統(tǒng)“規(guī)模決定競爭力”的行業(yè)定律，為中小機構(gòu)創(chuàng)造了差異化的價值錨點。

技術(shù)普惠性的實現(xiàn)源于三個機制創(chuàng)新：首先是成本結(jié)構(gòu)的顛覆。通過輕量化模型架構(gòu)與分布式計算框架，DeepSeek將AI部署的邊際成本降至傳統(tǒng)方案的20%以下，使得區(qū)域性銀行也能負擔智能化改造.

其次是知識共享機制的建立。開源社區(qū)中持續(xù)迭代的金融場景解決方案，形成了集體智慧的積累效應(yīng)，單個機構(gòu)的技術(shù)投入通過社區(qū)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生指數(shù)級放大效果。

最后是定制能力的普適化。借助可解釋性增強的模型微調(diào)接口，中小機構(gòu)無需頂尖技術(shù)團隊即可完成業(yè)務(wù)適配，這種低代碼化改造大幅降低了創(chuàng)新門檻?！?/p>

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機遇與挑戰(zhàn)并行

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風險

隨著金融科技快速發(fā)展，相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管政策不斷完善。當前的金融監(jiān)管體系主要是基于傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式制定的。對于DeepSeek大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，目前尚無明確的監(jiān)管標準，這可能會限制DeepSeek大模型進一步推廣和應(yīng)用。

關(guān)于數(shù)據(jù)安全與隱私保護等問題，銀河證券研報分析稱，銀行在使用DeepSeek等大模型開展業(yè)務(wù)時，如果未對客戶數(shù)據(jù)進行脫敏或者加密處理，可能會導(dǎo)致客戶的身份證號、賬戶余額、交易記錄等敏感信息泄露。暴露客戶隱私將引發(fā)客戶的信任危機，并給銀行帶來嚴重的聲譽損失和潛在的法律風險。

因此，銀行應(yīng)對相關(guān)數(shù)據(jù)進行脫敏處理，并大力推廣同態(tài)加密等隱私計算技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)安全的同時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的挖掘與利用。但這些技術(shù)在實際應(yīng)用中成本較高，短期內(nèi)可能主要被大型金融機構(gòu)所采用。此外，即便銀行對敏感數(shù)據(jù)進行了本地化、脫敏處理，在數(shù)據(jù)傳輸和使用過程中，仍存在潛在風險。

業(yè)內(nèi)人士表示，DeepSeek大模型作為生成式AI大模型，其輸出結(jié)果可能存在不可解釋性和“幻覺”問題，即生成的內(nèi)容看似合理但并不符合實際情況。若銀行過度依賴DeepSeek大模型等人工智能技術(shù)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)在面對技術(shù)故障、網(wǎng)絡(luò)攻擊或突發(fā)事件時顯得脆弱。

人機協(xié)同的認知升維

DeepSeek帶來的最深層次變革，在于重新定義了金融從業(yè)者的價值創(chuàng)造方式。

傳統(tǒng)的人機協(xié)作多停留在替代重復(fù)勞動層面，而DeepSeek推動的是一場“認知能力再分配”——將人類從信息處理的低維空間解放，轉(zhuǎn)向價值創(chuàng)造的高維領(lǐng)域。

這種轉(zhuǎn)變建構(gòu)于三重認知交互機制：

首先是機器直覺的培育。通過持續(xù)學(xué)習市場波動模式與風險傳導(dǎo)路徑，DeepSeek形成了超越人類經(jīng)驗范疇的態(tài)勢感知能力。在金融市場風險分析中，系統(tǒng)能夠識別傳統(tǒng)模型難以捕捉的非線性關(guān)聯(lián)信號，例如跨市場風險傳導(dǎo)的早期征兆或流動性壓力的隱性積累。這種能力使金融機構(gòu)得以在復(fù)雜環(huán)境中構(gòu)建前瞻性風控體系；

其次是認知鏡像的構(gòu)建。系統(tǒng)不僅能輸出決策建議，更能通過可解釋性算法呈現(xiàn)決策邏輯的完整證據(jù)鏈，使人類專家可以沿著機器的思考軌跡進行深度校驗與策略優(yōu)化；最后是智能涌現(xiàn)的激發(fā)。當DeepSeek接入投研團隊的策略討論時，其通過語義聯(lián)想生成的跨領(lǐng)域關(guān)聯(lián)假設(shè)，多次引導(dǎo)研究團隊發(fā)現(xiàn)非顯性投資機會。這種人機互動已超越工具性輔助，演進為真正的認知協(xié)同。

這種協(xié)同關(guān)系正在重塑金融人才的能力矩陣。基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理技能加速貶值，而三大新型能力成為核心競爭力：其一是智能策展能力，即在海量機器生成方案中識別價值線索的洞察力；其二是邊界突破能力，即在人機認知交界處發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機會的想象力；其三是價值錨定能力，即在智能化浪潮中堅守金融本質(zhì)的判斷力。這種能力結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，標志著金融從業(yè)者從“技術(shù)使用者”向“智能架構(gòu)師”的角色躍遷。

寫在最后

DeepSeek的崛起標志著金融行業(yè)進入智能化深水區(qū)。在這場效率革命中，技術(shù)領(lǐng)先者將定義未來規(guī)則，而如何駕馭技術(shù)紅利、規(guī)避潛在風險，將成為所有參與者的必修課。金融機構(gòu)唯有擁抱變革、堅守合規(guī)，方能在AI浪潮中立于潮頭。

lixiangjing

算力豹主編