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15家银行集体押注,DeepSeek如何掀起金融AI革命?

3周前 (02-25)Deepseek最新资讯56

银行业加速布局DeepSeek大模型,仍需解决技术幻觉问题。

DeepSeek的开源模式和强大推理分析功能,为银行业的应用场景打开了想象空间。

当传统银行遇上科技“新宠”DeepSeek,会碰撞出怎样的火花?

随着DeepSeek的持续火爆,不少银行官宣成功接入deepseek。据了解,目前,已有工商银行、建设银行、邮储银行、江苏银行、北京银行、成都银行、重庆银行、中原银行、青岛农商行、海安农商行、重庆农商行、微众银行、新网银行、百信银行和苏商银行等15家银行宣布接入DeepSeek系列模型。

这一波“AI+金融”的浪潮并非偶然。在数字化转型的倒逼下,传统银行正通过深度绑定科技伙伴来重塑竞争力——既要在降本增效的“生存战”中突围,更要在个性化服务、实时风控等“价值战”中构建护城河。而DeepSeek这类技术提供商的角色,也从单纯的工具输出方,逐步升级为金融机构智能化转型的“战略共谋者”。

中信证券研报指出,对于传统金融机构,拥抱AI变革将是必选项,预计核心价值包括:一是降本增效,减少重复性人力投入,释放员工专注高价值任务;二是风险可控,实时监控市场与操作风险,避免重大损失;三是体验升级,提供个性化、即时化服务,增强客户粘性;四是创新驱动,通过AI技术打造差异化竞争优势,抢占市场先机。

多家银行接入DeepSeek应用场景各有侧重

DeepSeek的开源模式,意味着它可以像乐高积木一样可拼可改,不仅降低了企业应用大模型的使用门槛,也为多场景智能应用提供了可能。

在国有行中,工商银行基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台—“工银智涌”,在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座,构建了财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景,推动业务流程智能化升级,有效提升工作质效。

建设银行通过部署DeepSeek模型,优化信贷审批流程,实现非标材料识别准确率提升至同业标杆水平,同时构建关联风险图谱强化反欺诈能力,提升风险标签精准度。在智能客服系统集成DeepSeek语义理解技术后,显著提升复杂咨询的响应效率,并借助代码助手加速核心系统迭代。

邮储银行则依托自有大模型“邮智”,第一时间本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。首先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”,新增逻辑推理功能,增强精准服务效能,并通过深度分析等功能,精准识别用户需求,提供个性化和场景化的服务方案。

在城商中,北京银行则早在2024年底,就联合华为率先引入部署DeepSeek系列大模型,探索Deepseek大模型在金融领域的应用,目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用。

重庆银行也在近期通过官方微信公众号宣布,完成DeepSeek-R1模型的本地化部署及验证性测试,实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。

在农商行中,也有不少银行接入DeepSeek。如青岛农商银行透露,已本地化部署以DeepSeek大模型为基座的企业级AI模型服务平台“智慧Qimi”,应用于网点厅堂数字人、培训教材文本校验等场景,以推动全行数字金融发展进一步智能化升级。

重庆农村商业银行也宣布借助腾讯云大模型知识引擎的能力,在企业微信上线基于DeepSeek模型的智能助手应用“AI小渝”,成为全国首批接入DeepSeek大模型应用的金融机构。

此外,在民营银行中,也有部分银行率先接入DeepSeek。如新网银行自2024年5月起,就在系统研发场景中应用DeepSeek大模型,分别构建了研发知识问答助手与代码续写助手,缩短一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。

降本增效显著风险防控更精准

在息差承压,行业竞争加剧的背景下,如何降本增效成为银行业面临的首要问题,而DeepSeek通过自动化、智能化的解决方案,能够帮助银行提高工作效率、降低成本、优化业务策略,从而在市场竞争中保持领先地位。

以江苏银行的数据来看,该行应用R1推理模型,结合邮件网关解析处理能力,实现邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理,识别成功率达90%以上,目前已初步实现业务集中运营,按照平均手工操作水平测算,每天可节约9.68小时工作量。

成都银行在接入DeepSeek后,通过“小模型+大模型”框架优化‌智能信贷‌流程,信贷材料综合识别率提升至‌85%以上‌,报告生成时间从数天压缩至‌1小时内‌,极大提升审批效率;‌智能知识库‌覆盖29个业务场景,结合优化后的RAG技术,用户问答采纳率达‌70%‌,减少人工知识检索成本;同时,在票据业务领域部署基于DeepSeek的“智能问答助手”,整合RAG与向量数据库技术,精准解答业务流程、法规咨询等问题,降低操作风险并提升服务效率‌。

百信银行也表示,在DeepSeek系列模型的强大支撑下,智能代码助手能力焕新升级,一是代码补全;目前,已覆盖80%研发人员,许多研发人员反馈,代码助手的应用使得研发效率显著提升;二是技术问答,依托 DeepSeek丰富的知识库和庞大的代码库,智能代码助手不仅能提供各类技术知识,还能支持代码生成、代码解释等场景。

在风险评估与预警这一关键环节,DeepSeek‌多模态融合分析(文本/图像/交易流)提升风险防控精度。

目前,江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型,利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同信息,对风险较高的交易提前发出预警,有效防范潜在的信贷风险。在利用DeepSeek模型优化后,识别及预警响应速度提升20%。

微众银行在接入DeepSeek后,通过将DeepSeek模型嵌入风控审核系统,覆盖贷前至贷后全周期,显著提升信贷审批效率与反欺诈监测准确率,有效降低人工审核成本‌;同时,其反欺诈防御能力和信用风险监控效率得到系统性优化,进一步强化风险预警能力,助力信贷风险防范‌

苏商银行也融合DeepSeek系列模型技术,构建了“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系,以提升风控水平。目前,该体系已用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景,尽调报告生成效率提升40%,欺诈风险标签准确率提升35%。

值得注意的是,DeepSeek大模型虽然具备强大的通用能力,但仍需重点关注以下风险:第一是,‌数据安全与隐私保护。银行的业务数据往往涉及客户隐私和商业机密,如何在保障数据安全的前提下,利用这些数据对模型进行有效训练,成为首要考虑的问题。第二是,‌模型可靠性验证。在信贷审批、合同审查场景中,DeepSeek仍存在‌逻辑漏洞与事实性偏差‌。

第三是,‌技术依赖与系统稳定性‌。DeepSeek大模型的混合专家(MoE)架构虽然可以降低计算成本,但高度依赖动态节点调度机制,若遭遇突发流量或分布式节点故障,可能引发交易延迟或中断。第四是,‌合规与法律风险‌。如未经授权使用受版权保护内容等。简言之,金融机构在技术狂奔的同时,必须建立完善的风险管理体系。

整体而言,DeepSeek推动大模型从闭源走向开源,大幅度降低了本地化部署门槛。而本地化部署模式既满足了金融机构对数据主权与响应速度的要求,也为AI技术深度适配细分业务场景提供了灵活空间,标志着银行业数字化转型进入精准化落地阶段。


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