來源：北京商報 

　　作者：宋亦桐

　　在數(shù)字化浪潮洗禮之下，銀行面臨著提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化運營效率、加強風險防控等多方面挑戰(zhàn)，新興技術(shù)成為破局關(guān)鍵。當傳統(tǒng)銀行遇上科技“新寵”DeepSeek，一場金融服務(wù)的“變身大秀”華麗開場。2月11日，北京商報記者梳理發(fā)現(xiàn)，近日包括郵儲銀行、北京銀行、重慶銀行、江蘇銀行、蘇商銀行在內(nèi)的多家銀行均已完成DeepSeek本地化部署。從智能風控到個性化服務(wù)，從網(wǎng)點運營到遠程服務(wù)，這場銀行與科技的深度融合，還將帶來哪些超乎想象的可能？

　　遠程銀行更智能

　　在過去，銀行的遠程服務(wù)主要依賴于人工客服電話，客戶撥打熱線，常常面臨漫長的等待時間，通話過程中，也可能會因為客服人員對業(yè)務(wù)的熟悉程度參差不齊，無法得到準確高效的解答，隨著DeepSeek大模型的引入，這一局面將得到根本性的改變。

　　在遠程服務(wù)領(lǐng)域，DeepSeek為智能客服賦予了強大的語義理解和邏輯推理能力。郵儲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。在遠程銀行服務(wù)領(lǐng)域，利用多步驟推理優(yōu)化能力，增強手機銀行陪伴式數(shù)字員工能力，優(yōu)化座席助手與智能陪練，提升客服專業(yè)性和工作效率。郵儲銀行表示，在特定測評集/任務(wù)上，“小郵助手”使用DeepSeek的蒸餾模型，增加了邏輯推理相關(guān)階段，處理效率和客戶體驗相較之前有了較大提升。

　　重慶銀行則利用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。北京銀行在客服助手等關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景試點應(yīng)用DeepSeek系列大模型，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。

　　而在網(wǎng)點運營方面，傳統(tǒng)模式下，業(yè)務(wù)辦理流程繁瑣，從排隊取號到柜臺辦理，每一個環(huán)節(jié)都耗費大量時間和人力成本，DeepSeek賦能的成效同樣顯著。郵儲銀行探索AI端側(cè)創(chuàng)新應(yīng)用，拓展數(shù)字柜員服務(wù)場景，推動網(wǎng)點智慧運營，助力客戶體驗提升。

　　這些銀行的實踐表明，從傳統(tǒng)模式到引入DeepSeek模式，銀行的遠程服務(wù)與網(wǎng)點運營實現(xiàn)了從人力密集型向智能化、高效化的“變身”。

　　不過從實踐來看，技術(shù)層面仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，核心之一便是模型的精準適配問題。一位銀行業(yè)人士直言，數(shù)字柜員需要處理各式各樣的業(yè)務(wù)咨詢和辦理請求，涵蓋儲蓄、信貸、理財?shù)榷鄠€領(lǐng)域，業(yè)務(wù)場景復(fù)雜多樣，每種場景對模型的理解和處理能力要求各異。DeepSeek大模型雖然具備強大的通用能力，但要將其精準適配到銀行具體業(yè)務(wù)場景，就需要對模型進行大量的針對性訓(xùn)練和優(yōu)化，銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往涉及客戶隱私和商業(yè)機密，如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，利用這些數(shù)據(jù)對模型進行有效訓(xùn)練，成為一大技術(shù)難關(guān)。

　　天使投資人、資深人工智能專家郭濤強調(diào)，對于DeepSeek而言，其在應(yīng)用過程中面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題、模型的準確性和可靠性問題以及員工對新技術(shù)的接受度和培訓(xùn)問題等。銀行需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)使用；同時加強對員工的培訓(xùn)和支持，幫助他們更好地適應(yīng)和利用新技術(shù)。

　　風控防線更精準

　　回顧銀行大模型的發(fā)展歷程，已經(jīng)從初步應(yīng)用探索階段進入了深度融合拓展階段。在初期，銀行主要將大模型應(yīng)用于智能客服、辦公輔助、智能營銷輔助以及風險預(yù)警與監(jiān)控等領(lǐng)域。通過大模型分析客戶數(shù)據(jù)，挖掘潛在需求，實現(xiàn)精準營銷；同時，嘗試利用大模型對交易數(shù)據(jù)、客戶行為等進行實時分析，識別潛在的欺詐行為和風險事件。

　　在深度融合與拓展階段，銀行更加注重將大模型深度嵌入核心業(yè)務(wù)流程，尤其是在風險評估與預(yù)警這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的風險評估模型由于依賴有限的數(shù)據(jù)維度和簡單算法，往往忽略市場趨勢、行業(yè)競爭格局等重要因素，難以全面、精準地評估風險。而DeepSeek憑借強大的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測能力，為銀行業(yè)帶來了革命性的變化。

　　江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務(wù)平臺，本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。利用識別結(jié)果結(jié)合外部數(shù)據(jù)等方式智能檢測校驗合同信息，對風險較高的交易提前發(fā)出預(yù)警，有效防范潛在的信貸風險。利用DeepSeek模型優(yōu)化后，識別及預(yù)警響應(yīng)速度提升20%。

　　蘇商銀行通過融合DeepSeek系列模型技術(shù)，構(gòu)建起“數(shù)據(jù)+算法+算力+場景”四位一體的智能決策體系。該體系已成功應(yīng)用于信貸風控、反欺詐監(jiān)測等20余個業(yè)務(wù)場景，盡調(diào)報告生成效率提升40%。

　　在實際應(yīng)用中，蘇商銀行相關(guān)負責人在接受北京商報記者采訪時表示，“針對DeepSeek系列模型，結(jié)合了本行特有的私域數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個專門的知識庫體系，并利用不斷改進的RAG（增強檢索）技術(shù)，進一步優(yōu)化了模型輸出的質(zhì)量，使其更加貼合我行的實際應(yīng)用場景。例如，過去在智能報告等場景中使用的基座模型，正逐步被DeepSeek-R1取代，經(jīng)過實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)測試，DeepSeek-R1在一些推理要求較高的場景（比如畫像生成）中表現(xiàn)出了較強的優(yōu)勢，這也為今后將其推廣到更多相似場景提供了信心”。

　　市場風險預(yù)警方面，DeepSeek也可以實時監(jiān)測全球金融市場動態(tài)，包括股票、債券、外匯等各類金融市場的價格波動、交易量變化等，通過對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的分析，捕捉到市場趨勢的細微變化，提前發(fā)出風險預(yù)警。北京商報記者通過DeepSeek測算后發(fā)現(xiàn)，當想改變某一類理財產(chǎn)品的持倉比例時，DeepSeek可以快速分析行業(yè)情況，判斷是否存在風險點，并及時向銀行發(fā)出預(yù)警，幫助銀行提前調(diào)整投資組合。

　　郭濤稱，DeepSeek可以實時更新和學(xué)習最新的數(shù)據(jù)和信息，確保提供的操作指南和案例處理方式是最新的，這是傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)庫無法比擬的。此外，它能夠整合多源數(shù)據(jù)，運用復(fù)雜的算法模型進行風險預(yù)測和評估，提供更為精準和全面的決策支持。

　　中小銀行彎道超車機會來了？

　　對于中小銀行而言，在發(fā)展人工智能技術(shù)的道路上往往面臨著技術(shù)資源有限、成本控制嚴格等難題。“DeepSeek系列技術(shù)對中小銀行發(fā)展人工智能技術(shù)具有非常大的幫助，尤其是其推理能力和計算能力較強的同時推理成本較低，適合用于落地特定場景下的密集調(diào)用。”上述蘇商銀行相關(guān)負責人表示，“未來我行會結(jié)合金融特色的私域數(shù)據(jù)進行技術(shù)難度較高的強化學(xué)習微調(diào)，使其更好地服務(wù)業(yè)務(wù)條線，實現(xiàn)銀行業(yè)務(wù)和內(nèi)部管理的全面智能化轉(zhuǎn)型。具體場景上，我們也會結(jié)合DeepSeek的特點，繼續(xù)圍繞智能信貸、智能風控、智能投顧、智能客服、智能辦公和智能研發(fā)等業(yè)務(wù)場景，加速推進‘AI+金融’戰(zhàn)略向縱深發(fā)展。”

　　重慶銀行透露，有序推進大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，構(gòu)建“技術(shù)創(chuàng)新+場景賦能”雙輪驅(qū)動的智能金融生態(tài)，探索以人工智能重塑金融服務(wù)新模式，實現(xiàn)業(yè)務(wù)質(zhì)量及效率雙重提升。

　　在業(yè)務(wù)應(yīng)用方面，北京銀行利用大模型技術(shù)，打造了AIB小京智能體、“京信妙筆”智能報告等工具，已在信貸、營銷、運營、合規(guī)、審計等金融場景落地應(yīng)用90余個，該行表示，將以AI為引擎，持續(xù)融入金融智能化浪潮，不斷強化算力支撐，優(yōu)化模型訓(xùn)練與推理能力，全力構(gòu)建更加安全、高效的人工智能應(yīng)用體系。

　　銀行培訓(xùn)專家、領(lǐng)悟時代數(shù)字研究院首席研究員唐樹源認為，從長遠看，DeepSeek等大語言模型將從流程自動化、服務(wù)智能化和組織協(xié)作模式變革三方面重塑銀行業(yè)。在業(yè)務(wù)流程上，傳統(tǒng)依賴人工的重復(fù)性工作（如合同質(zhì)檢、郵件分類）正被自動化替代。服務(wù)模式方面，DeepSeek推動從“標準化服務(wù)”向“個性化交互”轉(zhuǎn)變。例如，其自然語言處理能力使智能客服更精準，而客戶數(shù)據(jù)分析能力可生成定制化理財方案，甚至輔助營銷文案創(chuàng)作。

　　技術(shù)的進步永不止步，銀行業(yè)也需不斷自我革新。唐樹源進一步指出，更深層的變革在于組織協(xié)作，AI不再僅是工具，而是“決策參與者”。例如，風險評估中，DeepSeek整合多維度數(shù)據(jù)（信用記錄、交易行為）生成建議，但最終決策仍需人類結(jié)合市場情緒、政策趨勢等非結(jié)構(gòu)化信息綜合判斷。未來，銀行可能形成“AI處理數(shù)據(jù)—人類制定策略”的協(xié)同模式，甚至催生如“AI合規(guī)官”“智能投研助理”等新崗位。

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責任編輯：秦藝