來源：北京商報

　　今年春節，DeepSeek火爆全球，憑借高性能、開源的模型，DeepSeek在AI界與科技圈激起千層浪。在追求高效、精準決策的金融業，DeepSeek的融入也是恰逢其時，這位賽博同事上線后僅需一秒，就能生成一份專業且精準的理財方案，面對堆積如山的數據，也能迅速整合分析。作為更加聰明的AI大模型，DeepSeek是否將徹底重塑銀行業的未來格局？又存在何種挑戰？

　　賽博“上班搭子”強勢出圈

　　“它真的能教會我在銀行快速上手工作”“有一說一，真的太全面了”……這些滿含感慨的話語，出自多位銀行員工之口，而他們盛贊的，正是自己的賽博同事DeepSeek。在金融業務日益復雜、知識更新換代極為迅速的當下，這位特殊的同事正為銀行從業者們提供著全方位、高效的支持。

　　鄭陽（化名）是一名剛入職銀行的新人，初來乍到，面對復雜的業務流程他感到有些不知所措，抱著試一試的心態，他決定向DeepSeek請教一些問題。在輸入：“我是一名剛入職銀行的新人，對業務還不太熟悉，該從哪里開始學習？”沒過一會兒，DeepSeek便給出了詳細的回復：“作為一名新入職的銀行員工，首先要熟悉銀行的基礎業務，比如儲蓄、貸款、信用卡等。你可以通過閱讀銀行內部的培訓資料、參加線上課程來快速了解這些業務的基本概念和操作流程。同時，多向有經驗的同事請教，主動參與實際業務操作，在實踐中積累經驗。”

　　看著DeepSeek給出的建議，鄭陽不禁感慨道：“它真的能教會我在銀行快速上手工作，之前我還一頭霧水，現在有了明確的方向，DeepSeek太靠譜了。”

　　隨著市場競爭的日益激烈，拉存款的難度越來越大，也有銀行老員工坐不住了，向DeepSeek求助：“怎么提高拉存款的成功率？”同樣，DeepSeek也給出了條理清晰的答案：“深入了解客戶的需求和痛點，為他們提供個性化的金融解決方案。比如，對于企業客戶，可以介紹銀行的大額存單、結構性存款等產品，幫助他們實現資金的保值增值；對于個人客戶，可以根據他們的年齡、收入、風險偏好等因素，推薦合適的產品。加強客戶關系管理，定期回訪客戶，維護良好的客戶關系。可以在客戶生日、節假日等特殊日子送上祝福和小禮品，增加客戶的黏性。”

　　借助DeepSeek解決工作難題的案例，在銀行業中還有很多，從處理客戶投訴這種讓人頭疼的“麻煩事”，到構思新產品這種需要腦洞大開的“燒腦活”，再到客戶流失挽回，DeepSeek也能給出決策建議。北京商報記者注意到，在社交媒體上，不少銀行員工也開始頻繁在日常工作和交流中提及DeepSeek，無論是初入職場的新人，還是經驗豐富的老員工，都對這款人工智能工具展現出濃厚的興趣。

　　已有銀行開始嘗試應用

　　發展數字經濟和數字金融已成為推動銀行業數字化轉型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑，DeepSeek不僅“腦子快”，還擅長“個性化發揮”，作為超級AI助手，在應用DeepSeek大語言模型方面，已有銀行進行嘗試。

　　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多模態模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。DeepSeek-VL2多模態模型，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種數據類型，較單一領域模型部署節約了算力成本，為進一步解決金融領域復雜的多模態場景問題（如票據識別、合同解析等）提供了技術基礎。而DeepSeek-R1模型，在模型規模和性能上具備顯著優勢，為處理復雜任務（如風險評估、投資分析）和生成高質量文本（如報告撰寫、合規審查）提供更優解決方案。結合DeepSeek的模型特性，江蘇銀行“智慧小蘇”實現了合同質檢智能化、托管資產估值對賬自動化的創新。

　　也有一些銀行將DeepSeek的功能用在了營銷過程中，“DeepSeek，你也太懂海安農商銀行了吧！”在海安農商銀行最近發布的一則文案中，該行就通過詢問DeepSeek的方式向用戶介紹了銀行的具體情況，在文案中，DeepSeek從資本實力、市場份額、服務質量、金融產品、社會責任等多個維度對海安農商銀行進行分析并做出總結。

　　從銀行的角度而言，業內多認為DeepSeek最直接的應用場景將覆蓋智能客服、客戶需求挖掘、風險評估與管理等層面。一方面，DeepSeek具備強大的邏輯推理和自然語言處理能力，能使客服對話更自然、精準，更好地理解客戶問題。另一方面，DeepSeek可以整合客戶多維度數據，包括個人基本信息、財務狀況、交易記錄、信用記錄等，更準確地評估客戶的信用風險，為貸款審批、信用卡額度調整等業務提供依據。

　　談及DeepSeek大語言模型的優勢和創新點，中國城市專家智庫委員會常務副秘書長林先平認為，DeepSeek利用了大規模的自然語言處理和深度學習技術，可以處理海量的文本數據，并進行自動化的分析處理，這大大提高了數據處理和分析的效率。其次，DeepSeek可以利用大規模的語料庫進行訓練，使其模型更加準確和高效，而且可以通過不斷地優化和迭代來提高模型的性能。最后，DeepSeek可以利用大量的數據進行自主學習和自我優化，能夠適應不同的數據環境和應用場景，這是傳統銀行數據處理和分析工具所無法比擬的。

　　從長遠發展來看，林先平強調，DeepSeek等大語言模型的應用將重塑銀行現有的業務流程和服務模式。

　　兼顧人機優勢協同發展

　　從Transformer算法被提出，到ChatGPT的橫空出世，大模型正逐漸成為各行業關注的焦點。金融業具備大規模、高質量的數據資源和多維度、多元化的應用場景，被視為大模型技術應用的最優行業之一。目前來看，銀行大模型應用場景探索集中在對內、對客兩方面。對內主要作為智能輔助工具幫助業務人員提升工作效率，例如，文本生成、信貸審批、投研服務、合規風控等，對客則主要用于智能交互。

　　從優化客戶服務到革新風險管理，大模型在銀行業的應用看似前景無限。然而，在實際落地過程中，數據安全、決策局限等一系列挑戰也不容忽視。例如，大模型的運行依賴大量銀行數據，包括客戶個人信息、交易記錄等敏感數據，一旦數據泄露將導致客戶隱私曝光，引發信任危機；大模型雖能處理大量數據，但對復雜業務場景上下文理解有限，在處理復雜業務，如結構化融資、新興金融衍生品交易時，人力的經驗和判斷力不可或缺。

　　“從長遠來看，DeepSeek等大語言模型的應用將深刻重塑銀行現有的業務流程和服務模式。”在北京社科院副研究員王鵬看來，但銀行在實際業務中合理平衡人工智能與人類決策的關系至關重要。一方面，要充分發揮DeepSeek等人工智能工具的優勢，利用其強大的數據處理和分析能力，提高業務效率和準確性；另一方面，也要重視人類決策的獨特價值，特別是在涉及復雜情感、倫理道德和創造性決策時，人類決策往往更具優勢。

　　王鵬進一步指出，DeepSeek在應用過程中面臨著數據質量、模型可解釋性和市場適應性等挑戰。銀行需要建立嚴格的數據質量管理體系，確保數據的準確性和完整性；同時，也要加強對DeepSeek模型的理解和解釋，提高模型的可解釋性和透明度；此外，還要不斷根據市場變化調整DeepSeek的應用策略，確保其能夠適應銀行的實際業務需求。

　　林先平同樣認為，在實際業務中合理平衡人工智能與人類決策的關系非常重要。人工智能可以幫助銀行更高效、準確地處理大量的數據和業務操作；但人作為金融行業的決策主體和實施者，不能完全被人工智能取代。所以需要在技術發展和應用過程中始終注重對人類能力的評估與訓練，從而適應和引導這些新興技術的應用發展。此外，在使用DeepSeek的過程中也會面臨一些挑戰，例如模型準確性問題、數據處理和分析速度問題等。這些問題需要通過持續的技術改進和優化來解決。

　　展望DeepSeek在銀行業的長期發展，林先平坦言，需要保持關注以下幾個問題，大語言模型的發展需要持續的投入和更新，這需要銀行有足夠的資源和技術支持；大語言模型的應用可能會帶來一些風險和挑戰，比如數據隱私、信息安全等問題。因此需要建立完善的數據保護機制和管理規范。隨著技術的發展和應用場景的不斷拓展，銀行需要不斷適應新的變化和需求，積極探索新的應用模式和服務方式。

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責任編輯：張文