金融圈加速DeepSeek本地化部署，AI大戰“底盤”仍是人工
作者：安卓 ▪ 陳君君
DeepSeek正在展現出廣闊的應用場景，各行各業“跑步上車”。尤其是金融業，從銀行、基金到保險、證券，均在加緊推進DeepSeek系列模型的本地化部署工作，AI大戰再度“硝煙四起”。
一如ChatGPT推出之初，金融業內人士當下熱衷于討論DeepSeek引領的AI變革是否會取代“金融民工”的工作。對此，DeepSeek的回答是：與其說AI會取代人類，不如說會推動金融從業者向“AI增強型人才”進化。掌握人機協作能力、具備業務與技術跨界視野的專業人士，將獲得更大的職業發展空間。
“對于金融行業而言，DeepSeek并非顛覆者，而是賦能者。”一名金融從業者在網文中如是寫道。
專家在接受第一財經采訪時認為，金融業，尤其是銀行業對安全合規要求比較高，而大模型輸出依舊存在不可控性，如果直接面對客戶仍存在隱患。當前階段的應用場景依舊是大模型負責生成內容，人工進行復核。
金融圈的“AI升級戰”一觸即發
DeepSeek近期接連發布了V3和R1模型，其以“低成本+高性能+高開放度”三重優勢，極大地降低了大模型企業級部署門檻。各行各業紛紛搶先接入DeepSeek，第一波自然是科技巨頭，諸如華為云、騰訊云、阿里云、百度云和京東云等多家平臺相繼宣布接入DeepSeek系列模型。
此后，越來越多的企業和機構開始將DeepSeek應用于實際業務中，其中，就包括一直以來都在積極擁抱AI轉型的金融業。
2月2日，海安農商銀行微信公眾號稱，“DeepSeek，你也太懂海安農商銀行了吧”，DeepSeek從資本實力、市場份額、服務質量、風險管理、金融產品、社會責任、技術支持、員工素質等維度對海安農商銀行進行分析，相當于做了一次自我宣傳。
如果說，海安農商銀行意在以DeepSeek引領話題，那么江蘇銀行則直接赤膊上陣。蘇銀數字金融公號稱，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，分別運用于智能合同質檢和自動化估值對賬場景中， 通過引入DeepSeek大語言模型，“智慧小蘇”在復雜多模態、多任務場景處理能力、算力節約、效能等方面得到進一步提升。
業內人士對記者表示，DeepSeek-R1推理模型具備強大的推理能力，能夠處理復雜的金融數據和任務，同時擅長上下文處理和復雜任務處理，訓練成本較低，具備較高的性價比，能夠在智能客服、智能投顧、風險管理等應用領域提升銀行工作的效率。
從江蘇銀行方面提供的數據來看，通過應用R1推理模型，結合郵件網關解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，目前已初步實現業務集中運營，按照平均手工操作水平測算，每天可減少9.68小時工作量。
另有國有行人士對記者表示：“DeepSeek大模型引起關注，其R1大模型的開源性質為銀行帶來新機會，行內已開展相關研究，假期結束后將加快相關技術的討論，預計將應用在智能投顧、智慧客服、風險監控、合規管理等業務領域。”
在公募基金行業，近段時間以來，包括匯添富、富國基金、諾安基金等在內的十余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型。
其中，匯添富基金宣布，已完成DeepSeek系列開源模型的私有化部署，并將應用于投資研究、產品銷售、風控合規、客戶服務等核心業務場景。
諾安基金宣布完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，并推出基于主流AI開源框架自主研發的“諾安AI助手”，于投研分析、客戶服務、風險管控等核心業務場景啟動試點應用。
在保險業，中國平安回應第一財經稱，該公司多年來持續深化人工智能、大數據技術研究與應用，推進全面數字化轉型工程。目前正在積極研究、部署相關大數據開源平臺的深度融合發展，助力“綜合金融+醫療養老”生態圈建設、賦能金融主業提質增效。
在證券業，包括國泰君安、國金證券、廣發證券、興業證券、國元證券、華福證券在內的多家券商陸續官宣，已完成DeepSeek-R1模型的本地化部署。
國金證券宣布完成DeepSeek本地化部署測試，旨在將其應用于信息檢索、文檔處理、行業研究及市場分析等多個場景，并計劃未來進一步拓展至智能服務、風險管理、投資分析等核心業務領域。
興業證券表示，其已搭建數智中臺，支持包括阿里通義千問等不同開源大模型接入及融合應用，日前又追加完成了DeepSeek V3和R1兩款大模型產品接入中臺大模型矩陣，可實現諸多業務場景的全面賦能升級。未來，DeepSeek可以在知識庫問答場景中輔助員工高效獲取知識，在智能客服領域助力客戶服務質量提升，在智能服務場景中輔助制定個性化方案，在研發輔助中進一步提升研發效能。
在金融科技領域，多家機構也開始出動。剛剛過去的周末，金融壹賬通宣布推出了自主研發的智能體平臺，并接入DeepSeek、通義千問等開源大模型，推出面向銀行業的全場景AI解決方案。
加速金融業的智能化變革
國泰君安分析師李博倫認為，本地部署大模型或將成為金融企業的普遍選擇。
李博倫稱，金融由于行業的特殊性，往往對于數據的安全性要求高于其他行業。金融企業一般選擇將數據存放在本地。DeepSeek-R1發布后，金融企業用相對較低的成本即可在本地部署一流能力的大模型，可以將本地數據與大模型結合，打造企業專有模型，更有針對性地賦能各個場景。
對于金融IT公司而言，李博倫認為，金融IT公司具備服務能力，助力金融企業將業務中積累的海量數據進行清洗和歸類，向量化后投喂給本地大模型做微調，為客戶定制專有模型。同時，金融IT公司深耕金融行業多年，積累大量行業Know-How，有助于將客戶的業務與專有模型能力進行結合，打造屬于客戶自身的AI工作流、RAG(檢索增強生成)管道，以及定制專屬Agent(代理人)等。
作為新基建，AI大模型的研發以及場景落地應用一直是金融業的重點工作之一，尤其是銀行業，在加速數智化轉型的背景下，銀行業面臨效率提升、風險管控、客戶體驗優化等多重挑戰。傳統技術方案難以滿足日益復雜的場景需求，而AI大模型的崛起，為行業帶來了新的突破口。
金融壹賬通銀行事業部智能語音團隊AI產品總監史文彬對第一財經表示，DeepSeek發布的V3、R1模型是具有優秀通用綜合能力的MoE(多專家)架構大模型，多方的評測結果顯示其在各項能力上都得分領先，因此在銀行業已經應用大模型的業務場景都普遍適用。
以DeepSeek-R1為例，史文彬說，其具備高性能推理、強化學習驅動、長鏈推理支持等特點，特別在數學、編程、科學領域有突出表現。這些特點對于銀行涉及大量的數據處理和決策分析的場景更為適用。
“諸如在風險評估領域，DeepSeek-R1可以更好地整合客戶多維數據，構建更精準的風險評估模型，對客戶的信用風險、市場風險等進行更為全面和精準的評估。在智能客服和營銷領域，利用DeepSeek-R1強大的自然語音處理和高性能推理能力，可以更精準理解客戶意圖，更全面評估挖掘潛在需求，智能推薦適合的金融產品。”他說。
人工智能的“底盤”依舊是人工
盡管DeepSeek看上去更像是一名能夠提供相對完整解決方案的專家，但隨著人們對其應用場景的增多，也逐漸發現了它存在諸多“不靠譜”的時候。
目前已有使用者發現DeepSeek存在一本正經地“胡說八道”的情況。例如，在生成學術論文材料時，DeepSeek會生成不存在的材料，或指向無關的論文。這樣的情況下，如果直接應用于嚴謹的銀行業，將會產生不可控的后果，比如AI生成了失真的市場分析，客戶基于AI的錯誤信息作出投資決策等。
此外，“大模型的應用意味著要處理大量個人和企業的數據，增加了信息泄露的風險，客戶的信息泄露后可能會被非法獲取用于詐騙活動等，導致銀行聲譽受損。”銀行業人士對記者表示。
對此，DeepSeek也給出了自己的答案：DeepSeek等人工智能技術與銀行業深度結合后，雖然能顯著提升效率，但也可能引發多維度風險，包括數據安全與隱私泄露風險、數據污染與模型失真風險、監管套利與合規失控風險、系統性風險傳導放大、倫理與社會信任危機。
“DeepSeek在銀行業面臨的挑戰依然來自大模型本身的一些限制，比如結果的可解釋性。但隨著各項技術如RAG、思維鏈的發展，這方面的問題會大大降低。另外，銀行業對安全合規要求比較高，大模型輸出的不可控性，如果直接面對客戶仍存在隱患。當前階段有些應用場景還是大模型生成內容，人工進行復核的模式。”史文彬說。
北京社科院副研究員王鵬認為，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。
不少業內人士預判，未來將有更多銀行機構接入最新的大語言模型，主要應用在提升銀行員工效率的工作場景中。中國銀行業協會首席信息官高峰就指出，目前銀行業對大模型的應用主要集中在內部場景，比如智能代碼編寫、內部AI辦公、智能客服等中臺運營管理，以此來提升員工工作效率，但并未涉及賬戶交易等核心業務的應用領域。
知名經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對第一財經表示，DeepSeek的蒸餾算法啟發了銀行業，未來，銀行要打造大模型，可以在現有金融AI大模型的基礎上去蒸餾出自己的模型，打造AI更加高效，金融智能化進度會大大加快。
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