近日，國產(chǎn)大模型深度求索憑借卓越的性能表現(xiàn)，迅速贏得了金融機構(gòu)的青睞，在金融業(yè)內(nèi)掀起了一股應用人工智能的新熱潮。

金融機構(gòu)紛紛接入DeepSeek，期望在實際業(yè)務中開拓新的增長點。截至目前，郵儲銀行、江蘇銀行等已完成對DeepSeek的本地化部署。以江蘇銀行為例，該行積極融入數(shù)字經(jīng)濟的大潮，依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，成功部署并微調(diào)了DeepSeek-VL2多模態(tài)模型和輕量級的DeepSeek-R1推理模型。通過對海量金融數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，為業(yè)務發(fā)展注入新的動力。

與此同時，對數(shù)字技術較為敏感的消費金融行業(yè)也在加速擁抱DeepSeek，積極探索技術與業(yè)務深度融合的新路徑。中原消費金融首席信息官許志鋒表示，中原消金已依托自研的“元擎”智能化平臺引入DeepSeek-R1版本。通過動態(tài)適配智能質(zhì)檢、意圖解析、交互式提示工程等場景，為用戶和員工提供了更加便捷的服務體驗，構(gòu)建“人機共智”的新范式，顯著提升了工作效率和服務質(zhì)量。

招聯(lián)首席信息官王耀南表示，DeepSeek-R1的深度思考模式能夠大大拓寬智能體的應用范圍。他認為，大模型對業(yè)務模式的重構(gòu)是一個循序漸進的過程。DeepSeek-R1的引入不僅有利于復雜推理場景下的人工智能技術應用，還可以作為招聯(lián)自研模型的“自構(gòu)建數(shù)據(jù)”引擎，結(jié)合高質(zhì)量的數(shù)據(jù)帶來更加優(yōu)異的推理效果，為金融機構(gòu)帶來更多應用機會。

DeepSeek的低成本、高性能、開源化服務模式有望解決金融行業(yè)在應用傳統(tǒng)AI大模型過程中的諸多痛點。中國銀行研究院研究員劉晨表示，DeepSeek極大降低了AI大模型的應用門檻，有望重塑金融行業(yè)的科技發(fā)展生態(tài)。其開源模式允許金融部門根據(jù)業(yè)務需求靈活調(diào)用和部署不同參數(shù)、功能的模型。大型金融機構(gòu)可以在前期數(shù)據(jù)積累、自研大模型等基礎上，結(jié)合業(yè)務場景特性調(diào)用DeepSeek模型，推動業(yè)務價值鏈向高端延伸；而中小金融機構(gòu)則可以通過部分環(huán)節(jié)的本地化部署加快入局步伐。

在運用DeepSeek等大模型過程中，數(shù)據(jù)安全性成為金融機構(gòu)必須解決的問題。北京市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會黨委書記兼會長許澤瑋表示，由于DeepSeek是開源模型，金融機構(gòu)需要確保其本地化部署的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和合規(guī)風險。金融領域涉及大量敏感數(shù)據(jù)，大模型在用戶交互過程中可能提取敏感信息，帶來客戶隱私泄露風險。

因此，對金融機構(gòu)而言，運用DeepSeek必須確保金融數(shù)據(jù)的應用安全和合規(guī)性。劉晨建議，要完善法律法規(guī)，盡快優(yōu)化相關政策制度，形成監(jiān)管合力，嚴防惡意篡改模型和滲入有害數(shù)據(jù)等行為。同時，金融機構(gòu)還應強化過程監(jiān)督，確保大模型落地和應用的整體安全。此外，還要提前做好人才儲備，為未來的AI浪潮做好準備。

當前，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字金融已成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。隨著大模型時代的來臨，金融機構(gòu)將面臨經(jīng)營管理和流程調(diào)整。其中，平衡好信貸業(yè)務和風險管理尤為重要。

專家表示，目前來看，金融機構(gòu)利用大模型技術有助于加快推動個性化投資建議、定制化營銷方案和智能投顧服務等創(chuàng)新產(chǎn)品和服務的發(fā)展。通過深入分析客戶數(shù)據(jù)，洞察客戶需求和偏好，提供更具針對性的產(chǎn)品和服務。在風險管理方面，AI大模型能夠?qū)崟r分析海量交易數(shù)據(jù)和輿情數(shù)據(jù)，挖掘潛在的異常交易行為，從而有效識別欺詐風險。鼓勵金融機構(gòu)結(jié)合發(fā)展戰(zhàn)略梳理需求，探索大模型與業(yè)務融合的前提條件，優(yōu)先落地業(yè)務價值高、風險可控的場景，并建立大模型應用成熟度與風險等級的評測機制，制定相關準入條件。