DeepSeek大模型因其高性能、低成本和開源屬性，在金融科技領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。多家銀行已啟動(dòng)深度研究測(cè)試，部分銀行已完成本地化部署。一家城商行的董事長(zhǎng)表示，由于成本降低，中小銀行能夠更深入地應(yīng)用AI技術(shù)，該行正在部署這款大模型，未來(lái)貸款業(yè)務(wù)可能實(shí)現(xiàn)無(wú)人審批。

調(diào)研發(fā)現(xiàn)，DeepSeek大模型為金融行業(yè)帶來(lái)了顯著改變，包括提高業(yè)務(wù)效率、降低成本、加強(qiáng)風(fēng)控管理和加快生態(tài)構(gòu)建。上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室主任曾剛指出，AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)從試驗(yàn)階段進(jìn)入深度融合階段，不僅提供了可復(fù)用的技術(shù)，還推動(dòng)了行業(yè)的智能化、個(gè)性化和高效化發(fā)展。

開源生態(tài)下的技術(shù)平權(quán)使更多銀行尤其是中小銀行能以較低成本應(yīng)用AI技術(shù)，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。DeepSeek大模型的低算力消耗及成本優(yōu)勢(shì)有助于縮小中小銀行與大型銀行之間的技術(shù)差距。恒銀金融科技股份有限公司董事長(zhǎng)江浩然認(rèn)為，該模型強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力可以幫助銀行自動(dòng)化處理大量復(fù)雜的金融任務(wù)，提升工作效率。其開源特性和社區(qū)建設(shè)也促進(jìn)了金融科技行業(yè)的生態(tài)構(gòu)建，吸引更多開發(fā)者和合作伙伴加入。

不僅是工商銀行、建設(shè)銀行等國(guó)有大行及股份行引入了DeepSeek大模型并進(jìn)行了定制化訓(xùn)練，北京銀行、江蘇銀行等中小銀行也在智能運(yùn)維、智能招聘和智能決策等方面探索應(yīng)用該模型。例如，眾邦銀行利用DeepSeek-R1大模型打造了智能IT服務(wù)助手ChatOPS，降低了人力成本30%。此外，該行通過(guò)自動(dòng)生成評(píng)價(jià)模型秒級(jí)處理海量簡(jiǎn)歷，提高了人才匹配效率70%，減少了人力部門80%的機(jī)械性工作投入。

DeepSeek大模型幫助銀行結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景自動(dòng)生成可視化圖表和多維度分析建議，大幅提升決策精準(zhǔn)度。清華大學(xué)國(guó)家金融研究院院長(zhǎng)田軒表示，借助強(qiáng)大的邏輯推理能力，該模型能幫助金融機(jī)構(gòu)更有效地作出決策，并設(shè)計(jì)出個(gè)性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。

在智能研發(fā)領(lǐng)域，許多中小銀行正依托DeepSeek大模型構(gòu)建智能編程協(xié)作平臺(tái)，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)中的需求理解偏差和代碼重復(fù)率高等問題，為銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)的更新升級(jí)注入動(dòng)力。

談及DeepSeek大模型帶來(lái)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新時(shí)，多位業(yè)內(nèi)人士提到，未來(lái)貸款業(yè)務(wù)有望實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人審批，銀行可以將更多人力轉(zhuǎn)向高附加值領(lǐng)域。目前，銀行依賴人工處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，耗費(fèi)大量時(shí)間且容易出錯(cuò)。通過(guò)應(yīng)用DeepSeek大模型，多家銀行成功解決了非標(biāo)材料處理難題，提高了信貸材料識(shí)別準(zhǔn)確率。江蘇銀行利用多模態(tài)模型實(shí)現(xiàn)合同質(zhì)檢智能化，提升了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及預(yù)警響應(yīng)速度20%。

然而，DeepSeek大模型的應(yīng)用仍面臨一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是主要問題之一。銀行需要對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏和加密處理，以防止敏感信息泄露。嚴(yán)格的訪問控制和操作審計(jì)機(jī)制也是保障數(shù)據(jù)安全的重要措施。同時(shí)，監(jiān)管部門需出臺(tái)相關(guān)政策，確保相關(guān)系統(tǒng)的合規(guī)性和風(fēng)險(xiǎn)可控。