近期,DeepSeek大模型在金融業掀起一股熱潮,多家金融機構紛紛宣布接入或部署該模型。據不完全統計,目前已有16家券商、10余家公募基金公司以及多家銀行和保險機構宣布接入或部署DeepSeek大模型,金融行業對AI技術的熱情正在全面升溫。
金融機構競相擁抱DeepSeek
在券商行業,國金證券、興業證券、廣發證券等16家券商已積極推進DeepSeek-R1或V3等版本的部署。國金證券表示,將DeepSeek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,未來還計劃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。
公募基金行業同樣熱情高漲。包括匯添富、富國基金、諾安基金在內的10余家公募基金公司宣布已部署DeepSeek大模型,主要應用于投研分析、知識查詢、產品銷售、客戶服務等核心業務場景。
銀行業方面,郵儲銀行、江蘇銀行、南京銀行、北京銀行、海安農商銀行、重慶農村商業銀行等多家銀行機構也在積極探索DeepSeek的應用場景。江蘇銀行通過應用DeepSeek-R1推理模型,實現了郵件分類、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,每天可減少9.68小時工作量。北京銀行更宣布,2024年底,該行聯合華為率先引入部署DeepSeek系列大模型,探索DeepSeek大模型在金融領域的應用,目前已在AIB平臺京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個關鍵業務場景中試點應用,大幅提升了知識驅動的模型服務質量和效率,為銀行智能化發展注入強勁動力。
郵儲銀行將DeepSeek大模型應用于企業級多模態智能問答助手 “小郵助手”,新增邏輯推理功能,增強精準服務效能;通過包括深度分析在內的功能,精準識別用戶需求,提供個性化和場景化的服務方案;借助高效推理性能,加快響應速度和任務處理效率。
保險行業同樣緊隨其后。新華保險、中國平安等險資企業已宣布在探索相關應用場景,如新華保險員工可利用DeepSeek接口進行日程管理、群發收集等工作,也可初步提供保險銷售方案。
此外,中信消金基于自主研發的“信智”一站式大模型服務平臺接入DeepSeek大模型,并率先應用于智能質檢與知識庫檢索兩大業務場景,成為首批接入前沿領先AI大模型的消費金融公司。
DeepSeek帶來的技術創新與挑戰
DeepSeek之所以能在短時間內引發金融業如此熱烈的反響,主要得益于其在技術創新和成本優化方面的突出表現。據中銀研究院分析,DeepSeek模型采用了MoE(混合專家)和MLA(多頭潛在注意力)架構,通過純強化學習(RL)訓練等方法,大幅提升了模型性能和訓練效率。
在性能表現方面,DeepSeek-V3在多項評測中超越了Meta旗下Llama-3.1-405B等其他開源模型,甚至在某些任務上與OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude-3.5-Sonnet等頂尖閉源模型相當。而在成本方面,DeepSeek-V3的總訓練成本約為557.6萬美元,僅為Llama-3.1訓練成本的1/10,GPT-4o訓練成本的1/18。
然而,DeepSeek的應用也面臨一些挑戰。一位業內人士指出,金融業對數據安全的要求較高,尤其是直接面向客戶的業務更應謹慎。當前,大模型輸出仍存在不可控性,對其產生的內容應當進行復核。
香頌資本執行董事沈萌表示,為避免AI生成的虛假信息干擾,機構需要對提示詞進行更加專業、細致和全面的訓練,才能獲得更準確、真實的結果。
推動金融科技發展邁向新階段
DeepSeek的出現不僅為金融機構帶來了新的技術工具,更推動了整個金融科技行業的發展。中銀研究院認為,DeepSeek為我國生成式AI行業發展帶來多項利好,助推行業發展邁向新階段。
首先,DeepSeek的開源策略有助于推動技術進步,為我國AI開發者提供更強助力,促進各廠商在相關領域進行更多探索。其次,DeepSeek的成功給我國芯片、數據等AI基礎設施相關行業帶來發展機遇,有望帶動國產芯片和高質量數據產業的發展。最后,DeepSeek模型能夠提供更高性價比的API服務,可能帶來AI推理模型新一輪降價,從而降低AI應用開發門檻,加快AI應用落地和商業化進程。
面對這一新趨勢,金融機構應積極融入并支持生成式AI行業發展。中銀研究院建議,金融機構可以結合DeepSeek等大模型實現的最新技術功能,研究在經營管理中的更多應用場景;做好相關基礎設施的布局完善;積極參與生成式AI行業生態創建;加大對生成式AI行業發展的金融支持。
責任編輯:陳愛
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