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