2025年春節期間，DeepSeek因發布最新開源模型R1而火遍全球。其展示出的技術優勢和創新模式，為銀行大模型應用帶來了諸多啟發。

一、注重底層創新

DeepSeek證明了底層創新的價值。DeepSeek v3采用了MLA（Multi-head Latent Attention）架構，通過低秩壓縮鍵值對減少緩存需求，顯著提高了Transformer模型的推理效率。此外，其MoE（Mixture of Experts）模型設計也進一步提升了模型的性能，以較低成本達到頂尖模型水平。銀行在應用大模型時，可以借鑒這種架構設計，嘗試尋找類似創新點，敢于探索新的模型結構和算法，提升模型性能和效率，突破傳統技術瓶頸，以便在處理復雜金融業務時更加高效。

二、合理利用資源

DeepSeek的高性價比優勢顯著，以DeepSeek-V3為例，其在訓練過程中僅用了558萬美元和55天時間，用十分之一的成本就達到了GPT-o1級別的表現。銀行在大模型應用中，需綜合考慮成本與收益。在硬件選擇上，不必盲目追求最先進的設備，可通過類似DeepSeek的輕量化模型，用相對較低的算力資源實現較好的效果。同時，優化內部流程，合理規劃數據存儲和管理，減少不必要的資源浪費，以有限的投入獲取更高的價值。

三、堅持開源共享

DeepSeek的開源策略吸引了大量開發者參與，形成了一個活躍的開源生態，為其贏得了廣泛關注和支持。銀行可與金融科技公司、科研機構等合作，建立開源社區，共同開發和完善大模型。通過共享代碼、數據和技術經驗，加速大模型的創新和應用，還能降低開發成本，提高模型的可靠性和適用性。比如，多家銀行聯合建立一個開源的金融大模型項目，共同推動行業發展。

四、聚焦專業人才

DeepSeek憑借一群優秀年輕人對技術的熱愛和高效的組織，在有限條件下取得了巨大成就。銀行應重視培養和引進既懂人工智能又熟悉銀行業務的復合型人才，組建專業團隊。同時，優化內部組織架構，提高團隊協作效率，營造創新氛圍，讓人才能夠充分發揮其專業優勢，為大模型應用提供有力支持。

五、關注長期目標

DeepSeek沒有選擇短平快地做應用，而是以通用人工智能為目標，堅持長期探索。銀行在應用大模型時，也應樹立長遠目標，避免短期行為。不能僅僅滿足于解決眼前的問題，要從戰略高度規劃大模型的發展，為未來的金融創新和業務拓展奠定基礎。比如，提前布局人工智能在智能投顧、風險管理、客戶服務等領域的長期應用，打造具有競爭力的金融服務體系。

六、強化數據安全

DeepSeek的開源策略雖然推動了技術發展，但也催發了對數據安全的關注，銀行數據有其特殊性，大模型依賴大量客戶敏感數據（如交易記錄、信用信息），一旦泄露可能引發信任危機。銀行在應用大模型時尤其要加強數據安全管理，一是做好數據隱私保護，建立嚴格的數據脫敏機制和訪問權限控制，探索聯邦學習等隱私計算技術，確?？蛻魯祿陌踩?，防止數據泄露和濫用；二是合規性考量，大模型的決策過程需要符合金融行業的合規要求，銀行在應用大模型時，需要確保生成的內容和決策符合法律法規和監管要求。

DeepSeek在技術上的突破為銀行大模型應用提供了寶貴的技術可行性與實踐范本，但其長遠價值取決于銀行能否在效率提升與風險可控之間找到平衡。隨著大模型技術的不斷發展，銀行將面臨更多的機遇和挑戰。銀行需要在技術創新、應用場景拓展、數據安全與合規、生態合作等方面持續發力，推動大模型技術在金融領域的深度應用，實現銀行業數字化轉型和智能化升級。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊