一、無懼風浪，DeepSeek以創新開辟新航路

（一）從資本走向效率

在龍年收官、蛇年啟幕的中國傳統年節時刻，一場由“藍鯨”奇襲卷起的“技術海嘯”宣告著AI革命的下半場開幕。成立于2023年的中國公司DeepSeek另辟蹊徑以創新打破AI領域的桎梏，讓AI的未來不再單純依賴于硬件算力的不斷升級，更取決于算法的創新與效率的極致提升。

1月20日，DeepSeek正式發布R1模型，性能與OpenAI-o1正式版基本平齊，但訓練成本遠低于同行。1月27日，DeepSeek進一步推出IOS應用，迅速登頂應用商店，作為“后來者”超過ChatGPT官方應用。R1模型在芯片資源利用、算法復雜性和推理速度上均實現了重大突破，性能指標在多個關鍵領域全面超過了現有的AI模型，包括尖端的GPT-4.5。1月28日凌晨，DeepSeek開源了Janus-Pro模型，該模型性能直接超過了美國OpenAI的Dall-E3模型。

（二）從跟隨走向領跑

在谷歌PaLM 2大模型的單次訓練成本高達1200萬美元時，DeepSeek-R1用實際表現驗證出一個新技術路徑，在不犧牲性能情況下實現成本數量級下降。其中包括通過“動態稀疏計算”讓AI實現“選擇性思考”，大大降低GPU顯存占用量，降低對硬件的要求；通過知識蒸餾體系實現從數據到智慧的“精煉”，運用自監督學習模式降低數據獲取成本,實現訓練成本壓降至行業平均水平的17%；通過混合精度生態系統重新定義計算精度，打破精度與性能的對等關系，在模型不同部分采用差異化精度數值，可以將推理速度提升數倍。DeepSeek從AI技術本質重新思考，關注智能在應用中的核心訴求，這些正引領著AI發展入新的范式，顛覆各行業過去AI應用中無節制地堆砌算力和數據的困境。

二、顛覆突破，DeepSeek重塑AI應用新生態

（一）多家金融及科技公司官宣上線

DeepSeek的勢頭上，國內金融及科技公司已經乘勢而上，百度智能云千帆、阿里云、騰訊云、華為云、360數字安全、云軸科技等均已陸續宣布部署上線DeepSeek-R1及DeepSeek-V3，而江蘇銀行成為金融機構中的先行者，在2月3日也依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，本地化部署微調的DeepSeek-V2L及DeepSeek-R1模型，分別應用于智能合同質檢和自動化估值的對賬場景中。DeepSeek憑借低成本、高性能優勢引發市場波動，且其力行開源，主張人力資源、科技創新的共享表達，而多家科技公司的接連部署，也推動著各方重新評估中國科技企業在AI賽道的技術潛力和應用前景。

（二）體驗與技術“共舞”帶來人機協作新境界

在使用過程中，能夠發現DeepSeek在用戶體驗上的極致改變，完成了技術降維、界面升維、范式躍遷三重進化。首先，R1支持文本、圖像等多模態輸入，運用強大的跨模態穿透與融合感知能力，實現多種模態如圖像、文本、音視頻等高效推理與協同輸出。配備直觀便捷的操作界面，當圖文結合詢問時，全模態框架能夠精確指出圖中物體名稱、數量并結合文本問題輸出答案，極大地拓寬了應用場景。

其次，R1將“填鴨式指令”的思維方式變為“啟發式對話”，比起以OpenAI-O1為代表的上代AI產品，DeepSeek的R1核心是推理大模型，而不是指令大模型，最大的區別在于DeepSeek無需你寫“專業提示詞”，而是回歸真實場景和具體需求，有從業者總結的通用公式為“我要XX，要給XX用，希望達到XX效果，但擔心XX問題……”。與過去范式的提示詞模板需要明確角色，講清步驟，并下達輸出的要求指令不同，過去輸出的結果也很容易辨別是AI的產物，而DeepSeek通過更自然語言的對話交流，能夠輸出更“接地氣”的分析，并給出可操作的方式。MoE架構成為實現該轉變的關鍵，當我們使用“深度思考”功能，能夠看到DeepSeek輸出的思考過程，模型的思考過程會通過問題推測用戶目的和需求，結合知識進行推理。在“知識蒸餾”的技術體系下，深度理解各分區知識系統，通過快速抓取最核心、最有用的專家信息，保障其能夠輸出一個惟妙惟肖、貼合生動的結果。

此外，因技術革新，DeepSeek的訓練成本大大降低，訓練材料經過嚴格篩選，避免造成輸出的穩定質量，相較于市面上有些模型的訓練數據來源不清晰或涉及敏感內容，DeepSeek的安全性和穩定性將成為各行業布局的首選，帶來不一樣的AI應用新前景。

三、積極入局，展望金融行業新未來

（一）智能內容中樞：重塑金融營銷全鏈路效能

在金融行業，面對高頻需求與精準輸出的雙重挑戰。通過部署DeepSeek智能創作系統可構建"生產-審核-分發"全流程解決方案。系統深度內嵌金融監管規則與品牌話術模板，可實現從創意策劃到合規審查的智能閉環。該系統深度適配金融場景需求，能實現多維效能躍升，推動品牌活動策劃效率提升以及內容生產與合規審查成本優化，保障生成內容質量及合規性，并有效促進用戶互動轉化。

在應用過程中，需重點構建金融專屬語料庫，植入品牌話術規范與監管要求，通過強化學習持續優化輸出質量。典型落地場景包括：1）財富管理場景自動生成個性化投教內容，2）信用卡業務實時產出節日營銷方案，3）對公業務快速編譯多語種調研報告。充分彰顯智能內容生產的商業價值。

（二）智慧服務搭建：構建全天候客戶交互新生態

在金融行業，客服是連接客戶與企業的重要橋梁。金融行業可以利用 DeepSeek 強大的自然語言處理能力，搭建智能客服系統。通過將 DeepSeek 與企業的知識庫相結合，智能客服能夠快速準確地回答消費者的各種問題，DeepSeek 支持多語言實時對話，使處理效率大大提升，為企業提升客戶滿意度提供了有力支持。

在搭建過程中，需要注意數據的準確性和完整性，確保知識庫中的信息及時更新，以提高智能客服的回答質量。同時，要關注智能客服的交互體驗，通過優化對話流程和回復話術，讓消費者感受到貼心、便捷的服務。此外，還可以利用 DeepSeek 對客服數據進行分析，了解消費者的常見問題和需求痛點，進而優化服務流程和產品設計，提升消費者滿意度。

（三）精準營銷引擎：打造用戶全生命周期價值體系

消費者的需求日益多樣化和個性化，傳統的營銷方式已經難以滿足市場需求。金融行業可以借助 DeepSeek 助力數據洞察維度升級，整合用戶畫像系統的多個維度數據標簽，如：行為數據：頁面停留、點擊熱圖、搜索路徑；價值數據：LTV（生命周期價值）預測、產品偏好矩陣、風險畫像；場景數據：設備特征、地理位置、社交關聯等。從而構建精準的用戶畫像，了解消費者的興趣愛好、消費習慣和購買偏好?；诜治鼋Y果，創業者可以實現個性化推薦和營銷活動定制。比如，當消費者瀏覽某一款商品時，DeepSeek 可以根據其歷史購買數據和瀏覽行為，推薦與之相關的其他商品，在營銷活動方面，針對不同的消費者群體，制定個性化的促銷策略。對于新用戶，可以提供新手專享的折扣券；對于老用戶，則可以根據其購買頻率和消費金額，提供專屬的積分兌換、會員優惠等活動。通過這種個性化的營銷方式，提高消費者的參與度和購買轉化率。

（四）智能風控屏障：構建動態風險免疫系統

在金融反欺詐監測領域，DeepSeek通過毫秒級實時分析交易流水、用戶行為軌跡等多類異構數據源，可構建五維風險識別體系，通過融合：交易特征分析、生物識別技術、網絡關系圖譜、時空行為建模、輿情監控系統，為企業筑起了一道嚴密的風險防線。其獨有的多模態數據分析引擎，如同一位全能的偵探，能夠同步處理文本、語音、圖像等非結構化數據，從紛繁復雜的信息中抽絲剝繭，發現潛藏的風險點。

在信用卡套現、洗錢鏈路識別等復雜場景中，DeepSeek更是展現出了其卓越的性能，欺詐攔截準確率較傳統規則異常捕捉效率大幅提升，為企業的資金安全提供了有力保障。

面對日新月異的市場環境和愈發激烈的競爭格局，利用DeepSeek可構建“內容+服務+營銷+風控”四位一體的全方位智能生態，為金融機構的數字化基因注入全新活力。在行業馬太效應加劇的當下，提前布局智能轉型的企業將獲得戰略窗口期，因此，金融行業應當高度重視并充分把握技術革新帶來的紅利，加速推進智能中樞系統的研發與部署，在數字化轉型浪潮中構建核心競爭力。

責任編輯：王煊