蛇年伊始，杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司發布開源模型DeepSeek-R1（以下簡稱DeepSeek），如平地驚雷震撼了全球科技圈。其強大的邏輯推理能力、高效的計算架構以及對人類認知科學的模仿，使其在多個領域展現出巨大的潛力。商業銀行擁有海量數據資源，是大模型應用的先行行業，然而，銀行同樣也是一個高度謹慎、強調穩定和安全的行業，DeepSeek的出現是否會改變銀行對AI的態度？是大膽擁抱開源AI還是繼續選擇封閉可控的AI？這是一個需要結合行業生態的適配程度去探討的問題。

一、DeepSeek實力出圈的核心優勢

在思考問題前，我們先來了解下DeepSeek的核心優勢。

算法優化：通過將部分“記憶負擔”轉化為“推理規則”，DeepSeek 減少了對海量數據的依賴，提升了模型的效率和可解釋性。

硬件適配：優化計算架構，適應神經網絡的稀疏性，顯著提升了計算效率，降低了硬件成本。

認知科學啟發：模仿人類大腦的預測編碼機制（predictive coding），減少了冗余計算，使模型在處理復雜任務時更加高效。

強大的個性化：能夠根據用戶行為和偏好提供定制化服務，這在金融領域的客戶服務和營銷中具有重要價值。

二、DeepSeek多元出擊的應用場景

中國銀行業協會發布的《2024年度中國銀行業發展報告》指出，金融與人工智能有天然的契合點，AI大模型技術能夠充分挖掘銀行業的海量數據，而銀行業具有適用AI大模型技術的豐富場景。當下，AI大模型正有力推動我國銀行業在服務、營銷、產品等多個關鍵領域的全方位創新變革，促使“未來銀行”的發展進程顯著提速。

（一）智能客服——優化體驗

智能客服是銀行對AI技術應用成熟度較高的板塊， DeepSeek的出現，為銀行智能客服帶來新的迭代契機。借助其強大功能，有望讓客服對話更自然精準，從而大幅提升客戶體驗?；阢y行對 AI 客服 “穩定和可控” 的核心訴求，為防備AI在對話中輸出錯誤信息，銀行可能會選擇半開放式AI方案，在開源模型基礎上進行二次開發，配套嚴格的內容過濾規則，以確保 AI 輸出的準確性和合規性。

（二）內容智創——提高效率

銀行在日常運營中需要生成大量的產品說明書、投資策略簡報和營銷文案。DeepSeek可以通過語義分析與數據聯動，快速生成結構清晰的內容，顯著提升內容生產效率。由于金融行業的文本容錯率極低，尤其是涉及風險提示、收益測算等敏感內容，銀行更可能采用“人機協作”模式，由 AI 完成初稿生成，專業團隊負責審核與風險把控。

（三）投研分析——輔助決策

AI在投研領域的應用已逐漸普及，從數據篩選到自動生成市場報告，AI 能夠幫助投研團隊節省大量時間。DeepSeek 的“數據代謝”機制使其能夠高效分析市場動態，捕捉變化細節。不過，投資決策是一個復雜的過程，絕非僅由數據決定。市場情緒的起伏、政策趨勢的走向，乃至國際形勢的變動等諸多因素，都會對投資決策產生影響。銀行投資團隊在運用大模型技術時，應保持理性和審慎，將其定位為強大的輔助工具，而非完全依賴它來做出投資決策，以確保投資策略的科學性與合理性，有效規避潛在風險。

（四）風控與合規——借技固防

在銀行運營體系里，風控堪稱最為關鍵的環節之一，對AI技術有著極為迫切的需求，特別是在反欺詐、風險管理以及信用評估等核心領域。DeepSeek的1-bit量化技術，能夠顯著提升計算效率，幫助銀行在海量數據中快速篩選、分析風險指標，為風控決策提供有力的數據支持。因為銀行風控的核心是“零容錯”，銀行在將大模型應用于風控體系時，仍需構建完備的校驗與備份機制，全方位保障風控的準確性與可靠性。

三、DeepSeek破局待解的推廣問題

從2023年和2024年年年報來看，國有大行、多家股份制銀行紛紛表達了對人工智能大模型布局的高度期待，還公開了在大模型技術研發與應用方面的階段性成果。然而，就現階段而言，銀行業在大模型應用上仍處于特定發展區間。因為盡管 DeepSeek 技術實力強大，但其開源AI的特性注定為銀行帶來新的挑戰，在采用 DeepSeek 時，需要在創新與穩定之間找到平衡。

（一）數據安全問題

在銀行業務體系中，數據是最大資產。而DeepSeek這類大模型的訓練，高度依賴大量數據作為支撐。因此銀行面臨著首要問題如何實現有效的數據脫敏。銀行的數據包含大量客戶隱私和敏感信息，倘若銀行無法妥善處理數據脫敏，導致缺乏數據用于AI訓練，那么DeepSeek在銀行業的應用價值將極大受制，難以充分發揮其技術優勢。未來，銀行對于DeepSeek這樣的開源模型的態度，以及是否愿意基于其進行私有化部署，將成為決定AI能否在銀行業順利落地并實現廣泛應用的關鍵因素。這不僅關系到銀行在數字化轉型過程中能否充分借助外部先進技術，還影響著銀行業在保障數據安全前提下，能否實現高效的智能化升級。

（二）合規與監管問題

金融行業監管標準極為嚴格，銀行技術升級的每一步都必須合規。在人工智能技術加速融入銀行業務的當下，DeepSeek模型在銀行業的合規性成為關注焦點。從業務操作流程到數據使用規范，該模型是否與銀行業現行合規要求高度適配，有待嚴謹評估。AI生成投資建議和進行信用評分的環節，也面臨著能否遵循金融法規的考驗。這些復雜且關鍵的問題，需要銀行和監管機構雙方緊密協作，通過深入調研、反復論證，共同尋求有效解決方案。銀行可建立一套全新的AI監管體系，涵蓋從模型開發、測試、應用到后續優化的全流程監管，明確各環節的合規標準與責任主體，利用科技手段實現動態監管，為金融行業的穩健發展保駕護航 。

（三）技術與生態適配問題

DeepSeek的開源屬性為銀行拓寬了技術視野，賦予其更多的技術抉擇空間。但與此同時，生態適配方面的難題也接踵而至。銀行當前的IT系統架構歷經長期建設與迭代，有著復雜的業務邏輯和數據交互模式，要與DeepSeek達成無縫對接，在接口兼容性、數據傳輸標準、系統運行穩定性等多方面存在重重阻礙。此外，對DeepSeek這類開源模型進行二次開發與優化，需要銀行具備深厚的技術儲備。不僅要熟練掌握人工智能算法原理、模型訓練技巧，還要對銀行業務有著深刻理解，能夠將技術與業務精準融合。

目前，銀行業對于DeepSeek的應用態度在觀望和探索之余開始積極嘗試，我行自研大模型方舟助手已有引入deepSeek開源模型的計劃。如今，AI已成為推動金融行業發展的新質生產力， DeepSeek憑借自身的技術優勢，無疑能成為這場金融科技變革進程中的重要推動者。它為銀行在各業務環節的創新發展提供了新可能，為銀行邁向高質量發展注入了新動能。銀行需要在擁抱創新與保持謹慎之間找到最佳平衡點，在這場 AI 技術革命中占據先機，勇立潮頭。

（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