系憑借高性能、低成本和開源屬性，DeepSeek大模型引發(fā)金融科技圈的高度關(guān)注，多家銀行啟動了深度研究測試，還有不少銀行已完成本地化部署。某城商行董事長向記者直言：“以前由于成本太高，中小銀行應(yīng)用AI技術(shù)的程度并不算深，但DeepSeek大模型改變了這一局面，我行正著手部署這款大模型。應(yīng)用該項技術(shù)，未來也許貸款業(yè)務(wù)能完全做到無人審批。”

中國證券報記者多方調(diào)研發(fā)現(xiàn)，DeepSeek大模型正為包括銀行在內(nèi)的整個金融行業(yè)帶來顯著改變，包括提高業(yè)務(wù)效率、降低業(yè)務(wù)成本、加強風(fēng)控管理、加快生態(tài)構(gòu)建等。上海金融與發(fā)展實驗室主任曾剛表示，AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已從試驗階段步入深度融合階段，其不僅提供了可復(fù)用技術(shù)，更將整個行業(yè)引入智能化、個性化和高效化的發(fā)展軌道。

縮小銀行間技術(shù)差距

“開源生態(tài)下的技術(shù)平權(quán)，可以讓更多銀行尤其是中小銀行以較低成本應(yīng)用AI技術(shù)，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。DeepSeek大模型的低算力消耗以及成本優(yōu)勢，有助于縮小中小銀行與大型銀行在金融科技等方面的技術(shù)差距。”某中小銀行人士說。

恒銀金融科技股份有限公司董事長江浩然在接受中國證券報記者采訪時表示，DeepSeek大模型強大的自然語言處理能力，能幫助銀行自動化處理大量復(fù)雜的金融任務(wù)，顯著提升工作效率。同時，其開源特性以及社區(qū)建設(shè)促進(jìn)了金融科技行業(yè)生態(tài)的構(gòu)建，吸引更多開發(fā)者和合作伙伴加入，共同推動行業(yè)發(fā)展。

記者注意到，不僅工商銀行、建設(shè)銀行、郵儲銀行、招商銀行等國有大行及股份行已經(jīng)引入DeepSeek大模型并實現(xiàn)了定制化訓(xùn)練，而且北京銀行、江蘇銀行、青島農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、蘇商銀行、眾邦銀行等中小銀行也在智能運維、智能招聘、智能決策等方面探索應(yīng)用DeepSeek大模型。

例如，眾邦銀行表示，該行以開源大模型為基座，深度融合運維專業(yè)知識庫，打造了智能IT服務(wù)助手——ChatOPS。目前，ChatOPS已升級采用DeepSeek-R1大模型，并集成至企業(yè)微信。通過深度思考能力與本地知識庫的協(xié)同，ChatOPS能精準(zhǔn)解析用戶問題，結(jié)合多維場景推演與知識儲備，輸出解決方案，人力成本降低30%。同時，該行依托DeepSeek大模型開啟智能化人才選拔。基于崗位需求，該行系統(tǒng)可自動生成評價模型，秒級處理海量簡歷，精準(zhǔn)識別候選人的關(guān)鍵技能與相關(guān)經(jīng)驗，簡歷篩選準(zhǔn)確率較人工提升30%-40%。此外，該行系統(tǒng)可一鍵生成個性化面試問題，助力面試官提升評估候選人的核心能力。總體而言，人才匹配效率提升70%，減少人力部門80%的機械性工作投入。

銀行內(nèi)部人士表示：“DeepSeek大模型可以幫助銀行部門結(jié)合業(yè)務(wù)場景，自動生成可視化圖表及多維度分析建議，大幅提升決策精準(zhǔn)度。傳統(tǒng)報表需要花費數(shù)小時制作，現(xiàn)在可以秒級完成，讓數(shù)據(jù)從靜態(tài)報表升級為動態(tài)智庫，驅(qū)動決策從經(jīng)驗導(dǎo)向邁向智慧引領(lǐng)。”

清華大學(xué)國家金融研究院院長田軒告訴記者：“應(yīng)用DeepSeek大模型的成本較低。借助強大的邏輯推理能力，其能夠幫助包括銀行在內(nèi)的金融機構(gòu)更有效地作出決策。同時，較低的應(yīng)用成本也能幫助金融機構(gòu)設(shè)計出個性化的金融產(chǎn)品及服務(wù)，滿足客戶的金融需求。”

在智能研發(fā)領(lǐng)域，面對金融科技快速迭代的行業(yè)挑戰(zhàn)，包括蘇商銀行在內(nèi)的眾多中小銀行正依托DeepSeek大模型，構(gòu)建智能編程協(xié)作平臺，通過深度語義解析與推理過程可視化技術(shù)，實現(xiàn)從業(yè)務(wù)需求到代碼邏輯的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化，有效解決復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)中的需求理解偏差、代碼重復(fù)率高等難題，為銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)的更新升級注入強勁動能。

或改變銀行傳統(tǒng)授信體系

談及DeepSeek大模型會給銀行帶來哪些業(yè)務(wù)創(chuàng)新時，多位業(yè)內(nèi)人士均提及：“未來貸款業(yè)務(wù)無人審批有望完全實現(xiàn)，銀行或?qū)⒏嗳肆D(zhuǎn)向高附加值領(lǐng)域。”

當(dāng)下在進(jìn)行貸款審批時，銀行高度依賴人工處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不僅耗費大量時間，而且容易出現(xiàn)錯誤。多家銀行表示，通過創(chuàng)新應(yīng)用DeepSeek大模型，成功破解非標(biāo)材料處理難題，實現(xiàn)對嵌套表格、影像資料等復(fù)雜場景材料的精準(zhǔn)解析，大幅提高信貸材料綜合識別準(zhǔn)確率。

防范潛在的信貸風(fēng)險對銀行而言至關(guān)重要。江蘇銀行表示，運用多模態(tài)模型實現(xiàn)合同質(zhì)檢智能化，能夠有效筑牢企業(yè)信貸防火墻。利用智能識別結(jié)果結(jié)合外部數(shù)據(jù)等方式智能檢測校驗合同信息，可對風(fēng)險較高的交易發(fā)出預(yù)警。利用DeepSeek大模型優(yōu)化后的相關(guān)系統(tǒng)，風(fēng)險識別及預(yù)警響應(yīng)速度提升20%，助力分支行更高效地完成受托支付合規(guī)性審核。

“合同質(zhì)檢是當(dāng)下DeepSeek大模型在銀行業(yè)的主要應(yīng)用場景之一。”曾剛表示，過往金融合同里的風(fēng)險條款和不合規(guī)內(nèi)容以及錯誤條款猶如定時炸彈，稍有不慎，就可能帶來法律糾紛、監(jiān)管部門處罰，導(dǎo)致銀行遭受嚴(yán)重財務(wù)損失。合同質(zhì)檢的準(zhǔn)確性與合規(guī)性保障，也直接影響客戶對銀行的信任程度。通過應(yīng)用大模型，銀行合同質(zhì)檢的準(zhǔn)確率顯著提升。DeepSeek大模型的細(xì)粒度文檔理解能力，解決了之前的大模型在非制式合同中存在合并單元格、跨頁表格等多結(jié)構(gòu)表格內(nèi)容識別準(zhǔn)確率不高、精度局限的問題，將嵌套表格、手寫體混合排版等復(fù)雜場景的識別成功率提升至新高度。通過降低風(fēng)險、節(jié)約成本、提升效率和支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新，DeepSeek大模型將為銀行帶來多維度的收益。

江浩然表示：“銀行此前往往通過抵押擔(dān)保等方式向企業(yè)放貸。現(xiàn)在數(shù)據(jù)已成為廣泛的生產(chǎn)要素，銀行應(yīng)用好這些數(shù)據(jù)資源，利用智能化手段給企業(yè)精準(zhǔn)畫像。對于向中小企業(yè)提供500萬元以下的貸款，若銀行能將企業(yè)的經(jīng)營、稅務(wù)等數(shù)據(jù)整合起來，那么企業(yè)融資難、融資貴的問題就能很好地解決。下一步，金融科技公司會與DeepSeek更加緊密地合作，用更加完善的模型以智能化手段服務(wù)銀行信貸業(yè)務(wù)，讓銀行信貸更加普惠。”

需直面數(shù)據(jù)安全問題

“部署DeepSeek大模型的先行者中不少是中小銀行，一定程度上體現(xiàn)了使用AI技術(shù)的成本和門檻下降，或為中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供彎道超車機會。”銀河證券研報分析稱，通過對客戶進(jìn)行多維度畫像，DeepSeek大模型可幫助銀行重塑業(yè)務(wù)模式，突破傳統(tǒng)金融服務(wù)局限，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)。

不可否認(rèn)，目前銀行對DeepSeek等大模型的應(yīng)用仍較為基礎(chǔ)，更多體現(xiàn)在業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化方面，例如智能客服、合同質(zhì)檢、估值對賬以及辦公流程優(yōu)化，而在財富管理、投資策略與戰(zhàn)略制定等方面存在一定局限性，尚未與銀行核心業(yè)務(wù)實現(xiàn)深度融合。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，對數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等問題的擔(dān)憂限制了這項技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用。

某城商行合規(guī)部人士向記者表示，隨著金融科技快速發(fā)展，相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管政策不斷完善。當(dāng)前的金融監(jiān)管體系主要是基于傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式制定的。對于DeepSeek大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，目前尚無明確的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，這可能會限制DeepSeek大模型進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。

關(guān)于數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等問題，銀河證券研報分析稱，銀行在使用DeepSeek等大模型開展業(yè)務(wù)時，如果未對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏或者加密處理，可能會導(dǎo)致客戶的身份證號、賬戶余額、交易記錄等敏感信息泄露。暴露客戶隱私將引發(fā)客戶的信任危機，并給銀行帶來嚴(yán)重的聲譽損失和潛在的法律風(fēng)險。

因此，銀行應(yīng)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，并大力推廣同態(tài)加密等隱私計算技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)安全的同時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的挖掘與利用。但這些技術(shù)在實際應(yīng)用中成本較高，短期內(nèi)可能主要被大型金融機構(gòu)所采用。此外，即便銀行對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行了本地化、脫敏處理，在數(shù)據(jù)傳輸和使用過程中，仍存在潛在風(fēng)險。

業(yè)內(nèi)人士表示，DeepSeek大模型作為生成式AI大模型，其輸出結(jié)果可能存在不可解釋性和“幻覺”問題，即生成的內(nèi)容看似合理但并不符合實際情況。若銀行過度依賴DeepSeek大模型等人工智能技術(shù)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)在面對技術(shù)故障、網(wǎng)絡(luò)攻擊或突發(fā)事件時顯得脆弱。

此外，嚴(yán)格的訪問控制和操作審計機制也能保障數(shù)據(jù)安全。而在合規(guī)運營方面，DeepSeek等大模型的應(yīng)用需符合相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)和金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。定期進(jìn)行性能監(jiān)控，可確保相關(guān)系統(tǒng)的合規(guī)性和風(fēng)險可控。

“客觀來講，DeepSeek大模型面世給金融監(jiān)管部門提出了更高要求。伴隨DeepSeek大模型的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全、客戶隱私保護(hù)，以及交易過程中信息披露的有效性、透明性可能會產(chǎn)生一些問題。下一步，銀行需客觀評估相關(guān)風(fēng)險，監(jiān)管部門也需出臺相關(guān)政策，更好地發(fā)揮DeepSeek等大模型的作用。”田軒說。

掃一掃分享到微信