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2025年1月，人工智能公司深度求索（DeepSeek）發布推理模型DeepSeek-R1，因其高性能和開源的特性迅速掀起新一輪對人工智能產業發展的關注。《金融時報》記者了解到，DeepSeek已迅速接入銀行業，并帶來效率的提升。

在2024年業績發布會上，多家商業銀行談及已完成DeepSeek大模型在行內的部署運行，在智慧辦公、智慧營銷等領域進行應用，并取得了良好的效果。

“當前，以DeepSeek為代表的人工智能大模型持續賦能銀行等金融相關領域，有望為金融行業數字化轉型提供關鍵助力。”中國銀行研究院研究員劉晨表示。在大力發展數字金融的背景下，以人工智能為代表的科技力量，正推動銀行業加速變革。

商業銀行迅速引入DeepSeek

國產大模型DeepSeek代表的人工智能技術正在銀行業掀起一場效率與體驗的變革。

業績發布會上，當被問及“人工智能模型”部署時，工商銀行副行長張守川告訴記者，近期工行已率先完成DeepSeek大模型私有化部署，并接入工行自己的“工銀智涌”大模型矩陣體系，進一步豐富了工行的新質生產力版圖。

農行也在積極跟進。據農業銀行行長王志恒介紹，該行已完成DeepSeek全系列大模型在行內的部署運行，并在智慧辦公、智慧營銷等多個領域進行了深入應用，目前取得了良好效果。

“中國銀行完成DeepSeek-R1模型的內部部署，并且用中國銀行的數據進行推理和調優。”中國銀行副行長蔡釗表示，該模型已向行內員工開放，進行場景探索，并深入推進其在營銷助手、遠程銀行、授信報告生成等場景的應用。

建行也在2月份對該模型在生產環境方面進行私有化部署。“截至目前，建行金融大模型應用已經覆蓋全集團一半以上員工、46個業務領域、200多個場景，大幅提高了員工的工作效率和工作質量，并且能夠有效控制部分領域的風險。”建設銀行首席信息官金磐石表示。郵儲銀行自有大模型“郵智”通過引入并應用DeepSeek能力，在復雜多模態、多任務處理、算力節約、效能提升等方面得到進一步增強。

國有大行積極推進，股份制銀行和城商行也在加速引入DeepSeek。“招行非常重視大模型。R1和V3兩個模型推出不久，就在招行私有云上實現了全尺寸模型的部署，并且構建了對模型的后訓練能力，可以針對金融場景特殊需求，對模型進行微調。”招商銀行首席信息官周天虹表示。

目前，浦發銀行、平安銀行、北京銀行、江蘇銀行等均已宣布引入DeepSeek大模型并探索開展相關應用。據了解，這些應用場景包含營銷領域的智慧員工、客戶經營管理領域的工單生成、信用風險管理領域的客戶調查報告自動生成、支付結算領域的報文智能翻譯、IT研發領域的代碼檢查等。尤其是在數字化營銷和數字化風控領域，正通過數據分析、決策支持等加速實現效率釋放與創新突破。

模型應用帶來效率顯著提升

事實上，以銀行為代表的金融行業一直被視為最適合大模型應用的領域之一。尤其是商業銀行擁有大規模、高質量的數據資源，其多元化業務也為DeepSeek等模型賦能提供了豐富場景。近年來，銀行業對金融大模型的探索與應用已頗有進展。

“2024年，工商銀行人工智能替代的工作量已經超過4.2萬人/年。”張守川表示，工商銀行正推動人工智能大模型規模化應用，已實現大模型在行業20多個主要業務領域規模化應用，落地場景超過200個。交通銀行構建了千億級金融大模型算法矩陣，完成了大小模型場景建設超過100個，全年釋放勞動力超過1000人。周天虹介紹稱，2024年，招行通過大模型應用創造的生產力相當于超5000人的全職人力，已經形成了有規模的力量。

“生成式AI大模型在銀行業的應用場景可以貫穿前、中、后臺各個環節，規模化應用有望帶來可觀的降本增效收益。”劉晨表示。據他觀察，DeepSeek通過應用于精準營銷、理財顧問、貸前風控、信用評估等核心領域，帶動銀行各類業務效率明顯提升。

例如，工行在結算金融領域引入AI顧問，客戶咨詢響應時間節省79%。招行研發的大模型助手通過輔助客戶經理編寫盡調報告、輔助貸款審批等，將每筆貸款的處理時效提升54%。郵儲銀行通過智能“小郵助手”賦能營銷、運營、風控、辦公等環節，使業務辦理時長縮短約20%。

在風控領域，AI技術的賦能效果十分明顯。“例如，在授信審批領域，金融大模型可以根據預設的財會專家思維鏈，對公司客戶的財務狀況進行分析，自動生成全面、高質量的財務分析報告，助力客戶經理更加專業地進行財務分析，使這項工作從過去的數小時甚至數天，壓縮到分鐘級別。”金磐石表示。

據平安銀行黨委書記、行長冀光恒介紹，該行利用大數據和機器學習技術構建智能風控模型，并實時檢測可疑交易，識別潛在的欺詐行為。當前，平安銀行零售AI風險平臺日均處理信貸審批業務400萬次，自動化審批率達到91%以上，反欺詐準確率達到99%。

可以預見的是，隨著商業銀行對金融大模型、GPU新型算力等投入增加，金融大模型能力正在快速迭代，在業務場景的應用效果也將隨之得到快速提升。

機遇與挑戰 審慎與平衡

在業內人士看來，銀行業人工智能技術應用正在步入全面賦能的新周期。尤其是DeepSeek模型低成本、高性能、開源化的特點，符合“輕量化+垂直化+開放協同”的行業探索路徑。

“DeepSeek大幅降低了AI大模型的應用門檻。中小銀行可以選擇與金融科技服務商合作，通過接入DeepSeek開源大模型，運用混合專家系統等降低算力消耗，從而減少研發成本、突破技術門檻，并借助二次開發對接業務場景需求，縮小與大行數字服務能力的差距。”劉晨表示。更為重要的是，DeepSeek的開源模式允許金融部門根據業務需求靈活調用和部署不同參數、功能的模型，使得大型金融機構可以在前期基礎上推動業務價值鏈向高端延伸；中小金融機構可以加快入局，有助于推動AI技術普惠化，助力商業銀行降低金融科技成本。

人工智能技術在推動科技生態協同發展方面也大有助益。當前，已有多家銀行與科技企業共建聯合實驗室，加快推動技術落地應用。

值得關注的是，在追求效率提升的同時，AI的局限性也不容忽視。當前，AI幻覺、數據隱私、模型不可解釋性等難題仍擺在面前，銀行在構建人工智能產業鏈進程中，也面臨著資源投入、技術適配、人才、監管等多方面的挑戰。

從暢想到落地，仍然需要小步快走。“實事求是地說，考慮到當前人工智能在應用上還存在一些不確定性，甚至可能會存在一些AI幻覺，所以我們的基本策略是先對內、后對外，先局部、后整體，把降成本和控風險作為優先考慮的事項。”交通銀行副行長錢斌表示。

商業銀行對AI平臺的應用普遍按照“先內后外”策略，在確保安全的前提下，加強開放合作，逐步推動人工智能在金融業的深度應用。

“作為重要的戰略方向，建設銀行會本著積極、穩慎的原則持續推進金融大模型的建設與應用。”金磐石表示。建行高度重視大模型技術的安全合規與價值對齊，遵循嚴格的安全規范和科技倫理標準，通過強化學習、檢索增強和敏感詞過濾機制，確保大模型生成內容可控、可信，通過集成向量知識庫、內外部可信搜索等方式最大限度減少大模型“幻覺”等問題。

對銀行的考驗或許在于，既要在技術探索與安全保障間找到平衡，也要在AI熱潮中保持定力，依據自身特點對AI布局作出冷靜判斷。