15家银行集体下注，DeepSeek如何掀起金融AI革命？

DeepSeek的开源方式和强大的推理分析功能，为银行业的使用场景打开了想象空间。

在科技“新宠”中，传统银行DeepSeek，会碰撞出怎样的火花？

随着DeepSeek的不断普及，许多银行正式宣布成功访问deepseek。据了解，目前已有15家银行宣布接入DeepSeek系列模型，包括工商银行、建设银行、邮储银行、江苏银行、北京银行、成都银行、重庆银行、中原银行、青岛农村商业银行、海安农村商业银行、重庆农村商业银行、微众银行、新网银行、百信银行、苏商银行等。

这一波“AI 金融浪潮不是偶然的。在数字化转型的压力下，传统银行正在通过深度绑定技术合作伙伴来重塑竞争力——不仅要在降低成本的“生存战”中突破，还要在人性化服务、实时风险控制等“价值战”中构建一条环城河。DeepSeek作为技术提供商，已经逐渐从简单的工具输出者升级为金融企业智能化转型的“战略共谋者”。

中信证券研究报告指出，拥抱AI变革将是传统金融机构的必然选择。估计的核心理念包括:一是降低成本，减少重复人力投入，释放员工专注于高价值任务；二是可控风险，实时监控市场和运营风险，防止巨大损失；第三，体验升级，提供个性化、即时化的服务，增强客户粘性；第四，创新驱动力，通过AI技术创造差异化竞争优势，抓住市场机遇。

许多银行在DeepSeek应用领域都有自己的侧重点。

DeepSeek的开源方式，意味着它可以像乐高积木一样拼接和改变，不仅降低了企业使用大模型的门槛，也为多场景智能应用提供了可能。

在国有银行中，工行在自主开发、全栈自主可控的大模型平台“工行智能涌动”的基础上，率先在同行中引入DeepSeek系列开源大模型底座，构建了财务报告分析助手、AI财富管家等10多个典型场景，促进了工作流程的智能化升级，有效提高了工作质量和效率。

建设银行通过部署DeepSeek模型，提高信用审批流程，将非标材料识别的准确性提高到同行业的标杆水平，同时构建相关风险地图，增强反欺诈能力，提高风险标签的准确性。通过将DeepSeek语义理解技术集成到智能客服系统中，复杂咨询的响应效率明显提高，核心系统的迭代可以通过代码助手加速。

邮储银行依托自己的大模型“邮智”，首次部署并集成了DeepSeek-V3模型和轻型DeepSeek-R1推理模型。首先，将DeepSeek模型应用到“小邮助手”中，增加逻辑判断功能，提高精准服务效率，通过深入分析等功能，准确识别客户需求，提供个性化、场景化的服务解决方案。

早在2024年底，北京银行就与华为联合推出了DeepSeek系列大型模型，探索了Deepseek大型模型在金融领域的应用，目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客户服务助手、京客图谱等多个关键需求场景中试点应用。

近日，重庆银行还通过官方微信微信官方账号宣布，完成了DeepSeek-R1模型的本地化部署和验证测试，完成了更准确的语义理解、逻辑判断和多轮对话能力。

在农村商业银行，许多银行也访问了DeepSeek。例如，青岛农村商业银行透露，基于DeepSeek模型的企业级AI模型服务平台“智能Qimi”已经本地化部署，应用于网点大厅的数字人员、培训教材的文本验证等场景，以促进全行数字金融发展的进一步智能化升级。

重庆农村商业银行还宣布，借助腾讯云大模型知识引擎的能力，将“AI小渝”应用于公司微信上线，成为全国首批接入DeepSeek大模型应用的金融企业。

此外，在私人银行，一些银行率先访问DeepSeek。例如，自2024年5月以来，新网银行在系统R&D场景中应用了DeepSeek模型，并建立了R&D知识问答助手和代码继写助手，以缩短一线工程师在R&D过程中查看技术文档的时间。

降低成本显著风险控制更加准确

如何降低成本成为银行业面临的首要问题，而DeepSeek通过自动化、智能化的解决方案，可以帮助银行提高工作效率，降低成本，提高业务策略，从而在市场竞争中保持领先水平。

根据江苏银行的数据，银行应用R1推理模型，结合邮件网关分析处理量，实现邮件分类、商品匹配、交易输入、估值表分析、查账全链路自动化处理，识别通过率达到90%以上。目前，业务集中运营已初步实现。根据平均手动操作水平，每天可节省9.68小时工作量。

在接入DeepSeek之后，成都银行通过“小模型” u200c智能信贷u200c流程提升了大模型的框架，信用材料的综合准确率提升到u200c85%以上，报告生成时间从几天缩短到u200c1小时以内，大大提高了审批效率；u200c智能知识库u200c覆盖29个需求场景，结合RAG技术进行优化，客户问答采用率为u200c70，降低了人工知识检索成本；同时，基于DeepSeek的“智能问答助手”部署在票据业务领域，整合RAG和向量数据库系统，准确回答工作流程、法律法规咨询等问题，降低运营风险，提高服务效率。

百信银行还表示，在DeepSeek系列模型的大力支持下，智能代码助手的能力得到了更新和升级。第一，代码补充；目前已经覆盖了80%的R&D人员，很多R&D人员给出了反馈。代码助手的应用显著提高了R&D效率；第二，技术问答依赖于 DeepSeek丰富的知识库和庞大的代码库，智能代码助手不仅可以提供各种技能知识，还可以支持代码生成、代码解释等场景。

DeepSeeku200c多模态融合分析(文字/图像/交易流)提高了风险控制精度，这是风险评估和预警的重要环节。

现在，江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，对DeepSeek-VL2多模态模型进行了本地化部署和微调，对合同信息进行了智能监控和校验，并运用识别结果与外部数据相结合，对风险较高的交易提前发出预警，有效地防范了隐性贷款风险。使用DeepSeek模型优化后，识别和预警响应速度提高20%。

接入DeepSeek后，微众银行将DeepSeek模型嵌入风险控制审计系统，覆盖贷前至贷后的全周期，显著提高了信用审批效率和反欺诈监测的准确性，有效降低了人工审计成本u200c；与此同时，其反欺诈防御和信贷风险监测效率得到系统提高，风险预警能力得到进一步加强，贷款风险预防u200c

结合DeepSeek系列模型技术，苏商银行还构建了“数据” 算法 算率 情景“四位一体的智能决策体系，提高风险控制水平。目前，该系统已用于20多个需求场景，如信贷风险控制、反欺诈监测等。，所有调整报告的生成效率提高了40%，欺诈风险标签的准确性提高了35%。

值得注意的是，虽然DeepSeek模型具有很强的通用性，但仍然需要重点关注以下风险：首先，u200c数据安全和隐私保护。银行业务数据通常涉及客户隐私和商业秘密。如何利用这些信息有效培训模型，在保证数据安全的前提下，成为首要考虑的问题。其次，u200c模型的可靠性验证。DeepSeek在信贷审批、合同审查等情况下，仍然存在u200c逻辑漏洞和事实偏差u200c。

三是依靠u200c技术和系统稳定性u200c技术。混合专家DeepSeek大模型（MoE）虽然结构可以降低会计成本，但它高度依赖动态节点调度机制。如果突然流量或分布式节点出现故障，可能会导致交易延迟或中断。四是u200c合规与法律纠纷u200c。例如未经授权使用版权保护内容等。总之，金融企业在研发飞奔的同时，必须建立完善的风险管理体系。

总的来说，DeepSeek将大模型从闭源推向开源，大大降低了本地化部署的门槛。本地化部署不仅满足了金融机构对数据主权和响应速度的需求，也为AI技术深度适应细分需求场景提供了灵活的空间，这意味着银行业的数字化转型已经进入精准落地阶段。

本文来自微信微信官方账号 “WEMONEY研究室”（ID：作者：王彦强，36氪经授权发布，wemoney1)。

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