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多家銀行積極部署DeepSeek 涉及多個業務場景
來源:證券日報作者:彭妍2025-03-13 10:10

銀行正加速DeepSeek系列模型本地化部署工作。據記者梳理,目前已有包括國有大行、股份制銀行及頭部城商行在內的多家銀行啟動DeepSeek系列模型的本地化部署,應用領域覆蓋智能客服、信貸審批、智能營銷、風險管理、經營辦公等多個業務場景。

受訪人士認為,金融科技日新月異,以DeepSeek為代表的前沿大模型,為銀行業務創新注入活力,為效率提升提供動力,已成為推動銀行業變革的新引擎。不過,銀行業在積極部署DeepSeek大模型時,也面臨數據安全、模型適配、人才短缺等挑戰。

中小銀行紛紛加入

3月8日,工商銀行宣布于近期完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署,并將其接入行內“工銀智涌”大模型矩陣體系。

郵儲銀行則依托自有大模型“郵智”,本地部署并集成了DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。目前,這些模型已在智能客服“小郵助手”中應用,新增的邏輯推理功能使其能夠更精準地理解用戶需求,提供個性化服務。

不僅國有大行積極布局,眾多中小銀行也紛紛加入。股份制銀行方面,浦發銀行此前宣布,在昇騰服務器上部署DeepSeek-R1671B大模型,嵌入數字員工助手應用。

城商行方面,江蘇銀行率先宣布將DeepSeek應用于智能合同質檢和自動化估值對賬場景。此外,北京銀行、重慶銀行、成都銀行、北部灣銀行等也相繼布局DeepSeek應用。

南開大學金融發展研究院院長田利輝對《證券日報》記者表示,銀行積極布局DeepSeek模型本地化部署的原因是提升服務質量與效率、強化風險管理、推動業務創新和落實數據安全與合規性。通過DeepSeek,銀行可以提供更智能的客戶服務。DeepSeek的大數據分析能力也可以幫助銀行更好地評估信用風險、識別欺詐行為。而且,可以利用AI技術開發新產品和服務,如智能交易系統、自動化審批流程等。此外,本地化部署有助于保護敏感信息,符合嚴格的金融監管要求。

上海金融與法律研究院研究員楊海平對《證券日報》記者表示,商業銀行本地化部署DeepSeek的原因有三方面:一是由于行業的特殊性,商業銀行對信息安全有較高要求,本地化部署才能更好地滿足信息安全要求。二是商業銀行屬于服務行業,通過本地化部署能更好地滿足其個性化應用模型的訓練,提升服務質效。三是商業銀行通過本地化部署才能在合規前提下,為核心應用升級預留空間。

此外,以DeepSeek為代表的AI大模型,將成為銀行業數字化轉型的新引擎。田利輝表示,隨著AI技術的發展,銀行不僅要在技術層面進行革新,還要在組織結構、企業文化等方面做出相應調整,才能真正實現數字化轉型。

形成差異化

在金融科技快速發展的當下,DeepSeek等大模型為銀行業務創新與效率提升帶來新機遇,但銀行部署DeepSeek時也面臨諸多挑戰。

田利輝表示,當前銀行部署DeepSeek面臨三方面挑戰:一是技術復雜性,實施和維護大模型需要高水平的技術支持和專業知識;二是資源整合難,需要整合現有系統與新部署的大模型,這可能涉及復雜的架構調整;三是人才短缺,既懂銀行業務又掌握AI技術的專業人才稀缺。應對的策略主要是,加強培訓和技術合作,獲取或提升所需技能;實施逐步遷移策略,采取分階段的方法進行系統集成,以減輕對日常運營的影響;建立跨部門團隊,促進IT部門與其他業務部門之間的協作,共同解決部署過程中遇到的問題。

此外,楊海平認為,商業銀行部署DeepSeek應用可能會遇到數據獲取、模型訓練與驗證等方面的難題。同時,AI應用也可能面臨監管合規方面的問題。

未來,不同類型銀行在布局DeepSeek時將呈現不同趨勢。田利輝認為,國有大行由于擁有豐富的資源和技術積累,可能會更加注重DeepSeek在核心業務領域的深度應用,探索新的業務模式和服務方式。股份制銀行則需要傾向于選擇成本效益高的方案,可能更側重于特定領域(如零售銀行)的應用。城商行受限于規模較小,可能更關注于利用DeepSeek解決具體痛點問題,如提升客戶服務質量和降低運營成本。

責任編輯: 陳勇洲
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