DeepSeek大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用探索

本文跟進(jìn)大語(yǔ)言模型（以下簡(jiǎn)稱大模型）在銀行業(yè)應(yīng)用的最新實(shí)踐，深入探討DeepSeek大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用。文章先剖析DeepSeek的技術(shù)性能及比較優(yōu)勢(shì)，接著闡述銀行業(yè)核心需求，分析DeepSeek適配性，并提出推動(dòng)技術(shù)業(yè)務(wù)融合、統(tǒng)籌大模型發(fā)展應(yīng)用與安全等建議，旨在全面探討DeepSeek大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值與發(fā)展方向，為銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)做好數(shù)字金融大文章提供參考借鑒。

引言

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸鋪開和深入，成為行業(yè)變革的不可忽視的重要驅(qū)動(dòng)力。銀行業(yè)作為金融體系的核心組成部分，正積極做好數(shù)字金融大文章，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理和提高運(yùn)營(yíng)管理決策效率。DeepSeek大模型以其獨(dú)特的技術(shù)架構(gòu)和卓越的性能優(yōu)勢(shì)，為銀行業(yè)注人了新的發(fā)展動(dòng)力，有望重塑銀行業(yè)務(wù)流程與服務(wù)模式。本文旨在深入探討DeepSeek大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用潛力、實(shí)際案例、優(yōu)勢(shì)對(duì)比，以及面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略，為銀行業(yè)的智能化發(fā)展提供技術(shù)建議與實(shí)踐參考。

DeepSeek的技術(shù)性能與比較優(yōu)勢(shì)

DeepSeek的技術(shù)和性能優(yōu)勢(shì)

一是架構(gòu)設(shè)計(jì)創(chuàng)新。DeepSeek大模型基于Transformer架構(gòu)，創(chuàng)新性地融合了混合專家（MoE）架構(gòu)與多頭潛在注意力機(jī)制（MLA）。MoE架構(gòu)允許模型在處理不同輸入時(shí)，動(dòng)態(tài)地激活不同的專家模塊，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的高效處理。MoE架構(gòu)有利于銀行業(yè)結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，在進(jìn)行本地化部署后進(jìn)行有監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等后訓(xùn)練，進(jìn)一步提升DeepSeek模型對(duì)銀行的量身適配質(zhì)量水平。

最新發(fā)布的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1總參數(shù)量達(dá)6710億，但每次輸入僅精準(zhǔn)激活370億參數(shù)，這種參數(shù)激活機(jī)制顯著降低了計(jì)算成本，提高了效應(yīng)速度和推理效率，避免了傳統(tǒng)模型在處理輸入時(shí)均須調(diào)用全部參數(shù)所帶來(lái)的計(jì)算冗余、推理速度慢等問(wèn)題。同時(shí)，這種參數(shù)激活機(jī)制很好地適應(yīng)了銀行業(yè)面向眾多客戶及內(nèi)部管理上多并發(fā)、快響應(yīng)的業(yè)務(wù)要求。

二是高效計(jì)算特性。在計(jì)算效率方面，DeepSeek采用了一系列優(yōu)化技術(shù)。通過(guò)DualPipe算法，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與通信的重疊，減少了計(jì)算過(guò)程中的等待時(shí)間。FP8混合精度訓(xùn)練技術(shù)在保證模型性能的前提下，有效降低了內(nèi)存占用，使得模型能夠在有限的硬件資源下高效運(yùn)行。同時(shí)，PTX指令加速GPU處理，進(jìn)一步提升了模型的訓(xùn)練速度。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，使得DeepSeek的訓(xùn)練成本僅為557.6萬(wàn)美元，與GPT-4o高達(dá)1億美元的成本相比，大幅降低，僅為其1/18，這為銀行業(yè)提供了高性價(jià)比的技術(shù)選擇，同時(shí)，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)可遷移繼承這種高效計(jì)算特性和低成本優(yōu)勢(shì)，對(duì)模型進(jìn)行本地化個(gè)性化的后續(xù)開發(fā)升級(jí)。

三是推理優(yōu)化機(jī)制。推理優(yōu)化是DeepSeek的一天亮點(diǎn)。MLA機(jī)制通過(guò)低秩聯(lián)合壓縮鍵值緩存，有效減少了顯存需求，使得模型在推理過(guò)程中能夠更高效地利用有限的顯存資源，降低了大模型在銀行業(yè)落地應(yīng)用的硬件門檻。DeepSeek多令牌預(yù)測(cè)技術(shù)則進(jìn)一步加速了推理速度，支持長(zhǎng)上下文窗口（16K-32Ktokens），能夠處理更長(zhǎng)、更復(fù)雜的文本輸人，可以較好滿足銀行業(yè)在處理合同、報(bào)告等長(zhǎng)文本時(shí)的需求。

四是開源與低成本部署。DeepSeek模型權(quán)重開源，這一特性極天地降低了銀行業(yè)尤其是中小銀行的技術(shù)準(zhǔn)人門檻。中小銀行無(wú)須投人大量資源進(jìn)行模型研發(fā)和預(yù)訓(xùn)練，即可快速接人并根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求進(jìn)行本地化部署。相較于傳統(tǒng)金融AI模型對(duì)專用硬件的高要求和高昂的部署成本，DeepSeek本地化部署成本低至百萬(wàn)級(jí)，為中小銀行數(shù)字化智能化升級(jí)提供了實(shí)現(xiàn)彎道超車的可能，加快了銀行業(yè)整體的智能化進(jìn)程。

DeepSeek與傳統(tǒng)金融AI模型的對(duì)比優(yōu)勢(shì)

一是架構(gòu)效率更高。傳統(tǒng)金融AI模型多為單一任務(wù)模型，在處理不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，往往需要多個(gè)獨(dú)立的模型，導(dǎo)致計(jì)算冗余高。而DeepSeek的MoE架構(gòu)能夠根據(jù)輸人動(dòng)態(tài)激活專家模塊，針對(duì)不同的金融任務(wù)（如客服、風(fēng)控、投研等），靈活調(diào)用最適合的參數(shù)模塊，計(jì)算成本相較于傳統(tǒng)模型降低 80% ，大大提高了模型的運(yùn)行效率和資源利用率。

二是數(shù)據(jù)處理能力更強(qiáng)。傳統(tǒng)模型依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且需要大量人工標(biāo)注，數(shù)據(jù)處理的成本高、效率低，且標(biāo)注過(guò)程容易引人人為誤差。DeepSeek支持非結(jié)構(gòu)化文本、語(yǔ)音等多種數(shù)據(jù)形式的處理，并且采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，減少了對(duì)人工標(biāo)注的依賴，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，能夠更好地應(yīng)對(duì)銀行業(yè)中大量存在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如客戶咨詢文本、合同文檔等。

三是部署成本具有更顯著的規(guī)模效應(yīng)。傳統(tǒng)金融AI模型通常對(duì)專用硬件有較高要求，如高端GPU集群等，這使得中小銀行在部署時(shí)面臨巨大的資金壓力，難以負(fù)擔(dān)高昂的硬件采購(gòu)、維護(hù)和升級(jí)費(fèi)用。DeepSeek支持FP8精度與本地輕量化部署，對(duì)硬件要求相對(duì)較低，本地化部署成本低至百萬(wàn)級(jí)，中小銀行可以在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，即可實(shí)現(xiàn)模型的部署和應(yīng)用，大大降低了技術(shù)應(yīng)用門檻。

四是應(yīng)用領(lǐng)域更為寬闊。傳統(tǒng)金融AI模型主要局限于風(fēng)控、反欺詐等少數(shù)垂直場(chǎng)景，難以滿足銀行日益多樣化的業(yè)務(wù)需求。DeepSeek憑借其強(qiáng)大的多任務(wù)處理能力和深度推理性能，覆蓋智能客服、投研、合規(guī)、營(yíng)銷等全業(yè)務(wù)流程，能夠?yàn)殂y行提供一站式的智能化解決方案，促進(jìn)銀行業(yè)務(wù)的全面數(shù)字化升級(jí)。

客戶體驗(yàn)與個(gè)性化服務(wù)

銀行業(yè)務(wù)流程交叉密集，涉及大量的文檔處理和審批流程。以貸款申請(qǐng)為例，傳統(tǒng)的貸款申請(qǐng)文檔處理需要人工逐頁(yè)審核，耗費(fèi)大量時(shí)間和人力。DeepSeek可以自動(dòng)化處理貸款申請(qǐng)文檔，通過(guò)OCR技術(shù)提取文檔中的關(guān)鍵信息，再利用NLP技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行分類、分析和驗(yàn)證，大大提高了處理效率。信用審查審批效率大幅提升，有效縮短了貸款審批周期，提高了客戶滿意度。江蘇銀行在智能合同質(zhì)檢場(chǎng)景中，利用DeepSeek實(shí)現(xiàn)了合同質(zhì)檢準(zhǔn)確率達(dá) 97% ，大幅降低了人工質(zhì)檢的成本和誤差，提高了合同管理的效率和質(zhì)量。

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的金融市場(chǎng)中，提升客戶體驗(yàn)、提供個(gè)性化服務(wù)成為銀行吸引客戶的關(guān)鍵。通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)和優(yōu)秀的推理性能，DeepSeek能夠精準(zhǔn)解析客戶需求，無(wú)論是客戶在咨詢理財(cái)產(chǎn)品時(shí)的模糊表述，還是對(duì)貸款服務(wù)的特定要求，都能準(zhǔn)確理解。基于對(duì)客戶需求的深入理解，結(jié)合銀行的產(chǎn)品庫(kù)和客戶歷史數(shù)據(jù)，DeepSeek可以生成定制化理財(cái)建議，為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好、財(cái)務(wù)狀況和投資目標(biāo)的客戶提供個(gè)性化的投資組合方案。西班牙BBVA銀行通過(guò)類似的個(gè)性化推薦模式，有效提升了客戶滿意度和忠誠(chéng)度，證明了該模式在銀行業(yè)的可行性和有效性。

運(yùn)營(yíng)管理智能化

風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)

銀行業(yè)核心需求與DeepSeek的適配性

銀行業(yè)面臨著復(fù)雜多變的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境，包括信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等。實(shí)時(shí)接入借款人行為等外部數(shù)據(jù)信息，DeepSeek能夠結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)借款人的還款能力、還款意愿以及潛在的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面分析，識(shí)別潛在違約風(fēng)險(xiǎn)。在知識(shí)圖譜中，將借款人的基本信息、財(cái)務(wù)狀況、信用記錄、社交關(guān)系等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過(guò)模型的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的風(fēng)險(xiǎn)線索，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精準(zhǔn)度。在合規(guī)方面，銀行需要確保各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)符合法律法規(guī)和監(jiān)管要求。DeepSeek可以對(duì)業(yè)務(wù)流程中的文檔、合同等進(jìn)行合規(guī)審查，檢測(cè)是否存在違規(guī)條款或潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)，幫助銀行及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正不合規(guī)行為，避免潛在的法律糾紛和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)事件。

數(shù)據(jù)分析與決策支持

金融市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，銀行需要及時(shí)準(zhǔn)確地解析市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，為投資決策提供支持。DeepSeek能夠快速處理海量的金融數(shù)據(jù)，包括股票價(jià)格、匯率、利率、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，提取有價(jià)值的信息和趨勢(shì)。基于這些分析結(jié)果，為銀行的投資決策提供參考，幫助銀行優(yōu)化投資組合，降低風(fēng)險(xiǎn)，提高收益。摩根大通在風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)化中，利用類似的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)管理策略，有效降低了風(fēng)險(xiǎn)損失，提升了風(fēng)險(xiǎn)管理的科學(xué)性和有效性。

典型應(yīng)用場(chǎng)景與案例

典型案例

在智能客服與交互方面，重慶農(nóng)商行基于DeepSeek的“AI小渝”智能助手，集成企業(yè)微信實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)問(wèn)答與流程指導(dǎo)?？蛻粼谧稍儤I(yè)務(wù)時(shí)，“AI小渝”能夠快速理解客戶問(wèn)題，并提供準(zhǔn)確的解答和業(yè)務(wù)辦理指導(dǎo)。無(wú)論是常見的賬戶查詢、轉(zhuǎn)賬匯款問(wèn)題，還是復(fù)雜的理財(cái)產(chǎn)品咨詢，“AI小渝”都能應(yīng)對(duì)自如。郵儲(chǔ)銀行對(duì)“小郵助手”進(jìn)行優(yōu)化，借助DeepSeek的強(qiáng)大語(yǔ)言理解和生成能力，提升了客服響應(yīng)速度與精準(zhǔn)度?？蛻糇稍兊却龝r(shí)間大幅縮短，問(wèn)題解決率顯著提高，有效提升了客戶服務(wù)體驗(yàn)。

在風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)審查方面，江蘇銀行利用DeepSeek-VL2多模態(tài)模型實(shí)現(xiàn)合同智能質(zhì)檢，該模型不僅能夠處理文本信息，還能對(duì)合同中的圖表、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)合同條款的細(xì)致審查，識(shí)別法律條款漏洞，避免潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)。重慶農(nóng)商行通過(guò)知識(shí)檢索技術(shù)整合企業(yè)信息，利用DeepSeek構(gòu)建和優(yōu)化信用評(píng)級(jí)模型。將企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)狀況、行業(yè)信息等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，為企業(yè)客戶提供更準(zhǔn)確的信用評(píng)級(jí)，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

在財(cái)富管理與投研分析方面，DeepSeek能夠自動(dòng)化解析政策文件、行業(yè)研報(bào)和上市公司公告等非結(jié)構(gòu)化文本，幫助投研人員快速完成市場(chǎng)熱點(diǎn)分析和大盤解讀。例如：中金財(cái)富通過(guò)DeepSeek實(shí)現(xiàn)單日處理量突破萬(wàn)份文檔，較傳統(tǒng)人工處理效率提升 90% 。富國(guó)基金、匯添富基金應(yīng)用DeepSeek解析非結(jié)構(gòu)化投研數(shù)據(jù)，包括新聞報(bào)道、研報(bào)、行業(yè)動(dòng)態(tài)等。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入分析，生成市場(chǎng)趨勢(shì)報(bào)告，為投資決策提供有力支持。國(guó)信證券在“金太陽(yáng)App”中嵌入智能投顧功能，利用DeepSeek根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好、投資目標(biāo)和財(cái)務(wù)狀況，提供個(gè)性化資產(chǎn)配置建議，幫助投資者實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的合理配置，提高投資收益。

在運(yùn)營(yíng)管理研發(fā)等流程智能化方面，江蘇銀行通過(guò)DeepSeek技術(shù)實(shí)現(xiàn)了托管資產(chǎn)估值對(duì)賬的自動(dòng)化處理，減少了人工操作誤差，提高了業(yè)務(wù)處理速度和流程智能化水平。海安農(nóng)商行利用DeepSeek生成營(yíng)銷文案，根據(jù)不同的客戶群體和營(yíng)銷目標(biāo)，快速生成個(gè)性化的營(yíng)銷文案，節(jié)省了人力成本，提高了營(yíng)銷活動(dòng)的針對(duì)性和效果。新網(wǎng)銀行在系統(tǒng)研發(fā)場(chǎng)景中應(yīng)用DeepSeek大模型，構(gòu)建了研發(fā)知識(shí)問(wèn)答助手和代碼續(xù)寫助手，顯著縮短了工程師查閱技術(shù)資料的時(shí)間，提升了研發(fā)效率。民生銀行基于行內(nèi)大模型平臺(tái)，構(gòu)建了代碼生成研發(fā)輔助工具體系，已經(jīng)在全行各板塊大規(guī)模試點(diǎn)，代碼生成采納率達(dá)到 20%～30% ，代碼注釋率從 8% 提升至約 30% 。

應(yīng)用現(xiàn)狀與行業(yè)反饋

截至2025年2月，已有46家銀行基金和保險(xiǎn)金融機(jī)構(gòu)官宣接人Deepseek，包括16家券商、10家公募基金及郵儲(chǔ)銀行、北京銀行、重慶銀行、重慶農(nóng)商行、江蘇銀行等多家銀行。這些機(jī)構(gòu)在應(yīng)用DeepSeek后，取得了顯著成效。在效率提升方面，郵件分類、合同審查等流程效率提升 20%～40% ，大大縮短了業(yè)務(wù)處理周期，提高了工作效率。成本優(yōu)勢(shì)明顯，中小銀行本地化部署成本僅為傳統(tǒng)方案的1/10，降低了技術(shù)應(yīng)用門檻，使更多中小銀行能夠享受到人工智能帶來(lái)的紅利。然而，行業(yè)反饋也指出了一些技術(shù)瓶頸，如在多輪對(duì)話場(chǎng)景中，模型的穩(wěn)定性有待進(jìn)一步提升，在處理專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)時(shí)，準(zhǔn)確性仍須優(yōu)化，這些問(wèn)題需要進(jìn)一步的技術(shù)研發(fā)和優(yōu)化來(lái)解決。

合規(guī)挑戰(zhàn)與風(fēng)控措施

數(shù)據(jù)隱私與安全

銀行業(yè)涉及大量客戶敏感信息，數(shù)據(jù)隱私與安全至關(guān)重要。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，銀行可以在不交換原始數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”。平安銀行的無(wú)感數(shù)據(jù)安全項(xiàng)目通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在保護(hù)客戶數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了跨機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)合作與模型優(yōu)化。加強(qiáng)加密傳輸與訪問(wèn)控制，對(duì)數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的加密處理，確保數(shù)據(jù)不被竊取或篡改。同時(shí)，建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制，根據(jù)員工的工作職責(zé)和權(quán)限，授予相應(yīng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，確保符合《金融數(shù)據(jù)安全分級(jí)指南》要求，保障數(shù)據(jù)安全。

模型可解釋性

為滿足監(jiān)管審查要求，DeepSeek的思維鏈等技術(shù)提供決策邏輯追蹤功能，能夠清晰展示模型在處理業(yè)務(wù)時(shí)的推理過(guò)程和決策依據(jù)。須加快建立大模型合規(guī)性評(píng)估框架和標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)對(duì)模型決策邏輯的追蹤，確保模型輸出符合監(jiān)管規(guī)定。建立提示詞過(guò)濾機(jī)制和銀行業(yè)檢索增強(qiáng)生成知識(shí)庫(kù)，避免模型生成虛假信息（如幻覺）。對(duì)輸人模型的提示詞進(jìn)行審核和過(guò)濾，防止不合理或誤導(dǎo)性的提示詞導(dǎo)致模型生成錯(cuò)誤或不可信的結(jié)果。

合規(guī)性管理

銀行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)向監(jiān)管機(jī)構(gòu)請(qǐng)示匯報(bào)，推動(dòng)制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用和共享的規(guī)范。定期對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行審核，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和合規(guī)性。銀行金融機(jī)構(gòu)可設(shè)立人工智能倫理治理委員會(huì)、內(nèi)控合規(guī)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)大模型輸出是否符合銀行信息科技等風(fēng)險(xiǎn)管理指引及相關(guān)倫理、法規(guī)要求。對(duì)大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中的輸出結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正不合規(guī)行為，確保大模型應(yīng)用的合規(guī)性和穩(wěn)健性。

發(fā)展趨勢(shì)與有關(guān)建議

發(fā)展趨勢(shì)

隨著國(guó)內(nèi)外大量企業(yè)和百度、騰訊、微軟、亞馬遜等主流頭部互聯(lián)網(wǎng)及大模型企業(yè)部署、接人或應(yīng)用DeepSeek，DeepSeek的認(rèn)可度將會(huì)持續(xù)提升，應(yīng)用范圍也會(huì)不斷拓寬，其在銀行業(yè)的應(yīng)用將會(huì)呈現(xiàn)以下趨勢(shì)：

一是應(yīng)用范圍持續(xù)拓展。目前DeepSeek在銀行業(yè)務(wù)的部分核心場(chǎng)景已有應(yīng)用，未來(lái)會(huì)在更多業(yè)務(wù)領(lǐng)域落地，如投資組合管理、財(cái)務(wù)報(bào)表分析、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。會(huì)從單純的客服、風(fēng)控等場(chǎng)景，延伸到銀行的戰(zhàn)略決策、產(chǎn)品創(chuàng)新等更高層次領(lǐng)域。

二是與銀行自有系統(tǒng)深度融合。銀行會(huì)將DeepSeek與現(xiàn)有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等進(jìn)行深度集成，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)縫流通和共享，使DeepSeek能更全面地獲取和分析數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)提供更精準(zhǔn)的支持。

三是定制化與個(gè)性化服務(wù)增強(qiáng)?；贒eepSeek的開源特性，銀行將根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)、客戶群體和市場(chǎng)定位，對(duì)大模型進(jìn)行深度定制和優(yōu)化，開發(fā)出更符合自身需求的個(gè)性化應(yīng)用，提供差異化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。

四是跨機(jī)構(gòu)與跨行業(yè)合作增加。不同銀行之間可能會(huì)基于DeepSeek開展合作，共同探索創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。同時(shí)，銀行還會(huì)與人工智能金融科技公司、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會(huì)等行業(yè)主體合作，借助外部的技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)和人才優(yōu)勢(shì)，提升DeepSeek在銀行業(yè)的應(yīng)用水平。

五是推動(dòng)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速。助力銀行實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的以人力為主的服務(wù)模式向智能化、自動(dòng)化的服務(wù)模式轉(zhuǎn)變，提高運(yùn)營(yíng)效率，降低成本，提升客戶滿意度，增強(qiáng)銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，加速銀行業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

政策建議

為了更好地抓住和用足DeepSeek落地應(yīng)用的契機(jī)，順應(yīng)人工智能賦能銀行業(yè)發(fā)展數(shù)字金融的潮流，在積極推動(dòng)DeepSeek在銀行業(yè)推廣應(yīng)用和創(chuàng)新發(fā)展的同時(shí)，還需要做好如下幾項(xiàng)工作：

一是推動(dòng)人工智能技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)深度融合。緊密跟蹤人工智能大模型等技術(shù)進(jìn)展，積極探索多模態(tài)大模型（如DeepSeek-VL2）等人工智能技術(shù)在項(xiàng)目盡調(diào)、客戶服務(wù)、貸款審查審批以及貸后管理等銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。通過(guò)融合圖像視頻識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更安全、便捷的業(yè)務(wù)辦理方式，提高辦貸管貸的質(zhì)量效率，提升客戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)安全性。

二是加快銀行業(yè)智能化生態(tài)構(gòu)建。充分發(fā)掘利用銀行業(yè)數(shù)據(jù)要素資源富集的優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)銀行業(yè)數(shù)據(jù)治理，打造多元化、多場(chǎng)景、高質(zhì)量的銀行業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)體系。積極與人工智能、金融科技公司共建行業(yè)知識(shí)庫(kù)，整合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與流通。通過(guò)豐富的知識(shí)庫(kù)，為大模型更新升級(jí)換代提供更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，提升大模型的性能和應(yīng)用效果，讓銀行業(yè)知識(shí)、數(shù)據(jù)要素和大模型技術(shù)發(fā)揮更大的綜合效益。

三是加強(qiáng)監(jiān)管協(xié)同與創(chuàng)新。積極探索DeepSeek等天模型在監(jiān)管科技中的應(yīng)用，推動(dòng)大模型備案制與沙盒試點(diǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)與金融機(jī)構(gòu)共同探索創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)平衡的模式。在沙盒環(huán)境中，允許金融機(jī)構(gòu)在一定范圍內(nèi)進(jìn)行創(chuàng)新應(yīng)用測(cè)試，監(jiān)管機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整監(jiān)管策略，為大模型在銀行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。

四是統(tǒng)籌兼顧大模型技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用與安全。安全問(wèn)題不容忽視，大模型應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)泄露、模型人侵、模型偏見及模型欺詐等風(fēng)險(xiǎn)，惡意用戶可能操控模型輸出以獲取敏感信息或干擾決策，新型詐騙手段也層出不窮。因此，須從多維度發(fā)力實(shí)現(xiàn)發(fā)展與安全的平衡，在技術(shù)層面，運(yùn)用先進(jìn)加密算法對(duì)數(shù)據(jù)全流程加密，采用對(duì)抗訓(xùn)練等技術(shù)增強(qiáng)模型抗攻擊性，定期更新模型修復(fù)安全漏洞。管理上，制定人工智能模型管理導(dǎo)引，明確各方在隱私安全、可解釋性等方面的責(zé)任。同時(shí)，密切關(guān)注國(guó)內(nèi)外金融法規(guī)，確保大模型應(yīng)用各環(huán)節(jié)合規(guī)；定期開展內(nèi)外部安全審計(jì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題堵住漏洞。此外，培育良好的信息安全文化，使安全意識(shí)貫穿于銀行業(yè)大模型技術(shù)應(yīng)用的每一處細(xì)節(jié)，保障大模型技術(shù)在銀行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展，為銀行業(yè)做好數(shù)字金融大文章注人強(qiáng)勁且安全的動(dòng)力。

（畢超為中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行總行政策研究室研究二處處長(zhǎng)。責(zé)任編輯/王茅）