近期，在网络的浩瀚海洋中，一个名为“DeepSeek”的科技新宠正以势不可挡之势席卷而来。无论是社交媒体的朋友圈，还是专业领域的公众号，都在纷纷热议其卓越之处。在短短数月间，“DeepSeek”便火出圈了，成为众人瞩目谈论的焦点。那么，“DeepSeek”究竟是何种科技技术？为何能在短时间内引发如此广泛的讨论与关注？DeepSeek又能为商业银行带来怎样的改变呢？

一、DeepSeek是什么

DeepSeek，也称深度求索，是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款开源大语言模型，其技术架构包含多头潜在注意力机制（MLA）、混合专家模型（MoE）、分布式训练优化三大创新点，主要产品有DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。

二、DeepSeek爆火原因

DeepSeek之所以迅速“出圈”，主要是其相较于国内外主流大模型，在技术性能提升、使用门槛降低等方面具有显著优势，吸引了大量用户和开发者。

（一）经济成本更低

DeepSeek通过更高效的模型压缩、参数共享、分布式训练等技术手段，在保持多模态处理能力与高精度的同时，显著降低训练与推理成本。DeepSeek训练成本只有GPT-4o的1/20，同时API接口开放且价格亲民，方便企业、开发者和个人用户以更低的成本接入和使用，使其商业化应用具备经济可行性。

（二）技术性能更高

推理能力方面，DeepSeek通过大规模强化学习增强推理能力，实现从“数据检索”到“策略生成”的跃迁。在第三方开展的数学、编程、逻辑推理等基准测试中，DeepSeek-R1略微超越了OpenAI的o1推理模型，且远超国内讯飞星火、文心一言、通义千问等模型。

多语言表现方面，DeepSeek在2万亿个中英文 token数据集上进行预训练，能够提供精准的翻译和上下文理解能力，使其在处理中英文混合内容或跨语言任务时具有优势。尤其在处理中文文本、理解中文语境、生成符合中文习惯内容等方面表现远超同类产品，输出更自然、准确率更高。

交互体验方面，DeepSeek界面简洁直观易上手，结合用户输入的内容，DeepSeek会自动关联上下文，并体贴地向用户展示自己的思考过程，让用户看到其分析问题的角度和方法，从而增强对AI输出结果的信任，同时帮助用户学习分析、解决问题的方法，提升交互深度和用户体验。

（三）开源程度更广

DeepSeek的开源策略开创了大模型领域“低技术门槛+开发者协同共建”的新生态。开发者可以根据自己的需求自由优化模型，其免费商用的优势也使得企业可以将模型部署在自有服务器上，从而更好地保护数据安全。同时，开源策略还促进了全球开发者贡献代码和应用场景，协同优化模型性能。

三、商业银行应用思考

DeepSeek在金融领域初探也展现了显著成效，如江苏银行通过本地化部署DeepSeek-VL2及R1模型，解决了合同质检和托管资产对账两大业务痛点，有效提升工作效率；海安农商银行借助DeepSeek生成的全面分析报告优化客户服务体验，同时通过AI客户经理精准捕捉客户需求，强化产品匹配度；中信证券等机构应用DeepSeek与拓尔思合作的金融舆情大模型，极大改善了分析报告生成的质量与速度，错误率锐减九成。这些金融机构的实践突显了DeepSeek大模型在促进金融业智能化升级方面的重要表现。DeepSeek的技术特性与银行业数字化转型需求高度契合，可从以下几个场景重点关注。

（一）智能服务升级

随着DeepSeek这样的大模型应用到系统中，其集成了强大的自然语言理解和机器学习算法，能够无缝融入手机银行、企业微信等主流服务平台。这一应用不仅实现了对客户咨询的快速响应，尤其是在贷款申请流程和理财产品推荐方面，可提供详尽而个性化的解答与方案，有效提升客户满意度。此外，借助于多模态交互技术，即融合语音识别与图像理解，DeepSeek能够更加直观地捕捉客户的实际需求和潜在兴趣点，进而实现实时互动与反馈优化。这种智能化的服务方式，一方面极大地缓解了传统人工客服的压力，另一方面也促进了更为精准的市场定位和产品推广策略，使得商业银行能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，有效降低成本的同时提高运营效率和服务质量，真正做到了科技赋能业务，创新驱动发展。

（二）风控能力重构

DeepSeek不局限于传统的风险管理手段，而通过创新性的多维度数据分析方法，显著提升了金融机构的风险识别效率及精准度。这一转变使得风险控制不再仅仅是被动的事后补救，而是实现了前瞻性的事前预警机制。如在贷前审批阶段，DeepSeek借助先进的关联网络分析技术，能有效穿透复杂的企业关系网，识别那些隐藏于表面之下的高风险担保链条，为贷款决策提供更为坚实的数据支撑；而在贷后管理上，系统内置的舆情监控模型更是时刻保持着对外界环境的高度警觉，能够迅速捕捉到任何可能影响借款人信用状况的负面消息，及时发出预警信号，使金融机构得以在第一时间调整策略，避免或减轻因违约事件带来的财务冲击，进而保障资产的安全性和稳定性。这种全方位、多层次的风险防控体系，无疑为金融机构构建了一道坚实的防火墙，使其能够在瞬息万变的市场环境中稳健前行。

（三）运营效率革新

在深化运营效率革新的道路上，银行业正积极拥抱前沿科技，不断探索智能化转型的新路径。对于新入职员工培训学习，构建内部知识库AI引擎，新员工便能迅速掌握岗位所需的知识和技能，只需简单地以自然语言提出疑问，就能从庞大的知识库中获得精准的业务指引，大大缩短了培训周期，让新人更快融入工作环境，提升整体团队效能。

对于合同审查等文书密集型工作，DeepSeek的应用使得关键条款的提取变得轻而易举，还能敏锐捕捉潜在的合规风险点，及时做出标注提醒。这样一来，不仅显著提高了工作效率，也让法务及合规人员得以从繁重的手动审阅工作中解脱出来，将更多的精力投入到战略规划和风险管理等更高价值的任务上。

对于理财方面的工作，理财顾问借助于这一智能平台，可以轻松生成定制化理财建议报告。通过对客户财务状况的深度分析，结合最新的市场动态和行业趋势，AI能够为客户量身打造合理的投资组合策略，为客户提供个性化的财富管理方案。这种高度智能化的服务模式，既提升了客户满意度，也增强了银行的专业形象，这也将成为一种服务的新趋势。

从长远来看，DeepSeek等生成式AI大模型的应用，将深度重塑银行现有的业务流程和服务模式，我们需以开放的姿态拥抱智能未来，锚定长期价值，以更前瞻的视野布局技术应用，更好地发挥技术赋能作用。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊