一、无惧风浪，DeepSeek以创新开辟新航路

（一）从资本走向效率

在龙年收官、蛇年启幕的中国传统年节时刻，一场由“蓝鲸”奇袭卷起的“技术海啸”宣告着AI革命的下半场开幕。成立于2023年的中国公司DeepSeek另辟蹊径以创新打破AI领域的桎梏，让AI的未来不再单纯依赖于硬件算力的不断升级，更取决于算法的创新与效率的极致提升。

1月20日，DeepSeek正式发布R1模型，性能与OpenAI-o1正式版基本平齐，但训练成本远低于同行。1月27日，DeepSeek进一步推出IOS应用，迅速登顶应用商店，作为“后来者”超过ChatGPT官方应用。R1模型在芯片资源利用、算法复杂性和推理速度上均实现了重大突破，性能指标在多个关键领域全面超过了现有的AI模型，包括尖端的GPT-4.5。1月28日凌晨，DeepSeek开源了Janus-Pro模型，该模型性能直接超过了美国OpenAI的Dall-E3模型。

（二）从跟随走向领跑

在谷歌PaLM 2大模型的单次训练成本高达1200万美元时，DeepSeek-R1用实际表现验证出一个新技术路径，在不牺牲性能情况下实现成本数量级下降。其中包括通过“动态稀疏计算”让AI实现“选择性思考”，大大降低GPU显存占用量，降低对硬件的要求；通过知识蒸馏体系实现从数据到智慧的“精炼”，运用自监督学习模式降低数据获取成本,实现训练成本压降至行业平均水平的17%；通过混合精度生态系统重新定义计算精度，打破精度与性能的对等关系，在模型不同部分采用差异化精度数值，可以将推理速度提升数倍。DeepSeek从AI技术本质重新思考，关注智能在应用中的核心诉求，这些正引领着AI发展入新的范式，颠覆各行业过去AI应用中无节制地堆砌算力和数据的困境。

二、颠覆突破，DeepSeek重塑AI应用新生态

（一）多家金融及科技公司官宣上线

DeepSeek的势头上，国内金融及科技公司已经乘势而上，百度智能云千帆、阿里云、腾讯云、华为云、360数字安全、云轴科技等均已陆续宣布部署上线DeepSeek-R1及DeepSeek-V3，而江苏银行成为金融机构中的先行者，在2月3日也依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，本地化部署微调的DeepSeek-V2L及DeepSeek-R1模型，分别应用于智能合同质检和自动化估值的对账场景中。DeepSeek凭借低成本、高性能优势引发市场波动，且其力行开源，主张人力资源、科技创新的共享表达，而多家科技公司的接连部署，也推动着各方重新评估中国科技企业在AI赛道的技术潜力和应用前景。

（二）体验与技术“共舞”带来人机协作新境界

在使用过程中，能够发现DeepSeek在用户体验上的极致改变，完成了技术降维、界面升维、范式跃迁三重进化。首先，R1支持文本、图像等多模态输入，运用强大的跨模态穿透与融合感知能力，实现多种模态如图像、文本、音视频等高效推理与协同输出。配备直观便捷的操作界面，当图文结合询问时，全模态框架能够精确指出图中物体名称、数量并结合文本问题输出答案，极大地拓宽了应用场景。

其次，R1将“填鸭式指令”的思维方式变为“启发式对话”，比起以OpenAI-O1为代表的上代AI产品，DeepSeek的R1核心是推理大模型，而不是指令大模型，最大的区别在于DeepSeek无需你写“专业提示词”，而是回归真实场景和具体需求，有从业者总结的通用公式为“我要XX，要给XX用，希望达到XX效果，但担心XX问题……”。与过去范式的提示词模板需要明确角色，讲清步骤，并下达输出的要求指令不同，过去输出的结果也很容易辨别是AI的产物，而DeepSeek通过更自然语言的对话交流，能够输出更“接地气”的分析，并给出可操作的方式。MoE架构成为实现该转变的关键，当我们使用“深度思考”功能，能够看到DeepSeek输出的思考过程，模型的思考过程会通过问题推测用户目的和需求，结合知识进行推理。在“知识蒸馏”的技术体系下，深度理解各分区知识系统，通过快速抓取最核心、最有用的专家信息，保障其能够输出一个惟妙惟肖、贴合生动的结果。

此外，因技术革新，DeepSeek的训练成本大大降低，训练材料经过严格筛选，避免造成输出的稳定质量，相较于市面上有些模型的训练数据来源不清晰或涉及敏感内容，DeepSeek的安全性和稳定性将成为各行业布局的首选，带来不一样的AI应用新前景。

三、积极入局，展望金融行业新未来

（一）智能内容中枢：重塑金融营销全链路效能

在金融行业，面对高频需求与精准输出的双重挑战。通过部署DeepSeek智能创作系统可构建"生产-审核-分发"全流程解决方案。系统深度内嵌金融监管规则与品牌话术模板，可实现从创意策划到合规审查的智能闭环。该系统深度适配金融场景需求，能实现多维效能跃升，推动品牌活动策划效率提升以及内容生产与合规审查成本优化，保障生成内容质量及合规性，并有效促进用户互动转化。

在应用过程中，需重点构建金融专属语料库，植入品牌话术规范与监管要求，通过强化学习持续优化输出质量。典型落地场景包括：1）财富管理场景自动生成个性化投教内容，2）信用卡业务实时产出节日营销方案，3）对公业务快速编译多语种调研报告。充分彰显智能内容生产的商业价值。

（二）智慧服务搭建：构建全天候客户交互新生态

在金融行业，客服是连接客户与企业的重要桥梁。金融行业可以利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力，搭建智能客服系统。通过将 DeepSeek 与企业的知识库相结合，智能客服能够快速准确地回答消费者的各种问题，DeepSeek 支持多语言实时对话，使处理效率大大提升，为企业提升客户满意度提供了有力支持。

在搭建过程中，需要注意数据的准确性和完整性，确保知识库中的信息及时更新，以提高智能客服的回答质量。同时，要关注智能客服的交互体验，通过优化对话流程和回复话术，让消费者感受到贴心、便捷的服务。此外，还可以利用 DeepSeek 对客服数据进行分析，了解消费者的常见问题和需求痛点，进而优化服务流程和产品设计，提升消费者满意度。

（三）精准营销引擎：打造用户全生命周期价值体系

消费者的需求日益多样化和个性化，传统的营销方式已经难以满足市场需求。金融行业可以借助 DeepSeek 助力数据洞察维度升级，整合用户画像系统的多个维度数据标签，如：行为数据：页面停留、点击热图、搜索路径；价值数据：LTV（生命周期价值）预测、产品偏好矩阵、风险画像；场景数据：设备特征、地理位置、社交关联等。从而构建精准的用户画像，了解消费者的兴趣爱好、消费习惯和购买偏好。基于分析结果，创业者可以实现个性化推荐和营销活动定制。比如，当消费者浏览某一款商品时，DeepSeek 可以根据其历史购买数据和浏览行为，推荐与之相关的其他商品，在营销活动方面，针对不同的消费者群体，制定个性化的促销策略。对于新用户，可以提供新手专享的折扣券；对于老用户，则可以根据其购买频率和消费金额，提供专属的积分兑换、会员优惠等活动。通过这种个性化的营销方式，提高消费者的参与度和购买转化率。

（四）智能风控屏障：构建动态风险免疫系统

在金融反欺诈监测领域，DeepSeek通过毫秒级实时分析交易流水、用户行为轨迹等多类异构数据源，可构建五维风险识别体系，通过融合：交易特征分析、生物识别技术、网络关系图谱、时空行为建模、舆情监控系统，为企业筑起了一道严密的风险防线。其独有的多模态数据分析引擎，如同一位全能的侦探，能够同步处理文本、语音、图像等非结构化数据，从纷繁复杂的信息中抽丝剥茧，发现潜藏的风险点。

在信用卡套现、洗钱链路识别等复杂场景中，DeepSeek更是展现出了其卓越的性能，欺诈拦截准确率较传统规则异常捕捉效率大幅提升，为企业的资金安全提供了有力保障。

面对日新月异的市场环境和愈发激烈的竞争格局，利用DeepSeek可构建“内容+服务+营销+风控”四位一体的全方位智能生态，为金融机构的数字化基因注入全新活力。在行业马太效应加剧的当下，提前布局智能转型的企业将获得战略窗口期，因此，金融行业应当高度重视并充分把握技术革新带来的红利，加速推进智能中枢系统的研发与部署，在数字化转型浪潮中构建核心竞争力。

责任编辑：王煊