DeepSeek自2025年1月20日上线以来，用户增长迅猛。1月27日，DeepSeek登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费App下载排行榜，其日活跃用户（DAU）在上线21天内突破2215万，并在2月1日突破3000万。截至1月31日，DeepSeek的累计下载量已接近4000万，创下AI应用用户增长的新纪录。

金融大模型领域迎来了新的发展机遇，江苏银行通过本地化部署DeepSeek-VL2和R1模型，实现了智能合同质检和自动化估值对账，显著提升了审核效率和准确性；海安农商银行利用DeepSeek进行市场分析和产品定位；国元证券将DeepSeek-R1整合至“燎元智能助手”，应用于知识问答和智能投顾等场景；国金证券完成DeepSeek部署，计划用于信息检索与文档处理、市场研判和智能客服；华福证券接入DeepSeek V3和R1，辅助员工知识问答、软件研发和营销方案制定；兴业证券接入DeepSeek V3和R1，提升知识库问答、智能客服和个性化方案制定能力；国泰君安部署DeepSeek R1，强化智能问答、智投服务和合规风控；百度智能云、阿里云和腾讯云分别上架或支持一键部署DeepSeek模型，为金融机构提供便捷的AI服务。

一、DeepSeek爆火原因分析

（一）技术创新与性能优势

DeepSeek的技术创新是其爆火的关键因素之一。它采用了强化学习和新的PTX（并行线程执行）编程技术，不仅提高了训练效率，还降低了对硬件资源的依赖。例如，DeepSeek-V3仅使用了2048块H800 GPU，训练成本仅为557.6万美元。此外，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力机制（MLA），显著降低了推理阶段的显存占用。2025年1月发布的DeepSeek-R1模型性能与OpenAI的o1正式版相当，甚至在风格控制类模型中与OpenAI并列第一。DeepSeek还通过大模型蒸馏技术，进一步提升了端侧小模型的推理能力。

（二）开源与性价比

DeepSeek采用开源策略，降低用户门槛，吸引大量对成本敏感的用户群体。其单位输出价格在折扣后仅为0.28美元，远低于OpenAI的GPT-4o的10美元。这种高性价比使得企业和开发者更倾向于选择DeepSeek。此外，DeepSeek还支持本地部署，开发者可以自由定制，进一步增强了其在市场上的竞争力。

（三）市场与用户需求

春节期间，用户对AI工具的需求显著增加，DeepSeek抓住机遇，凭借出色的性能和易用性成功“破圈”。DeepSeek在中文处理、数学推理和编程辅助等领域表现出色，部分效果甚至优于ChatGPT。例如，在中文知识问答、数学竞赛和算法类代码生成等任务上，DeepSeek-V3的表现均优于或接近GPT-4o。此外，DeepSeek还支持语音识别、合成以及图像识别与生成，广泛应用于安防、医疗、零售等领域。

（四）国产AI的突破

作为国产AI的代表，DeepSeek的崛起被视为中国在AI领域的一次重大突破，激发了国内用户的民族自豪感。DeepSeek通过技术创新，为全球AI发展注入了新活力。其开源策略和低成本高性能的特点，为中小型机构突破算力限制提供了可行路径，也为全球AI技术的普及和应用提供了可能

二、金融行业应用DeepSeek核心考量因素

（一）数据安全与隐私保护风险

DeepSeek在金融领域的应用依赖大量客户数据（如交易记录、信用信息）进行训练和推理。金融数据的敏感性要求金融机构必须确保数据脱敏和私有化部署。金融机构可以将其部署在自己的服务器上，掌控数据隐私。此外，金融机构需符合《个人信息保护法》等法规，确保数据使用透明且可追溯，防止AI模型被用于非法场景（如黑产诈骗）。

（二）模型的可解释性与决策的透明性

AI生成的信贷评估、投资建议等需能被业务人员理解，避免“黑箱”操作引发合规争议。DeepSeek在技术上进行了多项创新，例如引入多头潜在注意力（MLA）和混合专家模型（MoE），这些技术虽然提升了性能，但也增加了模型的复杂性。因此，金融机构需要加强对DeepSeek模型的理解和解释，开发可视化工具，使模型的决策过程更加透明。此外，金融业务（如风险提示、合规文本）对表述准确性要求极高，AI误用术语（如“保本理财”）可能引发法律纠纷。

（三）技术与业务的适配性

AI在处理复杂业务（如结构化融资、衍生品交易）时，仍依赖人类经验判断，需明确AI的辅助角色定位。DeepSeek在某些任务上表现出色，但在多模态能力（如图像生成、PPT制作）方面仍存在不足，无法满足金融领域所有复杂场景的需求。此外，AI的精准推荐可能因“千人千面”策略引发客户反感，需平衡个性化和隐私保护。

（四）法律合规与数据来源

金融机构在使用DeepSeek时，需确保其符合相关法律法规，避免因数据来源问题引发争议。部分用户曾发现DeepSeek输出中自称“ChatGPT”，引发对训练数据来源的质疑，这可能影响模型的可信度。因此，金融机构在引入DeepSeek时，需对其数据来源和训练过程进行严格审核，确保符合法律合规要求。

三、金融行业应用DeepSeek面临的挑战和应对措施

（一）技术与成本的双重门槛：算力与部署成本

尽管DeepSeek通过MoE架构显著降低了能耗，但本地化部署仍需投入大量硬件资源，中小银行可能难以承担。此外，AI生成内容可能存在事实性错误或逻辑漏洞（模型幻觉问题），需额外人工审核，增加运营成本。金融行业可通过以下措施应对：一是私有化模型开发，在DeepSeek开源基础上进行二次开发，结合金融领域特有业务场景微调模型，提升垂直领域的适用性，同时降低对硬件资源的需求；二是混合架构设计，采用“轻量级推理模型+多模态模型”的组合，例如江苏银行的DeepSeek-VL2和R1模型，平衡性能与成本，减少对高端硬件的依赖；三是优化运营流程，通过AI自动化处理部分简单任务，减少人工审核的工作量，同时引入智能审核工具辅助人工审核，提高效率并降低成本。

（二）员工转型与组织阻力：岗位替代焦虑

AI可能替代部分重复性岗位（如客服、运营），导致员工抵触或技能断层。此外，技术部门与业务部门对AI应用的预期差异较大，存在跨部门协作障碍。金融行业可通过以下措施应对：一是员工技能重塑，开展AI工具使用培训，帮助员工从重复劳动转向高价值任务，如客户关系深度管理和数据分析，通过内部转型培训，缓解员工的岗位替代焦虑。二是跨部门协作机制，建立跨部门沟通机制，定期召开技术与业务部门的联合会议，明确AI应用的目标和预期，弥合部门间的认知差异；三是人机协作机制：明确AI与员工的协作模式，AI负责初稿生成与数据分析，专家负责审核与决策。例如，江苏银行通过AI实现邮件分类、交易录入等自动化处理，但仍由人工进行复核。

（三）监管与伦理争议：合规审查滞后

现有金融监管框架未完全覆盖AI生成内容的合规性，例如智能投顾的决策责任归属不明确。此外，AI信用评分可能因数据偏差导致不公平结果，存在算法歧视风险。金融行业可通过以下措施应对：一是可解释性工具开发，引入可视化工具解释AI决策逻辑，如采用信用评分依据增强客户与监管机构的信任，开发透明度报告详细阐述AI模型的决策过程，二是算法审核机制，建立算法审计机制，定期检查AI模型是否存在数据偏差或不公平结果，确保模型的公正性和合规性；三是监管沙盒试点，在可控环境中测试AI应用，再逐步推广，降低系统性风险，另外可通过与监管机构合作，完善AI应用的合规框架。

随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek为金融行业带来了前所未有的机遇，同时也伴随着一系列挑战。金融机构可以在确保技术可行性、成本可控性、员工适应性和合规性的前提下，充分发挥DeepSeek的技术优势，提升业务效率和服务质量。未来，随着技术的不断进步和监管环境的逐步完善，DeepSeek在金融行业的应用将更加广泛和深入。金融机构应积极拥抱这一变革，通过技术创新和管理优化，推动金融服务的智能化转型。同时，金融机构也应密切关注技术发展动态，积极参与行业标准的制定，为AI技术在金融领域的健康、可持续发展贡献力量。

（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