蛇年伊始，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布开源模型DeepSeek-R1（以下简称DeepSeek），如平地惊雷震撼了全球科技圈。其强大的逻辑推理能力、高效的计算架构以及对人类认知科学的模仿，使其在多个领域展现出巨大的潜力。商业银行拥有海量数据资源，是大模型应用的先行行业，然而，银行同样也是一个高度谨慎、强调稳定和安全的行业，DeepSeek的出现是否会改变银行对AI的态度？是大胆拥抱开源AI还是继续选择封闭可控的AI？这是一个需要结合行业生态的适配程度去探讨的问题。

一、DeepSeek实力出圈的核心优势

在思考问题前，我们先来了解下DeepSeek的核心优势。

算法优化：通过将部分“记忆负担”转化为“推理规则”，DeepSeek 减少了对海量数据的依赖，提升了模型的效率和可解释性。

硬件适配：优化计算架构，适应神经网络的稀疏性，显著提升了计算效率，降低了硬件成本。

认知科学启发：模仿人类大脑的预测编码机制（predictive coding），减少了冗余计算，使模型在处理复杂任务时更加高效。

强大的个性化：能够根据用户行为和偏好提供定制化服务，这在金融领域的客户服务和营销中具有重要价值。

二、DeepSeek多元出击的应用场景

中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》指出，金融与人工智能有天然的契合点，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当下，AI大模型正有力推动我国银行业在服务、营销、产品等多个关键领域的全方位创新变革，促使“未来银行”的发展进程显著提速。

（一）智能客服——优化体验

智能客服是银行对AI技术应用成熟度较高的板块， DeepSeek的出现，为银行智能客服带来新的迭代契机。借助其强大功能，有望让客服对话更自然精准，从而大幅提升客户体验。基于银行对 AI 客服 “稳定和可控” 的核心诉求，为防备AI在对话中输出错误信息，银行可能会选择半开放式AI方案，在开源模型基础上进行二次开发，配套严格的内容过滤规则，以确保 AI 输出的准确性和合规性。

（二）内容智创——提高效率

银行在日常运营中需要生成大量的产品说明书、投资策略简报和营销文案。DeepSeek可以通过语义分析与数据联动，快速生成结构清晰的内容，显著提升内容生产效率。由于金融行业的文本容错率极低，尤其是涉及风险提示、收益测算等敏感内容，银行更可能采用“人机协作”模式，由 AI 完成初稿生成，专业团队负责审核与风险把控。

（三）投研分析——辅助决策

AI在投研领域的应用已逐渐普及，从数据筛选到自动生成市场报告，AI 能够帮助投研团队节省大量时间。DeepSeek 的“数据代谢”机制使其能够高效分析市场动态，捕捉变化细节。不过，投资决策是一个复杂的过程，绝非仅由数据决定。市场情绪的起伏、政策趋势的走向，乃至国际形势的变动等诸多因素，都会对投资决策产生影响。银行投资团队在运用大模型技术时，应保持理性和审慎，将其定位为强大的辅助工具，而非完全依赖它来做出投资决策，以确保投资策略的科学性与合理性，有效规避潜在风险。

（四）风控与合规——借技固防

在银行运营体系里，风控堪称最为关键的环节之一，对AI技术有着极为迫切的需求，特别是在反欺诈、风险管理以及信用评估等核心领域。DeepSeek的1-bit量化技术，能够显著提升计算效率，帮助银行在海量数据中快速筛选、分析风险指标，为风控决策提供有力的数据支持。因为银行风控的核心是“零容错”，银行在将大模型应用于风控体系时，仍需构建完备的校验与备份机制，全方位保障风控的准确性与可靠性。

三、DeepSeek破局待解的推广问题

从2023年和2024年年年报来看，国有大行、多家股份制银行纷纷表达了对人工智能大模型布局的高度期待，还公开了在大模型技术研发与应用方面的阶段性成果。然而，就现阶段而言，银行业在大模型应用上仍处于特定发展区间。因为尽管 DeepSeek 技术实力强大，但其开源AI的特性注定为银行带来新的挑战，在采用 DeepSeek 时，需要在创新与稳定之间找到平衡。

（一）数据安全问题

在银行业务体系中，数据是最大资产。而DeepSeek这类大模型的训练，高度依赖大量数据作为支撑。因此银行面临着首要问题如何实现有效的数据脱敏。银行的数据包含大量客户隐私和敏感信息，倘若银行无法妥善处理数据脱敏，导致缺乏数据用于AI训练，那么DeepSeek在银行业的应用价值将极大受制，难以充分发挥其技术优势。未来，银行对于DeepSeek这样的开源模型的态度，以及是否愿意基于其进行私有化部署，将成为决定AI能否在银行业顺利落地并实现广泛应用的关键因素。这不仅关系到银行在数字化转型过程中能否充分借助外部先进技术，还影响着银行业在保障数据安全前提下，能否实现高效的智能化升级。

（二）合规与监管问题

金融行业监管标准极为严格，银行技术升级的每一步都必须合规。在人工智能技术加速融入银行业务的当下，DeepSeek模型在银行业的合规性成为关注焦点。从业务操作流程到数据使用规范，该模型是否与银行业现行合规要求高度适配，有待严谨评估。AI生成投资建议和进行信用评分的环节，也面临着能否遵循金融法规的考验。这些复杂且关键的问题，需要银行和监管机构双方紧密协作，通过深入调研、反复论证，共同寻求有效解决方案。银行可建立一套全新的AI监管体系，涵盖从模型开发、测试、应用到后续优化的全流程监管，明确各环节的合规标准与责任主体，利用科技手段实现动态监管，为金融行业的稳健发展保驾护航 。

（三）技术与生态适配问题

DeepSeek的开源属性为银行拓宽了技术视野，赋予其更多的技术抉择空间。但与此同时，生态适配方面的难题也接踵而至。银行当前的IT系统架构历经长期建设与迭代，有着复杂的业务逻辑和数据交互模式，要与DeepSeek达成无缝对接，在接口兼容性、数据传输标准、系统运行稳定性等多方面存在重重阻碍。此外，对DeepSeek这类开源模型进行二次开发与优化，需要银行具备深厚的技术储备。不仅要熟练掌握人工智能算法原理、模型训练技巧，还要对银行业务有着深刻理解，能够将技术与业务精准融合。

目前，银行业对于DeepSeek的应用态度在观望和探索之余开始积极尝试，我行自研大模型方舟助手已有引入deepSeek开源模型的计划。如今，AI已成为推动金融行业发展的新质生产力， DeepSeek凭借自身的技术优势，无疑能成为这场金融科技变革进程中的重要推动者。它为银行在各业务环节的创新发展提供了新可能，为银行迈向高质量发展注入了新动能。银行需要在拥抱创新与保持谨慎之间找到最佳平衡点，在这场 AI 技术革命中占据先机，勇立潮头。

（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