2025.02中小银行能否借力DeepSeek加速转型_本报记者__郭建杭.docxVIP免费优质

更多写作资料+ 微信： 【会员享 300g 最新资料/每天稳定更新】中国经营报/2025 年/2 月/17 日/第 B01 版金融中小银行能否借力 DeepSeek 加速转型本报记者 郭建杭发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。近日，随着国产大模型 Deep-Seek 以极低算力成本实现了卓越的性能表现后，部分银行已着手对 DeepSeek 进行微调，将通用模型与银行业的特定业务场景进行优化适配。例如，江苏银行（600919.SH）表示已经本地化部署 DeepSeek 的两个模型；渝农商行（601077.SH）表示已实现DeepSeekR1 模型（671B）私有化部署，并在两个应用场景中开始进行测试。中泰证券银行业分析师邓美君对《中国经营报》记者指出，DeepSeek 模型在银行业务中的应用具有广泛的想象空间，其核心能力如自然语言处理、数据分析、模式识别、预测建模等，可以帮助银行在风险管理、财富管理、运营优化等多个领域实现智能化升级。加速本地化部署DeepSeek 近期发布 V3 和 R1 模型后，银行机构对该模型的本地化部署开始加速。江苏银行表示，已经本地化部署 DeepSeek 的两个模型，分别为用来做智能合同质检的DeepSeek-VL2 多模态模型和用于自动化估值和对账的 DeepSeek-R1 推理模型。渝农商行表示，实现 DeepSeek R1 模型（671B）的私有化部署，并迅速进入智能知识检索和编码辅助两个应用场景的测试阶段。北京银行（601169.SH“）也公开表示全面启动 all in AI” 战略，携手华为实现DeepSeek 全栈国产化金融应用。除目前银行已经落地的场景应用之外，部分银行也对未来的应用场景有所展望。渝农商行指出，未来将率先应用 DeepSeek 技术在以下领域实现突破：在智能风控领域，利用 Deep-Seek 的实时联网搜索与 RAG 能力，动态识别欺诈行为，提升风险预警的精准度；在场景金融领域，构建分钟级响应的智能客服系统，结合知识库实现个性化财富管理建议；在数据决策领域，通过大模型挖掘行内金融数据的价值，优化信贷评估与市场策略。北京佳杰云星数据科技有限公司总经理娄翔对记者表示：“ 目前 DeepSeek 在机构中本地化部署面临最大的挑战是，低成本的大模型如何与具体应用场景结合起来发挥 AI 的作用进而提升业务效率，这还需要时间去探索。”对于银行机构哪些业务场景更适合本地化部署 DeepSeek 大语言模型这一问题，邓美君表示，在风险管理方面，可以处理更多非结构化数据，如客户的消费记录、社交媒体数据，构建更细颗粒度的信用模型实现动态信用评分，尤其适用于缺乏信贷历史的年轻客户或小微企业。还可以实时监控借款人行为，提前预警潜在违约风险并推荐应对策略贷后风险。在智能投顾和财富管理方面，可以快速解析相关新闻及文件，生成实时市场趋势报告辅助决策以及为客户提供适应资产配置建议。在运营优化方面，可以实现文档自动化处理、分析内部系统日志，识别业务流程瓶颈，如信用卡审批流程中重复的合规检查，提出自动化改进方案。中部地区某农商行科技业务负责人也指出，自 ChatGPT 推出后，各家银行已开始进行针对大模型落地场景进行研究，目前的落地场景研究主要围绕提升行内的办公效率，对客使用方面还在进一步探索中。在银行积极拥抱并使用创新的 AI 技术的同时，越来越多的人也注意到技术更新迭代带来的风险。邓美君指出，首先是数据安全与隐私泄露风险。应用大模型会用到银行内部数据，包括客户个人信息、财务数据等敏感信息，模型训练和应用过程中若数据使用存在漏洞，可能导致隐私泄第 1 页 共 2 页更多写作资料+ 微信： 【会员享 300g 最新资料/每天稳定更新】露。银行需要通过本地化部署、数据加密、访问控制及匿名化处理等技术手段，确保数据仅在私有云环境中处理。其次是模型错误导致的操作或声誉风险。复杂模型结构导致其决策过程透明度低，有生成误导性报告或无意义结论文本的可能，在处理复杂金融场景如结构化融资、衍生品交易时，模型对上下文的理解也可能有限。建议银行要明确人机分工，建立人工复核机制，结合业务规则进行结果验证，保留银行在复杂决策中的主导权。最后，银行也可能会...