商业银行积极布局DeepSeek应用场景
DeepSeek在金融领域的应用场景较为全面，目前包括邮储银行、北京银行、江苏银行、重庆农商行、青岛农商行、新网银行等多家银行公开其对DeepSeek的应用。不仅如此，保险公司、证券公司等也在积极探索DeepSeek的应用。总体来看，商业银行对DeepSeek的应用领域覆盖智能客服、智能营销、金融投研、合规运营等业务场景，以及机构运营、系统研发等领域，在提升商业银行经营绩效方面初步展示出较好的前景。如北京银行在营销、信贷、运营、合规、审计等领域落地DeepSeek金融应用场景90多个。
在智能客服上，利用DeepSeek强大的自然语言理解能力，建立快速响应智能客服系统以优化智能客服。邮储银行借助DeepSeek来增强其自有大模型“邮智”的多模态处理能力，提升“邮智”的算力水平，完善手机银行数字员工功能，优化客服的智能陪练，提高其客户服务的专业性。在这方面，中小商业银行借助DeepSeek部署AI客服系统，为客户提供全天候在线服务，不仅可以缓解其客服团队专业人员不足的问题，也可以通过处理较为复杂的客户需求提高智能客服的客户服务体验满意度，优势更加明显。
在智能营销上，精准识别客户需求，提供个性化金融服务方案。邮储银行基于DeepSeek蒸馏模型对“小邮助手”进行升级，实现新增逻辑推理功能以增强精准服务效能，通过深度分析功能准确识别用户需求等。在此基础上，为客户提供个性化和场景化的服务方案，大幅提高响应速度和任务处理效率。同时，邮储银行在公司金融领域探索产业链应用场景，通过AI完成业务推理流程、产品和产品组合推荐等功能，更好服务公司客户。
在金融投研上，利用DeepSeek挖掘数据价值，辅助市场分析和投资决策。北京银行在京行研究中应用DeepSeek，大幅提升模型的性能表现。重庆农商行利用DeepSeek挖掘行内金融数据价值，优化市场投资策略等。江苏银行“智慧小苏”利用轻量化DeepSeek-R1推理模型引擎的高效计算特性，完成资产托管估值信息自动化解析录入、自动化对账等。
在风险管理上，自动化处理非结构化数据，优化风险评估和审批流程，完善风险管理模型，及时识别潜在领域风险。DeepSeek具有突出的推理能力，可以帮助银行提升风险识别效率和准确性，快速分析风险因素并生成分析报告。重庆农商行利用DeepSeek的实时联网搜索、检索增强生成（RAG）能力，提升智能风控能力，动态识别欺诈行为。苏商银行引入DeepSeek系列技术，结合原有大模型能力，构建起“数据+算法+算力+场景”智能决策体系，用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景，形成覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。
在内部管理上，优化内部办公流程，在文档撰写与处理、会议纪要撰写、邮件分类、公文处理、绩效考核分析等场景中落地实施，提升业务效率与创新能力。江苏银行本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型，用于智能合同质检，提高人员工作效率。青岛农商行以DeepSeek为基座，部署企业级AI模型服务中台“智慧Qimi”，分别应用于网点厅堂数字人、培训教材文本校验等场景，推动智能化升级。
在系统研发上，将DeepSeek应用到内部的系统开发等，提高系统建设效率。新网银行应用DeepSeek构建研发知识问答、代码续写两个智能助手，有效缩短工程师查阅技术资料的耗时。同时，新网银行通过自研插件的方式，将DeepSeek代码大模型的能力嵌入到代码编辑器中，形成Copilot助驾的研发模式。北京农商行通过本地化部署DeepSeek，结合浪潮服务器和vLLM推理引擎，打造代码辅助开发、自动化测试、案例生成等场景。
DeepSeek在商业银行应用的优势领域
DeepSeek在问世的过程中有很多技术革新，如使用强化学习技术、知识蒸馏技术等训练推理能力，引入低精度训练使其能够在国产芯片上应用，从而不依赖高端CPU就能进行强推理，在低成本投入情况下实现性能与全球顶尖闭源大模型相媲美，提高资源使用效率和系统稳定性。类似的做法启示商业银行，在推动数字化转型积极利用AI的过程中，不仅要应用DeepSeek本身，结合实际需要和DeepSeek特点选择不同模型加以应用，还要借鉴吸收DeepSeek技术创新的方式路径，努力在要素资源有限的情况下实现新的技术突破。
首先，提升服务质量。AI技术在金融领域有较大应用潜力，其应用门槛会越来越低，这也意味着未来将会有更多的领域应用AI技术。如DeepSeek-V3模型引入多头潜在注意力（MLA）、混合专家架构（MoE）以降低算力需求，训练成本仅为同类闭源模型的1/20，且后续成本仍有下降空间。从目前银行业发展实际情况看，随着数字信息技术应用的增加，金融服务形成线上线下立体式服务渠道，在金融产品和服务创新等方面更具有针对性，细分金融产品更加多样化，从而更好满足客户的差异化金融服务需求。DeepSeek具有较强的灵活性，商业银行可以根据自身需求进行有针对性地定制和优化，更好地分析研判客户需求和市场变化，快速创新客户体验满意度更高的金融产品，提升金融服务质量。
其次，降低运营成本。DeepSeek开源模型有助于降低商业银行利用AI相关领域的成本。从银行业来看，除了已经使用DeepSeek的商业银行，还有多家银行表示正在评估其降本增效的潜力。邮储银行通过DeepSeek拓展数字柜员服务场景，提升网点智慧运营水平。青岛农商行通过DeepSeek构建AI中台，优化网点数字人服务，成本仅为传统方案的1/3。江苏银行使用DeepSeek实现自动化估值与对账，邮件分类、产品匹配、交易录入全链自动化，总体识别成功率90%，可以大幅节约人员工作量。同时，江苏银行通过构建智能编程协作平台推进智能研发，代码采纳率提升28%，核心系统迭代周期缩短30%。
再次，缩小技术差距。DeepSeek打破算力不足限制大模型升级迭代的传统做法，已经展现出低成本普及AI应用，改变AI应用商业模式的苗头。作为开源大模型，DeepSeek供用户免费使用，其面世后也在很大程度上推动OpenAI的ChatGPT推出免费版，百度文心一言免费开源，谷歌的Gemini 2.0全系列模型免费开放等。DeepSeek出现之前，大型商业银行利用资金、人才优势，在科技系统建设等领域大规模投入，实现在金融科技领域的领先优势，中小商业银行因为资金和专业技术人才受限等原因，在金融科技领域相对处于劣势地位。DeepSeek为中小商业银行提供了在金融科技领域“弯道超车”的机会，其可以将DeepSeek低成本接入内部自研模型平台，利用大模型和AI提升科技能力，为缩小与大型商业银行的技术差距提供了可能。在DeepSeek推出之初，中小商业银行积极探索应用从侧面印证了这一点。对此需要注意的是，DeepSeek降低了中小商业银行引入AI应用的成本，在对大模型优化完善、开展系统和数据对接等方面仍然会有成本支出。
更好推进DeepSeek在商业银行应用的策略
新一轮科技革命正处在创新技术爆发的阶段，商业银行需要以更加开放的心态接纳融入技术创新的浪潮，既要积极参与技术创新，又要加强对新技术的应用。特别是在数字信息技术快速发展的情况下，数字经济时代更容易形成先发优势而弱化后发优势，规模经济效应会更加明显。DeepSeek自然语言处理和深度学习能力较强，加速算法优化和技术迭代升级，采用开源方式鼓励创新与合作，有较好的可拓展性便于广泛应用，可能推动新技术以更快的速度出现。银行业需要在合规的前提下积极建设相关能力并探索AI的应用，结合其模型特点及可能的风险有针对性地做好安全管理，平衡好新技术应用和人力资本积累的关系。
首先，积极探索应用。历史来看，包括银行业在内的金融业发展和科技进步关系密切，每一轮科技革命都需要银行等金融业提供金融支持，每一轮科技革命也为包括银行在内的金融业发展提供新的技术便利。银行业本身发展对数据信息依赖度较高，以AI为代表的新一轮科技革命将更全面深刻地影响银行业。面对AI技术以及DeepSeek推动AI低成本应用，银行业需要积极探索强化应用，不断推进自身数字化转型。在此过程中，商业银行在符合制度和监管规定的情况下，不仅要积极探索AI大模型在经营管理中的应用，让技术进步的便利在经营管理中尽快体现，还要从长远角度考虑完善AI技术应用的各种基础条件，包括组织架构、部门职责、决策机制、岗位设置、业绩考核、业务流程等都可能需要针对性的调整。如商业银行在应用AI大模型时，需要收集数据、丰富数据量、提升数据质量，建设包括金融数据和知识的企业级数据库，提升算力水平等，推动智能化交互应用。
其次，强化安全管理。面对AI技术发展，商业银行在应用时需要注意技术背后的风险，结合对技术的研判建立应急预案和风险管理框架。一是DeepSeek作为AI工具，采用开源模型方式。此时如果受到恶意攻击，可能会导致数据被篡改或破坏，给商业银行数据安全等带来新的挑战，需要商业银行及时做好模型的安全防护和漏洞修复。二是AI在决策过程中受历史数据等影响，可能会存在路径依赖造成模型精准度不够、决策违背常识伦理等问题，需要商业银行定期审查和测试AI模型，建立完善的数据验证和纠错机制，努力提高AI生成信息的准确性，减少AI幻觉问题出现。三是商业银行不论是链接还是本地化部署DeepSeek，都需要大量使用客户数据，对此不仅要根据实际需要科学合理使用客户数据，还要采取措施保护好客户数据信息，防止或杜绝由此造成客户信息泄露的风险。
再次，平衡人技关系。科技进步的一个重要方向是提高人力的产出效率，AI作为新兴技术，有效应用可以提高银行人员的产出效率，也可能形成对人力的替代。对此，商业银行需要辩证看待，以开放的心态顺应技术进步趋势积极拥抱新技术，从业人员也要加强学习不断提高学习能力，有效平衡人员和新技术的关系。特别是在技术还在不断创新发展，未来有较多可能的阶段，商业银行需要提升科技人员队伍实力，以实现机构内部可以尽快使用新技术，并根据自身和技术进步情况开展技术研发创新。即使是技术路线方向明确的阶段，在科技对商业银行经营影响作用越来越大的情况下，仍然需要有足够的科技人才储备，并将科技人才和业务人才有效融合推动业技协同，或者是在业务部门配备一定的科技人才推进科技应用。在整个过程中，都需要商业银行重视并培养金融和科技兼具的复合型人才。（文_中国邮政储蓄银行研究员 娄飞鹏）
