已有銀行開始嘗試應用

發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字金融已成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑，DeepSeek不僅“腦子快”，還擅長“個性化發(fā)揮”，作為超級AI助手，在應用DeepSeek大語言模型方面，已有銀行進行嘗試。

江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，成功本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型。DeepSeek-VL2多模態(tài)模型，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種數(shù)據(jù)類型，較單一領(lǐng)域模型部署節(jié)約了算力成本，為進一步解決金融領(lǐng)域復雜的多模態(tài)場景問題（如票據(jù)識別、合同解析等）提供了技術(shù)基礎。而DeepSeek-R1模型，在模型規(guī)模和性能上具備顯著優(yōu)勢，為處理復雜任務（如風險評估、投資分析）和生成高質(zhì)量文本（如報告撰寫、合規(guī)審查）提供更優(yōu)解決方案。結(jié)合DeepSeek的模型特性，江蘇銀行“智慧小蘇”實現(xiàn)了合同質(zhì)檢智能化、托管資產(chǎn)估值對賬自動化的創(chuàng)新。

也有一些銀行將DeepSeek的功能用在了營銷過程中，“DeepSeek，你也太懂海安農(nóng)商銀行了吧！”在海安農(nóng)商銀行最近發(fā)布的一則文案中，該行就通過詢問DeepSeek的方式向用戶介紹了銀行的具體情況，在文案中，DeepSeek從資本實力、市場份額、服務質(zhì)量、金融產(chǎn)品、社會責任等多個維度對海安農(nóng)商銀行進行分析并做出總結(jié)。

從銀行的角度而言，業(yè)內(nèi)多認為DeepSeek最直接的應用場景將覆蓋智能客服、客戶需求挖掘、風險評估與管理等層面。一方面，DeepSeek具備強大的邏輯推理和自然語言處理能力，能使客服對話更自然、精準，更好地理解客戶問題。另一方面，DeepSeek可以整合客戶多維度數(shù)據(jù)，包括個人基本信息、財務狀況、交易記錄、信用記錄等，更準確地評估客戶的信用風險，為貸款審批、信用卡額度調(diào)整等業(yè)務提供依據(jù)。

談及DeepSeek大語言模型的優(yōu)勢和創(chuàng)新點，中國城市專家智庫委員會常務副秘書長林先平認為，DeepSeek利用了大規(guī)模的自然語言處理和深度學習技術(shù)，可以處理海量的文本數(shù)據(jù)，并進行自動化的分析處理，這大大提高了數(shù)據(jù)處理和分析的效率。其次，DeepSeek可以利用大規(guī)模的語料庫進行訓練，使其模型更加準確和高效，而且可以通過不斷地優(yōu)化和迭代來提高模型的性能。最后，DeepSeek可以利用大量的數(shù)據(jù)進行自主學習和自我優(yōu)化，能夠適應不同的數(shù)據(jù)環(huán)境和應用場景，這是傳統(tǒng)銀行數(shù)據(jù)處理和分析工具所無法比擬的。

從長遠發(fā)展來看，林先平強調(diào)，DeepSeek等大語言模型的應用將重塑銀行現(xiàn)有的業(yè)務流程和服務模式。

兼顧人機優(yōu)勢協(xié)同發(fā)展

從Transformer算法被提出，到ChatGPT的橫空出世，大模型正逐漸成為各行業(yè)關(guān)注的焦點。金融業(yè)具備大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源和多維度、多元化的應用場景，被視為大模型技術(shù)應用的最優(yōu)行業(yè)之一。目前來看，銀行大模型應用場景探索集中在對內(nèi)、對客兩方面。對內(nèi)主要作為智能輔助工具幫助業(yè)務人員提升工作效率，例如，文本生成、信貸審批、投研服務、合規(guī)風控等，對客則主要用于智能交互。

從優(yōu)化客戶服務到革新風險管理，大模型在銀行業(yè)的應用看似前景無限。然而，在實際落地過程中，數(shù)據(jù)安全、決策局限等一系列挑戰(zhàn)也不容忽視。例如，大模型的運行依賴大量銀行數(shù)據(jù)，包括客戶個人信息、交易記錄等敏感數(shù)據(jù)，一旦數(shù)據(jù)泄露將導致客戶隱私曝光，引發(fā)信任危機；大模型雖能處理大量數(shù)據(jù)，但對復雜業(yè)務場景上下文理解有限，在處理復雜業(yè)務，如結(jié)構(gòu)化融資、新興金融衍生品交易時，人力的經(jīng)驗和判斷力不可或缺。

“從長遠來看，DeepSeek等大語言模型的應用將深刻重塑銀行現(xiàn)有的業(yè)務流程和服務模式?！痹诒本┥缈圃焊毖芯繂T王鵬看來，但銀行在實際業(yè)務中合理平衡人工智能與人類決策的關(guān)系至關(guān)重要。一方面，要充分發(fā)揮DeepSeek等人工智能工具的優(yōu)勢，利用其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，提高業(yè)務效率和準確性；另一方面，也要重視人類決策的獨特價值，特別是在涉及復雜情感、倫理道德和創(chuàng)造性決策時，人類決策往往更具優(yōu)勢。

王鵬進一步指出，DeepSeek在應用過程中面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性和市場適應性等挑戰(zhàn)。銀行需要建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性；同時，也要加強對DeepSeek模型的理解和解釋，提高模型的可解釋性和透明度；此外，還要不斷根據(jù)市場變化調(diào)整DeepSeek的應用策略，確保其能夠適應銀行的實際業(yè)務需求。

林先平同樣認為，在實際業(yè)務中合理平衡人工智能與人類決策的關(guān)系非常重要。人工智能可以幫助銀行更高效、準確地處理大量的數(shù)據(jù)和業(yè)務操作；但人作為金融行業(yè)的決策主體和實施者，不能完全被人工智能取代。所以需要在技術(shù)發(fā)展和應用過程中始終注重對人類能力的評估與訓練，從而適應和引導這些新興技術(shù)的應用發(fā)展。此外，在使用DeepSeek的過程中也會面臨一些挑戰(zhàn)，例如模型準確性問題、數(shù)據(jù)處理和分析速度問題等。這些問題需要通過持續(xù)的技術(shù)改進和優(yōu)化來解決。

展望DeepSeek在銀行業(yè)的長期發(fā)展，林先平坦言，需要保持關(guān)注以下幾個問題，大語言模型的發(fā)展需要持續(xù)的投入和更新，這需要銀行有足夠的資源和技術(shù)支持；大語言模型的應用可能會帶來一些風險和挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)隱私、信息安全等問題。因此需要建立完善的數(shù)據(jù)保護機制和管理規(guī)范。隨著技術(shù)的發(fā)展和應用場景的不斷拓展，銀行需要不斷適應新的變化和需求，積極探索新的應用模式和服務方式。

北京商報記者 宋亦桐