今年春节，DeepSeek凭借其高性能与开源特性，在全球AI界与科技圈掀起热潮。在金融业这一追求高效、精准决策的领域中，DeepSeek的融入恰如其分。这位赛博同事上线后，仅需一秒便能生成专业且精准的理财方案，面对海量数据也能迅速进行整合分析。DeepSeek作为更智能的AI大模型，是否会彻底改变银行业的未来格局？同时，它又将面临哪些挑战？

赛博“同事”火爆金融业

“它真的能教会我快速上手银行工作。”“真的太全面了！”这些感慨出自多位银行员工之口，他们口中的“它”正是DeepSeek。随着金融业务日益复杂、知识更新迅速，这位特殊的“同事”正为银行从业者提供全方位、高效的支持。

郑阳（化名）是一名银行新人，面对复杂的业务流程感到手足无措。他抱着试一试的心态向DeepSeek请教，询问如何快速熟悉银行业务。DeepSeek迅速回复，建议他从银行基础业务入手，如储蓄、贷款、信用卡等，通过阅读培训资料、参加线上课程来快速了解，同时多向有经验的同事请教，积极参与实际操作以积累经验。郑阳感慨道：“DeepSeek让我有了明确的方向，太靠谱了！”

市场竞争日益激烈，拉存款难度加大，老员工也向DeepSeek求助。DeepSeek给出条理清晰的答案，建议深入了解客户需求和痛点，提供个性化金融解决方案，如为企业客户介绍大额存单、结构性存款等产品，为个人客户推荐合适的产品，加强客户关系管理，定期回访客户，增加客户黏性。

DeepSeek在解决工作难题方面表现出色，从处理客户投诉到构思新产品，再到客户流失挽回，都能给出决策建议。在社交媒体上，不少银行员工频繁提及DeepSeek，无论是新人还是老员工，都对这款人工智能工具展现出浓厚兴趣。

银行业应用DeepSeek的探索

发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型的重要途径。DeepSeek凭借“脑子快”和“个性化发挥”的特点，作为超级AI助手，已有银行进行尝试。

江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。DeepSeek-VL2多模态模型能处理文本、图像、语音等多种数据类型，节约算力成本，为解决金融领域复杂的多模态场景问题提供技术基础。而DeepSeek-R1模型在性能和规模上具备优势，为处理复杂任务和生成高质量文本提供更优解决方案。结合DeepSeek的模型特性，“智慧小苏”实现了合同质检智能化、托管资产估值对账自动化等创新。

海安农商银行也将DeepSeek的功能用于营销过程中，通过询问DeepSeek的方式向用户介绍银行情况。DeepSeek从资本实力、市场份额、服务质量、金融产品、社会责任等多个维度对海安农商银行进行分析并总结。

业内认为，DeepSeek最直接的应用场景将覆盖智能客服、客户需求挖掘、风险评估与管理等层面。一方面，DeepSeek具备强大的逻辑推理和自然语言处理能力，使客服对话更自然、精准。另一方面，DeepSeek能整合客户多维度数据，更准确地评估客户信用风险，为贷款审批、信用卡额度调整等业务提供依据。

中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平指出，DeepSeek利用大规模自然语言处理和深度学习技术，处理海量文本数据并进行自动化分析处理，提高效率。同时，通过不断优化和迭代提高模型性能，利用大量数据进行自主学习和自我优化，适应不同数据环境和应用场景。

从长远发展来看，林先平强调，DeepSeek等大语言模型的应用将重塑银行现有的业务流程和服务模式。

人机协同发展的挑战与展望

随着Transformer算法和ChatGPT的兴起，大模型逐渐成为各行业焦点。金融业具备大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景，被视为大模型技术应用的最优行业之一。

目前，银行大模型应用场景探索集中在对内、对客两方面。对内主要作为智能辅助工具帮助业务人员提升工作效率，如文本生成、信贷审批、投研服务、合规风控等；对客则主要用于智能交互。大模型在银行业的应用看似前景广阔，但在实际落地过程中，数据安全、决策局限等挑战也不容忽视。

北京社科院副研究员王鹏认为，从长远来看，DeepSeek等大语言模型的应用将深刻重塑银行现有的业务流程和服务模式。但银行在实际业务中合理平衡人工智能与人类决策的关系至关重要。一方面要充分发挥DeepSeek等人工智能工具的优势；另一方面也要重视人类决策的独特价值，特别是在涉及复杂情感、伦理道德和创造性决策时。

王鹏指出，DeepSeek在应用过程中面临数据质量、模型可解释性和市场适应性等挑战。银行需建立严格的数据质量管理体系，加强对DeepSeek模型的理解和解释，提高模型的可解释性和透明度，并根据市场变化调整应用策略。

林先平同样认为，在实际业务中合理平衡人工智能与人类决策的关系非常重要。他坦言，DeepSeek在应用过程中会面临模型准确性、数据处理和分析速度等问题，需要通过持续的技术改进和优化来解决。同时，大语言模型的发展需要持续投入和更新，银行需有足够资源和技术支持；还需建立完善的数据保护机制和管理规范，应对数据隐私、信息安全等挑战。

展望DeepSeek在银行业的长期发展，需关注大语言模型的持续投入和更新、风险和挑战的应对以及新技术应用模式的探索。随着技术的发展和应用场景的不断拓展，银行需不断适应新的变化和需求，积极探索新的应用模式和服务方式。

（文章来源：北京商报 记者：宋亦桐）