今年春节，DeepSeek凭借其高性能与开源特性，在全球AI界与科技圈引发了广泛讨论。在金融业，这个追求高效与精准决策的领域，DeepSeek的加入无疑为行业带来了新的变革。这位赛博同事仅需一秒，便能生成一份专业且精准的理财方案，即便面对海量的数据，也能迅速进行整合与分析。DeepSeek这一更加智能的AI大模型，是否将引领银行业走向全新的未来格局？同时，它又将面临哪些挑战呢？

随着数字经济和数字金融的快速发展，银行业正积极拥抱数字化转型，迎接新一轮的科技革命。DeepSeek不仅拥有快速处理信息的能力，更擅长个性化服务。目前，已有银行在应用DeepSeek大语言模型方面进行了尝试。

江苏银行便是其中之一，他们依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署并微调了DeepSeek-VL2多模态模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。结合DeepSeek的模型特性，“智慧小苏”实现了合同质检智能化和托管资产估值对账自动化的创新，为银行业务处理带来了极大的便利。

此外，DeepSeek的功能还被一些银行应用于营销过程中。例如，海安农商银行在最近发布的一则文案中，就通过询问DeepSeek的方式向用户介绍了银行的具体情况。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了全面分析并给出了总结。

从银行的角度来看，DeepSeek最直接的应用场景将覆盖智能客服、客户需求挖掘、风险评估与管理等多个层面。DeepSeek强大的逻辑推理和自然语言处理能力，使得客服对话更加自然、精准，能够更好地理解客户问题。同时，它还能整合客户多维度数据，包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等，从而更准确地评估客户的信用风险，为贷款审批、信用卡额度调整等业务提供有力依据。

中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平认为，DeepSeek大语言模型的优势在于其利用了大规模的自然语言处理和深度学习技术，能够处理海量的文本数据并进行自动化分析处理，这大大提高了数据处理和分析的效率。此外，DeepSeek还可以通过不断地优化和迭代来提高模型的性能，并适应不同的数据环境和应用场景。

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。然而，北京社科院副研究员王鹏指出，在实际业务中，银行需要合理平衡人工智能与人类决策的关系。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。

同时，王鹏还提到，DeepSeek在应用过程中面临着数据质量、模型可解释性和市场适应性等挑战。银行需要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，并根据市场变化调整其应用策略。

林先平也表示，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。他强调，人工智能可以帮助银行更高效、准确地处理数据和业务操作，但人作为金融行业的决策主体和实施者，不能完全被人工智能取代。因此，在技术发展和应用过程中需要始终注重对人类能力的评估与训练。

展望DeepSeek在银行业的长期发展，林先平认为需要持续关注大语言模型的发展投入、更新以及可能带来的风险和挑战，如数据隐私、信息安全等问题。银行需要建立完善的数据保护机制和管理规范，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 未经授权不得转载）