蛇年春节前后，DeepSeek公司推出旗下包括V3大模型、R1大模型等一系列大语言模型，较市面上已有的大模型，其训练成本更低，引起了“狂卷”大模型的银行机构的注意。邮储银行、北京银行、重庆银行、江苏银行、苏商银行、重庆农商行等多家银行机构近期纷纷完成了DeepSeek的本地化部署。（图片链接已保留，但具体URL需根据实际情况填写）

业内人士表示，当下银行业对大模型的应用主要是为了建立内部使用的助手，以提高员工的办公效率。在银行业竞相接入大模型的当下，将有更多银行机构探索与DeepSeek公司合作，接入V3大模型、R1大模型等一系列大模型。对于银行来说，在接入最新大模型提高效率的同时，还要注意数据安全、信息泄露、文本幻觉等风险。

银行探索多场景应用

从智能风控、个性化服务、网点运营，再到多种远程服务，银行与DeepSeek的合作正向多场景应用拓展。

邮储银行2月8日透露，通过本地部署的方式，旗下“邮智”大模型集成了DeepSeek-V3模型及轻量级的DeepSeek-R1推理模型。邮储银行率先将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，实现了创新突破。一是新增逻辑推理功能，提升服务效能；二是通过深度分析，精准识别用户需求，提供个性化服务；三是凭借高效推理性能，加快响应速度和任务处理效率。

借助DeepSeek的技术，邮储银行布局多金融场景特色化服务，例如，在远程银行服务领域，通过引入多步骤推理优化能力，强化手机银行的陪伴式数字员工功能，优化升级坐席助手和智能陪练系统，提升客服专业性与工作效率。

“我行与华为紧密合作，成功引入并部署了DeepSeek系列大模型。目前，该模型已在AIB平台的多个核心业务场景中开展试点应用，显著提升了服务质量和效率。”北京银行人士表示。

江苏银行在其数字金融官微发布公告称，该行已应用DeepSeek大语言模型。依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，该行本地化部署微调模型，运用于智能合同质检和自动化估值对账场景。

江苏银行人士表示，通过应用R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现全链路自动化处理，识别成功率达90%以上，已初步实现业务集中运营，每天可节约大量工作量。

重庆农村商业银行则宣布在企业微信上线基于DeepSeek模型的智能助手应用“AI小渝”，未来将应用在智能风控、场景金融、数据决策等场景中，实现构建智能客服系统，提供个性化财富管理建议等。

苏商银行人士透露，该行凭借对DeepSeek系列模型技术的深度整合，打造了智能决策系统。该系统已在信贷风控、反欺诈监测等20多个业务场景中落地应用，尽调报告生成效率提升40%。

有望缩小“技术鸿沟”

近年来，银行为自研金融大模型投入巨大，而中小银行无法跟上大型银行的步伐，“技术鸿沟”越拉越大。业内人士认为，凭借DeepSeek较低的算力需求和训练成本，中小银行有机会缩小与大型银行的技术差距。

“DeepSeek的大模型技术具备推理能力强、计算性能高效、推理成本低的特点，适合在特定场景下实现高频调用和落地应用，为中小银行提供了有力支持。”某城商行人士表示。

根据浙商证券研报，DeepSeek-V3大模型训练成本较低，相比之下，其他大模型的训练成本高昂。较低的训练成本为中小银行带来机会。

上海金融与发展实验室主任曾刚指出，DeepSeek为中小银行提供了高性价比的解决方案，使其能够快速部署并应用大模型，缩短技术引入周期。

“未来，预计将有更多持牌金融机构加入AI升级的浪潮，进一步保障金融安全和用户资金账户的安全。”素喜智研高级研究员苏筱芮指出，DeepSeek模型具备多元化应用能力，展现出广阔的应用前景。

不过，目前银行仍处于探索DeepSeek大模型技术的初期阶段，主要应用集中在内部场景，未涉及核心业务。

数据风险、“幻觉”挑战

大模型技术提升效率的同时，也带来风险。最受关注的是数据隐私与安全问题。大模型处理大量数据，增加了信息泄露风险。

记者注意到，DeepSeek的隐私政策涉及个人隐私数据收集。近日，其数据库因配置错误导致敏感信息泄露，被意大利个人数据保护局询问，并从应用商店下架。

律师高亚平认为，监管机构加强对大模型数据处理活动的监督，但确保管理体系有效应对合规要求并非易事，给大模型数据治理带来新挑战。

“幻觉”问题是另一大挑战。使用者发现DeepSeek存在生成不准确内容的情况。业内人士表示，“幻觉”问题源于训练数据污染。

清华大学教授孙茂松认为，生成式人工智能在数据匮乏或信息不明确时可能生成虚假内容。“幻觉”在高精度任务中可能带来严重限制。

金融业人士表示，金融机构在应用大模型时表现谨慎。

北京大学教授王立威看来，大模型的“幻觉”现象是一种内在特性，当前大模型基于统计方法构建，无法保证输出结果100%准确。

“为解决这一问题，需要从软件工程角度出发，优化算法，提升数据质量；同时制定行业规范和法律法规，加以约束和引导。”某国有大行金融科技业务部人士建议。

（文章来源：第一财经）