AI导读：

多家银行及金融科技服务公司接入DeepSeek，探索AI降本增效。DeepSeek在通用大模型领域产生‘鲇鱼效应’，但仍面临数据安全等挑战。金融机构需综合考虑算力、预算等因素，因‘材’施策。

截至2月11日，北京银行、江苏银行、苏商银行、重庆农村商业银行等多家银行及国泰君安等头部券商已接入DeepSeek。同时，恒生电子、金证股份、星环科技等金融科技服务公司的大模型服务也接入了DeepSeek。

通过部署DeepSeek，金融机构看到了AI支出‘降本增效’的可能性。DeepSeek的出现在通用大模型领域产生了很强的‘鲇鱼效应’，但从‘好用’到‘用好’，仍面临数据安全、恶意训练、模型幻觉等挑战。

北京银行携手华为率先实现DeepSeek全栈国产化金融应用。江苏银行本地化部署微调DeepSeek模型，运用于智能合同质检和自动化估值对账场景。重庆农村商业银行上线基于DeepSeek模型的智能助手应用‘AI小渝’。

接入DeepSeek的金融机构类型涵盖银行、证券、基金、非银行支付机构等，应用场景包括智能合同管理、客服助手等。移卡等非银行支付机构也选择了DeepSeek，因其开源彻底、性能和效率俱佳。

奇安信银行行业负责人认为，DeepSeek训练成本更低、性能更强、完全开源且支持免费商用，使其在垂直行业更容易落地。优智科技等公司正在DeepSeek上持续训练面向金融场景的模型版本。

专家表示，2024年头部机构积极推动大模型落地，2025年在DeepSeek的认知普及和更多金融标杆案例的推动下，中小机构大模型应用将提速，市场将大幅扩容。

恒生电子、星环科技、金证股份等金融科技服务商的大模型服务正加速接入DeepSeek。实测数据显示，在金融高密度数据处理场景中，依托DeepSeek技术，本地部署算力资源消耗降低，客户需求解析速度加快。

当然，DeepSeek优势突出并不意味着其他大模型被放弃。整个大模型市场还是一个多元需求的市场，已有金融客户适配了多个主流模型，以适应不同业务场景的需求。

对于未来DeepSeek的应用场景，专家提出了面向企业内部员工的效率工具和面向用户或客户的产品开发两方面设想。同时，专家也强调了数据安全性、隐私保护及合规性的重要性，并提出了相应的安全风险防护措施。

此外，基础设施特别是GPU资源也成为大模型部署的一大挑战。金融机构需综合考虑算力、预算和基础设施的投入情况，因‘材’施策。

（文章来源：上海证券报）