DeepSeek，这一在2025年初迅速走红的AI大模型，正引领银行业迈向智能化转型的新篇章。
自1月10日DeepSeek推出推理模型DeepSeek-R1及移动端聊天机器人应用以来，其热度持续攀升。仅17天后，该聊天机器人应用在苹果美国应用商店的下载量便荣登榜首。此前，DeepSeek发布的开源大模型DeepSeekV3，在百科知识、代码及数学能力评测中表现卓越，成绩甚至超越了阿里云Qwen2.5-72B和meta的Llama-3.1-405B两大开源模型，与顶尖闭源模型如GPT-4o及Claude-3.5-Sonnet不相伯仲。尤其在数学领域，DeepSeek在美国数学竞赛（AIME2024）和中国全国高中数学联赛（2024）中的表现，远超其他所有模型。更令人称奇的是，其成本仅为ChatGPT-O1模型的5%和Llama3.1的10%。
DeepSeek的崛起，不仅激发了AI大模型应用的热潮，也让银行业看到了智能化转型的新机遇。多家银行已积极引入DeepSeek技术，并取得了显著成效。
邮储银行依托自有的“邮智”大模型，迅速集成了DeepSeek-V3和轻量级的DeepSeek-R1推理模型，在多模态、多任务处理方面展现出卓越能力。这些模型被应用于“小邮助手”中，通过深度分析等功能，精准识别用户需求，提供个性化服务方案，同时加快了任务响应速度，提升了用户体验。
江苏银行则利用“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功部署并微调了DeepSeek-VL2多模态模型及DeepSeek-R1推理模型。在合同质检工作中，引入DeepSeek技术的智能合同质检系统，能够快速扫描合同内容，准确找出风险点和错误，大幅提高了质检效率和准确性，降低了潜在风险。在托管资产估值对账环节，DeepSeek技术也实现了自动化处理，减少了人工误差，提高了业务处理速度。
北京银行与华为携手，全面启动“allinAI”战略，实现了DeepSeek全栈国产化在金融领域的应用。该应用已在多个业务场景中展开试点，包括AIB平台、京行研究、京行智库、客服助手等，显著提升了服务质量与效率。
除了DeepSeek，其他AI大模型也在银行业得到了广泛应用。工商银行通过大模型与大数据技术，打造了智能客服助手，不仅为客服人员提供客户背景信息，辅助解答疑问，还能精准总结客户诉求，降低远程银行高频场景客服通话时长，提升客服满意度。建设银行则提升了文生图功能，使营销内容更具吸引力，助力客户营销工作。浦发银行启动“爱客计划”，通过模型识别客户潜在需求，结合内外部数据构建模型，开展营销活动。中信银行结合AI大模型，对小信智能机器人进行迭代升级，提升了客户服务效能。
然而，AI大模型在银行业的应用也面临着诸多挑战。数据质量是首要问题。数据的准确性、完整性和一致性直接影响模型的性能和决策的准确性。许多银行尤其是中小银行，缺少足够的有效数据资产来支持AI大模型的需求。同时，数据隐私及安全问题也让银行难以将私有数据提供给大模型企业进行预训练与微调。中小银行在数字化转型过程中还受制于资源有限、技术力量薄弱等困境。
信息安全同样不容忽视。大模型在面向公众提供服务前，需依据国家网信部门的规定进行安全评估，并完成备案流程。在此基础上，还需借助金融科技创新监管工具进行测试，确保在风险可控的真实市场环境中打磨成熟后再正式对外提供服务。
尽管面临诸多挑战，但AI大模型无疑为银行业带来了智能化转型的新机遇。只要各银行积极应对挑战，充分发挥AI大模型的优势，并及早防范可能出现的问题，就能在金融智能化的浪潮中取得更大成就。
