近日，大模帶國產大模型深度求索（DeepSeek）憑借卓越的型給行業性能表現，迅速贏得了金融機構的金融青睞，在金融業內掀起了一股應用人工智能的大模帶新熱潮。

　　金融機構紛紛接入DeepSeek，型給行業期望在實際業務中開拓新的金融增長點。截至目前，大模帶郵儲銀行、型給行業江蘇銀行等已完成對DeepSeek的金融本地化部署。以江蘇銀行為例，大模帶該行積極融入數字經濟的型給行業大潮，依托“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，金融成功部署并微調了DeepSeek-VL2多模態模型和輕量級的大模帶DeepSeek-R1推理模型。通過對海量金融數據的型給行業深度挖掘與分析，為業務發展注入新的金融動力。

　　與此同時，對數字技術較為敏感的消費金融行業也在加速擁抱DeepSeek，積極探索技術與業務深度融合的新路徑。中原消費金融首席信息官許志鋒表示，中原消金已依托自研的“元擎”智能化平臺引入DeepSeek-R1版本。通過動態適配智能質檢、意圖解析、交互式提示工程等場景，為用戶和員工提供了更加便捷的服務體驗，構建“人機共智”的新范式，顯著提升了工作效率和服務質量。

　　招聯首席信息官王耀南表示，DeepSeek-R1的深度思考模式能夠大大拓寬智能體的應用范圍。他認為，大模型對業務模式的重構是一個循序漸進的過程。DeepSeek-R1的引入不僅有利於復雜推理場景下的人工智能技術應用，還可以作為招聯自研模型的“自構建數據”引擎，結合高質量的數據帶來更加優異的推理效果，為金融機構帶來更多應用機會。

　　DeepSeek的低成本、高性能、開源化服務模式有望解決金融行業在應用傳統AI大模型過程中的諸多痛點。中國銀行研究院研究員劉晨表示，DeepSeek極大降低了AI大模型的應用門檻，有望重塑金融行業的科技發展生態。其開源模式允許金融部門根據業務需求靈活調用和部署不同參數、功能的模型。大型金融機構可以在前期數據積累、自研大模型等基礎上，結合業務場景特性調用DeepSeek模型，推動業務價值鏈向高端延伸﹔而中小金融機構則可以通過部分環節的本地化部署加快入局步伐。

　　在運用DeepSeek等大模型過程中，數據安全性成為金融機構必須解決的問題。北京市互聯網金融行業協會黨委書記兼會長許澤瑋表示，由於DeepSeek是開源模型，金融機構需要確保其本地化部署的安全性，防止數據泄露和合規風險。金融領域涉及大量敏感數據，大模型在用戶交互過程中可能提取敏感信息，帶來客戶隱私泄露風險。

　　因此，對金融機構而言，運用DeepSeek必須確保金融數據的應用安全和合規性。劉晨建議，要完善法律法規，盡快優化相關政策制度，形成監管合力，嚴防惡意篡改模型和滲入有害數據等行為。同時，金融機構還應強化過程監督，確保大模型落地和應用的整體安全。此外，還要提前做好人才儲備，為未來的AI浪潮做好準備。

　　當前，發展數字經濟和數字金融已成為推動銀行業數字化轉型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。隨著大模型時代的來臨，金融機構將面臨經營管理和流程調整。其中，平衡好信貸業務和風險管理尤為重要。

　　專家表示，目前來看，金融機構利用大模型技術有助於加快推動個性化投資建議、定制化營銷方案和智能投顧服務等創新產品和服務的發展。通過深入分析客戶數據，洞察客戶需求和偏好，提供更具針對性的產品和服務。在風險管理方面，AI大模型能夠實時分析海量交易數據和輿情數據，挖掘潛在的異常交易行為，從而有效識別欺詐風險。鼓勵金融機構結合發展戰略梳理需求，探索大模型與業務融合的前提條件，優先落地業務價值高、風險可控的場景，并建立大模型應用成熟度與風險等級的評測機制，制定相關準入條件。（記者 王寶會）

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