今年春节，DeepSeek火爆全球，凭借高性能、开源的模型，DeepSeek在AI界与科技圈激起千层浪。在追求高效、精准决策的金融业，DeepSeek的融入也是恰逢其时，这位赛博同事上线后仅需一秒，就能生成一份专业且精准的理财方案，面对堆积如山的数据，也能迅速整合分析。作为更加聪明的AI大模型，DeepSeek是否将彻底重塑银行业的未来格局？又存在何种挑战？

赛博“上班搭子”强势出圈

“它真的能教会我在银行快速上手工作”“有一说一，真的太全面了”……这些满含感慨的话语，出自多位银行员工之口，而他们盛赞的，正是自己的赛博同事DeepSeek。在金融业务日益复杂、知识更新换代极为迅速的当下，这位特殊的同事正为银行从业者们提供着全方位、高效的支持。

郑阳（化名）是一名刚入职银行的新人，初来乍到，面对复杂的业务流程他感到有些不知所措，抱着试一试的心态，他决定向DeepSeek请教一些问题。在输入：“我是一名刚入职银行的新人，对业务还不太熟悉，该从哪里开始学习？”没过一会儿，DeepSeek便给出了详细的回复：“作为一名新入职的银行员工，首先要熟悉银行的基础业务，比如储蓄、贷款、信用卡等。你可以通过阅读银行内部的培训资料、参加线上课程来快速了解这些业务的基本概念和操作流程。同时，多向有经验的同事请教，主动参与实际业务操作，在实践中积累经验。”

看着DeepSeek给出的建议，郑阳不禁感慨道：“它真的能教会我在银行快速上手工作，之前我还一头雾水，现在有了明确的方向，DeepSeek太靠谱了。”

随着市场竞争的日益激烈，拉存款的难度越来越大，也有银行老员工坐不住了，向DeepSeek求助：“怎么提高拉存款的成功率？”同样，DeepSeek也给出了条理清晰的答案：“深入了解客户的需求和痛点，为他们提供个性化的金融解决方案。比如，对于企业客户，可以介绍银行的大额存单、结构性存款等产品，帮助他们实现资金的保值增值；对于个人客户，可以根据他们的年龄、收入、风险偏好等因素，推荐合适的产品。加强客户关系管理，定期回访客户，维护良好的客户关系。可以在客户生日、节假日等特殊日子送上祝福和小礼品，增加客户的黏性。”

借助DeepSeek解决工作难题的案例，在银行业中还有很多，从处理客户投诉这种让人头疼的“麻烦事”，到构思新产品这种需要脑洞大开的“烧脑活”，再到客户流失挽回，DeepSeek也能给出决策建议。北京商报记者注意到，在社交媒体上，不少银行员工也开始频繁在日常工作和交流中提及DeepSeek，无论是初入职场的新人，还是经验丰富的老员工，都对这款人工智能工具展现出浓厚的兴趣。

已有银行开始尝试应用

发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径，DeepSeek不仅“脑子快”，还擅长“个性化发挥”，作为超级AI助手，在应用DeepSeek大语言模型方面，已有银行进行尝试。

江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型。DeepSeek-VL2多模态模型，能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型，较单一领域模型部署节约了算力成本，为进一步解决金融领域复杂的多模态场景问题（如票据识别、合同解析等）提供了技术基础。而DeepSeek-R1模型，在模型规模和性能上具备显著优势，为处理复杂任务（如风险评估、投资分析）和生成高质量文本（如报告撰写、合规审查）提供更优解决方案。结合DeepSeek的模型特性，江苏银行“智慧小苏”实现了合同质检智能化、托管资产估值对账自动化的创新。

也有一些银行将DeepSeek的功能用在了营销过程中，“DeepSeek，你也太懂海安农商银行了吧！”在海安农商银行最近发布的一则文案中，该行就通过询问DeepSeek的方式向用户介绍了银行的具体情况，在文案中，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分析并做出总结。

从银行的角度而言，业内多认为DeepSeek最直接的应用场景将覆盖智能客服、客户需求挖掘、风险评估与管理等层面。一方面，DeepSeek具备强大的逻辑推理和自然语言处理能力，能使客服对话更自然、精准，更好地理解客户问题。另一方面，DeepSeek可以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，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依据。

谈及DeepSeek大语言模型的优势和创新点，中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平认为，DeepSeek利用了大规模的自然语言处理和深度学习技术，可以处理海量的文本数据，并进行自动化的分析处理，这大大提高了数据处理和分析的效率。其次，DeepSeek可以利用大规模的语料库进行训练，使其模型更加准确和高效，而且可以通过不断地优化和迭代来提高模型的性能。最后，DeepSeek可以利用大量的数据进行自主学习和自我优化，能够适应不同的数据环境和应用场景，这是传统银行数据处理和分析工具所无法比拟的。

从长远发展来看，林先平强调，DeepSeek等大语言模型的应用将重塑银行现有的业务流程和服务模式。

兼顾人机优势协同发展

从Transformer算法被提出，到ChatGPT的横空出世，大模型正逐渐成为各行业关注的焦点。金融业具备大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景，被视为大模型技术应用的最优行业之一。目前来看，银行大模型应用场景探索集中在对内、对客两方面。对内主要作为智能辅助工具帮助业务人员提升工作效率，例如，文本生成、信贷审批、投研服务、合规风控等，对客则主要用于智能交互。

从优化客户服务到革新风险管理，大模型在银行业的应用看似前景无限。然而，在实际落地过程中，数据安全、决策局限等一系列挑战也不容忽视。例如，大模型的运行依赖大量银行数据，包括客户个人信息、交易记录等敏感数据，一旦数据泄露将导致客户隐私曝光，引发信任危机；大模型虽能处理大量数据，但对复杂业务场景上下文理解有限，在处理复杂业务，如结构化融资、新兴金融衍生品交易时，人力的经验和判断力不可或缺。

“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。”在北京社科院副研究员王鹏看来，但银行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。一方面，要充分发挥DeepSeek等人工智能工具的优势，利用其强大的数据处理和分析能力，提高业务效率和准确性；另一方面，也要重视人类决策的独特价值，特别是在涉及复杂情感、伦理道德和创造性决策时，人类决策往往更具优势。

王鹏进一步指出，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，确保数据的准确性和完整性；同时，也要加强对DeepSeek模型的理解和解释，提高模型的可解释性和透明度；此外，还要不断根据市场变化调整DeepSeek的应用策略，确保其能够适应银行的实际业务需求。

林先平同样认为，在实际业务中合理平衡人工智能与人类决策的关系非常重要。人工智能可以帮助银行更高效、准确地处理大量的数据和业务操作；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。所以需要在技术发展和应用过程中始终注重对人类能力的评估与训练，从而适应和引导这些新兴技术的应用发展。此外，在使用DeepSeek的过程中也会面临一些挑战，例如模型准确性问题、数据处理和分析速度问题等。这些问题需要通过持续的技术改进和优化来解决。

展望DeepSeek在银行业的长期发展，林先平坦言，需要保持关注以下几个问题，大语言模型的发展需要持续的投入和更新，这需要银行有足够的资源和技术支持；大语言模型的应用可能会带来一些风险和挑战，比如数据隐私、信息安全等问题。因此需要建立完善的数据保护机制和管理规范。随着技术的发展和应用场景的不断拓展，银行需要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。

北京商报记者 宋亦桐