中小银行能否借力DeepSeek加速转型

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。

近日，随着国产大模型Deep-Seek以极低算力成本实现了卓越的性能表现后，部分银行已着手对DeepSeek进行微调，将通用模型与银行业的特定业务场景进行优化适配。例如，江苏银行（600919.SH）表示已经本地化部署DeepSeek的两个模型；渝农商行（601077.SH）表示已实现DeepSeekR1模型（671B）私有化部署，并在两个应用场景中开始进行测试。

中泰证券银行业分析师XXX对《中国经营报》记者指出，DeepSeek模型在银行业务中的应用具有广泛的想象空间，其核心能力如自然语言处理、数据分析、模式识别、预测建模等，可以帮助银行在风险管理、财富管理、运营优化等多个领域实现智能化升级。

加速本地化部署

DeepSeek近期发布V3和R1模型后，银行机构对该模型的本地化部署开始加速。

江苏银行表示，已经本地化部署DeepSeek的两个模型，分别为用来做智能合同质检的DeepSeek-VL2多模态模型和用于自动化估值和对账的DeepSeek-R1推理模型。渝农商行表示，实现DeepSeekR1模型（671B）的私有化部署，并迅速进入智能知识检索和编码辅助两个应用场景的测试阶段。北京银行（601169.SH）也公开表示全面启动“allinAI”战略，携手华为实现DeepSeek全栈国产化金融应用。

除目前银行已经落地的场景应用之外，部分银行也对未来的应用场景有所展望。

渝农商行指出，未来将率先应用DeepSeek技术在以下领域实现突破：在智能风控领域，利用Deep-Seek的实时联网搜索与RAG能力，动态识别欺诈行为，提升风险预警的精准度；在场景金融领域，构建分钟级响应的智能客服系统，结合知识库实现个性化财富管理建议；在数据决策领域，通过大模型挖掘行内金融数据的价值，优化信贷评估与市场策略。

北京佳杰云星数据科技有限公司总经理娄翔对记者表示：“目前DeepSeek在机构中本地化部署面临最大的挑战是，低成本的大模型如何与具体应用场景结合起来发挥AI的作用进而提升业务效率，这还需要时间去探索。”

对于银行机构哪些业务场景更适合本地化部署DeepSeek大语言模型这一问题，XXX表示，在风险管理方面，可以处理更多非结构化数据，如客户的消费记录、社交媒体数据，构建更细颗粒度的信用模型实现动态信用评分，尤其适用于缺乏信贷历史的年轻客户或小微企业。还可以实时监控借款人行为，提前预警潜在违约风险并推荐应对策略贷后风险。在智能投顾和财富管理方面，可以快速解析相关新闻及文件，生成实时市场趋势报告辅助决策以及为客户提供适应资产配置建议。在运营优化方面，可以实现文档自动化处理、分析内部系统日志，识别业务流程瓶颈，如信用卡审批流程中重复的合规检查，提出自动化改进方案。

中部地区某农商行科技业务负责人也指出，自ChatGPT推出后，各家银行已开始进行针对大模型落地场景进行研究，目前的落地场景研究主要围绕提升行内的办公效率，对客使用方面还在进一步探索中。

在银行积极拥抱并使用创新的AI技术的同时，越来越多的人也注意到技术更新迭代带来的风险。

XXX指出，首先是数据安全与隐私泄露风险。应用大模型会用到银行内部数据，包括客户个人信息、财务数据等敏感信息，模型训练和应用过程中若数据使用存在漏洞，可能导致隐私泄露。银行需要通过本地化部署、数据加密、访问控制及匿名化处理等技术手段，