DeepSeek：银行业AI应用的“避坑指南”与落地实践
来源 | 金融科技研究
来源 | 帆软软件金融咨询总监 张鲲
DeepSeek缘何爆火？ AI技术，尤其是大语言模型（LLM），正深刻变革银行业的运营方式和业务流程。在众多模型中，DeepSeek的迅速走红，主要得益于其在低成本与高性能之间找到了较好的平衡。 一方面，DeepSeek训练成本和推理成本较低，显著减少银行等应用方的算力投入，使得企业能够以较低的资金门槛享受高性能AI带来的智能化提升，同时，海量中文语料的训练，使得DeepSeek在中文输出上更有优势；另一方面，DeepSeek拥有良好的开源生态，提供不同规模的开源模型，支持本地部署，并允许企业根据自身需求进行功能扩展和模型迭代，从而更灵活地适应业务需求。这种低成本、高性能、强适配性的特性，使其在金融行业的落地应用中具有显著优势。 银行在应用AI技术时可能存在的误区 尽管AI技术正在快速渗透银行业，但行业在应用AI时仍可能存在认知误区，主要体现在以下几方面： 应用时机上，未能充分考虑实际需求。部分银行在看到行业内其他机构应用AI后，便急于跟进，即便当前业务需求并不迫切，也会优先启动相关项目。虽然单个项目成本可能不高，但可能会占用原本用于紧急项目的资源和排期，从而影响更重要的业务发展。 前期准备上，忽视自身业务与数据基础：在引入AI时，部分银行简单模仿行业内已有的应用场景，而未充分考虑自身数据质量、业务流程的特殊性及一线实际需求。这种做法可能导致AI应用难以真 正发挥作用。 应用目的上，未能充分聚焦自身痛点问题。部分银行在推进AI项目时，过于关注行业趋势和竞争对手的技术应用，而忽略自身的实际问题。例如，过于关心AI领域的“行业地位”或“创新亮点”，却未解决内部仍依赖手工报表、数据质量管理、监管报送等基础问题。 推进过程中，未能实现业务与科技的深度融合。科技创新与业务需求脱节，导致管理层追求“技术创新亮点”，但基层仍停留在基础数字化建设不足的困境中，疲于提升基础数据质量和完成手工报表。 银行业部署并应用DeepSeek的 具体场景与推 荐路径 （一）内容采集与生成 在银行业中，DeepSeek等大模型的部署可优化内容采集与生成，提升数据筛选、查询及大规模数据处理能力。例如，自动化尽调报告生成可减少人工成本，并提高信息收集和数据处理的效率。同时，可支持合规审查，如自动核查新监管政策对既有合同的影响，确保各类合同文本、协议等合法合规。此外，结合外部数据和银行内部数据，可实现舆情监控、企业风控和早期预警机制。例如，针对C端，通过AI排查客户投诉趋势，针对B端，监控工商信息识别企业法人变更等潜在风险，提高风控能力。不过，由于推理模型的深度思考，应用中针对包含数据类的AI生成文本，需特别关注幻觉问题。 建议通过公有云版模型提炼海量公开数据，并将其整合至本地私有模型，以保证数据安全与敏感性。 图1 （二）知识库 银行业可基于DeepSeek等大模型构建企业级或部门级知识库，实现高 效知识管理与智能问答。通过本地部署，将银行内部材料输入模型，提升信息查询和知识应用的便捷性。知识库可从算法层面结合银行业务需求，实现智能化信息检索与辅助决策。此外，模型参数规模选择至关重要，需依据GPU显存需求进行适配。当前开源模型的迭代速度 极 快，银行业应密切关注zui 新 技 术进展，选择适合自身计算资源与业务需求的版本，以提高知识库的智能化程度和实时性。 （三）ChatBI：智能化数据分析与决策引擎 ChatBI是一种基于自然语言处理（NLP）技术的智能分析工具，其核心在于将自然语言转换为DSL（领域特定语言），直接调用BI（商业智能）底层能力生成图表。这一方式相比传统的“自然语言到SQL”转换，能够有效避免SQL语法错误，提高查询的准确性与效率。ChatBI技术的探索早在2015年前便已启动，至今已迭代多轮，要了解ChatBI在银行业如何应用，我们还需要回顾BI产品本身的应用场景。 从BI本身的应用层次上来说，可按照功能划分为四个层次：统计型、归因型、预测型和决策型。统计型主要用于数据展现和问题识别，归因型用于分析问题成因，预测型广泛应用于风控和营销领域，而决策型则进一步将数据分析结果转化为具体的业务行动。 1.统计型与归因型应用举例 统计型应用：ChatBI在统计型分析中，通过模糊匹配和语义词表实现用户输入的标准化处理，同时引导用户优化分析思路，使数据展现更加直观高 效。此外，ChatBI支持用户在生成图表后，进一步调整指标、维度和过滤条件，并提供异常检测与推 荐问法等功能，优化数据分析体验。例如，用户可以查询某季度贷款发放情况，并通过交互式调整筛选条件，快速获取不同维度的数据表现。 针对用户提问的自然语言清晰程度，可以分为语义清晰的问题，和语义模糊的问题，这两类问题需要应用不同的策略，前者直接使用规则模型匹配相关指标和维度，后者则利用大模型的能力进行标准化。 图2 归因型应用：归因型分析采用维度归因和指标树归因两种方式，深入挖掘问题成因。维度归因通过排序不同维度的贡献值，找出zui关键的影响因素，而指标价值数归因则分析各个过程指标间的关联关系，定位问题根源。例如，在分析信用卡透支余额下降的原因时，可首先观察卡数量和户均余额的变化，再结合申请量、通 过 率、渠道等过程指标，精 准定位影响因素，为业务优化提供依据。 图3 2.AI赋能ChatBI：提升智能分析能力 AI的发展为ChatBI带来了深度赋能，使其在数据分析与业务决策中发挥更大价值。首先，注意力机制使得大模型可以预测下一个token，而指标价值树通过训练，也能使AI能够自动学习各指标之间的关系，提高数据分析的智能化程度。例如，在分析透支余额变化时，AI可以建议用户关注相关变量，如卡数量、户均余额等，从而优化分析路径。其次，AI具备业务知识继承能力，能够模拟资 深业务人员的分析逻辑，使数据解读更加精 准和高 效。例如，在风控场景中，AI可借助历史经验识别潜在风险点，为银行提供更具针对性的应对方案。此外，AI还能够优化查询语义解析，提高ChatBI对复杂查询需求的理解能力，使用户能够通过更自然的方式与系统交互。 图4 潜在挑战 在银行业应用AI技术时，幻觉问题和数据隐私问题是两大核心挑战。幻觉问题指AI生成的文本可能在财务数据、政策解读等关键信息上出现错误或虚假信息，若未经严格核查，可能误导业务决策，甚至带来合规风险。因此，银行在使用AI时，必 须建立严格的验证机制，确保AI输出的内容来源可追溯、准确可靠。数据隐私问题则涉及银行的本地数据安全和外部数据交互的合规性。一个有效的策略是部署双层AI架构（见图3）：外部AI模型用于对接行业政策、监管规定、工商数据等公开信息，内部AI模型则专注于银行自有数据，包括客观数据（交易记录）、主观数据（业务经验）和流程数据（审批流程），以及通过专线或API购买的商业数据。通过这种方式，银行可在确保数据安全的同时，合理利用外部信息，提升AI模型的适用性和精 准度，有效平衡隐私保护与智能化应用。 综上，银行在应用DeepSeek等AI技术时，应充分评估其适用场景，与自身业务需求深度结合，并在落地过程中兼顾技术创新与传统方法的协同，以实现AI的zui大价值。 ---- 公司金融顾问(Corporate Finance Consultant Certificate，简称CFC)国际金融认证知识体系旨在帮助企业站在公司金融视角，了解国内和国际的风险管理标准，树立企业全 面风险管理框架，培训认证体系同样适用于有志于在商业银行、证券、保险、信托、第三方理财等各类金融机构从事对公业务，以及为企业提供投融资等金融顾问服务的从业人员，是率先与国际先进金融体系接轨的金融资格认证知识体系，也是基于《公司金融顾问》金融行业标准研发的新职业认证体系。公司金融顾问是国家认可的金融行业新职业，旨在培养既熟悉国际市场规则，又能把握国内公司金融业务特质的综合金融服务人才。