银行人的“新同事”，DeepSeek进军银行界将带来何种变革？
国产AI大模型DeepSeek持续火爆，英伟达、阿里云、华为云、腾讯云、百度云等相继宣布上线DeepSeek大模型。当前，做好数字金融大文章、推进数字化转型已成为银行业的共识。在近两年的财报中，有多家上市银行针对人工智能大模型的发展表达了积极态度，并披露了发展人工智能大模型的规划或进展。银行业也开始积极探索AI应用。无论是普惠金融、风控、客户营销、支付，还是函证、跨境金融、票据融资、供应链金融等场景，都能看到AI大模型的身影。
中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》指出，金融与人工智能有天然的契合点，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当前AI大模型正推进我国银行业服务、营销、产品等领域的全 面革新，催化“未来银行”加速到来。
据公众号“苏银数字金融”披露的消息，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，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中。通过自然语言处理和图像识别技术，该模型可自动解析合同文本与附件中的图表、签章信息，识别条款风险点与合规漏洞。据测算，这一应用将合同审核效率提升300%，错误率降低至0.5%以下。而轻量级DeepSeek-R1模型则应用于自动化估值对账系统，通过实时分析市场数据与交易记录，实现资产估值的动态校准，将原本需要4小时的人工核对流程压缩至15分钟内完成。实现金融语义理解准确率与业务效率双突破，为业务发展注入强劲动力。
如此聪慧的DeepSeek，还能为银行人做点什么呢？
（以下内容来自与DeepSeek的对话整理）
在客户服务与支持方面，DeepSeek表示通过自然语言处理（NLP）技术，可以帮助银行搭建智能客服系统，自动回答客户的常见问题，如账户查询、转账操作、信用卡还款等，减少人工客服的压力。根据客户的交易历史和行为数据，可以帮助银行向客户推 荐合适的金融产品，如贷款、理财、保险等，提升客户满意度和转化率。 在数据分析与决策支持方面，DeepSeek表示通过大数据分析，可以帮助银行深入了解客户的消费习惯、投资偏好等，为产品设计和营销策略提供数据支持。在贷款审批过程中，可以帮助银行评估借款人的信用风险，提供更精 准的信用评分模型。 在技术支持与创新方面，DeepSeek表示可以帮助银行探索区块链技术在支付、清算等领域的应用，或研究数字货币的发行与管理。协助银行开发基于AI的创新产品，如智能投顾、语音银行等，提升银行的科技竞争力。 在客户体验优化方面，DeepSeek表示可以帮助银行开发语音助手功能，让客户通过语音完成转账、查询等操作，提升用户体验。帮助银行设计智能网点解决方案，通过人脸识别、智能柜台等技术提升网点服务效率。 在绿色金融与可持续发展方面，DeepSeek表示可以帮助银行分析企业的环境、社会和治理（ESG）数据，支持绿色金融产品的开发。帮助银行计算客户的碳足迹，提供绿色贷款或投资建议。
当然，DeepSeek要在银行全 面铺开，还面临着不少挑战。数据安全就是重中之重，怎么实现数据脱敏，让DeepSeek既能训练又不泄露数据，是个亟待解决的问题。合规与监管也不容忽视，DeepSeek的数据训练细节还不够透明，银行采用前得进行严格的安全审查，确保符合金融监管要求。
不过总的来说，DeepSeek的出现，确实为银行业的数字化转型带来了新契机。它就像一把双刃剑，既有强大的技术优势，能给银行带来效率和创新的提升，又伴随着各种风险和挑战。
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