DeepSeek赋能，中小银行拼技术的机会来了？_风闻

春节期间，国产大模型DeepSeek的横空出世，为科技圈投下了一枚“深水炸弹”。

这也在拥有海量数据和丰富场景的金融业特别是银行业掀起了波澜。不少银行率先“吃螃蟹”，将DeepSeek大模型布局到智能合同管理、智能风控、资产托管与估值对账、客服助手等多个应用场景中。

值得一提的是，此前，限于成本过高和技术水平，开发大模型往往是大行的“专利”。而DeepSeek这一开源、低成本、高性能的AI工具，似乎让中小银行在弥合与大行的研发差距，并进一步更好地赋能自身业务的发展中，看到了机会。

01 多家银行拥抱DeepSeek赋能

忽如一夜春风来，千树万树梨花开。

在DeepSeek上线短短几天就重创美国股市之后，众多科技巨头却开启“真香”策略，包括NVIDIA、AMD、微软、亚马逊网络服务（AWS）、英特尔等，不约而同地宣布支持DeepSeek模型服务。

国内也不例外，天眼查显示，华为云、腾讯云、天翼云、阿里云、百度智能云、火山引擎等领先的云计算公司也纷纷宣布上线DeepSeek接口。

作为数据密集型的银行业，此前就是大模型落地的优先行业，如今DeepSeek出现，诸多银行也纷纷加码赋能。

2月11日，据腾讯云智能公众号，重庆农村商业银行2月10日宣布借助腾讯云大模型知识引擎的能力，该行已经在企业微信上线基于DeepSeek模型的智能助手应用“AI小渝”。这也是首家通过知识引擎构建基于DeepSeek的联网应用的金融机构。

“AI小渝”智能助手应用将为该行1.5万名员工提供更高效、便捷、智能的工作支持。而利用DeepSeek，重庆农商行还将在智能风控、场景金融和数据决策领域实现突破。

更早传出部署DeepSeek的是江苏银行。

据公众号“江苏金融科技”2月5日发布的消息，江苏银行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，通过对海量金融数据的挖掘与分析，重塑金融服务模式，实现金融语义理解准确率与业务效率双突破。

该公众号还介绍，江苏银行于2023年研究并开发出大语言模型服务平台“智慧小苏”，此次通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏”在复杂多模态、多任务场景处理能力、算力节约、效能等方面得到进一步提升。

同在江苏的海安农商银行则利用DeepSeek来了一场营销秀。在该行发布的《DeepSeek，你也太懂海安农商银行了吧！》的文章中，该行通过询问 DeepSeek的方式向用户介绍银行的情况，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。

还有苏商银行，目前，该行已开始应用应用DeepSeek VL2多模态模型处理非标材料，如表格、影像资料、文档图片等识别，提升信贷材料综合识别准确率至97%，并将DeepSeek R1推理模型集成到自主研发的“开发助手”，使核心系统迭代周期缩短30%。此外，苏商银行将DeepSeek的蒸馏技术应用于信贷风控、反欺诈等20多个场景，使尽调报告生成效率提升40%，欺诈风险标签准确率提升35%。

北京银行则携手华为，在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中进行试点应用。

柒财经还了解到，还有很多中小银行正悄悄部署DeepSeek或利用DeepSeek开发自己的大模型。

02 中小银行或迎来新机遇

实际上，在Chatgpt出现后，过去一年多的时间里，以国有大行、股份制银行为代表的金融机构，通过自主建设或联合共建的方式，挖掘大模型在众多业务场景中的应用潜力。尤其是在智能客服、智能投顾、数字员工、风险管理、合规审查以及反欺诈等方面展开深入实践，探索范围覆盖了银行的前中后台各个环节。

那为何越来越多的银行正纷纷上马DeepSeek？

一方面，这是因为DeepSeek性价比更高。过去，银行自研大模型需斥巨资购买GPU设备，单次训练费用动辄数百万元。而DeepSeek通过算法优化，在保持高性能的同时将训练成本压缩至传统模型的十分之一。

另一方面，不同于通用大模型的“广而不精”，DeepSeek通过混合专家（MoE）架构实现垂直突破。例如在智能合同质检场景，其多模态模型能同时解析文本、印章、签名，规避了单一模态模型的误判风险。

更重要的是，银行可以基于DeepSeek的开源框架二次开发，快速上线反欺诈、资产估值等定制化应用，研发周期大幅缩短，这种“乐高式”创新大幅降低了技术门槛。

这样的条件下，也有望推动AI应用下沉，实现AI普惠。大型银行如工行、建行等继续加码自研模型，中小银行则由依赖外部大模型服务商转向“开源+微调”模式，或者组建“AI”联盟，共享DeepSeek衍生模型。这将缩小中小银行与大行之间的技术差距，改写“大行通吃”的AI竞争规则，实现同台竞技。

另外，在数字化转型的进程中特别是金融大模型部署，让不少银行不仅改变了业务流程，更催化了其组织形态的深层变革，打破了传统部门壁垒，在人力上进一步提升了效率。那DeepSeek的出现将会进一步催化这一变革。

尽管DeepSeek带来曙光，但目前来看仍跳脱不出大模型面临的共性问题，即数据安全、隐私泄露、合规挑战等风险。正如招联首席研究员董希淼所表示的，“如何平衡技术进步与风险防控，已成为金融机构在运用人工智能技术过程中不得不正视的关键议题。”

浙商证券报告还显示，尽管DeepSeek推理能力已达国际一线水平，但模型幻觉问题仍未完全解决。

但可预见的是，在技术狂飙的时代，随着数据利用安全性需求的改善，真正触及银行业核心业务的大模型应用将逐步实现。

银行业“快而精准”的AI竞技，已然由DeepSeek开启。