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2025年1月，人工智能公司深度求索（DeepSeek）發(fā)布推理模型DeepSeek-R1，因其高性能和開源的特性迅速掀起新一輪對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)注?！督鹑跁r報》記者了解到，DeepSeek已迅速接入銀行業(yè)，并帶來效率的提升。

在2024年業(yè)績發(fā)布會上，多家商業(yè)銀行談及已完成DeepSeek大模型在行內(nèi)的部署運行，在智慧辦公、智慧營銷等領(lǐng)域進行應(yīng)用，并取得了良好的效果。

“當前，以DeepSeek為代表的人工智能大模型持續(xù)賦能銀行等金融相關(guān)領(lǐng)域，有望為金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵助力。”中國銀行研究院研究員劉晨表示。在大力發(fā)展數(shù)字金融的背景下，以人工智能為代表的科技力量，正推動銀行業(yè)加速變革。

商業(yè)銀行迅速引入DeepSeek

國產(chǎn)大模型DeepSeek代表的人工智能技術(shù)正在銀行業(yè)掀起一場效率與體驗的變革。

業(yè)績發(fā)布會上，當被問及“人工智能模型”部署時，工商銀行副行長張守川告訴記者，近期工行已率先完成DeepSeek大模型私有化部署，并接入工行自己的“工銀智涌”大模型矩陣體系，進一步豐富了工行的新質(zhì)生產(chǎn)力版圖。

農(nóng)行也在積極跟進。據(jù)農(nóng)業(yè)銀行行長王志恒介紹，該行已完成DeepSeek全系列大模型在行內(nèi)的部署運行，并在智慧辦公、智慧營銷等多個領(lǐng)域進行了深入應(yīng)用，目前取得了良好效果。

“中國銀行完成DeepSeek-R1模型的內(nèi)部部署，并且用中國銀行的數(shù)據(jù)進行推理和調(diào)優(yōu)。”中國銀行副行長蔡釗表示，該模型已向行內(nèi)員工開放，進行場景探索，并深入推進其在營銷助手、遠程銀行、授信報告生成等場景的應(yīng)用。

建行也在2月份對該模型在生產(chǎn)環(huán)境方面進行私有化部署。“截至目前，建行金融大模型應(yīng)用已經(jīng)覆蓋全集團一半以上員工、46個業(yè)務(wù)領(lǐng)域、200多個場景，大幅提高了員工的工作效率和工作質(zhì)量，并且能夠有效控制部分領(lǐng)域的風險。”建設(shè)銀行首席信息官金磐石表示。郵儲銀行自有大模型“郵智”通過引入并應(yīng)用DeepSeek能力，在復(fù)雜多模態(tài)、多任務(wù)處理、算力節(jié)約、效能提升等方面得到進一步增強。

國有大行積極推進，股份制銀行和城商行也在加速引入DeepSeek。“招行非常重視大模型。R1和V3兩個模型推出不久，就在招行私有云上實現(xiàn)了全尺寸模型的部署，并且構(gòu)建了對模型的后訓練能力，可以針對金融場景特殊需求，對模型進行微調(diào)。”招商銀行首席信息官周天虹表示。

目前，浦發(fā)銀行、平安銀行、北京銀行、江蘇銀行等均已宣布引入DeepSeek大模型并探索開展相關(guān)應(yīng)用。據(jù)了解，這些應(yīng)用場景包含營銷領(lǐng)域的智慧員工、客戶經(jīng)營管理領(lǐng)域的工單生成、信用風險管理領(lǐng)域的客戶調(diào)查報告自動生成、支付結(jié)算領(lǐng)域的報文智能翻譯、IT研發(fā)領(lǐng)域的代碼檢查等。尤其是在數(shù)字化營銷和數(shù)字化風控領(lǐng)域，正通過數(shù)據(jù)分析、決策支持等加速實現(xiàn)效率釋放與創(chuàng)新突破。

模型應(yīng)用帶來效率顯著提升

事實上，以銀行為代表的金融行業(yè)一直被視為最適合大模型應(yīng)用的領(lǐng)域之一。尤其是商業(yè)銀行擁有大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源，其多元化業(yè)務(wù)也為DeepSeek等模型賦能提供了豐富場景。近年來，銀行業(yè)對金融大模型的探索與應(yīng)用已頗有進展。

“2024年，工商銀行人工智能替代的工作量已經(jīng)超過4.2萬人/年。”張守川表示，工商銀行正推動人工智能大模型規(guī)?；瘧?yīng)用，已實現(xiàn)大模型在行業(yè)20多個主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域規(guī)?；瘧?yīng)用，落地場景超過200個。交通銀行構(gòu)建了千億級金融大模型算法矩陣，完成了大小模型場景建設(shè)超過100個，全年釋放勞動力超過1000人。周天虹介紹稱，2024年，招行通過大模型應(yīng)用創(chuàng)造的生產(chǎn)力相當于超5000人的全職人力，已經(jīng)形成了有規(guī)模的力量。

“生成式AI大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用場景可以貫穿前、中、后臺各個環(huán)節(jié)，規(guī)?；瘧?yīng)用有望帶來可觀的降本增效收益。”劉晨表示。據(jù)他觀察，DeepSeek通過應(yīng)用于精準營銷、理財顧問、貸前風控、信用評估等核心領(lǐng)域，帶動銀行各類業(yè)務(wù)效率明顯提升。

例如，工行在結(jié)算金融領(lǐng)域引入AI顧問，客戶咨詢響應(yīng)時間節(jié)省79%。招行研發(fā)的大模型助手通過輔助客戶經(jīng)理編寫盡調(diào)報告、輔助貸款審批等，將每筆貸款的處理時效提升54%。郵儲銀行通過智能“小郵助手”賦能營銷、運營、風控、辦公等環(huán)節(jié)，使業(yè)務(wù)辦理時長縮短約20%。

在風控領(lǐng)域，AI技術(shù)的賦能效果十分明顯。“例如，在授信審批領(lǐng)域，金融大模型可以根據(jù)預(yù)設(shè)的財會專家思維鏈，對公司客戶的財務(wù)狀況進行分析，自動生成全面、高質(zhì)量的財務(wù)分析報告，助力客戶經(jīng)理更加專業(yè)地進行財務(wù)分析，使這項工作從過去的數(shù)小時甚至數(shù)天，壓縮到分鐘級別。”金磐石表示。

據(jù)平安銀行黨委書記、行長冀光恒介紹，該行利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)構(gòu)建智能風控模型，并實時檢測可疑交易，識別潛在的欺詐行為。當前，平安銀行零售AI風險平臺日均處理信貸審批業(yè)務(wù)400萬次，自動化審批率達到91%以上，反欺詐準確率達到99%。

可以預(yù)見的是，隨著商業(yè)銀行對金融大模型、GPU新型算力等投入增加，金融大模型能力正在快速迭代，在業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用效果也將隨之得到快速提升。

機遇與挑戰(zhàn) 審慎與平衡

在業(yè)內(nèi)人士看來，銀行業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用正在步入全面賦能的新周期。尤其是DeepSeek模型低成本、高性能、開源化的特點，符合“輕量化+垂直化+開放協(xié)同”的行業(yè)探索路徑。

“DeepSeek大幅降低了AI大模型的應(yīng)用門檻。中小銀行可以選擇與金融科技服務(wù)商合作，通過接入DeepSeek開源大模型，運用混合專家系統(tǒng)等降低算力消耗，從而減少研發(fā)成本、突破技術(shù)門檻，并借助二次開發(fā)對接業(yè)務(wù)場景需求，縮小與大行數(shù)字服務(wù)能力的差距。”劉晨表示。更為重要的是，DeepSeek的開源模式允許金融部門根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活調(diào)用和部署不同參數(shù)、功能的模型，使得大型金融機構(gòu)可以在前期基礎(chǔ)上推動業(yè)務(wù)價值鏈向高端延伸；中小金融機構(gòu)可以加快入局，有助于推動AI技術(shù)普惠化，助力商業(yè)銀行降低金融科技成本。

人工智能技術(shù)在推動科技生態(tài)協(xié)同發(fā)展方面也大有助益。當前，已有多家銀行與科技企業(yè)共建聯(lián)合實驗室，加快推動技術(shù)落地應(yīng)用。

值得關(guān)注的是，在追求效率提升的同時，AI的局限性也不容忽視。當前，AI幻覺、數(shù)據(jù)隱私、模型不可解釋性等難題仍擺在面前，銀行在構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進程中，也面臨著資源投入、技術(shù)適配、人才、監(jiān)管等多方面的挑戰(zhàn)。

從暢想到落地，仍然需要小步快走。“實事求是地說，考慮到當前人工智能在應(yīng)用上還存在一些不確定性，甚至可能會存在一些AI幻覺，所以我們的基本策略是先對內(nèi)、后對外，先局部、后整體，把降成本和控風險作為優(yōu)先考慮的事項。”交通銀行副行長錢斌表示。

商業(yè)銀行對AI平臺的應(yīng)用普遍按照“先內(nèi)后外”策略，在確保安全的前提下，加強開放合作，逐步推動人工智能在金融業(yè)的深度應(yīng)用。

“作為重要的戰(zhàn)略方向，建設(shè)銀行會本著積極、穩(wěn)慎的原則持續(xù)推進金融大模型的建設(shè)與應(yīng)用。”金磐石表示。建行高度重視大模型技術(shù)的安全合規(guī)與價值對齊，遵循嚴格的安全規(guī)范和科技倫理標準，通過強化學習、檢索增強和敏感詞過濾機制，確保大模型生成內(nèi)容可控、可信，通過集成向量知識庫、內(nèi)外部可信搜索等方式最大限度減少大模型“幻覺”等問題。

對銀行的考驗或許在于，既要在技術(shù)探索與安全保障間找到平衡，也要在AI熱潮中保持定力，依據(jù)自身特點對AI布局作出冷靜判斷。