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证券时报记者 谢忠翔 刘筱攸
引入DeepSeek到大模型矩(ju)阵的银(yin)行数量在增多。除工(gong)行、邮储、建行、招行、浦发等大中型银(yin)行外，部(bu)分地方中小银(yin)行与银(yin)行也在加速部(bu)署(shu)DeepSeek大模型，推动在智能客服、业务流程优化、智能风控等场景的应用。此外，银(yin)行理(li)财领域(yu)也有机(ji)构宣布接入DeepSeek大模型并完成部(bu)署(shu)。
多位受访业内人(ren)士认为，当前大模型在金融业务场景的应用正由浅入深推进。金融机(ji)构探索AI大模型应用时，一般遵循 “由内而外” 的原则，先提升内部(bu)工(gong)作(zuo)效率，再拓展到对外客户服务。研(yan)究(jiu)人(ren)士建议，中小银(yin)行在应用DeepSeek等大模型时，需从(cong)战略、技术、人(ren)才(cai)等多方面完善配套。
银(yin)行丰富大模型矩(ju)阵
近一段时间以(yi)来，DeepSeek席卷。以(yi)国有大行为例，证券时报记者近日从(cong)()获悉，该行已引入DeepSeek模型并定制化训练，推进生成式人(ren)工(gong)智能在全集团的体系化应用，或将(jiang)集成AI工(gong)具供下属机(ji)构使用。
除了建行，工(gong)行近日宣称，该行基于自主研(yan)发、全栈自主可控的大模型平台“工(gong)银(yin)智涌”，在同业中率先引入DeepSeek系列(lie)开源大模型底座，并面向全行开放使用。该行在重点领域(yu)率先试点，构建财报分析助手、AI财富管家等10余(yu)个典型场景。
上述大型银(yin)行对DeepSeek模型的布局模式，共性是基于自主研(yan)发、全栈自主可控的大模型平台基础引入并部(bu)署(shu)，相当于对已有大模型矩(ju)阵的丰富。而一些中小银(yin)行则受益(yi)于开源模型，自主搭建例如办公助手等多场景应用，面向员工(gong)体验；而一些银(yin)行则更深度探索内部(bu)知识库搭建、研(yan)发提效，甚至(zhi)信贷风控模型。
记者了解到，新网银(yin)行作(zuo)为一家互联网银(yin)行，早在2024年5月就在系统研(yan)发场景中应用了DeepSeek大模型。新网银(yin)行副行长(chang)兼首席信息官李秀(xiu)生近日表示：“随着技术的不(bu)断进步(bu)和成本的进一步(bu)降低(di)，大模型将(jiang)不(bu)再是大银(yin)行的专属奢侈品，而是能够(gou)广(guang)泛应用于中小银(yin)行等金融机(ji)构中。”此外，李秀(xiu)生还介绍(shao)，新网银(yin)行已在客服领域(yu)应用大模型，替代了部(bu)分人(ren)工(gong)客服，并且正在营(ying)销、贷后管理(li)等领域(yu)尝试大模型的应用。
理(li)财公司“闻风而动”
除了在银(yin)行、证券、基金、、消费金融等金融领域(yu)得到应用外，银(yin)行理(li)财公司目前也已实质性地推进对DeepSeek大模型的应用。
记者获悉，建行旗下建信理(li)财已开始(shi)研(yan)究(jiu)DeepSeek在理(li)财业务部(bu)分场景的应用。此外，近期(qi)光大理(li)财表示，在风险中台完成了对DeepSeek蒸馏模型的本地化部(bu)署(shu)。
光大理(li)财表示，经过数轮实践应用检验，发现DeepSeek蒸馏模型在合(he)同信息比对、决议信息校验等方面展现出了强大的智能检索、校验能力，提升了审核人(ren)员的信息识别和数据比对效率。该公司称，后续将(jiang)进一步(bu)推进DeepSeek全尺寸模型的部(bu)署(shu)，探索其在内容比对、信息披(pi)露、行业研(yan)究(jiu)等多个关键业务场景中的创新应用。
还有一些理(li)财公司虽未(wei)正式引入 DeepSeek 大模型基座，但宣称DeepSeek使其重新审视中国资(zi)产的战略价值。中邮理(li)财、招银(yin)理(li)财、兴(xing)银(yin)理(li)财、渤银(yin)理(li)财等多家机(ji)构已布局科技主题(ti)理(li)财产品。如中邮理(li)财称，其投研(yan)团队采(cai)用红利科技轮动策略，深度布局人(ren)工(gong)智能、云计算、半导体等前沿科技领域(yu)，为理(li)财客户提供参与科技投资(zi)的途径。
应用场景由浅入深
国内一家云计算厂商金融业务总(zong)经理(li)对证券时报记者表示，金融行业对于大模型的应用需求(qiu)，从(cong)原来仅用于知识库搭建和写代码等内部(bu)提效场景，逐渐扩展到应用于对外业务中，例如投资(zi)研(yan)究(jiu)、投资(zi)者教育、投资(zi)顾问(wen)等。在银(yin)行领域(yu)例如贷款审批、尽职调查等，帮助银(yin)行科技部(bu)门或业务部(bu)门搭建自身业务所需的智能体，实现工(gong)作(zuo)流程半径缩(suo)短甚至(zhi)重构。
金融业快速应用AI大模型等技术，助力其数字化转(zhuan)型的同时，、自身体制机(ji)制的变革等问(wen)题(ti)也受到关注。
上海交大深圳行业研(yan)究(jiu)院首席科学家蒋炜赞表示，以(yi)大模型为代表的AI能力，目前仅适用于流程化和标准化较突出的业务场景。即(ji)便在风控场景已有较为成熟应用的数据操作(zuo)系统，依旧(jiu)不(bu)能脱离人(ren)的经验独立操作(zuo)。他强调，基于银(yin)行业务流程性和合(he)规性两大特性，大模型在扩展应用场景的过程中，信息安全变得尤为重要，相关应用主体需构筑数据隔离墙。
招联首席研(yan)究(jiu)员董(dong)希淼表示，金融机(ji)构在应用大模型过程中，应强化数据信息安全和隐私权保护的理(li)念，以(yi)最严格的标准和最严密的措施确保数据信息和隐私安全。
此外，董(dong)希淼认为，部(bu)署(shu)应用DeepSeek等大模型，对农商银(yin)行等中小银(yin)行来说并非“一招鲜”，更难以(yi)“一键复制”，银(yin)行在数字化转(zhuan)型过程中，应该避免形成“技术依赖”“模式依赖”。而更应该从(cong)战略、技术、人(ren)才(cai)等多方面完善配套，从(cong)自身资(zi)源禀赋出发，走出一条差异化之路。
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