DeepSeek大模型因其高性能,、低成本和開源屬性,，在金融科技領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注,。多家銀行已啟動深度研究測試，部分銀行已完成本地化部署,。一家城商行的董事長表示，由于成本降低,，中小銀行能夠更深入地應(yīng)用AI技術(shù),，該行正在部署這款大模型，未來貸款業(yè)務(wù)可能實現(xiàn)無人審批,。

調(diào)研發(fā)現(xiàn),，DeepSeek大模型為金融行業(yè)帶來了顯著改變，包括提高業(yè)務(wù)效率,、降低成本,、加強風(fēng)控管理和加快生態(tài)構(gòu)建。上海金融與發(fā)展實驗室主任曾剛指出,，AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)從試驗階段進(jìn)入深度融合階段,，不僅提供了可復(fù)用的技術(shù)，還推動了行業(yè)的智能化,、個性化和高效化發(fā)展,。

開源生態(tài)下的技術(shù)平權(quán)使更多銀行尤其是中小銀行能以較低成本應(yīng)用AI技術(shù)，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,。DeepSeek大模型的低算力消耗及成本優(yōu)勢有助于縮小中小銀行與大型銀行之間的技術(shù)差距,。恒銀金融科技股份有限公司董事長江浩然認(rèn)為，該模型強大的自然語言處理能力可以幫助銀行自動化處理大量復(fù)雜的金融任務(wù),，提升工作效率,。其開源特性和社區(qū)建設(shè)也促進(jìn)了金融科技行業(yè)的生態(tài)構(gòu)建,，吸引更多開發(fā)者和合作伙伴加入。

不僅是工商銀行,、建設(shè)銀行等國有大行及股份行引入了DeepSeek大模型并進(jìn)行了定制化訓(xùn)練,，北京銀行、江蘇銀行等中小銀行也在智能運維,、智能招聘和智能決策等方面探索應(yīng)用該模型,。例如，眾邦銀行利用DeepSeek-R1大模型打造了智能IT服務(wù)助手ChatOPS,，降低了人力成本30%,。此外，該行通過自動生成評價模型秒級處理海量簡歷,，提高了人才匹配效率70%,，減少了人力部門80%的機械性工作投入。

DeepSeek大模型幫助銀行結(jié)合業(yè)務(wù)場景自動生成可視化圖表和多維度分析建議,，大幅提升決策精準(zhǔn)度,。清華大學(xué)國家金融研究院院長田軒表示，借助強大的邏輯推理能力,，該模型能幫助金融機構(gòu)更有效地作出決策,，并設(shè)計出個性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。

在智能研發(fā)領(lǐng)域,，許多中小銀行正依托DeepSeek大模型構(gòu)建智能編程協(xié)作平臺,，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)中的需求理解偏差和代碼重復(fù)率高等問題，為銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)的更新升級注入動力,。

談及DeepSeek大模型帶來的業(yè)務(wù)創(chuàng)新時,，多位業(yè)內(nèi)人士提到，未來貸款業(yè)務(wù)有望實現(xiàn)完全無人審批,，銀行可以將更多人力轉(zhuǎn)向高附加值領(lǐng)域,。目前，銀行依賴人工處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，耗費大量時間且容易出錯,。通過應(yīng)用DeepSeek大模型，多家銀行成功解決了非標(biāo)材料處理難題,，提高了信貸材料識別準(zhǔn)確率,。江蘇銀行利用多模態(tài)模型實現(xiàn)合同質(zhì)檢智能化，提升了風(fēng)險識別及預(yù)警響應(yīng)速度20%,。

然而,，DeepSeek大模型的應(yīng)用仍面臨一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與隱私保護是主要問題之一。銀行需要對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏和加密處理,，以防止敏感信息泄露,。嚴(yán)格的訪問控制和操作審計機制也是保障數(shù)據(jù)安全的重要措施。同時,，監(jiān)管部門需出臺相關(guān)政策,，確保相關(guān)系統(tǒng)的合規(guī)性和風(fēng)險可控。