在DeepSeek火爆出圈后,，多家國內(nèi)銀行宣布完成該大模型的部署，其中包括幾家農(nóng)商銀行,。銀行業(yè)對數(shù)據(jù)和數(shù)字信息技術依賴度較高,，DeepSeek采用開源做法降低了使用人工智能和大模型的成本，許多銀行機構快速接入或本地化部署DeepSeek系列模型,，優(yōu)化自身工具,。銀行業(yè)積極探索DeepSeek的應用，利用其自然語言處理與推理能力提高經(jīng)營管理效率和金融服務質量,。

上海國家會計學院金融系主任葉小杰表示,，DeepSeek作為高性能、開源且低成本的AI大模型,，正在重構銀行業(yè)的競爭格局和技術生態(tài)，顯著降低金融大模型的研發(fā)和應用成本,。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力,，DeepSeek已在信貸審核、合同管理,、智能客服,、資產(chǎn)估值等場景展現(xiàn)出顯著效率提升。DeepSeek將進一步推動銀行業(yè)務自動化和個性化服務,，例如基于客戶數(shù)據(jù)的動態(tài)風險評估和定制化財富管理方案,，促進中小銀行在普惠金融和區(qū)域特色業(yè)務中的差異化競爭。此外,，DeepSeek的開源特性為銀行提供了靈活自研空間,，支持金融機構根據(jù)需求調整模型參數(shù)，加速技術迭代與場景適配,，形成“技術普惠”效應,。DeepSeek不僅提升了單點業(yè)務效率，還可能引發(fā)全行業(yè)技術生態(tài)重構,，推動銀行業(yè)從“資金密集型”向“技術驅動型”轉型,。

婁飛鵬指出,，DeepSeek具有較強的靈活性，商業(yè)銀行可以根據(jù)自身需求進行有針對性的定制和優(yōu)化,，更好地分析客戶需求和市場變化,，創(chuàng)新客戶體驗滿意度更高的金融產(chǎn)品，提升服務質量,。DeepSeek為中小銀行提供了在金融科技領域彎道超車的機會,，可以將低成本接入內(nèi)部自研模型平臺，利用大模型和AI提升科技能力,，縮小與大型商業(yè)銀行的技術差距,。

DeepSeek應用也伴隨多重挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題尤為突出,，銀行涉及大量敏感客戶信息,，需通過脫敏技術、訪問控制及本地化部署等手段平衡效率與安全,。技術人才短缺制約應用深度,，盡管DeepSeek降低了研發(fā)門檻，但模型優(yōu)化,、維護及合規(guī)適配仍需專業(yè)團隊支持,，當前金融科技復合型人才供給不足。監(jiān)管合規(guī)壓力持續(xù)加大,，生成內(nèi)容的不可解釋性可能影響信貸決策透明性,，算法偏見可能引發(fā)歧視性風險，需結合動態(tài)反饋機制和第三方審計應對,。技術應用的場景適配性不足可能限制價值釋放,，部分長尾業(yè)務場景的泛化能力仍需驗證，銀行需在試點中逐步優(yōu)化模型與流程匹配度,。這些挑戰(zhàn)要求銀行業(yè)在技術創(chuàng)新與風險防控間建立動態(tài)平衡機制,。

對于中小銀行的應用，葉小杰建議以“聚焦場景,、敏捷迭代,、生態(tài)協(xié)同”為核心策略，充分利用DeepSeek的低成本優(yōu)勢實現(xiàn)技術突圍,。優(yōu)先選擇高ROI場景試點,，如信貸審核、智能客服等標準化環(huán)節(jié),，通過局部效率提升積累經(jīng)驗,，再逐步擴展至復雜業(yè)務。加強技術合作與生態(tài)共建,，聯(lián)合科技公司,、云服務商及同業(yè)機構,，共享模型優(yōu)化經(jīng)驗并分攤研發(fā)成本。強化數(shù)據(jù)治理與合規(guī)能力,，建立覆蓋數(shù)據(jù)采集,、脫敏、存儲的全流程安全體系,，采用混合專家模型提升決策透明度,，并通過動態(tài)監(jiān)控防范算法偏見。推動組織架構與人才升級,，打破部門壁壘,，培養(yǎng)既懂業(yè)務又通技術的復合型團隊，同時通過外部引入加速人才儲備,。

婁飛鵬提醒,，DeepSeek作為AI工具，采用開源模型方式,。如果受到惡意攻擊,，可能會導致數(shù)據(jù)被篡改或破壞，給商業(yè)銀行數(shù)據(jù)安全帶來新挑戰(zhàn),，需要商業(yè)銀行及時做好模型的安全防護和漏洞修復,。