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銀行正在加速推進DeepSeek系列模型的本地化部署工作，"含D量"的較量愈演愈烈。3月8日，工商銀行宣布已完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，并將其接入"工銀智涌"大模型矩陣。據(jù)不完全統(tǒng)計，此前已有22家銀行宣布接入DeepSeek系列模型，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋智能客服、信貸審批、智能營銷、風(fēng)險管理、經(jīng)營辦公等多個業(yè)務(wù)場景。

在這場技術(shù)較量中，與中小銀行積極布局相比，大型銀行和國有、股份制銀行的進展相對緩慢，只有極少數(shù)銀行已開始推進DeepSeek系列模型的應(yīng)用。

"宇宙行"入局

銀行布局DeepSeek的步伐從未停歇。3月8日，工商銀行宣布已完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，并成功接入"工銀智涌"大模型矩陣。

據(jù)了解，"工銀智涌"是工商銀行的企業(yè)級金融大模型技術(shù)應(yīng)用體系，集成了算力、算法、數(shù)據(jù)、工具、安全、應(yīng)用、生態(tài)等多個維度。目前，該體系已賦能20多個主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域，落地場景超過200個。

接入DeepSeek的"工銀智涌"在提升產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶服務(wù)、風(fēng)險防控等方面取得了顯著成效。工商銀行介紹，該行已在金融市場領(lǐng)域推出了ChatDealing數(shù)智對話交易產(chǎn)品，重塑了交易流程，顯著提升了交易規(guī)模。同時，推出了遠(yuǎn)程銀行坐席助手"工小慧"，實現(xiàn)了"智能全旅程陪伴"，重點場景通話時長壓降約10%。此外，圍繞信貸全流程打造了"工小審"，實現(xiàn)了對公信貸"智慧審貸"。

北京社科院副研究員王鵬表示，隨著工商銀行完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，國有銀行在金融科技領(lǐng)域的布局再次取得重要進展。這一舉措不僅彰顯了銀行對金融科技的重視，也預(yù)示著DeepSeek技術(shù)將在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用前景廣闊。

DeepSeek的開源模式如同樂高積木，具有高度可拼裝性，這讓處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中的銀行能夠靈活運用，豐富現(xiàn)有自研大模型的應(yīng)用場景。

在工商銀行之前，郵儲銀行基于自有大模型"郵智"完成本地部署，并集成DeepSeek-V3和輕量DeepSeek-R1模型，率先在智能客服"小郵助手"中加入邏輯推理功能，并計劃進一步探索數(shù)字員工多模態(tài)交互、產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)品智能推薦分析、反欺詐風(fēng)險防控等特色化服務(wù)應(yīng)用。

建設(shè)銀行也傳來消息，正推進DeepSeek相關(guān)應(yīng)用。有消息稱，該行已完成DeepSeek模型定制化訓(xùn)練，并在集團范圍內(nèi)推進生成式人工智能的體系化應(yīng)用，計劃將AI工具集成到下屬機構(gòu)，旗下建信理財也開始研究DeepSeek在理財業(yè)務(wù)中的特定應(yīng)用場景。

為何中型及大型銀行遲遲未推出AI解決方案？

DeepSeek憑借深度搜索與自適應(yīng)優(yōu)化算法，結(jié)合機器學(xué)習(xí)、自然語言處理及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為數(shù)據(jù)資源豐富的銀行業(yè)提供了更強大的技術(shù)支撐。

北京商報記者梳理發(fā)現(xiàn)，除上述三家國有大行外，還有20家銀行已接入DeepSeek系列模型。從銀行類型來看，在這場"含D量"的大型AI模型部署戰(zhàn)中，國有銀行和股份制銀行布局DeepSeek系列模型的僅此幾例。

股份制銀行方面，此前浦發(fā)銀行宣布，在昇騰服務(wù)器上部署DeepSeek-R1671B千億級大模型，將其融入數(shù)字員工助手應(yīng)用，實現(xiàn)了智能問答、指標(biāo)問答、財務(wù)分析、報告寫作等多個場景的智能服務(wù)，率先實現(xiàn)全棧國產(chǎn)化算力平臺與DeepSeek大模型的金融應(yīng)用落地。而興業(yè)銀行則表示，已正式接入DeepSeek-R1大模型。

根據(jù)各家銀行的布局及官宣時間線來看，民營銀行和地方法人率先占據(jù)了市場話語權(quán)。新網(wǎng)銀行、百信銀行、蘇商銀行均透露自2024年就開始關(guān)注并引入DeepSeek，并計劃在2025年進一步深化應(yīng)用。城商行方面，隨著DeepSeek春節(jié)假期熱文走紅，江蘇銀行率先官宣將DeepSeek應(yīng)用于智能合同質(zhì)檢和自動化估值對賬場景；其他如北京銀行、江蘇銀行、重慶銀行、成都銀行、北部灣銀行、內(nèi)蒙古銀行、北京農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、四川農(nóng)商聯(lián)合銀行等也紛紛布局。

討論中型及大型銀行為何較慢推出DeepSeek應(yīng)用時，中國企業(yè)資本聯(lián)盟副理事長柏文喜指出，國有銀行和股份制銀行的決策流程較為復(fù)雜，對新技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性要求更高，因此在引入DeepSeek時需要經(jīng)過多輪測試和評估，以確保不會對現(xiàn)有業(yè)務(wù)造成負(fù)面影響。這些銀行通常擁有更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)體系和龐大的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，需要投入更多資源進行技術(shù)研發(fā)和系統(tǒng)適配。此外，國有銀行和股份制銀行在早期已投入大量資源自主研發(fā)金融大模型，對開源模型的依賴程度相對較低。同時，由于其客戶數(shù)據(jù)量大且敏感度高，對數(shù)據(jù)安全和隱私保護的要求極為嚴(yán)格，因此在引入新技術(shù)時需要更加謹(jǐn)慎地評估數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險和合規(guī)壓力。

從整體情況來看，相較于大型銀行通過引入DeepSeek提升現(xiàn)有模型能力，中小銀行更傾向于直接接入DeepSeek系列模型，或與外部云服務(wù)商合作優(yōu)化智能客服、信貸審批、智能營銷、風(fēng)險管理、經(jīng)營辦公等不同業(yè)務(wù)場景。

而地方銀行和民營銀行的應(yīng)用"躁動"背后，是其渴望縮小與大型銀行在大模型技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)差距的強烈訴求。新網(wǎng)銀行副行長李秀生表示，低算力要求和低數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本的特性，使中小銀行得以以更低的成本引入和應(yīng)用這些先進技術(shù)。大模型不再是大型銀行的專屬，而是能夠廣泛應(yīng)用于中小銀行之中。

DeepSeek開源模型有助于降低銀行在AI相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用成本及使用門檻。盡管在實踐中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，但業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，銀行部署DeepSeek的動力依然存在，不同類型銀行的布局也將在未來呈現(xiàn)出一定的差異化趨勢。

王鵬表示，隨著工商銀行的成功實踐，其他國有銀行與股份制銀行可能會加速布局DeepSeek，這一技術(shù)將在銀行業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮更為廣泛的作用。未來，不同類型銀行在布局DeepSeek時將呈現(xiàn)不同的趨勢：大型國有銀行和股份制銀行將更加注重其在核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，并積極探索新的業(yè)務(wù)場景；中小銀行則會更加注重成本效益和實用性，選擇將其應(yīng)用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域或解決具體痛點；而民營銀行與互聯(lián)網(wǎng)銀行則可能利用DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢，開拓新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)方式。

據(jù)北京商報記者 李海顏報道