中小银行能否借力DeepSeek加速转型
来源：中国经营报
本报记者 郭建杭 北京报道
发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。
近日，随着国产大模型DeepSeek以极低算力成本实现了卓越的性能表现后 ，部分银行已着手对DeepSeek进行微调 ，将通用模型与银行业的特定业务场景进行优化适配 。例如，江苏银行（600919.SH）表示已经本地化部署DeepSeek的两个模型；渝农商行（601077.SH）表示已实现DeepSeek R1模型（671B）私有化部署 ，并在两个应用场景中开始进行测试 。
中泰证券银行业分析师邓美君对《中国经营报》记者指出 ，DeepSeek模型在银行业务中的应用具有广泛的想象空间，其核心能力如自然语言处理 、数据分析 、模式识别、预测建模等 ，可以帮助银行在风险管理 、财富管理 、运营优化等多个领域实现智能化升级。
加速本地化部署
DeepSeek近期发布V3和R1模型后 ，银行机构对该模型的本地化部署开始加速 。
江苏银行表示，已经本地化部署DeepSeek的两个模型 ，分别为用来做智能合同质检的DeepSeek-VL2多模态模型和用于自动化估值和对账的DeepSeek-R1推理模型 。渝农商行表示 ，实现DeepSeek R1模型（671B）的私有化部署，并迅速进入智能知识检索和编码辅助两个应用场景的测试阶段。北京银行（601169.SH）也公开表示全面启动“all in AI”战略 ，携手华为实现DeepSeek全栈国产化金融应用 。
除目前银行已经落地的场景应用之外 ，部分银行也对未来的应用场景有所展望 。
渝农商行指出，未来将率先应用DeepSeek技术在以下领域实现突破：在智能风控领域，利用DeepSeek的实时联网搜索与RAG能力 ，动态识别欺诈行为 ，提升风险预警的精准度；在场景金融领域，构建分钟级响应的智能客服系统 ，结合知识库实现个性化财富管理建议；在数据决策领域 ，通过大模型挖掘行内金融数据的价值，优化信贷评估与市场策略。
北京佳杰云星数据科技有限公司总经理娄翔对记者表示：“目前DeepSeek在机构中本地化部署面临最大的挑战是 ，低成本的大模型如何与具体应用场景结合起来发挥AI的作用进而提升业务效率 ，这还需要时间去探索 。 ”
对于银行机构哪些业务场景更适合本地化部署DeepSeek大语言模型这一问题，邓美君表示 ，在风险管理方面 ，可以处理更多非结构化数据，如客户的消费记录、社交媒体数据 ，构建更细颗粒度的信用模型实现动态信用评分 ，尤其适用于缺乏信贷历史的年轻客户或小微企业 。还可以实时监控借款人行为，提前预警潜在违约风险并推荐应对策略贷后风险。在智能投顾和财富管理方面，可以快速解析相关新闻及文件 ，生成实时市场趋势报告辅助决策以及为客户提供适应资产配置建议 。在运营优化方面 ，可以实现文档自动化处理 、分析内部系统日志，识别业务流程瓶颈 ，如信用卡审批流程中重复的合规检查 ，提出自动化改进方案 。
中部地区某农商行科技业务负责人也指出，自ChatGPT推出后 ，各家银行已开始进行针对大模型落地场景进行研究 ，目前的落地场景研究主要围绕提升行内的办公效率，对客使用方面还在进一步探索中。
在银行积极拥抱并使用创新的AI技术的同时 ，越来越多的人也注意到技术更新迭代带来的风险。
邓美君指出 ，首先是数据安全与隐私泄露风险 。应用大模型会用到银行内部数据，包括客户个人信息 、财务数据等敏感信息 ，模型训练和应用过程中若数据使用存在漏洞 ，可能导致隐私泄露 。银行需要通过本地化部署、数据加密 、访问控制及匿名化处理等技术手段，确保数据仅在私有云环境中处理。
其次是模型错误导致的操作或声誉风险 。复杂模型结构导致其决策过程透明度低，有生成误导性报告或无意义结论文本的可能 ，在处理复杂金融场景如结构化融资 、衍生品交易时 ，模型对上下文的理解也可能有限 。建议银行要明确人机分工，建立人工复核机制 ，结合业务规则进行结果验证 ，保留银行在复杂决策中的主导权。
最后，银行也可能会面临合规与法律方面的风险 。目前各国对大模型的监管政策尚未统一 ，未来政策变动可能迫使银行调整模型架构或应用场景 ，增加合规成本 。对此，银行要建立灵活的合规框架 ，实时跟踪政策动态 ，保证大模型应用的合规性。
降低算力成本
银行在数字化转型过程中的成本投入，是决定银行数字化转型效果的重要因素 ，如何运用有限的资源实现最大的转型效果 ，一直是中小银行面临的挑战 。
随着银行纷纷本地化部署DeepSeek，银行业内也较为关注，中小银行是否有可能在较低的投入下训练出性能卓越的大模型？对此 ，邓美君认为 ，DeepSeek模型确实具备显著降低银行金融科技投入成本的潜力，并且为银行尤其是中小银行提供了以较低成本开展研发、实现高产出目标的可能 。
邓美君分析称 ，首先 ，DeepSeek通过独特的算法优化和混合专家模型（MoE）架构，在较小参数规模下实现高性能 ，其训练成本仅为同类模型的1/5。传统AI开发需要更高算力支持 ，DeepSeek的低算力消耗特性也缓解了这一瓶颈 。这种低成本特性尤其适合中小银行，因为中小银行资金和技术实力相对较弱 ，传统大模型研发成本高昂 ，DeepSeek的低成本使其成为中小银行自研金融大模型的突破口 。其次，DeepSeek的开源模式允许银行根据业务需求灵活调整模型 ，无须从零开始研发开源还降低了技术依赖风险 ，增强本地化数据隐私保护能力。最后，目前主流云平台已集成DeepSeek模型，提供一键部署服务 ，进一步降低银行的技术门槛 ，支持在短时间内启动Deepseek-R1模型，开发者可快速构建AI应用 ，这种生态支持加速了银行的技术应用进程。
已部署DeepSeek的银行机构也认可该模型对算力效能的提升 。江苏银行指出 ，通过引入DeepSeek大语言模型，“智慧小苏 ”在复杂多模态 、多任务场景处理能力 、算力节约、效能等方面得到进一步提升 。
前述中部地区农商银行科技业务负责人也对记者指出：“银行本地化部署DeepSeek大模型成熟的场景内 ，在代码补全、代码检查 、智能测试等方面都有比较好的应用效果 ，例如代码补全采纳率可以达到30%，解放了生产力。”
此外 ，中小银行希望通过DeepSeek实现科技投入上的降本增效 ，并拉近与大型银行在数字化建设方面的差距，实际也有需要应对的挑战 。
前述中部地区农商行科技业务负责人告诉记者：“在银行内部整体的数字化改造进程中 ，算力提升 、代码研发只是其中的一部分 ，还须在监管要求下对需求分析、项目管理 、运维管理等方面的数字化改造提升 。 ”
实际上，虽然DeepSeek优越的低成本算力提升了中小银行的科技投入产出比，但大型银行的科技实力更强 ，在资源投入 、生态构建方面的优势仍然明显。
娄翔指出 ，机构应用DeepSeek模型的难度和门槛相同，技术实力强的机构智能化改造更有优势 ，从算力成本来看 ，DeepSeek开源模型的出现，让包括各类机构都可以更低成本进行智能化改造 ，这是个巨大的利好 。
邓美君认为 ，未来银行业也可能进入“双轨进化 ”阶段，即头部银行聚焦自有模型研发 ，中小银行通过开放平台快速接入智能服务 。因此 ，DeepSeek有望成为银行业数字化转型的重要引擎。
