15家銀行集體押注，DeepSeek如何掀起金融AI革命？

文| WEMONEY研究室，作者|&nbsp； 王彥强

當傳統銀行遇上科技&ldquo； 新寵&rdquo； DeepSeek， 會碰撞出怎樣的火花？

隨著DeepSeek的持續火爆，不少銀行官宣成功接入deepseek。 據瞭解，現時，已有工商銀行、建設銀行、郵儲銀行、江蘇銀行、北京銀行、成都銀行、重慶銀行、中原銀行、青島農商行、海安農商行、重慶農商行、微眾銀行、新網銀行、百信銀行和蘇商銀行等15家銀行宣佈接入DeepSeek系列模型。

這一波&ldquo； AI+金融&rdquo； 的浪潮並非偶然。 在數位化轉型的倒逼下，傳統銀行正通過深度綁定科技夥伴來重塑競爭力&mdash；& mdash; 既要在降本增效的&ldquo； 生存戰&rdquo； 中突圍，更要在個性化服務、實时風控等&ldquo； 價值戰&rdquo； 中構建護城河。 而DeepSeek這類科技提供商的角色，也從單純的工具輸出方，逐步陞級為金融機構智能化轉型的&ldquo； 戰畧共謀者&rdquo；。

中信證券研報指出，對於傳統金融機構，擁抱AI變革將是必選項，預計核心價值包括：一是降本增效，减少重複性人力投入，釋放員工專注高價值任務； 二是風險可控，即時監控市場與操作風險，避免重大損失； 三是體驗陞級，提供個性化、即時化服務，增强客戶粘性； 四是創新驅動，通過AI科技打造差异化競爭優勢，搶佔市場先機。

多家銀行接入DeepSeek，應用場景各有側重

DeepSeek的開源模式，意味著它可以像樂高積木一樣可拼可改，不僅降低了企業應用大模型的使用門檻，也為多場景智慧應用提供了可能。

在國有行中，工商銀行基於自主研發、全棧自主可控的大模型平臺&mdash；& ldquo; 工銀智湧&rdquo；， 在同業中率先引入DeepSeek系列開源大模型底座，構建了財報分析助手、AI財富管家等10餘個典型場景，推動業務流程智能化陞級，有效提升工作質效。

建設銀行通過部署DeepSeek模型，優化信貸審批流程，實現非標資料識別準確率提升至同業標杆水准，同時構建關聯風險圖譜强化反欺詐能力，提升風險標籤精准度。 在智慧客服系統集成DeepSeek語義理解科技後，顯著提升複雜諮詢的響應效率，並借助程式碼助手加速覈心系統反覆運算。

郵儲銀行則依託自有大模型&ldquo； 郵智&rdquo；， 第一時間本地部署並集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。 首先將DeepSeek大模型應用於&ldquo； 小郵助手&rdquo；， 新增邏輯推理功能，增强精准服務效能，並通過深度分析等功能，精准識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務方案。

在城商中，北京銀行則早在2024年底，就聯合華為率先引入部署DeepSeek系列大模型，探索Deepseek大模型在金融領域的應用，現時已在AIB平臺京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個關鍵業務場景中試點應用。

重慶銀行也在近期通過官方微信公眾號宣佈，完成DeepSeek-R1模型的當地語系化部署及驗證性測試，實現了更加精准的語義理解、邏輯推理和多輪對話能力。

在農商行中，也有不少銀行接入DeepSeek。 如青島農商銀行透露，已當地語系化部署以DeepSeek大模型為基座的企業級AI模型服務平臺&ldquo； 智慧Qimi&rdquo；， 應用於網點廳堂數字人、培訓教材文字校驗等場景，以推動全行數位金融發展進一步智能化陞級。

重慶農村商業銀行也宣佈借助騰訊雲大模型知識引擎的能力，在企業微信上線基於DeepSeek模型的智能助手應用&ldquo； AI小渝&rdquo；， 成為全國首批接入DeepSeek大模型應用的金融機構。

此外，在民營銀行中，也有部分銀行率先接入DeepSeek。 如新網銀行自2024年5月起，就在系統研發場景中應用DeepSeek大模型，分別構建了研發知識問答助手與程式碼續寫助手，縮短一線工程師在研發過程中查閱技術資料的耗時。

降本增效顯著，風險防控更精准

在息差承壓，行業競爭加劇的背景下，如何降本增效成為銀行業面臨的首要問題，而DeepSeek通過自動化、智能化的解決方案，能够幫助銀行提高工作效率、降低成本、優化業務策略，從而在市場競爭中保持領先地位。

以江蘇銀行的數據來看，該行應用R1推理模型，結合郵件閘道解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入、估值錶解析對賬全連結自動化處理，識別成功率達90%以上，現時已初步實現業務集中運營，按照平均手工操作水准測算，每天可節約9.68小時工作量。

成都銀行在接入DeepSeek後，通過&ldquo； 小模型+大模型&rdquo； 框架優化&zwnj； 智慧信貸&zwnj； 流程，信貸資料綜合識別率提升至&zwnj； 85%以上&zwnj；， 報告生成時間從數天壓縮至&zwnj； 1小時內&zwnj；， 極大提升審批效率；& zwnj; 智慧知識庫&zwnj； 覆蓋29個業務場景，結合優化後的RAG科技，用戶問答採納率達&zwnj； 70%&zwnj；， 减少人工知識檢索成本； 同時，在票據業務領域部署基於DeepSeek的&ldquo； 智慧問答助手&rdquo；， 綜合RAG與向量資料庫技術，精准解答業務流程、法規諮詢等問題，降低操作風險並提升服務效率&zwnj；。

百信銀行也表示，在DeepSeek系列模型的强大支撐下，智慧程式碼助手能力煥新陞級，一是程式碼補全； 現時，已覆蓋80%研發人員，許多研發人員迴響，程式碼助手的應用使得研發效率顯著提升； 二是技術問答，依託DeepSeek豐富的知識庫和龐大的代碼庫，智慧程式碼助手不僅能提供各類科技知識，還能支持程式碼生成、程式碼解釋等場景。

在風險評估與預警這一關鍵環節， DeepSeek‌ 多模態融合分析（文字/影像/交易流）提升風險防控精度。

現時，江蘇銀行依託&ldquo； 智慧小蘇&rdquo； 大語言模型服務平臺，當地語系化部署微調DeepSeek-VL2多模態模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，利用識別結果結合外部數據等管道智慧檢測校驗契约資訊，對風險較高的交易提前發出預警，有效防範潜在的信貸風險。 在利用DeepSeek模型優化後，識別及預警響應速度提升20%。

微眾銀行在接入DeepSeek後，通過將DeepSeek模型嵌入風控稽核系統，覆蓋貸前至貸後全週期，顯著提升信貸審批效率與反欺詐監測準確率，有效降低人工稽核成本&zwnj；； 同時，其反欺詐防禦能力和信用風險監控效率得到系統性優化，進一步強化風險預警能力，助力信貸風險防範&zwnj；

蘇商銀行也融合DeepSeek系列模型科技，構建了&ldquo； 數據+算灋+算力+場景&rdquo； 四位一體的智慧決策體系，以提升風控水准。 現時，該體系已用於信貸風控、反欺詐監測等20餘個業務場景，盡調報告生成效率提升40%，欺詐風險標籤準確率提升35%。

值得注意的是，DeepSeek大模型雖然具備强大的通用能力，但仍需重點關注以下風險：第一是，& zwnj; 資料安全與隱私保護。 銀行的業務數據往往涉及客戶隱私和商業機密，如何在保障資料安全的前提下，利用這些數據對模型進行有效訓練，成為首要考慮的問題。 第二是，& zwnj; 模型可靠性驗證。 在信貸審批、契约審查場景中，DeepSeek仍存在&zwnj； 邏輯漏洞與事實性偏差&zwnj；。

第三是，& zwnj; 科技依賴與系統穩定性&zwnj；。 DeepSeek大模型的混合專家（MoE）架構雖然可以降低計算成本，但高度依賴動態節點調度機制，若遭遇突發流量或分佈式節點故障，可能引發交易延遲或中斷。 第四是，& zwnj; 合規與法律風險&zwnj；。 如未經授權使用受版權保護內容等。 簡言之，金融機構在科技狂奔的同時，必須建立完善的風險管理體系。

整體而言，DeepSeek推動大模型從閉源走向開源，大幅度降低了當地語系化部署門檻。 而當地語系化部署模式既滿足了金融機構對數據主權與響應速度的要求，也為AI科技深度適配細分業務場景提供了靈活空間，標誌著銀行業數位化轉型進入精准化落地階段。