DeepSeek大模型在銀行業的應用探索

本文跟進大語言模型（以下簡稱大模型）在銀行業應用的最新實踐，深入探討DeepSeek大模型在銀行業的應用。文章先剖析DeepSeek的技術性能及比較優勢，接著闡述銀行業核心需求，分析DeepSeek適配性，并提出推動技術業務融合、統籌大模型發展應用與安全等建議，旨在全面探討DeepSeek大模型在銀行業的應用價值與發展方向，為銀行業金融機構做好數字金融大文章提供參考借鑒。

引言

隨著人工智能技術的飛速發展，大模型在金融領域的應用逐漸鋪開和深入，成為行業變革的不可忽視的重要驅動力。銀行業作為金融體系的核心組成部分，正積極做好數字金融大文章，加快數字化轉型以提升服務質量、優化風險管理和提高運營管理決策效率。DeepSeek大模型以其獨特的技術架構和卓越的性能優勢，為銀行業注人了新的發展動力，有望重塑銀行業務流程與服務模式。本文旨在深入探討DeepSeek大模型在銀行業的應用潛力、實際案例、優勢對比，以及面臨的挑戰與應對策略，為銀行業的智能化發展提供技術建議與實踐參考。

DeepSeek的技術性能與比較優勢

DeepSeek的技術和性能優勢

一是架構設計創新。DeepSeek大模型基于Transformer架構，創新性地融合了混合專家（MoE）架構與多頭潛在注意力機制（MLA）。MoE架構允許模型在處理不同輸入時，動態地激活不同的專家模塊，從而實現對復雜任務的高效處理。MoE架構有利于銀行業結合自身業務特點和專業領域數據優勢，在進行本地化部署后進行有監督微調、強化學習等后訓練，進一步提升DeepSeek模型對銀行的量身適配質量水平。

最新發布的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1總參數量達6710億，但每次輸入僅精準激活370億參數，這種參數激活機制顯著降低了計算成本，提高了效應速度和推理效率，避免了傳統模型在處理輸入時均須調用全部參數所帶來的計算冗余、推理速度慢等問題。同時，這種參數激活機制很好地適應了銀行業面向眾多客戶及內部管理上多并發、快響應的業務要求。

二是高效計算特性。在計算效率方面，DeepSeek采用了一系列優化技術。通過DualPipe算法，實現了計算與通信的重疊，減少了計算過程中的等待時間。FP8混合精度訓練技術在保證模型性能的前提下，有效降低了內存占用，使得模型能夠在有限的硬件資源下高效運行。同時，PTX指令加速GPU處理，進一步提升了模型的訓練速度。這些技術的綜合應用，使得DeepSeek的訓練成本僅為557.6萬美元，與GPT-4o高達1億美元的成本相比，大幅降低，僅為其1/18，這為銀行業提供了高性價比的技術選擇，同時，銀行業金融機構可遷移繼承這種高效計算特性和低成本優勢，對模型進行本地化個性化的后續開發升級。

三是推理優化機制。推理優化是DeepSeek的一天亮點。MLA機制通過低秩聯合壓縮鍵值緩存，有效減少了顯存需求，使得模型在推理過程中能夠更高效地利用有限的顯存資源，降低了大模型在銀行業落地應用的硬件門檻。DeepSeek多令牌預測技術則進一步加速了推理速度，支持長上下文窗口（16K-32Ktokens），能夠處理更長、更復雜的文本輸人，可以較好滿足銀行業在處理合同、報告等長文本時的需求。

四是開源與低成本部署。DeepSeek模型權重開源，這一特性極天地降低了銀行業尤其是中小銀行的技術準人門檻。中小銀行無須投人大量資源進行模型研發和預訓練，即可快速接人并根據自身業務需求進行本地化部署。相較于傳統金融AI模型對專用硬件的高要求和高昂的部署成本，DeepSeek本地化部署成本低至百萬級，為中小銀行數字化智能化升級提供了實現彎道超車的可能，加快了銀行業整體的智能化進程。

DeepSeek與傳統金融AI模型的對比優勢

一是架構效率更高。傳統金融AI模型多為單一任務模型，在處理不同業務場景時，往往需要多個獨立的模型，導致計算冗余高。而DeepSeek的MoE架構能夠根據輸人動態激活專家模塊，針對不同的金融任務（如客服、風控、投研等），靈活調用最適合的參數模塊，計算成本相較于傳統模型降低 80% ，大大提高了模型的運行效率和資源利用率。

二是數據處理能力更強。傳統模型依賴結構化數據，且需要大量人工標注，數據處理的成本高、效率低，且標注過程容易引人人為誤差。DeepSeek支持非結構化文本、語音等多種數據形式的處理，并且采用自監督學習技術，能夠自動從海量數據中學習特征和模式，減少了對人工標注的依賴，提高了數據處理的效率和準確性，能夠更好地應對銀行業中大量存在的非結構化數據，如客戶咨詢文本、合同文檔等。

三是部署成本具有更顯著的規模效應。傳統金融AI模型通常對專用硬件有較高要求，如高端GPU集群等，這使得中小銀行在部署時面臨巨大的資金壓力，難以負擔高昂的硬件采購、維護和升級費用。DeepSeek支持FP8精度與本地輕量化部署，對硬件要求相對較低，本地化部署成本低至百萬級，中小銀行可以在現有硬件基礎上進行優化升級，即可實現模型的部署和應用，大大降低了技術應用門檻。

四是應用領域更為寬闊。傳統金融AI模型主要局限于風控、反欺詐等少數垂直場景，難以滿足銀行日益多樣化的業務需求。DeepSeek憑借其強大的多任務處理能力和深度推理性能，覆蓋智能客服、投研、合規、營銷等全業務流程，能夠為銀行提供一站式的智能化解決方案，促進銀行業務的全面數字化升級。

客戶體驗與個性化服務

銀行業務流程交叉密集，涉及大量的文檔處理和審批流程。以貸款申請為例，傳統的貸款申請文檔處理需要人工逐頁審核，耗費大量時間和人力。DeepSeek可以自動化處理貸款申請文檔，通過OCR技術提取文檔中的關鍵信息，再利用NLP技術對信息進行分類、分析和驗證，大大提高了處理效率。信用審查審批效率大幅提升，有效縮短了貸款審批周期，提高了客戶滿意度。江蘇銀行在智能合同質檢場景中，利用DeepSeek實現了合同質檢準確率達 97% ，大幅降低了人工質檢的成本和誤差，提高了合同管理的效率和質量。

在競爭激烈的金融市場中，提升客戶體驗、提供個性化服務成為銀行吸引客戶的關鍵。通過自然語言處理（NLP）技術和優秀的推理性能，DeepSeek能夠精準解析客戶需求，無論是客戶在咨詢理財產品時的模糊表述，還是對貸款服務的特定要求，都能準確理解。基于對客戶需求的深入理解，結合銀行的產品庫和客戶歷史數據，DeepSeek可以生成定制化理財建議，為不同風險偏好、財務狀況和投資目標的客戶提供個性化的投資組合方案。西班牙BBVA銀行通過類似的個性化推薦模式，有效提升了客戶滿意度和忠誠度，證明了該模式在銀行業的可行性和有效性。

運營管理智能化

風險管理與合規

銀行業核心需求與DeepSeek的適配性

銀行業面臨著復雜多變的風險環境，包括信用風險、市場風險和操作風險等。實時接入借款人行為等外部數據信息，DeepSeek能夠結合知識圖譜技術，對借款人的還款能力、還款意愿以及潛在的關聯風險進行全面分析，識別潛在違約風險。在知識圖譜中，將借款人的基本信息、財務狀況、信用記錄、社交關系等多維度數據進行關聯，通過模型的分析挖掘，發現隱藏在數據背后的風險線索，提升風險預警的精準度。在合規方面，銀行需要確保各項業務活動符合法律法規和監管要求。DeepSeek可以對業務流程中的文檔、合同等進行合規審查，檢測是否存在違規條款或潛在的法律風險，幫助銀行及時發現和糾正不合規行為，避免潛在的法律糾紛和聲譽風險事件。

數據分析與決策支持

金融市場瞬息萬變，銀行需要及時準確地解析市場動態，為投資決策提供支持。DeepSeek能夠快速處理海量的金融數據，包括股票價格、匯率、利率、宏觀經濟數據等，通過數據分析和挖掘技術，提取有價值的信息和趨勢。基于這些分析結果，為銀行的投資決策提供參考，幫助銀行優化投資組合，降低風險，提高收益。摩根大通在風險管理優化中，利用類似的數據分析技術，通過對市場數據和風險指標的實時監測與分析，及時調整風險管理策略，有效降低了風險損失，提升了風險管理的科學性和有效性。

典型應用場景與案例

典型案例

在智能客服與交互方面，重慶農商行基于DeepSeek的“AI小渝”智能助手，集成企業微信實現實時問答與流程指導。客戶在咨詢業務時，“AI小渝”能夠快速理解客戶問題，并提供準確的解答和業務辦理指導。無論是常見的賬戶查詢、轉賬匯款問題，還是復雜的理財產品咨詢，“AI小渝”都能應對自如。郵儲銀行對“小郵助手”進行優化，借助DeepSeek的強大語言理解和生成能力，提升了客服響應速度與精準度。客戶咨詢等待時間大幅縮短，問題解決率顯著提高，有效提升了客戶服務體驗。

在風險管理與合規審查方面，江蘇銀行利用DeepSeek-VL2多模態模型實現合同智能質檢，該模型不僅能夠處理文本信息，還能對合同中的圖表、圖像等多模態數據進行分析。通過對合同條款的細致審查，識別法律條款漏洞，避免潛在的法律風險。重慶農商行通過知識檢索技術整合企業信息，利用DeepSeek構建和優化信用評級模型。將企業的財務數據、經營狀況、行業信息等多源數據進行整合分析，為企業客戶提供更準確的信用評級，降低信用風險。

在財富管理與投研分析方面，DeepSeek能夠自動化解析政策文件、行業研報和上市公司公告等非結構化文本，幫助投研人員快速完成市場熱點分析和大盤解讀。例如：中金財富通過DeepSeek實現單日處理量突破萬份文檔，較傳統人工處理效率提升 90% 。富國基金、匯添富基金應用DeepSeek解析非結構化投研數據，包括新聞報道、研報、行業動態等。通過對這些數據的深入分析，生成市場趨勢報告，為投資決策提供有力支持。國信證券在“金太陽App”中嵌入智能投顧功能，利用DeepSeek根據客戶的風險偏好、投資目標和財務狀況，提供個性化資產配置建議，幫助投資者實現資產的合理配置，提高投資收益。

在運營管理研發等流程智能化方面，江蘇銀行通過DeepSeek技術實現了托管資產估值對賬的自動化處理，減少了人工操作誤差，提高了業務處理速度和流程智能化水平。海安農商行利用DeepSeek生成營銷文案，根據不同的客戶群體和營銷目標，快速生成個性化的營銷文案，節省了人力成本，提高了營銷活動的針對性和效果。新網銀行在系統研發場景中應用DeepSeek大模型，構建了研發知識問答助手和代碼續寫助手，顯著縮短了工程師查閱技術資料的時間，提升了研發效率。民生銀行基于行內大模型平臺，構建了代碼生成研發輔助工具體系，已經在全行各板塊大規模試點，代碼生成采納率達到 20%～30% ，代碼注釋率從 8% 提升至約 30% 。

應用現狀與行業反饋

截至2025年2月，已有46家銀行基金和保險金融機構官宣接人Deepseek，包括16家券商、10家公募基金及郵儲銀行、北京銀行、重慶銀行、重慶農商行、江蘇銀行等多家銀行。這些機構在應用DeepSeek后，取得了顯著成效。在效率提升方面，郵件分類、合同審查等流程效率提升 20%～40% ，大大縮短了業務處理周期，提高了工作效率。成本優勢明顯，中小銀行本地化部署成本僅為傳統方案的1/10，降低了技術應用門檻，使更多中小銀行能夠享受到人工智能帶來的紅利。然而，行業反饋也指出了一些技術瓶頸，如在多輪對話場景中，模型的穩定性有待進一步提升，在處理專業領域知識時，準確性仍須優化，這些問題需要進一步的技術研發和優化來解決。

合規挑戰與風控措施

數據隱私與安全

銀行業涉及大量客戶敏感信息，數據隱私與安全至關重要。采用聯邦學習技術，銀行可以在不交換原始數據的前提下，聯合多個數據源進行模型訓練，實現數據“可用不可見”。平安銀行的無感數據安全項目通過聯邦學習，在保護客戶數據隱私的同時，實現了跨機構的數據合作與模型優化。加強加密傳輸與訪問控制，對數據在傳輸和存儲過程中的加密處理，確保數據不被竊取或篡改。同時，建立嚴格的訪問控制機制，根據員工的工作職責和權限，授予相應的數據訪問權限，確保符合《金融數據安全分級指南》要求，保障數據安全。

模型可解釋性

為滿足監管審查要求，DeepSeek的思維鏈等技術提供決策邏輯追蹤功能，能夠清晰展示模型在處理業務時的推理過程和決策依據。須加快建立大模型合規性評估框架和標準，通過對模型決策邏輯的追蹤，確保模型輸出符合監管規定。建立提示詞過濾機制和銀行業檢索增強生成知識庫，避免模型生成虛假信息（如幻覺）。對輸人模型的提示詞進行審核和過濾，防止不合理或誤導性的提示詞導致模型生成錯誤或不可信的結果。

合規性管理

銀行業應加強向監管機構請示匯報，推動制定數據質量標準，明確數據收集、存儲、使用和共享的規范。定期對訓練數據進行審核，確保數據的準確性、完整性和合規性。銀行金融機構可設立人工智能倫理治理委員會、內控合規團隊，負責監測大模型輸出是否符合銀行信息科技等風險管理指引及相關倫理、法規要求。對大模型在實際業務應用中的輸出結果進行實時監測和評估，及時發現并糾正不合規行為，確保大模型應用的合規性和穩健性。

發展趨勢與有關建議

發展趨勢

隨著國內外大量企業和百度、騰訊、微軟、亞馬遜等主流頭部互聯網及大模型企業部署、接人或應用DeepSeek，DeepSeek的認可度將會持續提升，應用范圍也會不斷拓寬，其在銀行業的應用將會呈現以下趨勢：

一是應用范圍持續拓展。目前DeepSeek在銀行業務的部分核心場景已有應用，未來會在更多業務領域落地，如投資組合管理、財務報表分析、市場趨勢預測等。會從單純的客服、風控等場景，延伸到銀行的戰略決策、產品創新等更高層次領域。

二是與銀行自有系統深度融合。銀行會將DeepSeek與現有的核心業務系統、數據倉庫、客戶關系管理系統等進行深度集成，打破數據孤島，實現數據的無縫流通和共享，使DeepSeek能更全面地獲取和分析數據，為業務提供更精準的支持。

三是定制化與個性化服務增強。基于DeepSeek的開源特性，銀行將根據自身的業務特點、客戶群體和市場定位，對大模型進行深度定制和優化，開發出更符合自身需求的個性化應用，提供差異化的金融產品和服務。

四是跨機構與跨行業合作增加。不同銀行之間可能會基于DeepSeek開展合作，共同探索創新的業務模式和服務場景，實現資源共享、優勢互補。同時，銀行還會與人工智能金融科技公司、科研機構、行業協會等行業主體合作，借助外部的技術、經驗和人才優勢，提升DeepSeek在銀行業的應用水平。

五是推動銀行數字化轉型加速。助力銀行實現從傳統的以人力為主的服務模式向智能化、自動化的服務模式轉變，提高運營效率，降低成本，提升客戶滿意度，增強銀行的市場競爭力，加速銀行業整體的數字化轉型進程。

政策建議

為了更好地抓住和用足DeepSeek落地應用的契機，順應人工智能賦能銀行業發展數字金融的潮流，在積極推動DeepSeek在銀行業推廣應用和創新發展的同時，還需要做好如下幾項工作：

一是推動人工智能技術與銀行業務深度融合。緊密跟蹤人工智能大模型等技術進展，積極探索多模態大模型（如DeepSeek-VL2）等人工智能技術在項目盡調、客戶服務、貸款審查審批以及貸后管理等銀行業務中的應用。通過融合圖像視頻識別、語音識別和自然語言處理技術，實現更安全、便捷的業務辦理方式，提高辦貸管貸的質量效率，提升客戶體驗和業務安全性。

二是加快銀行業智能化生態構建。充分發掘利用銀行業數據要素資源富集的優勢，加強銀行業數據治理，打造多元化、多場景、高質量的銀行業數據生態體系。積極與人工智能、金融科技公司共建行業知識庫，整合銀行內部數據和外部市場數據，打破數據孤島，實現數據的共享與流通。通過豐富的知識庫，為大模型更新升級換代提供更全面、準確的數據支持，提升大模型的性能和應用效果，讓銀行業知識、數據要素和大模型技術發揮更大的綜合效益。

三是加強監管協同與創新。積極探索DeepSeek等天模型在監管科技中的應用，推動大模型備案制與沙盒試點，監管機構與金融機構共同探索創新與風險平衡的模式。在沙盒環境中，允許金融機構在一定范圍內進行創新應用測試，監管機構實時監測風險，及時調整監管策略，為大模型在銀行業的健康發展提供保障。

四是統籌兼顧大模型技術的發展應用與安全。安全問題不容忽視，大模型應用面臨數據泄露、模型人侵、模型偏見及模型欺詐等風險，惡意用戶可能操控模型輸出以獲取敏感信息或干擾決策，新型詐騙手段也層出不窮。因此，須從多維度發力實現發展與安全的平衡，在技術層面，運用先進加密算法對數據全流程加密，采用對抗訓練等技術增強模型抗攻擊性，定期更新模型修復安全漏洞。管理上，制定人工智能模型管理導引，明確各方在隱私安全、可解釋性等方面的責任。同時，密切關注國內外金融法規，確保大模型應用各環節合規；定期開展內外部安全審計，及時發現問題堵住漏洞。此外，培育良好的信息安全文化，使安全意識貫穿于銀行業大模型技術應用的每一處細節，保障大模型技術在銀行業穩健發展，為銀行業做好數字金融大文章注人強勁且安全的動力。

（畢超為中國農業發展銀行總行政策研究室研究二處處長。責任編輯/王茅）