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憑借高性能、低成本和開源屬性，DeepSeek大模型引發金融科技圈的高度關注，多家銀行啟動了深度研究測試，還有不少銀行已完成本地化部署。某城商行董事長向記者直言：“以前由于成本太高，中小銀行應用AI技術的程度并不算深，但DeepSeek大模型改變了這一局面，我行正著手部署這款大模型。應用該項技術，未來也許貸款業務能完全做到無人審批。”

記者多方調研發現，DeepSeek大模型正為包括銀行在內的整個金融行業帶來顯著改變，包括提高業務效率、降低業務成本、加強風控管理、加快生態構建等。上海金融與發展實驗室主任曾剛表示，AI技術在金融領域的應用已從試驗階段步入深度融合階段，其不僅提供了可復用技術，更將整個行業引入智能化、個性化和高效化的發展軌道。

縮小銀行間技術差距

“開源生態下的技術平權，可以讓更多銀行尤其是中小銀行以較低成本應用AI技術，促進數字化轉型。DeepSeek大模型的低算力消耗以及成本優勢，有助于縮小中小銀行與大型銀行在金融科技等方面的技術差距。”某中小銀行人士說。

恒銀金融科技股份有限公司董事長江浩然在接受中國證券報記者采訪時表示，DeepSeek大模型強大的自然語言處理能力，能幫助銀行自動化處理大量復雜的金融任務，顯著提升工作效率。同時，其開源特性以及社區建設促進了金融科技行業生態的構建，吸引更多開發者和合作伙伴加入，共同推動行業發展。

記者注意到，不僅工商銀行、建設銀行、郵儲銀行、招商銀行等國有大行及股份行已經引入DeepSeek大模型并實現了定制化訓練，而且北京銀行、江蘇銀行、青島農商行、重慶農商行、蘇商銀行、眾邦銀行等中小銀行也在智能運維、智能招聘、智能決策等方面探索應用DeepSeek大模型。

例如，眾邦銀行表示，該行以開源大模型為基座，深度融合運維專業知識庫，打造了智能IT服務助手——ChatOPS。目前，ChatOPS已升級采用DeepSeek-R1大模型，并集成至企業微信。通過深度思考能力與本地知識庫的協同，ChatOPS能精準解析用戶問題，結合多維場景推演與知識儲備，輸出解決方案，人力成本降低30%。同時，該行依托DeepSeek大模型開啟智能化人才選拔。基于崗位需求，該行系統可自動生成評價模型，秒級處理海量簡歷，精準識別候選人的關鍵技能與相關經驗，簡歷篩選準確率較人工提升30%-40%。此外，該行系統可一鍵生成個性化面試問題，助力面試官提升評估候選人的核心能力。總體而言，人才匹配效率提升70%，減少人力部門80%的機械性工作投入。

銀行內部人士表示：“DeepSeek大模型可以幫助銀行部門結合業務場景，自動生成可視化圖表及多維度分析建議，大幅提升決策精準度。傳統報表需要花費數小時制作，現在可以秒級完成，讓數據從靜態報表升級為動態智庫，驅動決策從經驗導向邁向智慧引領。”

清華大學國家金融研究院院長田軒告訴記者：“應用DeepSeek大模型的成本較低。借助強大的邏輯推理能力，其能夠幫助包括銀行在內的金融機構更有效地作出決策。同時，較低的應用成本也能幫助金融機構設計出個性化的金融產品及服務，滿足客戶的金融需求。”

在智能研發領域，面對金融科技快速迭代的行業挑戰，包括蘇商銀行在內的眾多中小銀行正依托DeepSeek大模型，構建智能編程協作平臺，通過深度語義解析與推理過程可視化技術，實現從業務需求到代碼邏輯的精準轉化，有效解決復雜業務系統開發中的需求理解偏差、代碼重復率高等難題，為銀行業務系統的更新升級注入強勁動能。

或改變銀行傳統授信體系

談及DeepSeek大模型會給銀行帶來哪些業務創新時，多位業內人士均提及：“未來貸款業務無人審批有望完全實現，銀行或將更多人力轉向高附加值領域。”

當下在進行貸款審批時，銀行高度依賴人工處理非結構化數據，不僅耗費大量時間，而且容易出現錯誤。多家銀行表示，通過創新應用DeepSeek大模型，成功破解非標材料處理難題，實現對嵌套表格、影像資料等復雜場景材料的精準解析，大幅提高信貸材料綜合識別準確率。

防范潛在的信貸風險對銀行而言至關重要。江蘇銀行表示，運用多模態模型實現合同質檢智能化，能夠有效筑牢企業信貸防火墻。利用智能識別結果結合外部數據等方式智能檢測校驗合同信息，可對風險較高的交易發出預警。利用DeepSeek大模型優化后的相關系統，風險識別及預警響應速度提升20%，助力分支行更高效地完成受托支付合規性審核。

“合同質檢是當下DeepSeek大模型在銀行業的主要應用場景之一。”曾剛表示，過往金融合同里的風險條款和不合規內容以及錯誤條款猶如定時炸彈，稍有不慎，就可能帶來法律糾紛、監管部門處罰，導致銀行遭受嚴重財務損失。合同質檢的準確性與合規性保障，也直接影響客戶對銀行的信任程度。通過應用大模型，銀行合同質檢的準確率顯著提升。DeepSeek大模型的細粒度文檔理解能力，解決了之前的大模型在非制式合同中存在合并單元格、跨頁表格等多結構表格內容識別準確率不高、精度局限的問題，將嵌套表格、手寫體混合排版等復雜場景的識別成功率提升至新高度。通過降低風險、節約成本、提升效率和支持業務創新，DeepSeek大模型將為銀行帶來多維度的收益。

江浩然表示：“銀行此前往往通過抵押擔保等方式向企業放貸。現在數據已成為廣泛的生產要素，銀行應用好這些數據資源，利用智能化手段給企業精準畫像。對于向中小企業提供500萬元以下的貸款，若銀行能將企業的經營、稅務等數據整合起來，那么企業融資難、融資貴的問題就能很好地解決。下一步，金融科技公司會與DeepSeek更加緊密地合作，用更加完善的模型以智能化手段服務銀行信貸業務，讓銀行信貸更加普惠。”

需直面數據安全問題

“部署DeepSeek大模型的先行者中不少是中小銀行，一定程度上體現了使用AI技術的成本和門檻下降，或為中小銀行數字化轉型提供彎道超車機會。”銀河證券研報分析稱，通過對客戶進行多維度畫像，DeepSeek大模型可幫助銀行重塑業務模式，突破傳統金融服務局限，優化信貸結構。

不可否認，目前銀行對DeepSeek等大模型的應用仍較為基礎，更多體現在業務流程的優化方面，例如智能客服、合同質檢、估值對賬以及辦公流程優化，而在財富管理、投資策略與戰略制定等方面存在一定局限性，尚未與銀行核心業務實現深度融合。

業內人士認為，對數據安全與隱私保護等問題的擔憂限制了這項技術的進一步應用。

某城商行合規部人士向記者表示，隨著金融科技快速發展，相關法律法規和監管政策不斷完善。當前的金融監管體系主要是基于傳統金融業務模式制定的。對于DeepSeek大模型在金融領域的應用，目前尚無明確的監管標準，這可能會限制DeepSeek大模型進一步推廣和應用。

關于數據安全與隱私保護等問題，銀河證券研報分析稱，銀行在使用DeepSeek等大模型開展業務時，如果未對客戶數據進行脫敏或者加密處理，可能會導致客戶的身份證號、賬戶余額、交易記錄等敏感信息泄露。暴露客戶隱私將引發客戶的信任危機，并給銀行帶來嚴重的聲譽損失和潛在的法律風險。

因此，銀行應對相關數據進行脫敏處理，并大力推廣同態加密等隱私計算技術，在保障數據安全的同時，實現數據價值的挖掘與利用。但這些技術在實際應用中成本較高，短期內可能主要被大型金融機構所采用。此外，即便銀行對敏感數據進行了本地化、脫敏處理，在數據傳輸和使用過程中，仍存在潛在風險。

業內人士表示，DeepSeek大模型作為生成式AI大模型，其輸出結果可能存在不可解釋性和“幻覺”問題，即生成的內容看似合理但并不符合實際情況。若銀行過度依賴DeepSeek大模型等人工智能技術，可能導致系統在面對技術故障、網絡攻擊或突發事件時顯得脆弱。

此外，嚴格的訪問控制和操作審計機制也能保障數據安全。而在合規運營方面，DeepSeek等大模型的應用需符合相關的數據保護法律法規和金融行業標準。定期進行性能監控，可確保相關系統的合規性和風險可控。

“客觀來講，DeepSeek大模型面世給金融監管部門提出了更高要求。伴隨DeepSeek大模型的廣泛應用，數據安全、客戶隱私保護，以及交易過程中信息披露的有效性、透明性可能會產生一些問題。下一步，銀行需客觀評估相關風險，監管部門也需出臺相關政策，更好地發揮DeepSeek等大模型的作用。”田軒說。