15家銀行集體押注，DeepSeek如何掀起金融AI革命？
當傳統銀行遇上科技“新寵”DeepSeek，會碰撞出怎樣的火花？
隨着DeepSeek的持續火爆，不少銀行官宣成功接入deepseek。據瞭解，目前，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、微衆銀行、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“AI+金融”的浪潮並非偶然。在數字化轉型的倒逼下，傳統銀行正通過深度綁定科技夥伴來重塑競爭力——既要在降本增效的“生存戰”中突圍，更要在個性化服務、實時風控等“價值戰”中構建護城河。而DeepSeek這類技術提供商的角色，也從單純的工具輸出方，逐步升級爲金融機構智能化轉型的“戰略共謀者”。
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，減少重複性人力投入，釋放員工專注高價值任務；二是風險可控，實時監控市場與操作風險，避免重大損失；三是體驗升級，提供個性化、即時化服務，增強客戶粘性；四是創新驅動，通過AI技術打造差異化競爭優勢，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，意味着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，也爲多場景智能應用提供了可能。
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—“工銀智涌”，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升級，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，實現非標材料識別準確率提升至同業標杆水平，同時構建關聯風險圖譜強化反欺詐能力，提升風險標籤精準度。在智能客服系統集成DeepSeek語義理解技術後，顯著提升複雜諮詢的響應效率，並藉助代碼助手加速核心系統迭代。
郵儲銀行則依託自有大模型“郵智”，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“小郵助手”，新增邏輯推理功能，增強精準服務效能，並通過深度分析等功能，精準識別用戶需求，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，就聯合華爲率先引入部署DeepSeek系列大模型，探索Deepseek大模型在金融領域的應用，目前已在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衆號宣佈，完成DeepSeek-R1模型的本地化部署及驗證性測試，實現了更加精準的語義理解、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，已本地化部署以DeepSeek大模型爲基座的企業級AI模型服務平臺“智慧Qimi”，應用於網點廳堂數字人、培訓教材文本校驗等場景，以推動全行數字金融發展進一步智能化升級。
重慶農村商業銀行也宣佈藉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“AI小渝”，成爲全國首批接入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代碼續寫助手，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，風險防控更精準
在息差承壓，行業競爭加劇的背景下，如何降本增效成爲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，能夠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，結合郵件網關解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，目前已初步實現業務集中運營，按照平均手工操作水平測算，每天可節約9.68小時工作量。
成都銀行在接入DeepSeek後，通過“小模型+大模型”框架優化智能信貸流程，信貸材料綜合識別率提升至85%以上，報告生成時間從數天壓縮至1小時內，極大提升審批效率；智能知識庫覆蓋29個業務場景，結合優化後的RAG技術，用戶問答採納率達70%，減少人工知識檢索成本；同時，在票據業務領域部署基於DeepSeek的“智能問答助手”，整合RAG與向量數據庫技術，精準解答業務流程、法規諮詢等問題，降低操作風險並提升服務效率。
百信銀行也表示，在DeepSeek系列模型的強大支撐下，智能代碼助手能力煥新升級，一是代碼補全；目前，已覆蓋80%研發人員，許多研發人員反饋，代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，智能代碼助手不僅能提供各類技術知識，還能支持代碼生成、代碼解釋等場景。
在風險評估與預警這一關鍵環節，DeepSeek多模態融合分析（文本/圖像/交易流）提升風險防控精度。
目前，江蘇銀行依託“智慧小蘇”大語言模型服務平臺，本地化部署微調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方式智能檢測校驗合同信息，對風險較高的交易提前發出預警，有效防範潛在的信貸風險。在利用DeepSeek模型優化後，識別及預警響應速度提升20%。
微衆銀行在接入DeepSeek後，通過將DeepSeek模型嵌入風控審覈系統，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，有效降低人工審覈成本；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
蘇商銀行也融合DeepSeek系列模型技術，構建了“數據+算法+算力+場景”四位一體的智能決策體系，以提升風控水平。目前，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大模型雖然具備強大的通用能力，但仍需重點關注以下風險：第一是，數據安全與隱私保護。銀行的業務數據往往涉及客戶隱私和商業機密，如何在保障數據安全的前提下，利用這些數據對模型進行有效訓練，成爲首要考慮的問題。第二是，模型可靠性驗證。在信貸審批、合同審查場景中，DeepSeek仍存在邏輯漏洞與事實性偏差。
第三是，技術依賴與系統穩定性。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，合規與法律風險。如未經授權使用受版權保護內容等。簡言之，金融機構在技術狂奔的同時，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，大幅度降低了本地化部署門檻。而本地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，也爲AI技術深度適配細分業務場景提供了靈活空間，標誌着銀行業數字化轉型進入精準化落地階段。