DeepSeek推动银行向“技术驱动型”转型：重构竞争格局与技术生态

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2025-03-14 09:44:57 同花顺金融网

在DeepSeek火爆出圈后，多家国内银行宣布完成该大模型的部署，其中包括几家农商银行。银行业对数据和数字信息技术依赖度较高，DeepSeek采用开源做法降低了使用人工智能和大模型的成本，许多银行机构快速接入或本地化部署DeepSeek系列模型，优化自身工具。银行业积极探索DeepSeek的应用，利用其自然语言处理与推理能力提高经营管理效率和金融服务质量。

上海国家会计学院金融系主任叶小杰表示，DeepSeek作为高性能、开源且低成本的AI大模型，正在重构银行业的竞争格局和技术生态，显著降低金融大模型的研发和应用成本。通过多模态数据处理能力，DeepSeek已在信贷审核、合同管理、智能客服、资产估值等场景展现出显著效率提升。DeepSeek将进一步推动银行业务自动化和个性化服务，例如基于客户数据的动态风险评估和定制化财富管理方案，促进中小银行在普惠金融和区域特色业务中的差异化竞争。此外，DeepSeek的开源特性为银行提供了灵活自研空间，支持金融机构根据需求调整模型参数，加速技术迭代与场景适配，形成“技术普惠”效应。DeepSeek不仅提升了单点业务效率，还可能引发全行业技术生态重构，推动银行业从“资金密集型”向“技术驱动型”转型。

娄飞鹏指出，DeepSeek具有较强的灵活性，商业银行可以根据自身需求进行有针对性的定制和优化，更好地分析客户需求和市场变化，创新客户体验满意度更高的金融产品，提升服务质量。DeepSeek为中小银行提供了在金融科技领域弯道超车的机会，可以将低成本接入内部自研模型平台，利用大模型和AI提升科技能力，缩小与大型商业银行的技术差距。

DeepSeek应用也伴随多重挑战。数据安全与隐私保护问题尤为突出，银行涉及大量敏感客户信息，需通过脱敏技术、访问控制及本地化部署等手段平衡效率与安全。技术人才短缺制约应用深度，尽管DeepSeek降低了研发门槛，但模型优化、维护及合规适配仍需专业团队支持，当前金融科技复合型人才供给不足。监管合规压力持续加大，生成内容的不可解释性可能影响信贷决策透明性，算法偏见可能引发歧视性风险，需结合动态反馈机制和第三方审计应对。技术应用的场景适配性不足可能限制价值释放，部分长尾业务场景的泛化能力仍需验证，银行需在试点中逐步优化模型与流程匹配度。这些挑战要求银行业在技术创新与风险防控间建立动态平衡机制。

对于中小银行的应用，叶小杰建议以“聚焦场景、敏捷迭代、生态协同”为核心策略，充分利用DeepSeek的低成本优势实现技术突围。优先选择高ROI场景试点，如信贷审核、智能客服等标准化环节，通过局部效率提升积累经验，再逐步扩展至复杂业务。加强技术合作与生态共建，联合科技公司、云服务商及同业机构，共享模型优化经验并分摊研发成本。强化数据治理与合规能力，建立覆盖数据采集、脱敏、存储的全流程安全体系，采用混合专家模型提升决策透明度，并通过动态监控防范算法偏见。推动组织架构与人才升级，打破部门壁垒，培养既懂业务又通技术的复合型团队，同时通过外部引入加速人才储备。

娄飞鹏提醒，DeepSeek作为AI工具，采用开源模型方式。如果受到恶意攻击，可能会导致数据被篡改或破坏，给商业银行数据安全带来新挑战，需要商业银行及时做好模型的安全防护和漏洞修复。(责任编辑：于浩淙 zx0176)

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