在数字化浪潮洗礼之下，银行面临着提升服务质量、优化运营效率、加强风险防控等多方面挑战，新兴技术成为破局关键。当传统银行遇上科技“新宠”DeepSeek，一场金融服务的“变身大秀”华丽开场。2月11日，北京商报记者梳理发现，近日包括邮储银行、北京银行、重庆银行、江苏银行、苏商银行在内的多家银行均已完成DeepSeek本地化部署。从智能风控到个性化服务，从网点运营到远程服务，这场银行与科技的深度融合，还将带来哪些超乎想象的可能？

远程银行更智能

在过去，银行的远程服务主要依赖于人工客服电话，客户拨打热线，常常面临漫长的等待时间，通话过程中，也可能会因为客服人员对业务的熟悉程度参差不齐，无法得到准确高效的解答，随着DeepSeek大模型的引入，这一局面将得到根本性的改变。

在远程服务领域，DeepSeek为智能客服赋予了强大的语义理解和逻辑推理能力。邮储银行依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型。在远程银行服务领域，利用多步骤推理优化能力，增强手机银行陪伴式数字员工能力，优化座席助手与智能陪练，提升客服专业性和工作效率。邮储银行表示，在特定测评集/任务上，“小邮助手”使用DeepSeek的蒸馏模型，增加了逻辑推理相关阶段，处理效率和客户体验相较之前有了较大提升。

重庆银行则利用DeepSeek大模型对智能客服知识库进行深度解析，实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。北京银行在客服助手等关键业务场景试点应用DeepSeek系列大模型，提升服务质量和效率。

而在网点运营方面，传统模式下，业务办理流程繁琐，从排队取号到柜台办理，每一个环节都耗费大量时间和人力成本，DeepSeek赋能的成效同样显著。邮储银行探索AI端侧创新应用，拓展数字柜员服务场景，推动网点智慧运营，助力客户体验提升。

这些银行的实践表明，从传统模式到引入DeepSeek模式，银行的远程服务与网点运营实现了从人力密集型向智能化、高效化的“变身”。

不过从实践来看，技术层面仍面临着诸多挑战，核心之一便是模型的精准适配问题。一位银行业人士直言，数字柜员需要处理各式各样的业务咨询和办理请求，涵盖储蓄、信贷、理财等多个领域，业务场景复杂多样，每种场景对模型的理解和处理能力要求各异。DeepSeek大模型虽然具备强大的通用能力，但要将其精准适配到银行具体业务场景，就需要对模型进行大量的针对性训练和优化，银行的业务数据往往涉及客户隐私和商业机密，如何在保障数据安全的前提下，利用这些数据对模型进行有效训练，成为一大技术难关。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛强调，对于DeepSeek而言，其在应用过程中面临的挑战包括数据安全和隐私保护问题、模型的准确性和可靠性问题以及员工对新技术的接受度和培训问题等。银行需要建立完善的数据治理体系，确保数据的安全和合规使用；同时加强对员工的培训和支持，帮助他们更好地适应和利用新技术。

风控防线更精准

回顾银行大模型的发展历程，已经从初步应用探索阶段进入了深度融合拓展阶段。在初期，银行主要将大模型应用于智能客服、办公辅助、智能营销辅助以及风险预警与监控等领域。通过大模型分析客户数据，挖掘潜在需求，实现精准营销；同时，尝试利用大模型对交易数据、客户行为等进行实时分析，识别潜在的欺诈行为和风险事件。

在深度融合与拓展阶段，银行更加注重将大模型深度嵌入核心业务流程，尤其是在风险评估与预警这一关键环节。传统的风险评估模型由于依赖有限的数据维度和简单算法，往往忽略市场趋势、行业竞争格局等重要因素，难以全面、精准地评估风险。而DeepSeek凭借强大的数据分析与预测能力，为银行业带来了革命性的变化。

江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型。利用识别结果结合外部数据等方式智能检测校验合同信息，对风险较高的交易提前发出预警，有效防范潜在的信贷风险。利用DeepSeek模型优化后，识别及预警响应速度提升20%。

苏商银行通过融合DeepSeek系列模型技术，构建起“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系。该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等20余个业务场景，尽调报告生成效率提升40%。

在实际应用中，苏商银行相关负责人在接受北京商报记者采访时表示，“针对DeepSeek系列模型，结合了本行特有的私域数据，构建了一个专门的知识库体系，并利用不断改进的RAG（增强检索）技术，进一步优化了模型输出的质量，使其更加贴合我行的实际应用场景。例如，过去在智能报告等场景中使用的基座模型，正逐步被DeepSeek-R1取代，经过实际生产数据测试，DeepSeek-R1在一些推理要求较高的场景（比如画像生成）中表现出了较强的优势，这也为今后将其推广到更多相似场景提供了信心”。

市场风险预警方面，DeepSeek也可以实时监测全球金融市场动态，包括股票、债券、外汇等各类金融市场的价格波动、交易量变化等，通过对历史数据和实时数据的分析，捕捉到市场趋势的细微变化，提前发出风险预警。北京商报记者通过DeepSeek测算后发现，当想改变某一类理财产品的持仓比例时，DeepSeek可以快速分析行业情况，判断是否存在风险点，并及时向银行发出预警，帮助银行提前调整投资组合。

郭涛称，DeepSeek可以实时更新和学习最新的数据和信息，确保提供的操作指南和案例处理方式是最新的，这是传统静态数据库无法比拟的。此外，它能够整合多源数据，运用复杂的算法模型进行风险预测和评估，提供更为精准和全面的决策支持。

中小银行弯道超车机会来了？

对于中小银行而言，在发展人工智能技术的道路上往往面临着技术资源有限、成本控制严格等难题。“DeepSeek系列技术对中小银行发展人工智能技术具有非常大的帮助，尤其是其推理能力和计算能力较强的同时推理成本较低，适合用于落地特定场景下的密集调用。”上述苏商银行相关负责人表示，“未来我行会结合金融特色的私域数据进行技术难度较高的强化学习微调，使其更好地服务业务条线，实现银行业务和内部管理的全面智能化转型。具体场景上，我们也会结合DeepSeek的特点，继续围绕智能信贷、智能风控、智能投顾、智能客服、智能办公和智能研发等业务场景，加速推进‘AI+金融’战略向纵深发展。”

重庆银行透露，有序推进大模型技术在金融领域的创新应用，构建“技术创新+场景赋能”双轮驱动的智能金融生态，探索以人工智能重塑金融服务新模式，实现业务质量及效率双重提升。

在业务应用方面，北京银行利用大模型技术，打造了AIB小京智能体、“京信妙笔”智能报告等工具，已在信贷、营销、运营、合规、审计等金融场景落地应用90余个，该行表示，将以AI为引擎，持续融入金融智能化浪潮，不断强化算力支撑，优化模型训练与推理能力，全力构建更加安全、高效的人工智能应用体系。

银行培训专家、领悟时代数字研究院首席研究员唐树源认为，从长远看，DeepSeek等大语言模型将从流程自动化、服务智能化和组织协作模式变革三方面重塑银行业。在业务流程上，传统依赖人工的重复性工作（如合同质检、邮件分类）正被自动化替代。服务模式方面，DeepSeek推动从“标准化服务”向“个性化交互”转变。例如，其自然语言处理能力使智能客服更精准，而客户数据分析能力可生成定制化理财方案，甚至辅助营销文案创作。

技术的进步永不止步，银行业也需不断自我革新。唐树源进一步指出，更深层的变革在于组织协作，AI不再仅是工具，而是“决策参与者”。例如，风险评估中，DeepSeek整合多维度数据（信用记录、交易行为）生成建议，但最终决策仍需人类结合市场情绪、政策趋势等非结构化信息综合判断。未来，银行可能形成“AI处理数据—人类制定策略”的协同模式，甚至催生如“AI合规官”“智能投研助理”等新岗位。

北京商报记者 宋亦桐