深圳商报·读创客户端首席记者 谢惠茜

消费金融与金融科技公司勇于“尝鲜”DeepSeek，银行自然也不会落后。据记者不完全统计，目前已有工行、邮储、建行、招行、浦发与部分地方中小银行都在加速部署DeepSeek大模型。此外，银行理财领域也有机构宣布接入DeepSeek大模型并完成部署，甚至还有银行推出DeepSeek推荐配置的理财产品。

建设银行近日宣布，已引入DeepSeek模型并定制化训练，推进生成式人工智能在全集团的体系化应用，或将集成AI工具供下属机构使用。

工行也于近日宣称，该行基于自主研发、全栈自主可控的大模型平台“工银智涌”，在同业中率先引入DeepSeek系列开源大模型底座，并面向全行开放使用。该行在重点领域率先试点，构建财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景。

有意思的是，还有银行趁着这波DeepSeek热潮还推出了由DeepSeek生成的理财配置推荐。譬如，微众银行便于近期推出了产品专题，打着DeepSeek配置思路的口号，推出多款理财产品。但记者点进去页面研究后发现，微众银行实际上只通过DeepSeek对该行的理财产品提供了一个理财思路，具体的理财产品依然由微众银行本身推荐。在DeepSeek看来，该行客户“最佳”的理财配置的建议应是：配置10%的活期+（货币基金）产品，40%定期存款产品，30%的稳健理财产品（R2级），15%的纯债基金以及5%的增额终身寿险。

“DeepSeek有三大优点：开源、低成本、高效能。对于金融机构来说，数据安全是重中之重，DeepSeek可以通过私有化部署有效解决这一痛点。并且，DeepSeek兼顾了低成本和高性能，意味着金融机构接入大模型的效益成本比明显提高，这将激励更多的金融机构积极拥抱大模型。”苏商银行特约研究员武泽伟在接受记者采访时表示。

他指出，金融行业具有马太效应，但是，在DeepSeek为代表的大模型诞生后，中小金融机构获得了难得的弯道超车机会，曾经难以触及的长尾客户，现在依靠技术赋能业务，可以用较低的成本提供个性化服务，有助于中小金融机构开发小众市场、下沉市场。

在武泽伟看来，目前DeepSeek可能只是大模型“亲民化”的初试啼声，未来，大模型的接入和使用门槛一定会不断降低，从而显著拓展大模型在各个领域的覆盖范围和使用深度，很有可能重塑各个领域的思维惯性和经营模式，带来革命性的生产效率提升。

“今年横空出世的DeepSeek融合多模态数据处理、知识图谱构建、智能决策引擎，特别是开源生态、低算力消耗带来的低成本优势，部署应用更具灵活性，更适配中小银行，将可能降低中小银行应用大模型的门槛和成本。目前，已有部分中小银行抢先入局，基于DeepSeek开源框架整合内外部数据，开发信贷风控模型。预计下一阶段，DeepSeek在信息收集处理、反欺诈识别、信贷风控、客户服务等领域有着广阔的应用前景。”招联首席研究员董希淼表示，总体而言，大模型不但将成为中小银行的数字化劳动力，还将可能加快中小银行数字化转型，推动数字金融高质量发展。

但董希淼表示，同时要看到，部署应用DeepSeek等大模型，对中小银行来说并非“一招鲜”，更难以“一键复制”。譬如部署应用DeepSeek、加快数字化转型，需要银行从战略、技术、人才等多方面完善配套，而这些恰恰是中小银行的短板。更重要的是，对所有金融机构而言，在数字技术创新不断涌现的背景下，如何实现拥抱技术进步和确保金融稳定与安全的平衡是一大挑战。

“未来已来！”董希淼认为，包括城商行、农商行等中小银行在内的银行业，的确应该密切关注新技术带来的机遇与挑战，持续加强与行业内外的交流合作。但同时杜绝“数字化焦虑”，不盲目追求新热点和高技术，应从自身资源禀赋出发，聚焦发展方向和业务重点，走出一条差异化、特色化的数字化转型之路。特别是在科技投入方面，不能“撒胡椒面”，需要聚焦重点业务需求和战略业务发展需要，提高投入产出比，稳步提高数字化、智能化水平。