借力DeepSeek银行业智能化变革提速

记者日前从工商银行了解到，该行在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内工银智涌大模型矩阵体系，推动金融业务场景的智能化升级。

据介绍，工商银行以企业级AI普惠赋能+AI专业突破双轮驱动，推动AI技术在行内的规模化应用，目前已实现大模型对行内20多个主要业务领域的赋能，落地场景200余个。产品创新方面，工商银行在金融市场领域打造了ChatDealing数智对话交易产品，重塑金融市场交易流程，大幅提升交易规模。客户服务方面，工商银行打造了远程银行坐席助手工小慧，实现智能全旅程陪伴，推动重点场景通话时长压降约10%，有效提升服务效率和客户体验。风险防控方面，工商银行围绕信贷全流程，打造了集信贷制度查询、报告编写、风险评估、数据分析、审贷建议等能力于一体的专属授信审批风控助手工小审，实现对公信贷全场景智慧审贷，显著提升业务效率和智能化风控水平。

除工商银行外，2月以来，多家银行陆续宣布接入DeepSeek系列模型或者对其进行本地化部署，优化自身大模型工具。目前，商业银行对DeepSeek的应用已覆盖智能客服、智能营销、金融投研、合规运营等业务场景。

国有大行中，邮储银行稍早前表示，依托该行2024年发布的自主可控大模型邮智，第一时间实现本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，通过引入并应用DeepSeek能力，在复杂多模态、多任务处理、算力节约、效能提升等方面进一步增强能力。

股份制银行中，浦发银行宣布，该行在昇腾服务器上部署DeepSeek-R1 671B千亿级大模型，在业内率先实现全栈国产化算力平台+DeepSeek大模型的金融应用。该行积极推进人工智能+行动，体系化布局场景、流程、数据、模型和技术等人工智能应用的核心要素，尤其是在普惠金融领域，瞄准中小微企业供需两端存在的堵点、痛点，基于DeepSeek等开源大模型能力开创人工智能+普惠金融的数智方案，助力民营小微企业既融资又融智。

银行业本身发展对数据信息依赖度较高，以AI为代表的新一轮科技革命将更全面深刻地影响银行业。邮储银行研究员娄飞鹏表示，面对AI技术以及DeepSeek推动AI低成本应用，银行业需要积极探索优化应用，不断推进自身数字化转型。在此过程中，商业银行在符合制度和监管规定的情况下，不仅要积极探索AI大模型在经营管理中的应用，让技术进步的便利在经营管理中尽快体现，还要从长远角度考虑完善AI技术应用的各种基础条件，包括组织架构、部门职责、决策机制、岗位设置、业绩考核、业务流程等，都可能需要针对性地调整。

值得注意的是，与国有大行和股份行等大型银行相比，中小银行相关动作更加密集。

重庆银行上个月宣布，该行利用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，验证了大模型对一线业务服务专业度与服务响应速度提升的有效性。后续还将以全行人工智能中台服务体系建设为契机，通过进一步强化算力管理、模型管理和应用场景开发能力，运用大模型打造更多营销、风控以及内部管理智能体，提升运营效率、优化客户体验并增强风险管理能力。

江苏省金融业联合会金融科技专业委员会在其公众号上披露，江苏银行依托智慧小苏大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中。

北京银行则于2024年底就联合华为引入部署DeepSeek系列大模型，探索大模型在金融领域的应用，目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用，大幅提升了知识驱动的模型服务质量和效率。

此外，重庆农商行、北京农商行、内蒙古银行、青岛农商银行等均宣布有所布局。

娄飞鹏表示，DeepSeek为中小商业银行提供了在金融科技领域弯道超车的机会，其可以将DeepSeek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，为缩小与大型商业银行的技术差距提供了可能。但需要注意的是，DeepSeek降低了中小商业银行引入AI应用的成本，在对大模型优化完善、开展系统和数据对接等方面仍然会有成本支出。

记者日前从工商银行了解到，该行在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内工银智涌大模型矩阵体系，推动金融业务场景的智能化升级。

据介绍，工商银行以企业级AI普惠赋能+AI专业突破双轮驱动，推动AI技术在行内的规模化应用，目前已实现大模型对行内20多个主要业务领域的赋能，落地场景200余个。产品创新方面，工商银行在金融市场领域打造了ChatDealing数智对话交易产品，重塑金融市场交易流程，大幅提升交易规模。客户服务方面，工商银行打造了远程银行坐席助手工小慧，实现智能全旅程陪伴，推动重点场景通话时长压降约10%，有效提升服务效率和客户体验。风险防控方面，工商银行围绕信贷全流程，打造了集信贷制度查询、报告编写、风险评估、数据分析、审贷建议等能力于一体的专属授信审批风控助手工小审，实现对公信贷全场景智慧审贷，显著提升业务效率和智能化风控水平。

除工商银行外，2月以来，多家银行陆续宣布接入DeepSeek系列模型或者对其进行本地化部署，优化自身大模型工具。目前，商业银行对DeepSeek的应用已覆盖智能客服、智能营销、金融投研、合规运营等业务场景。

国有大行中，邮储银行稍早前表示，依托该行2024年发布的自主可控大模型邮智，第一时间实现本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，通过引入并应用DeepSeek能力，在复杂多模态、多任务处理、算力节约、效能提升等方面进一步增强能力。

股份制银行中，浦发银行宣布，该行在昇腾服务器上部署DeepSeek-R1 671B千亿级大模型，在业内率先实现全栈国产化算力平台+DeepSeek大模型的金融应用。该行积极推进人工智能+行动，体系化布局场景、流程、数据、模型和技术等人工智能应用的核心要素，尤其是在普惠金融领域，瞄准中小微企业供需两端存在的堵点、痛点，基于DeepSeek等开源大模型能力开创人工智能+普惠金融的数智方案，助力民营小微企业既融资又融智。

银行业本身发展对数据信息依赖度较高，以AI为代表的新一轮科技革命将更全面深刻地影响银行业。邮储银行研究员娄飞鹏表示，面对AI技术以及DeepSeek推动AI低成本应用，银行业需要积极探索优化应用，不断推进自身数字化转型。在此过程中，商业银行在符合制度和监管规定的情况下，不仅要积极探索AI大模型在经营管理中的应用，让技术进步的便利在经营管理中尽快体现，还要从长远角度考虑完善AI技术应用的各种基础条件，包括组织架构、部门职责、决策机制、岗位设置、业绩考核、业务流程等，都可能需要针对性地调整。

值得注意的是，与国有大行和股份行等大型银行相比，中小银行相关动作更加密集。

重庆银行上个月宣布，该行利用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，验证了大模型对一线业务服务专业度与服务响应速度提升的有效性。后续还将以全行人工智能中台服务体系建设为契机，通过进一步强化算力管理、模型管理和应用场景开发能力，运用大模型打造更多营销、风控以及内部管理智能体，提升运营效率、优化客户体验并增强风险管理能力。

江苏省金融业联合会金融科技专业委员会在其公众号上披露，江苏银行依托智慧小苏大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中。

北京银行则于2024年底就联合华为引入部署DeepSeek系列大模型，探索大模型在金融领域的应用，目前已在AIB平台京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个关键业务场景中试点应用，大幅提升了知识驱动的模型服务质量和效率。

此外，重庆农商行、北京农商行、内蒙古银行、青岛农商银行等均宣布有所布局。

娄飞鹏表示，DeepSeek为中小商业银行提供了在金融科技领域弯道超车的机会，其可以将DeepSeek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，为缩小与大型商业银行的技术差距提供了可能。但需要注意的是，DeepSeek降低了中小商业银行引入AI应用的成本，在对大模型优化完善、开展系统和数据对接等方面仍然会有成本支出。